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管片拼装机举升油缸同步控制研究
1
作者 曹新民 《中国工程机械学报》 北大核心 2026年第1期155-160,共6页
针对管片拼装机举升系统同步性能差的难题,提出一种基于反向传播神经网络比例-积分-微分(BP-PID)的控制器。首先,分析了系统原理;其次,设计了BP-PID控制器;最后,建立了AMESim-Matlab联合仿真模型验证了系统的可行性。结果表明:所设计的B... 针对管片拼装机举升系统同步性能差的难题,提出一种基于反向传播神经网络比例-积分-微分(BP-PID)的控制器。首先,分析了系统原理;其次,设计了BP-PID控制器;最后,建立了AMESim-Matlab联合仿真模型验证了系统的可行性。结果表明:所设计的BP-PID控制器切实可行。系统具有较好的同步性能,当目标位移为0.5 m和0.8 m时,与传统比例-积分-微分(PID)控制器相比,BP-PID控制器响应速度分别提高了13.3%和28.6%,稳态误差分别降低了66.7%和68.6%。系统具有较好的鲁棒性,当负载出现大突变时,BP-PID控制器响应速度提高了71.4%,稳态误差降低了66.7%。该控制器对于改进管片拼装机的举升系统具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 管片拼装机 举升系统 同步控制 BP-PID控制器 联合仿真
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基于CS-BP-PID算法的烟叶密集烤房温度控制系统
2
作者 沈少君 闫九福 +4 位作者 卢雨 林晓路 杜超凡 朱荣光 孟令峰 《农机化研究》 北大核心 2026年第4期95-102,共8页
烟叶烘烤作为决定烟叶品质的核心环节,其温湿度控制的精准性至关重要。针对当前密集烤房多阶段温度控制精度差、波动范围大、响应时间长等直接影响烟叶色泽、香气、化学成分、经济价值等问题,设计了一种基于布谷鸟算法(CS)优化的BP神经... 烟叶烘烤作为决定烟叶品质的核心环节,其温湿度控制的精准性至关重要。针对当前密集烤房多阶段温度控制精度差、波动范围大、响应时间长等直接影响烟叶色泽、香气、化学成分、经济价值等问题,设计了一种基于布谷鸟算法(CS)优化的BP神经网络PID控制器。通过模拟布谷鸟的寄生行为和莱维飞行特性,对BP神经网络的初始权重进行优化,加快了BP神经网络的自学习速度,以实现密集烤房温度的快速精准调控,降低了超调量,提高了响应速度。同时,基于树莓派4B搭建了密集烤房温湿度控制试验平台,并对控制器性能进行了验证。结果表明:CS-BP-PID控制器上升时间为79.35 s,峰值时间为180.00 s,调节时间为249.38 s,最大超调量为3.25%,相比常规PID控制器缩短了38.18%,调节时间缩短了47.05%,峰值时间和最大超调量减少了50%以上,满足系统温度控制需求。通过多阶段烟叶烘烤试验,上等烟比例提高了14.45%,经济效益得到了显著提升。该控制器综合性能优良,达到了精准控温控湿的效果。 展开更多
关键词 烟叶密集烤房 温度控制系统 CS-BP-PID算法
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原子磁强计中垂直腔面发射激光器温控算法研究
3
作者 刘航 王其军 +3 位作者 左战春 苏灿 周睿 王佳琪 《半导体光电》 北大核心 2026年第1期149-157,共9页
温度波动对垂直腔面发射激光器(VCSEL)的波长影响显著,在外界温度骤变的复杂环境下采用传统PID进行温度控制存在超调量大、抗干扰能力弱和自适应性能差等问题。文章通过仿真分析VCSEL温控系统的三维稳态热分布特性,建立温度控制数学模型... 温度波动对垂直腔面发射激光器(VCSEL)的波长影响显著,在外界温度骤变的复杂环境下采用传统PID进行温度控制存在超调量大、抗干扰能力弱和自适应性能差等问题。文章通过仿真分析VCSEL温控系统的三维稳态热分布特性,建立温度控制数学模型,提出一种基于反向传播(BP)神经网络优化的PID控制方法。在MATLAB/Simulink环境中,将所提出的方法与经典PID控制、模糊PID控制进行对比仿真实验。结果表明,该方法利用BP神经网络实现在线整定PID参数,有效抑制了系统超调,显著提高了系统对环境变化的适应能力与鲁棒性,从而整体提升了温控性能,能够满足高精度原子磁强计对激光器温度稳定性的严格要求。 展开更多
