网络控制系统神经元自整定PID控制器设计与仿真研究

网络控制系统神经元自整定PID控制器设计与仿真研究

论文摘要

网络控制系统(Networked Control System, NCS)以通信网络作为控制器、执行器以及传感器之间的通讯媒介,是网络通信和自动控制相结合的产物。近年来,随着通信网络在工业自动化和航空航天控制技术中的广泛应用,NCS的研究受到了越来越多研究者的关注。NCS中的通信网络使得整个控制系统中存在不确定时延,这使得传统的控制方法常常难以直接应用于NCS。本文围绕网络控制系统性能的研究、NCS的特性分析、NCS的仿真、控制器设计及改进等问题进行了以下几方面的研究工作:首先,在介绍网络控制系统的产生背景、概念的基础上,着重介绍了网络控制系统存在的几个主要问题以及近年来的研究进展,概括介绍了本文的主要研究工作。其次,设计了NCS的仿真平台,研究了网络控制系统中两种驱动方式对网络控制系统性能产生的影响。仿真结果表明,当存在随机时延的情况下,只要时延在一定的范围内,事件驱动的控制器有着更好的性能;但是当时延远大于采样周期时,时间驱动的控制器要比事件驱动的控制器性能好。再次,从控制理论的角度针对复杂多变的网络环境设计了一种单神经元自整定PID控制器,仿真结果表明,使用该控制器的NCS在网络存在时延、干扰、丢包率增加和竞争节点网络占有率增大等情况下,与传统的PID控制器相比,本章设计的控制器使系统具有更好的稳定性和鲁棒性。最后,针对传统神经元控制器中梯度下降算法的不足之处设计了一种基于遗传算法的神经元控制器。并针对实际的控制目标对一般的遗传算法在种群数量,交叉概率和终止准则等方面进行了改进,仿真结果表明了所提出的改进算法的有效性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 工业网络控制系统概述
  • 1.2.1 直接数字控制
  • 1.2.2 集散控制系统
  • 1.2.3 现场总线控制系统
  • 1.2.4 工业以太网控制系统
  • 1.3 网络控制系统研究中的基本问题
  • 1.4 网络控制系统的研究概况
  • 1.5 本文工作
  • 第2章 NCS时延的仿真问题及其时序分析
  • 2.1 NCS的诱导时延
  • 2.2 网络控制系统的时序
  • 2.3 时延对网络控制系统性能影响的仿真研究
  • 2.3.1 TRUETIME工具箱
  • 2.3.2 控制器驱动方式对系统性能的影响
  • 2.4 小结
  • 第3章 神经元自整定PID控制器的设计
  • 3.1 神经元自整定控制器
  • 3.1.1 人工神经元简介
  • 3.1.2 单神经元学习规则
  • 3.1.3 单神经元自适应控制器设计
  • 3.2 仿真分析
  • 3.3 本章小结
  • 第4章 基于遗传算法的神经元自整定控制器设计
  • 4.1 遗传算法简介
  • 4.1.1 遗传算法的背景和发展历程
  • 4.1.2 遗传算法的基本概念
  • 4.1.3 遗传算法主要特点
  • 4.2 基于遗传算法的神经元PID参数整定控制器设计
  • 4.2.1 编码
  • 4.2.2 种群
  • 4.2.3 适应度函数的设计及其尺度变换
  • 4.2.4 选择运算
  • 4.2.5 交叉运算
  • 4.2.6 变异
  • 4.2.7 终止准则
  • 4.3 仿真举例
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 结论与展望
  • 5.1 研究工作总结
  • 5.2 进一步的研究展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

    • [1].PID性能评估与整定软件的开发及应用[J]. 炼油与化工 2019(05)
    • [2].基于模糊PID的步进电机速度控制[J]. 软件 2019(12)
    • [3].采用改进模糊神经网络PID控制的移动机器人运动误差研究[J]. 中国工程机械学报 2019(06)
    • [4].基于改进模糊PID的轮式机器人速度控制器设计[J]. 河北科技大学学报 2020(01)
    • [5].基于模糊PID的高速列车车内压力主被动控制[J]. 中国测试 2020(01)
    • [6].混合式步进电机模糊PID控制器设计仿真[J]. 安徽工程大学学报 2019(06)
    • [7].基于模糊PID控制的列车主动悬架振动控制研究[J]. 工业控制计算机 2020(01)
    • [8].拖拉机液压机械式变速器小波神经网络PID控制[J]. 合肥工业大学学报(自然科学版) 2020(01)
    • [9].雷达稳定平台模糊PID串级控制设计与仿真[J]. 计算机测量与控制 2020(02)
    • [10].基于模糊神经网络PID控制的粉体包装计量控制系统[J]. 食品与机械 2020(01)
    • [11].考虑路面时变的整车主动悬架的改进模糊PID集成控制策略[J]. 现代制造工程 2020(02)
    • [12].基于广义预测控制PID算法的桥式起重机吊钩防摆控制器设计[J]. 制造业自动化 2020(03)
    • [13].面向抽水蓄能电站区域负荷频率的分数阶PID控制研究[J]. 电网技术 2020(04)
    • [14].基于智能控制的PID控制方式的研究[J]. 电子测试 2020(05)
    • [15].基于变速积分与微分先行PID的无刷直流电机串级调速控制[J]. 齐齐哈尔大学学报(自然科学版) 2020(01)
    • [16].基于模糊PID算法吸附机器人转向控制系统[J]. 精密制造与自动化 2020(01)
    • [17].农用车辆路径跟踪预瞄控制研究——基于免疫模糊PID算法和视觉导航[J]. 农机化研究 2020(11)
    • [18].基于模糊PID算法吸附机器人转向控制[J]. 软件 2020(04)
    • [19].基于模糊PID算法的臭氧发生器控制系统优化措施[J]. 自动化应用 2020(04)
    • [20].基于遗传算法的智能PID系统设计和分析[J]. 设备管理与维修 2020(10)
    • [21].基于模糊PID的电力巡检机器人路径纠偏[J]. 智慧工厂 2020(04)
    • [22].基于PID的多电发动机磁轴承控制系统设计与验证[J]. 微特电机 2020(06)
    • [23].基于遗传算法的全自动除泡机腔体充排气PID控制研究[J]. 机械管理开发 2020(05)
    • [24].基于吸收塔动态模型的PID控制模拟研究[J]. 辽宁化工 2020(06)
    • [25].基于PID的光伏清洁机器人速度控制及仿真研究[J]. 造纸装备及材料 2020(03)
    • [26].基于改进模糊-PID的船舶自动舵控制方法[J]. 船舶物资与市场 2020(06)
    • [27].运用启发式算法优化一阶倒立摆PID参数研究[J]. 产业科技创新 2020(10)
    • [28].基于前馈补偿PID控制的轮式机器人轨迹跟踪[J]. 河南工程学院学报(自然科学版) 2020(03)
    • [29].基于模糊PID的驾驶模拟器方向盘力反馈系统设计[J]. 机电技术 2020(04)
    • [30].基于模糊PID的小型冷库过热度控制方法[J]. 湖北工业大学学报 2020(04)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  

    网络控制系统神经元自整定PID控制器设计与仿真研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