导读:本文包含了单神经元自适应控制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,自适应,永磁,智能控制,神经网络,系统,触摸屏。
单神经元自适应控制论文文献综述
尤向阳[1]（2019）在《超声马达单神经元自适应PID控制》一文中研究指出为了不需要精确数学模型实现对超声马达运动的快速精确控制,在基于DDS的超声马达驱动控制平台上,运用单神经元自适应PID控制策略,分别以低频脉宽调制的占空比和频率控制字作为控制变量,对超声马达速度响应特性进行实验研究,并与传统PI控制策略进行比较,结果显示,采用单神经元自适应PID控制策略以后,超声马达对阶跃给定转速的响应速度加快,超调量减少,稳态运行精度有所提高。超声马达单神经元自适应PID控制系统的控制器结构简单,控制算法融合了神经网络控制和传统PID控制的优点,控制系统具有较强的自适应性,能够有效的提高超声马达转速跟踪控制的动静态性能。(本文来源于《微电机》期刊2019年04期）
迟晓妮,何俊杰[2]（2019）在《基于单神经元自适应PID的注射机料筒温度控制》一文中研究指出基于单神经元自适应PID控制算法设计了一种注射机料筒温度自动控制系统。介绍了注射机的工作原理以及注射机料筒温度控制;另外,详细阐述了单神经元PID控制算法的基本原理,并利用模糊集理论对神经网络PID中比例、积分以及微分等参数的学习速率进行调整。通过仿真可知,该控制策略相比于传统PID控制超调量更小,具有较强的抗干扰能力,系统能够以较快的速度实现料筒温度控制,且温控精度明显高于传统PID控制。(本文来源于《塑料科技》期刊2019年01期）
沈智鹏,景富盛[3]（2019）在《欠驱动船舶路径跟踪神经元自适应迭代滑模控制》一文中研究指出针对模型存在参数不确定以及遭受未知外界干扰的欠驱动船舶路径跟踪控制问题,本文提出一种基于Lyapunov稳定性的神经元自适应迭代滑模控制方法。该方法根据路径跟踪偏差信息构造出四阶非线性迭代滑模面,利用最高阶滑模面构建Lyapunov能量函数,并得到满足系统渐近稳定性条件的一个误差函数,进而采用Adaline单神经元设计自适应控制器,且结合最小二乘法推导出使误差函数收敛的神经元权重在线学习算法,可避免对模型参数不确定项和外界干扰进行估计。将设计的控制器应用于5446TEU集装箱船模型进行仿真,结果表明控制系统能有效地处理模型参数摄动及风浪干扰,具有强鲁棒性,且与迭代滑模控制器相比所得控制舵角输出更加平滑有效。(本文来源于《哈尔滨工程大学学报》期刊2019年03期）
朱智成,李莹[4]（2018）在《基于单神经元自适应PID的异步电动机控制研究》一文中研究指出文章选用一种单神经元自适应控制结构,并采用有监督的Hebb学习规则,实现了对异步电动机高阶、非线性系统的单神经元PID控制。同时,使用Simulink对常规PID控制和单神经元自适应PID控制进行了仿真研究,并对比两种控制方法,探讨了电动机参数改变对系统控制品质的影响。仿真结果表明,单神经元PID控制对电动机参数的改变具有一定的鲁棒性,控制性能优良。(本文来源于《江苏科技信息》期刊2018年18期）
陈长生[5]（2018）在《基于单神经元的啤酒灌装液位自适应控制算法》一文中研究指出目的为了提高啤酒灌装生产线的生产效率,提升制酒企业的自动化程度,降低工人的劳动强度。方法根据啤酒灌装流程以及自动灌装生产线结构,提出一种基于PLC和触摸屏的啤酒自动灌装生产线控制系统,控制系统以松下FP-XHC60R PLC为控制器核心,以威纶维纶MT6070I触摸屏为人机操作界面,通过PLC实现执行机构的自动控制和反馈控制,由HMI人机触摸屏实现生产线运行的参数设置,并监控生产线的运行状态。在此硬件结构基础上完成控制系统软件设计,并根据单神经元控制理论,提出一种啤酒灌装液位自适应控制算法,以提高灌装液位控制精度。结果该控制系统结构简单,便于操作人员对设备进行人性化管理。结论所设计的啤酒灌装生产线控制系统具有生产效率高、高度自动化、运行稳定等优点。(本文来源于《包装工程》期刊2018年11期）
