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1)  Single-nerve-cell-PID Algorithm
单神经元-PID算法
2)  single neuron PID algorithm
单神经元PID算法
1.
Application Of Single Neuron PID Algorithm For Inversed Pendulum System
单神经元PID算法在倒立摆控制系统中的应用
2.
Discussed single neuron PID algorithm,its simulation and designed a single-neuron PID controller for a real liquid level control system based on S7-300 PLC.
论述单神经元PID算法及其仿真。
3)  mono-neural self-adaptive PID control algorithm
单神经元自适应PID算法
4)  single neural PID
单神经元PID
1.
This paper introduces the fundamental OPC specification and the algorithm of single neural PID,and developed single neural simulation software in MFC (Microsoft Foundation Class) provided by Microsoft Visual C++.
介绍了OPC的基本原理和单神经元PID的控制算法,利用OPC基金会提出的OPC数据存取标准和Microsoft VisuaI C~++提供的基础类库(MFC)开发了单神经元PID功能模块及其相应的仿真软件,利用OPC接口实现了其与组态软件KingView的通信。
5)  single-nerve-cell-PID
单神经元-PID
1.
The single-nerve-cell-PID self-adaptive controller,which consisted of single-nerve-cells with self-study and self-adaptive abilities,was excellent for its simple configuration,flexible adaption in changeful environment and strong robustness.
将神经网络控制思想引入磁轴承系统中,提出了适合于磁轴承单自由度控制的单神经元-PID算法,通过实验探讨了其控制效果,并与传统PID算法控制效果作了比较。
6)  Single neuron PID
单神经元PID
1.
The Resistance Furnace Intelligent Temperature Control System Based on Single Neuron PID;
基于单神经元PID的电阻炉智能温度控制系统
2.
The objective current of EPS assisted motor under any driving conditions was determined by ANFIS,and tracked by using adaptive single neuron PID controller.
分析了汽车电动助力转向(EPS)系统的结构及其动力学特性,建立了线性三自由度汽车模型及其与EPS系统的集成数学模型;采用自适应模糊神经推理系统确定助力电机的目标电流,采用自适应单神经元PID控制器跟踪助力电机的目标电流,通过台架试验数据来训练模糊神经网络,确定不同行驶工况的转向助力值。
3.
The method replaces PID by single neuron PID,achieves the on-line adjustment PID control parameter and realizes real time control on the system by the self-study and self-adaptive capability of CMAC neural network.
在分析了位置伺服控制系统基本原理和数学模型的基础上,提出了一种单神经元PID/CMAC复合控制算法和控制器的设计方法。
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。

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