关键词 VCSEL温控系统 常规PID控制 模糊PID控制 BP神经网络PID控制
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机械臂夹持机构末端运行轨迹伺服模组控制
4
作者 于景华 赵晓涛 孟智慧 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期132-137,共6页
机械臂末端的偏航角和俯仰角决定了夹持机构的朝向和姿态,通常将这两种角度引导到滑模面上,但直接获取的滑模控制率会使得末端运行轨迹在滑模面附近产生非线性振荡,降低机械臂末端的控制精度。为此,提出机械臂夹持机构末端运行轨迹伺服... 机械臂末端的偏航角和俯仰角决定了夹持机构的朝向和姿态,通常将这两种角度引导到滑模面上,但直接获取的滑模控制率会使得末端运行轨迹在滑模面附近产生非线性振荡,降低机械臂末端的控制精度。为此,提出机械臂夹持机构末端运行轨迹伺服模组控制方法。解算机械臂夹持机构末端运动参数,得到速度与偏航角、俯仰角等参数;将解算后的参数集合成末端状态向量,获取运动控制标准量。在伺服模组中引入滑模控制算法,基于运动控制标准量推导出滑模面的滑模控制率;结合BP神经网络方法训练滑模控制率参数,根据实际输出与期望输出之间的误差调整权值,采用惯性因子自适应优化滑模控制率,以控制运行轨迹的非线性振荡现象,优化伺服模组的轨迹控制效果。实验表明,所提方法对于机械臂夹持机构末端运行轨迹的控制精度较高,在面对干扰时,能够保证伺服模组的稳定控制效果。 展开更多
关键词 运动解算 滑模控制器 深度学习 BP神经网络 参数整定
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基于BP-PID的山地榨菜直播机自适应控制系统设计
5
作者 赵立军 胡鑫 +4 位作者 傅先友 李铭华 彭维钦 龚练 张雪峰 《农机化研究》 北大核心 2026年第6期213-221,共9页
针对丘陵山地榨菜直播作业中因地形复杂、土壤条件多变而导致的播种精度不足、施肥不均匀、喷水量不稳定等问题,创新性地设计了一种基于BP神经网络PID控制的榨菜直播机自适应控制系统,通过多传感器实时采集作业地形坡度、土壤湿度、播... 针对丘陵山地榨菜直播作业中因地形复杂、土壤条件多变而导致的播种精度不足、施肥不均匀、喷水量不稳定等问题,创新性地设计了一种基于BP神经网络PID控制的榨菜直播机自适应控制系统,通过多传感器实时采集作业地形坡度、土壤湿度、播种机前进速度等参数,构建播种、施肥、喷水、开沟和行走控制5大执行环节的协同控制模型。采用“前馈神经网络预测+反馈PID调节”的混合控制策略,利用BP神经网络强大的非线性映射能力实现PID控制器参数的在线自整定与多目标优化;引入了基于地形识别的动态优先级调度算法,可根据坡度变化实时调整各子系统控制指令的优先级分配,有效解决陡坡工况下的动力协调与执行冲突问题,确保直播机的作业稳定性与安全性。田间试验结果表明:在坡度不超过25°的山地条件下,播种合格率最高达93.1%,综合平均值为91.5%,施肥均匀性变异系数≤6.8%,喷水量误差控制在±7.2%以内,榨菜直播机作业效率较传统直播机提升26.3%。所设计的BP-PID自适应控制系统能够有效解决丘陵山地复杂环境下的非线性、时变性的控制难题,显著提升榨菜直播机的作业精度、地形适应性与综合效能。 展开更多
关键词 榨菜直播机 PID自适应控制 BP神经网络 协同控制 丘陵山地
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基于改进BP神经网络的机电PLC控制系统故障检测方法
6
作者 姚仪遵 农红密 王宽田 《自动化应用》 2026年第1期22-26,共5页
