简介:摘要风力机的基本特征在于能量转换,在pid控制模式与自适应算法相互结合的前提下,就能调整在线的参数,上述过程运用了神经元的学习模式。对于变桨系统而言,pid控制的关键应当落实于自适应调节;风力机的风速一旦超出了最大限度的额定风速,则需要运用变桨控制的措施加以调整。相比来看,pid控制更适合运用于风力机的变桨系统,为此有必要探求其中的各项应用要点。
简介:随着控制理论和通信技术的发展,网络化控制系统受到越来越多的关注。时滞采用传统的PID控制已不能获得满意的控制效果,并且网路引入控制系统,使得系统存在时延、数据包的丢失等问题。这些问题严重影响系统的性能。为了改善系统的控制性能,提出了基于单神经元的PID网络化控制系统模型。系统控制器结合了神经网络、PID、Smith预估控制器的优点,并且具有较好的动态性能,与常规的PID控制器相比,过渡过程小,超调量小,输出平稳,并且对信号和时延的变化具有较好的学习能力和自适应能力。
简介:在利用时滞比例-积分-微分(PID)算法对姿态进行控制的飞行器控制系统中,针对时滞系统对四旋翼飞行器的影响,设计了四旋翼飞行器的抗干扰控制器,使其在均值为300ms的时滞系统作用下,将平均超调量控制在20%以内.该设计首先对飞行器进行物理建模,在传统飞行器控制系统回路中引入多层控制,运用线性二次型最优控制(LQR)算法进行姿态角外控制,减小时滞对系统的影响,使飞行器控制系统的姿态调整更具快速性、稳定性和鲁棒性.再根据物理模型的传递函数,引入粒子群算法,对PID算法进行参数的整定.最后利用蒙特卡洛模拟验证算法的可行性.经过相关调试工作,由此系统构成的小型四旋翼飞行器能够在抗干扰通信、编队飞行等系统中稳定飞行.