导读:本文包含了神经元控制器论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:神经元,控制器,永磁,子群,子粒,矫直机,同步电动机。
神经元控制器论文文献综述
肖金林[1]（2019）在《基于单神经元控制器的磨机泵池液位控制系统研究》一文中研究指出磨机泵池液位控制是浮选过程控制的重要环节。由于泵池的非线性、大滞后和参数时变等特性,传统PID控制很难满足液位稳定控制的要求。为解决这一问题,设计了一种基于单神经元控制器的液位控制系统,并进行了仿真对比和应用实践。结果表明,该控制系统具有很好的鲁棒性,能较好地抑制泵池液位扰动,具备优良的控制性能。(本文来源于《现代矿业》期刊2019年08期）
孙寅杰,周晓燕[2]（2019）在《改进的四旋翼单神经元PID控制器》一文中研究指出姿态控制是四旋翼飞行器的重要组成部分,是能够在空中平稳飞行的前提。但传统控制器为PID控制,其参数不能在线调整,影响调整品质。单神经元PID虽具有自学习和自适应的能力,但其调节参数会造成超调量过大、响应速度变差问题。因此,本文引入了量子粒子群算法进行参数优化,可以通过自身粒子的不断更新最终筛选出符合调节的粒子,能够有效解决单神经元PID存在的调节问题。通过搭建MATLAB/SIMULINK模型,并与单神经元PID控制器比较,仿真结果验证了本文设计控制器的有效器具有较好的响应速度、抗干扰性、鲁棒性。(本文来源于《电工技术》期刊2019年02期）
刘蕊[3]（2018）在《神经元PID控制器在两轮机器人控制中的应用》一文中研究指出文章在此对两轮机器人的控制进行研究,主要目的是针对PID控制器参数较为困难的问题进行解决。文章在此设计了一种新的方法,构建神经元PID控制器。通过利用该控制器,神经元的自适应能力与自学习能力得到了极大的改善。可以对控制器的各项参数进行在线的实时调整,进而针对两轮机器人构建了非线性模型,对神经元PID控制系统进行了讨论,然后对其算法进行了探讨,并分析了该项控制器的参数,进而在两轮机器人的平衡控制中应用文章所设计的控制器。最后,将文章设计的控制器与传统的控制器进行对比,通过仿真模拟增强了该控制器的有效性与准确性,再在两轮机器人物理系统中应用该控制器,实际取得的效果非常好。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2018年14期）
杜金祥,岳光,张华君[4]（2018）在《一种新型全液压矫直机多神经元PID伺服控制器设计与研究》一文中研究指出针对当前普遍常用的BP神经网络算法的缺陷,即反传算法复杂,收敛速度慢,在解决一些复杂多变非线性及系统多耦合问题时,网络权值收敛局部极小点,导致网络训练失败,反传算法权值迭代出现畸形变化问题。虽然神经网络控制器在软件仿真中运行结果都能满足要求,但是在实际的现场工程应用中很难适应复杂工业现场所要求的控制快速性和及时性。针对以上缺陷,提出了一种新型的多神经元PID神经网络算法,其原理是通过简化PID神经元网络控制器,改善其权值初始化来达到新型多神经元PID控制器控制过程的快速性和响应的及时性,将其应用到全液压矫直机四缸伺服控制器。通过将传统神经元网络控制器和文中所研究的新型多神经元PID控制器位移响应曲线对比分析,该新型多神经元PID伺服控制器具有反传算法大为简化、收敛速度快、网络权值灵活性好、实时性等优点,为多神经元PID控制器的工程化应用提供了理论支持。(本文来源于《机床与液压》期刊2018年07期）
严培元[5]（2017）在《神经元PID控制器设计与应用》一文中研究指出本文研究的控制对象是交流异步电机,处理器型号选择的是TMS32LF2407A,以单神经元PID控制器为主线进行展开。文中阐述了神经网络在交流调速中的应用以及矢量控制的相关原理概念。实践证明调整传统PID控制器的参数拥有着一定程度的难度,另外假若外界环境或参数出现变化的时候,将给PID控制器的修正带来很大的困扰,矢量控制系统中调整速度选择的是单神经元PID控制器,并非是是传统PID控制器,文中根据单神经元的自适应性和自学习能力,针对矢量控制系统参数进行在线调整,进而提高控制系统的性能。(本文来源于《数码世界》期刊2017年02期）
殷兆奎,李强[6]（2016）在《单神经元控制器的设计及应用》一文中研究指出国产剥锌机调板小车采用阀控非对称液压缸作为执行机构,带来的压力突跳、系统振动和动态不对称性等问题影响了小车的动态性能,造成极板晃动。在分析比例阀控非对称液压缸数学模型的基础上,以单神经元为控制器,设计了其学习算法,并对比例阀控非对称液压缸单神经元控制系统进行仿真分析。相比传统PID控制器,单神经元控制器在改善系统超调量、稳态时间等方面优势较大,明显改善了系统不对称性,满足了调板小车极板运行过程对平稳性的要求,具有一定的应用价值。(本文来源于《现代矿业》期刊2016年10期）