常规的机电PLC控制系统故障检测方法主要通过传感设备采集故障信号,并通过数模转换技术进行分析。由于缺乏对故障向量的分解处理,导致故障检测效率较低。为此,提出基于改进BP神经网络的机电PLC控制系统故障检测方法。首先,根据机电PLC... 常规的机电PLC控制系统故障检测方法主要通过传感设备采集故障信号,并通过数模转换技术进行分析。由于缺乏对故障向量的分解处理,导致故障检测效率较低。为此,提出基于改进BP神经网络的机电PLC控制系统故障检测方法。首先,根据机电PLC控制系统的运行机理,划分故障类型。其次,将系统的输出响应信号分解为故障特征向量和残余分量,从而提取故障特征。然后,结合输出响应信号的残差集合,构建故障特征矩阵(FSM)。最后,引入误差函数,结合梯度下降法优化常规BP神经网络拓扑结构中每层的权重,采用改进BP神经网络算法识别故障类型,实现故障检测。测试结果表明,所提方法所需的检测时间较短,具有较为理想的故障检测效率。 展开更多
关键词 BP神经网络 机电PLC控制系统 故障检测 故障类型
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基于自适应PID的刹车踏板模拟器直流伺服电机控制系统
7
作者 张劼栋 刘铮 《智能计算机与应用》 2026年第1期50-58,共9页
为了能够精准控制刹车踏板感曲线,本文设计了一款基于伺服电机力反馈控制的刹车踏板模拟器,当踏板受到压力时,控制器将通过踏板上的压力传感器采集到压力值,并根据刹车踏板感曲线确定踏板期望行程值,通过控制伺服电机的位置环和速度环... 为了能够精准控制刹车踏板感曲线,本文设计了一款基于伺服电机力反馈控制的刹车踏板模拟器,当踏板受到压力时,控制器将通过踏板上的压力传感器采集到压力值,并根据刹车踏板感曲线确定踏板期望行程值,通过控制伺服电机的位置环和速度环来使踏板运动相应行程。由于传统PID控制算法控制精度低且无法满足PID参数实时变化的需要,本文采用模糊自适应PID控制算法、基于BP神经网络的自适应PID控制算法、基于遗传优化算法的自适应PID控制算法对直流伺服电机控制系统的位置环PID参数进行自动寻优,并通过搭建直流电机系统仿真模型来比对这3种算法对系统的优化控制效果。研究结果表明,这3种自适应PID控制算法都能提高系统的控制精度,并能够在较短的时间内对位置进行高效跟踪;其中基于遗传优化算法的自适应PID控制算法控制效果最佳,不仅响应速度最快,而且在系统受到干扰时恢复稳定的速度最快。 展开更多
关键词 刹车踏板模拟器 直流伺服电机系统 自适应PID控制 模糊控制 BP神经网络 遗传优化算法
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基于BP神经网络的液压支架自适应优化控制
8
作者 马彦宗 张琦 +3 位作者 韩帅 徐继鸿 王天 张治高 《煤矿机械》 2026年第2期57-61,共5页
针对液压支架智能化控制存在煤岩适应性较差、采动应力场分布扰动导致负荷预测不准确及维护管理和升级成本较高等技术问题,提出了一种基于BP神经网络的液压支架自适应优化控制方案。该方案集成多传感器数据融合与BP神经网络,充分利用BP... 针对液压支架智能化控制存在煤岩适应性较差、采动应力场分布扰动导致负荷预测不准确及维护管理和升级成本较高等技术问题,提出了一种基于BP神经网络的液压支架自适应优化控制方案。该方案集成多传感器数据融合与BP神经网络,充分利用BP神经网络自学习和自适应效果好等优点,建立煤岩识别参数、支架状态参数与移架步距等控制目标之间的非线性映射模型。通过信号正向传播计算输出参数,并依据误差反向传播算法不断修正网络权重,使支架的实际控制动作能够自适应地逼近最优预期,从而有效提升液压支架在不同地质条件下的控制可靠性与鲁棒性。 展开更多
关键词 液压支架 自适应控制 BP神经网络 优化控制
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路桥工程施工阶段项目成本管理及控制研究
9
作者 陈康华 《工程建设与设计》 2026年第3期235-237,共3页
针对路桥工程施工阶段的成本管理问题,分析对当前施工阶段成本预测方法存在的不足,通过反向传播(back propagation,BP)神经网络构建施工阶段项目成本预测模型,对该阶段的成本进行有效预测,并基于成本预测结果提出各项成本管理与控制措施。