赵垒[6]（2018）在《基于单神经元的船舶航向保持自适应PID控制》一文中研究指出船舶航向保持控制是船舶运动控制研究中的一个重要部分,也是提高船舶自动化水平的重要方面。由于PID控制器具有优异的稳定性,因此它在船舶实际航行中被广泛使用。但船舶运动不仅是十分复杂的运动,而且不可避免的受到模型摄动、不确定干扰等因素的影响,严重减弱PID控制器的控制效果。智能控制中的单神经元作为构成神经网络的基本单位,具有自适应和自学习能力,而且结构简单便于计算。若将这两者结合,不仅可以在一定程度上解决常规PID控制器不易在线实时整定参数、难于对一些复杂过程和参数慢时变系统进行有效控制的问题,而且保留了控制器结构简单便于计算的优点。论文针对船舶运动数学模型及其本身的特殊性质(外界环境影响、船舶惯性大等),在保持PID控制器结构简单、易于实现、稳定性高等特点的基础上,引入同样结构简单的单神经元控制器,同时也能保证所构成的控制器具有自适应性和较强的鲁棒性。论文首先搭建了船舶运动数学模型K、T指数计算平台,能够根据船舶参数迅速建立船舶Nomoto模型。然后在介绍神经网络基础知识后,设计了在无/有监督学习下的基于单神经元的船舶航向保持PID控制器,其兼备神经网络和常规PID控制的优点,最后给出了修正基于单神经元的船舶航向保持PID控制器算法中的权重系数以及引入误差非线性反馈后的改进的基于单神经元的船舶航向保持PID控制器。论文还以“育鲲”轮为被控对象,对构建的控制器进行船舶航向保持仿真研究,并与常规PID控制器进行对比分析。仿真研究表明,尽管改进型的基于单神经元的船舶航向保持PID控制器的性能并不是所有设计控制器中最理想的,但其鲁棒性和抗干扰能力都非常出色,而且最节约能量。基于单神经元的船舶航向保持PID控制器比常规PID控制器的控制性能要好很多,而且如若不一味追求性能,从系统响应动态、抗干扰能力、鲁棒性以及绿色经济这些方面来看,改进型的基于单神经元的船舶航向保持PID控制器是在追求绿色经济的大环境下更符合当代需求的控制器。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-05-21）
陈志红,金旻[7]（2017）在《基于单神经元自适应算法的贴标机张力控制方法》一文中研究指出目的为了保证贴标机标带张力的恒定,以提高贴标精度。方法基于单神经元自适应算法提出一种贴标机恒张力控制方法,详细分析贴标机供标机构的动力学模型,并得到动态力矩平衡方程,阐述影响张力恒定的关键因素。根据单神经元控制理论,提出一种张力自适应控制算法,并设计相应控制器。搭建试验平台,进行相关试验研究。结果采用所述控制方法,贴标机正标率均大于97%,贴标过程张力恒定。结论该控制系统贴标精度较高,适用范围广,响应快速稳定。(本文来源于《包装工程》期刊2017年17期）
黄继,罗航,郭婧,李长红,高佳[8]（2017）在《基于单神经元的永磁同步电机自适应PSD速度控制》一文中研究指出为了解决伺服系统电机或负载参数发生变化时对控制带来的影响,提出了一种永磁同步电动机(PMSM)的单神经元自适应速度控制方法,引入速度误差、误差的一次差分及误差的二次差分作为单神经元的输入信号,并设计相应的加权系数和学习规则,给出了单神经元实现的Simulink框图,针对PMSM的矢量控制系统,采用MATLAB进行了单神经元自适应PSD速度控制仿真及电机试验台架的试验验证,仿真和试验结果验证了该方法的可行性。(本文来源于《火炮发射与控制学报》期刊2017年02期）
宫立达,李智敏[9]（2017）在《基于单神经元自适应PID的普通车床智能控制研究》一文中研究指出针对普通车床由于手工操作不准确,存在误差较大,效率低的问题。为解决问题,采用具有自学习、自适应的智能控制手段——神经网络进行控制,使得原操作过程被训练后的网络替代,从而提高效率,达到节能降耗的目的。在对比分析几种网络算法后,采用单神经元自适应PID控制。(本文来源于《机电产品开发与创新》期刊2017年03期）