陈光化,唐玮[7]（2016）在《基于李雅普诺夫稳定定理的单神经元PID控制器参数整定研究》一文中研究指出单神经元PID控制器是现在控制系统中采用较多的一种控制器。使用非线性系统的李雅普诺夫稳定性分析方法,对单神经元PID控制器的参数整定算法进行改进。该算法以误差平方函数作为系统的李雅普诺夫函数,依据系统参数最优的李雅普诺夫稳定性分析方法,找到系统稳定条件成立下系统的控制规律,得出参数的整定算法。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2016年06期）
佘致廷,秦亚胜,杨婷,董旺华[8]（2016）在《基于模型参考自适应的单神经元PID控制器设计》一文中研究指出将神经网络和模型参考自适应控制系统相结合,研究基于模型参考自适应理论永磁同步电动机(PMSM)BP神经网络速度辨识的单神经元比例积分微分(PID)速度控制器。该系统基于模型参考自适应理论利用BP神经网络辨识器得到的参数信息,使用单神经元PID控制器取代传统PID控制在线调整权值。根据李亚谱诺夫稳定性理论验证了该控制器的稳定性,仿真与实验研究证明该方法改善了PMSM速度控制系统的动态响应与自适应控制能力。(本文来源于《电力电子技术》期刊2016年05期）
李晓荣,刘志强[9]（2016）在《基于神经元PID控制器的远程实验系统设计》一文中研究指出针对目前远程实验系统中网络延时的不确定对实验结果产生影响的问题,设计了基于神经元PID控制器的远程实验系统。研究了PID-NN神经网络控制器的算法并分析了算法的收敛性和稳定性,给出了远程实验系统的客户/服务器端网络通信及控制的实现方法。最后对实验室中机械控制臂进行了响应对比试验,实验结果表明,基于神经元PID控制器实验系统的响应超调量、稳态误差及响应时间明显小于普通PID控制方法的实验系统,证明了算法的正确性。(本文来源于《现代电子技术》期刊2016年09期）
姚乐,管业鹏,金星[10]（2016）在《基于改进单神经元的四旋翼PID控制器设计》一文中研究指出针对传统PID控制算法对四旋翼飞行器的姿态角进行控制时,其控制参数很难随着环境的变化进行自整定,进而影响四旋翼飞行器的稳定性的问题,提出了一种改进的PID控制算法;该算法通过改进单神经元中的K值公式提高了Kp、Ki、Kd的学习速率,从而提高了系统的响应速度;通过增加超调惩罚措施,通过适当的放大或缩小超调,可以使系统超调达到最小;通过与增量型PID、标准二次型单神经元PID算法进行比较,并且进行仿真实验;结果表明:所提方法具有参数自整定能力强且快速响应、鲁棒性强及稳定性好。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2016年04期）
神经元控制器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
姿态控制是四旋翼飞行器的重要组成部分,是能够在空中平稳飞行的前提。但传统控制器为PID控制,其参数不能在线调整,影响调整品质。单神经元PID虽具有自学习和自适应的能力,但其调节参数会造成超调量过大、响应速度变差问题。因此,本文引入了量子粒子群算法进行参数优化,可以通过自身粒子的不断更新最终筛选出符合调节的粒子,能够有效解决单神经元PID存在的调节问题。通过搭建MATLAB/SIMULINK模型,并与单神经元PID控制器比较,仿真结果验证了本文设计控制器的有效器具有较好的响应速度、抗干扰性、鲁棒性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
神经元控制器论文参考文献
[1].肖金林.基于单神经元控制器的磨机泵池液位控制系统研究[J].现代矿业.2019
[2].孙寅杰,周晓燕.改进的四旋翼单神经元PID控制器[J].电工技术.2019
[3].刘蕊.神经元PID控制器在两轮机器人控制中的应用[J].科技创新与应用.2018
[4].杜金祥,岳光,张华君.一种新型全液压矫直机多神经元PID伺服控制器设计与研究[J].机床与液压.2018
[5].严培元.神经元PID控制器设计与应用[J].数码世界.2017
[6].殷兆奎,李强.单神经元控制器的设计及应用[J].现代矿业.2016
[7].陈光化,唐玮.基于李雅普诺夫稳定定理的单神经元PID控制器参数整定研究[J].工业控制计算机.2016
[8].佘致廷,秦亚胜,杨婷,董旺华.基于模型参考自适应的单神经元PID控制器设计[J].电力电子技术.2016
[9].李晓荣,刘志强.基于神经元PID控制器的远程实验系统设计[J].现代电子技术.2016
[10].姚乐,管业鹏,金星.基于改进单神经元的四旋翼PID控制器设计[J].计算机测量与控制.2016
论文知识图