关键词 路桥工程 施工阶段 成本管理及控制 BP神经网络
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水产养殖水下机器人智能控制算法设计
10
作者 陈洁 《山东工业技术》 2026年第1期35-41,共7页
本文欲建立基于BPNN的水下机器人PID参数自适应控制算法,利用NN预测PID控制算法的参数,不需要再人为调节控制器参数,分别实现PID控制算法和神经网络学习算法。为方便控制器的研究和设计,建立了水下机器人六自由度运动模型,并结合神经网... 本文欲建立基于BPNN的水下机器人PID参数自适应控制算法,利用NN预测PID控制算法的参数,不需要再人为调节控制器参数,分别实现PID控制算法和神经网络学习算法。为方便控制器的研究和设计,建立了水下机器人六自由度运动模型,并结合神经网络和PID控制器的优缺点,设计了基于神经网络的PID参数自适应控制器,建立水下机器人运动仿真模型,同时在Simulink中进行了艏向和深度控制仿真试验,得到了良好的试验结果。该控制器能够通过神经网络训练PID的控制算法得到优化的控制器参数,避免PID控制器参数调整的繁琐,并在引入水流扰动与传感器噪声等实际干扰因素的仿真环境中验证了其鲁棒性与环境适应性。 展开更多
关键词 BP神经网络 智能控制 水下机器人 PID参数 鲁棒性分析 嵌入式实现
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考虑异常数据的气象观测数据质量控制研究
11
作者 马丛 《生态环境保护与修复》 2026年第2期35-37,共3页
气象观测数据是天气预报和气候研究的基础,也是灾害预警和应急响应的关键依托。但在实际气象观测中,受仪器故障、人为错误、极端天气事件或其他外部干扰因素的影响,异常数据频繁产生。尤其是在无线传感器网络得以广泛应用的当下,传感节... 气象观测数据是天气预报和气候研究的基础,也是灾害预警和应急响应的关键依托。但在实际气象观测中,受仪器故障、人为错误、极端天气事件或其他外部干扰因素的影响,异常数据频繁产生。尤其是在无线传感器网络得以广泛应用的当下,传感节点于复杂多变的工作环境中更容易生成异常数据。因此,如何有效识别并处理此类异常数据,成为气象观测领域亟待解决的难题。本文基于异常数据对气象观测数据质量的影响,对异常数据进行分类阐述,进而提出了一种综合考量异常数据的气象观测数据质量控制方法,以期为提高气象预测水平和防灾减灾能力提供参考。 展开更多
关键词 气象观测数据 数据质量控制 异常数据 BP神经网络
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自适应时域参数的车辆MPC路径跟踪控制策略
12
作者 姚静彤 李良敏 汤宏博 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2026年第1期83-86,125,共5页
针对智能驾驶车辆在不同车速和道路曲率下路径跟踪误差大的问题,提出一种融合遗传算法(GA)和BP神经网络的自适应时域参数模型预测控制(MPC)策略。基于车辆动力学模型建立MPC控制器;使用GA获得特定车速和曲率工况下的最优预测时域(Np)和... 针对智能驾驶车辆在不同车速和道路曲率下路径跟踪误差大的问题,提出一种融合遗传算法(GA)和BP神经网络的自适应时域参数模型预测控制(MPC)策略。基于车辆动力学模型建立MPC控制器;使用GA获得特定车速和曲率工况下的最优预测时域(Np)和控制时域(Nc),创建数据集;通过BP神经网络建立Np,Nc与车速、曲率之间的映射关系,并对结果取整,实现MPC时域参数自适应。在Carsim与Simulink联合仿真平台中设计双移线工况和蛇形工况进行仿真验证,试验结果表明:自适应时域MPC控制器在2种工况下的最大横向偏差分别下降13.9%和33.4%,能有效降低车辆在高动态场景下的路径跟踪误差。 展开更多
关键词 路径跟踪 模型预测控制 自适应时域参数 遗传算法 BP神经网络
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基于蜣螂优化BP-PID的温室自主跟随平台行走速度控制研究 被引量：2
