1) Neural PID controller
神经PID控制器
1.
This literacy uses MATLAB to simulate curve of fuzzy PID controller, neural PID controller, neural.
本文用MATLAB对模糊自整定PID控制器、神经PID控制器、神经网络模糊PID控制器三种算法进行仿真,比较三者的阶跃响应曲线和跟踪特性曲线,分析本文所提出的控制算法的性能特性。
2) neuron PID controller
神经元PID控制器
1.
The parameters of self-adaptive neuron PID controller are optimized based on certain cost function with optimum principal of simplex method by using MATLAB soft.
在MATLAB环境下,基于某一性能准则并利用单纯形法寻优原理给出自适应神经元PID控制器可调参数的优化选取方法。
2.
S-function of neuron PID controller based on MATLAB language is presented.
给出基于MATLAB语言的神经元PID控制器S函数 ,在此基础上建立电加热炉神经元PID控制的SIMU LINK仿真模型 ,最后给出该模型的仿真结果 。
3) neural PID control
神经PID控制
1.
Investigation of the characteristics of pneumatic flexible-bending joint and its neural PID controlling algorithm;
气动柔性弯曲关节的特性及其神经PID控制算法研究
4) Neural Network PID Controller
神经网络PID控制器
1.
According to the principle of information fusion, neural network and system distinguish, the author designs self-adaptive neural network PID controller on line based on multiplayer network.
依据信息融合、神经网络、系统辨识等的理论 ,本文设计出了基于多层网络的在线自适应神经网络PID控制器 ,仿真结果表明 ,神经网络 PID自动舵的控制性能要远好于传统的自动
5) adaptive neuron PID controller
自适应神经元PID控制器
6) PIDNN
PID神经网络控制器
1.
Design of Flight Control System Based on PIDNN;
基于PID神经网络控制器的飞控系统设计
补充资料：离散PID控制算法
分子式：
CAS号：
性质：在用计算机等作为控制装置进行数字控制时实现PID控制作用的数学表示式。在数字控制中，控制装置只取各个采样时刻的输入变量值进行运算，如偏差值e(k)为第k个采样时刻的设定值r(k)与被控变量测量值y(k)的差值。离散PID控制有位置算法、增量算法与速度算法三种形式。(1)位置算法直接给出各采样时刻的控制作用量2J(是)，具体算法是:式中，Kc为比例增益，Ti为再调时间，Td为预调时间，Δt为采样周期。这里用叠加代替积分，差分代替微分。位置算法的输出可直接送往数字式执行器，或经数字/模拟转换送往模拟式执行器，并须用保持器将该信号保持到下一次采样为止。在手动一自动切换和防止积分饱和问题上，位置算法不像另两类算法那样方便。(2)增量算法给出每个采样时刻控制装置输出应改变的数值Δu(k)，即第k个采样时刻的控制作用量u(k)与前一采样时刻的控制作用量u(k-1)之间的差值，具体算法是： 增量算法的输出一般通过步进电机等累积机构，化为模拟量，操纵控制阀。该种算法具有手动一自动切换方便，和避免引起积分饱和等优点，应用最广。(3)速度算法给出在各个采样时刻控制装置输出应采取的变化速v(k)，该速度用Δu(k)/Δt近似表示，具体算式为:速度算法的输出应送往积分式执行机构。速度算法也有手动一自动切换方便和避免引起积分饱和的优点。
CAS号：
性质：在用计算机等作为控制装置进行数字控制时实现PID控制作用的数学表示式。在数字控制中，控制装置只取各个采样时刻的输入变量值进行运算，如偏差值e(k)为第k个采样时刻的设定值r(k)与被控变量测量值y(k)的差值。离散PID控制有位置算法、增量算法与速度算法三种形式。(1)位置算法直接给出各采样时刻的控制作用量2J(是)，具体算法是:式中，Kc为比例增益，Ti为再调时间，Td为预调时间，Δt为采样周期。这里用叠加代替积分，差分代替微分。位置算法的输出可直接送往数字式执行器，或经数字/模拟转换送往模拟式执行器，并须用保持器将该信号保持到下一次采样为止。在手动一自动切换和防止积分饱和问题上，位置算法不像另两类算法那样方便。(2)增量算法给出每个采样时刻控制装置输出应改变的数值Δu(k)，即第k个采样时刻的控制作用量u(k)与前一采样时刻的控制作用量u(k-1)之间的差值，具体算法是： 增量算法的输出一般通过步进电机等累积机构，化为模拟量，操纵控制阀。该种算法具有手动一自动切换方便，和避免引起积分饱和等优点，应用最广。(3)速度算法给出在各个采样时刻控制装置输出应采取的变化速v(k)，该速度用Δu(k)/Δt近似表示，具体算式为:速度算法的输出应送往积分式执行机构。速度算法也有手动一自动切换方便和避免引起积分饱和的优点。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条