以工业PID控制中控制器参数调整困难为背景,在分析神经网络特性的基础上,提出神经网络控制方法,设计了具有自适应性的神经网络PID控制器。在描述了神经网络的学习机理的基础上,给出了控制器控制算法。通过2个实例验证了神经网络在线控制的可行性

3.1 数控加工的概念 3.2 数字程序控制基础 3.2.1 数字程序控制方式 3.2.2 开环数字程序控制 3.3 逐点比较法插补原理 3.3.1 逐点比较法直线插补 3.3.2 逐点比较法圆弧插补 3.4 步进电机控制技术 3.4.1 步进电机的工作原理 3.4.2 步进电机的工作方式 3.4.3 步进电机控制接口及输出字表 3.4.4 步进电机控制程序

将模糊遗传算法与混沌的延迟反馈控制方法相结合,提出了基于模糊遗传算法的延迟反馈控制方法.它利用模糊遗传算法强大的寻优能力来整定延迟反馈控制中的控制刚度矩阵参数,从而克服了延迟反馈控制中控制刚度难于确定的问题.对混沌Lorenz系统的仿真控制说明该算法具有快速性好和抗干扰能力强等优点

在监控自动厚度控制(AGC)系统基础上,增加一个压力AGC副回路控制.基于Smith预估模型,采用串级控制方式以综合使用监控AGC与压力AGC.副回路采用PID调节方式,主回路基于广义预测控制(GPC)算法求解控制器.由于增加了副回路控制,对进入副回路的干扰有超前抑制作用,因而减少干扰对主变量的影响,提高了抗干扰能力,从而改善了过程的动态特性.仿真结果表明该方法是可行性的,具有较好的控制性能

对按转子磁链定向的矢量控制系统进行了智能控制研究.根据矢量控制的特点,充分运用计算机丰富的逻辑判断和数值运算功能对控制系统进行设计,不仅可以实现模拟控制器的数字化,而且可以突破模拟控制器参数为定值的局限.重点介绍了根据系统的变量变化趋势来确定数字调节器参数的变化规则,同时对于各个不同的调节规律,采用不同的控制策略,使得系统具有更好的动、静态性能指标,更强的鲁棒性.最后通过仿真和实验证明了本文理论的正确性

目标控制的基本理论 一、控制的过程 二、控制的基本环节 三、主动控制与被动控制 四、目标规划与计划 五、目标控制的措施

针对板形板厚综合控制的耦合问题,通过分析板形控制系统需要先后投入平坦度反馈控制和动态凸度控制的综合系统特性,采用前馈补偿综合法设计解耦网络以完成动态轧制过程的板形板厚解耦控制.结合1 700mm热连轧机实际控制系统,提出采用板形板厚增益调度解耦控制方法适应板形板厚耦合特性随实际轧制条件变化的应用需要,建立的增益调度函数集已在大型工业轧机得到验证与应用

针对伺服系统由于受非线性摩擦力的影响而产生的\爬行\和\平顶\现象,提出了模糊趋近律方法,设计了基于T-S模糊模型趋近律的滑模控制器,并进行了实验和仿真研究.实验和仿真结果表明:所设计的控制器能有效地消除低速\爬行\和\平顶\现象,提高伺服系统的跟踪精度;同时该控制器能显著降低常规趋近律滑模控制器的抖振问题,改善控制品质.该控制器适用于控制品质要求高的伺服系统

任何液压系统都是由一些基本回路组成。所谓液压 基本回路是指能实现某种规定功能的液压元件的组合。 根据完成的功能分类： 压力控制回路—控制整个系统或局部油路的压力 速度控制回路—控制和调节执行元件的速度 方向控制回路—控制执行元件运动方向的变换和锁停 多执行元件控制回路—控制几个执行元件相互间的工作循环

◼概述 ◼被控变量的选择 ◼操纵变量的选择 ◼控制器控制规律的选择及参数整定 ◼控制规律的选择 ◼控制器参数的工程整定 ◼控制系统的投运及操作中的常见问题 ◼控制系统的投运 ◼控制系统操作中的常见问题