13
作者 肖茂华 陈泰 +3 位作者 庄晓华 朱烨均 胡艺缤 王鸿翔 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期83-91,154,共10页
针对当前温室作业环境复杂、现有机械行走稳定性差的问题,本文提出了温室自主跟随电动平台行走速度控制方法。由于该系统存在非线性和时变性的特点,传统PID控制算法无法实现有效控制,因此提出了一种基于蜣螂(Dung beetle optimizer,DBO... 针对当前温室作业环境复杂、现有机械行走稳定性差的问题,本文提出了温室自主跟随电动平台行走速度控制方法。由于该系统存在非线性和时变性的特点,传统PID控制算法无法实现有效控制,因此提出了一种基于蜣螂(Dung beetle optimizer,DBO)优化BP神经网络PID控制算法。该算法采用DBO优化算法对BP神经网络的权值进行优化,加快了BP神经网络的自学习速率,实现对温室自主跟随电动平台行走速度的快速精确控制,提高系统的响应速度并降低超调量,最后,将本文提出的行走速度控制算法与PID控制算法、BP-PID控制算法、遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化PID控制算法、蚁群算法(Ant colony optimization,ACO)优化PID控制算法对比。试验结果表明,当行走速度为1 m/s时,系统平均响应速度为0.11 s,调整时间为0.27 s,最大超调量为2.44%;当履带线速度大小和方向发生变化时,系统依然表现出响应速度快、超调量小且稳态过程无振荡的优点。DBO-BP-PID控制算法在控制稳定性和控制精度上表现更优,有效降低了系统时滞性和非线性影响,满足温室自主跟随电动平台行走速度控制的需求。 展开更多
关键词 温室 自主跟随电动平台 行走速度控制 蜣螂优化算法 BP-PID控制
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基于PLC嵌入式技术的船舶航行自动控制系统设计 被引量：2
14
作者 崔源 徐增勇 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第6期158-161,共4页
船舶航行控制需适应复杂多变的航行环境扰动,PLC嵌入式技术具备强大的逻辑运算与适应能力,能够达到各种复杂场景的控制要求,为此,设计基于PLC嵌入式技术的船舶航行自动控制系统。通过系统的设备层实时采集船舶航行的位置、舵角、航向等... 船舶航行控制需适应复杂多变的航行环境扰动,PLC嵌入式技术具备强大的逻辑运算与适应能力,能够达到各种复杂场景的控制要求,为此,设计基于PLC嵌入式技术的船舶航行自动控制系统。通过系统的设备层实时采集船舶航行的位置、舵角、航向等数据,传入嵌入式控制层,该层调用其嵌入式微处理器存储与处理此类数据后,调用其所嵌入的BP神经网络PID控制器,以预设的船舶航行舵角为控制目标,对船舶的舵机实施控制,降低舵角偏差,达到船舶航行航向控制目的。结果显示,该系统可针对不同风力与风速航行环境下的船舶实现精准航行控制,控制后船舶在2种航行环境下的航行舵角几乎均能够与预设舵角相吻合,且均可按照预设航向航行,控制效果显著。 展开更多
关键词 PLC嵌入式技术 船舶航行 BP神经网络 PID控制器
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基于改进PID和扩张状态观测器的温度控制算法 被引量：2
15
作者 吴敏 刘莎 +1 位作者 翟力欣 田光兆 《现代电子技术》 北大核心 2025年第7期112-118,共7页