冉巍[10]（2017）在《基于神经元自适应PID的电液伺服加载控制系统研究》一文中研究指出伺服刀架是数控机床关键功能部件之一,其可靠性高低将直接影响数控机床整机的可靠性水平。针对关键功能部件开展可靠性试验是一种快速提升其可靠性水平的有效途径,通过搭建伺服刀架的可靠性试验台,模拟其实际工况下所受载荷,可以快速激发被试对象的潜在故障,其试验结果对伺服刀架的可靠性设计和可靠性提升等都具有很大的指导意义。电液伺服加载控制系统具有控制精度高、加载频率适中、输出功率大、稳定性强等优势,是目前在实验室环境下对关键零部件进行可靠性加载的有效方案。本文以数控机床伺服刀架为研究对象,对其在实际工况下进行受力分析,从而设计电液伺服加载控制方案,并针对该系统建立其控制模型。通过对电液伺服控制系统的特点进行判断和分析,选取神经元自适应PID控制器作为控制系统的核心,结合控制器和控制模型完成系统的控制仿真。基于Lab VIEW编程环境开发一套完整的电液伺服加载控制软件,并应用于伺服刀架可靠性试验台,对刀架进行可靠性试验的同时,也完成了对所开发的电液伺服加载控制系统的测试。实验结果表明该系统的控制性能优于原来的常规PID控制系统,能够达到对数控机床关键功能部件进行可靠性加载的要求。本文主要研究工作如下:1.电液伺服加载控制系统总体方案设计与系统建模。进行了伺服刀架实际工况的受力分析,得出加载技术要求,设计了加载控制系统硬件的整体方案;根据硬件系统建立了电液伺服加载系统的控制模型,绘制了系统开环传递函数的Bode图,进行了系统稳定性的判定。2.电液伺服加载系统控制策略研究与系统仿真。分析了电液伺服系统的控制特点,论述了神经元自适应PID控制原理并将其作为电液伺服加载系统的核心控制策略;利用Lab VIEW设计了神经元自适应PID控制器,结合Lab VIEW控制设计与仿真工具实现了系统的控制仿真。3.基于Lab VIEW的电液伺服加载控制系统软件设计。设计了加载控制系统的软件结构,并分析软件运行流程;基于Lab VIEW编程规范设计了软件系统各模块前面板及其程序框图,并对软件进行了调试。4.电液伺服加载实验与分析。以伺服刀架为实验对象,设计了加载实验方案;调试仪器设备和控制参数,测试了加载控制系统的位移控制回路和负荷控制回路;分析实验结果,最终对电液伺服加载控制系统的控制性能进行了评价。本文研制的电液伺服加载控制系统控制准确、稳定、易于实现,为伺服刀架等关键功能部件的可靠性加载提供了技术支持,具有较高的应用价值和参考价值。(本文来源于《吉林大学》期刊2017-05-01）
单神经元自适应控制论文开题报告
（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：
基于单神经元自适应PID控制算法设计了一种注射机料筒温度自动控制系统。介绍了注射机的工作原理以及注射机料筒温度控制;另外,详细阐述了单神经元PID控制算法的基本原理,并利用模糊集理论对神经网络PID中比例、积分以及微分等参数的学习速率进行调整。通过仿真可知,该控制策略相比于传统PID控制超调量更小,具有较强的抗干扰能力,系统能够以较快的速度实现料筒温度控制,且温控精度明显高于传统PID控制。
（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。
单神经元自适应控制论文参考文献
[1].尤向阳.超声马达单神经元自适应PID控制[J].微电机.2019
[2].迟晓妮,何俊杰.基于单神经元自适应PID的注射机料筒温度控制[J].塑料科技.2019
[3].沈智鹏,景富盛.欠驱动船舶路径跟踪神经元自适应迭代滑模控制[J].哈尔滨工程大学学报.2019
[4].朱智成,李莹.基于单神经元自适应PID的异步电动机控制研究[J].江苏科技信息.2018
[5].陈长生.基于单神经元的啤酒灌装液位自适应控制算法[J].包装工程.2018
[6].赵垒.基于单神经元的船舶航向保持自适应PID控制[D].华南理工大学.2018
[7].陈志红,金旻.基于单神经元自适应算法的贴标机张力控制方法[J].包装工程.2017
[8].黄继,罗航,郭婧,李长红,高佳.基于单神经元的永磁同步电机自适应PSD速度控制[J].火炮发射与控制学报.2017
[9].宫立达,李智敏.基于单神经元自适应PID的普通车床智能控制研究[J].机电产品开发与创新.2017
[10].冉巍.基于神经元自适应PID的电液伺服加载控制系统研究[D].吉林大学.2017
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