针对传统温度控制系统控温时间长、误差大的问题,提出一种基于改进PID和扩张状态观测器的温度控制算法。首先,建立了结合BP神经网络的PID参数自调整温度控制模型,并对BP神经网络的输入层进行改进,将更多的先验信息加入输入向量,用于训... 针对传统温度控制系统控温时间长、误差大的问题,提出一种基于改进PID和扩张状态观测器的温度控制算法。首先,建立了结合BP神经网络的PID参数自调整温度控制模型,并对BP神经网络的输入层进行改进,将更多的先验信息加入输入向量,用于训练BP神经网络,以减少系统的不确定性;其次,通过增加状态观测器来估计系统扰动,针对控制系统的扰动进行补偿,并在仿真实验中验证方法的有效性;最后,根据仿真实验结果显示,与参考文献中提及的算法相比,系统的上升时间减少了19.7%,超调量减少了81.7%,调节时间减少了41.7%,静态误差减少了73.0%。 展开更多
关键词 BP神经网络 PID控制 扩张状态观测器 温度控制 参数自调整 系统扰动
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原初引力波望远镜环境保护罩高度轴系结构方案及控制策略
16
作者 乐中宇 蒋粲奕 +3 位作者 徐进 邓壮壮 郑波 陈亮 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第1期187-198,共12页
阿里原初引力波项目为保护望远镜提出了独特的环境保护罩方案,该研究针对该方案的高度轴系结构及控制策略展开。首先,根据望远镜运行模式对高度轴系进行运动及结构方案设计,建立系统的接触和摩擦模型,并进行动力学仿真。基于仿真结果提... 阿里原初引力波项目为保护望远镜提出了独特的环境保护罩方案,该研究针对该方案的高度轴系结构及控制策略展开。首先,根据望远镜运行模式对高度轴系进行运动及结构方案设计,建立系统的接触和摩擦模型,并进行动力学仿真。基于仿真结果提出基于目标位置的力矩补偿双电机控制策略,并为主动电机设计了基于SAPSO-BP策略的PID控制器。控制系统仿真结果表明,基于SAPSOBP的PID控制器在1°/s阶跃信号下,相对于调节时间相同的PSO-BP策略超调量减少了6%,且在一定扰动下能够更好地抑制峰值误差。通过对高度轴系统验证,该控制策略在1°/s及2°/s阶跃信号、梯形信号以及正弦信号下表现出了良好的跟随性能,并可以实现主从电机的协调分配与稳定运行,其速度跟踪误差均满足设计要求。 展开更多
关键词 环境保护罩高度轴系 多体动力学 双电机控制策略 BP-PID控制器 SAPSO优化算法
原文传递
基于PID的液位控制系统优化设计 被引量：2
17
作者 孙永芳 《机械设计与制造工程》 2025年第8期29-33,共5页
针对传统PID控制在单容水箱液位控制系统中存在抗扰动能力弱、参数固化以及非线性适应性差等问题,提出一种融合模糊PID控制、粒子群算法与BP神经网络的液位控制系统优化方法。首先以模糊PID控制为底层控制逻辑,通过粒子群算法对模糊PID... 针对传统PID控制在单容水箱液位控制系统中存在抗扰动能力弱、参数固化以及非线性适应性差等问题,提出一种融合模糊PID控制、粒子群算法与BP神经网络的液位控制系统优化方法。首先以模糊PID控制为底层控制逻辑,通过粒子群算法对模糊PID的初始参数进行调节,同时结合BP神经网络进行非线性扰动的动态补偿;其次设计仿真实验对优化系统的性能进行验证。实验结果表明,所提方法的液位控制曲线更加接近目标输出曲线,阀门开度陡增20%的扰动测试中,液位波动为0.03 m,稳态恢复时间为0.9 s;阀门开度突降30%的扰动测试中,液位波动为0.04 m,稳态恢复时间为1.0 s,整体性能更加稳定,液位控制精确。 展开更多
关键词 模糊PID控制 水箱液位控制 粒子群算法 BP神经网络 动态控制
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基于FNN优化的AUV姿态控制研究
18
作者 张海龙 齐向东 +1 位作者 普勇博 张涛 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第5期132-137,共6页
为了满足自主水下潜航器(AUV)快速达到稳定姿态的需求,在传统增量式PID的基础上引入神经网络理论和模糊控制逻辑,提出一种模糊神经网络(FNN)PID姿态控制器。首先建立双坐标系系统,并通过受力分析得到AUV动力学模型,其次融合模糊逻辑和... 为了满足自主水下潜航器(AUV)快速达到稳定姿态的需求,在传统增量式PID的基础上引入神经网络理论和模糊控制逻辑,提出一种模糊神经网络(FNN)PID姿态控制器。首先建立双坐标系系统,并通过受力分析得到AUV动力学模型,其次融合模糊逻辑和人工神经网络的计算模型,设计AUV姿态控制器并搭建Matlab仿真模型,有效解决模糊PID控制过度依赖经验,难以应对水下复杂工况的问题。仿真结果表明,相比于传统的模糊PID控制和BP神经网络,模糊神经网络PID姿态控制器具有更快的响应速度,达到稳定姿态所需时间减少一倍以上,有效改善了AUV姿态控制性能。 展开更多
关键词 自主水下潜航器 模糊PID BP神经网络 控制优化
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基于BPNN-PID的温度优化控制
19
作者 张得龙 吕金隆 +1 位作者 朱敏 张德宁 《商丘职业技术学院学报》 2025年第2期70-74,共5页
传统的PID(Proportional-Integral-Derivative Control,比例积分微分控制)控制,在高精度温度控制系统中使用时,参数整定相对复杂,并且超调量严重,针对此类情况,优化了一种高精度温控系统.该系统采用BPNN(Back Propagation Neural Netwo... 传统的PID(Proportional-Integral-Derivative Control,比例积分微分控制)控制,在高精度温度控制系统中使用时,参数整定相对复杂,并且超调量严重,针对此类情况,优化了一种高精度温控系统.该系统采用BPNN(Back Propagation Neural Network,反向传播神经网络)算法实现了对PID参数的动态实时调整.实验结果表明,BPNN-PID温度控制系统与传统PID控制系统相比,收敛速度更快和超调量更小. 展开更多
关键词 BP神经网络 PID控制 参数整定 温度控制
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青少年吸烟者结构脑网络的可控性分析 被引量：1
20
作者 丁静静 董芳 +6 位作者 王宏德 袁凯 程永欣 王娟 马宇欣 薛婷 喻大华 《生物化学与生物物理进展》 北大核心 2025年第1期182-193,共12页
目的基于控制和脑网络理论来探讨青少年吸烟者结构脑网络的可控性变化,考察可控性指标是否可以作为预测青少年吸烟者睡眠情况的有力因子。方法在内蒙古科技大学筛选出50例青少年吸烟者和51例健康对照者。基于弥散张量成像(DTI)构建每例... 目的基于控制和脑网络理论来探讨青少年吸烟者结构脑网络的可控性变化,考察可控性指标是否可以作为预测青少年吸烟者睡眠情况的有力因子。方法在内蒙古科技大学筛选出50例青少年吸烟者和51例健康对照者。基于弥散张量成像(DTI)构建每例受试者的基于各项异分数(FA)加权矩阵的结构脑网络。依据控制和脑网络理论计算平均可控性和模态可控性。采用双样本t检验进行组间差异比较,采用Pearson相关性分析对存在组间差异脑区的平均可控性和模态可控性与Fagerström尼古丁依赖测试(FTND)进行相关性分析。选取可控性得分在前10%的节点作为超级控制器,最后采用反向传播(backPropagation,BP)神经网络来预测青少年吸烟者的匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)。结果吸烟组的背外侧额上回、辅助运动区、豆状核壳、豆状苍白球脑区的平均可控性,以及眶部额下回、辅助运动区、回直肌、后扣带回的模态可控性,均与健康对照组有显著性差异(P<0.05);吸烟组右侧辅助运动区(SMA.R)的平均可控性与FTND呈正相关(r=0.3801,P=0.0065),模态可控性与FTND呈负相关(r=0.3292,P=0.0196);利用可控性指标预测青少年PSQI睡眠指数时,平均可控性的预测效果(R=0.72281)要优于模态可控性的预测效果(R=0.60226)。结论青少年吸烟者结构脑网络的可控性存在异常,其可控性指标可以有效预测其睡眠情况,可为评估其认知功能损伤提供影像依据。 展开更多
关键词 青少年吸烟者 结构脑网络 可控性 反向传播神经网络
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