针对四旋翼飞行仿真器系统具有多输入、多输出及多变量等特点,设计了一套基于四旋翼飞行仿真器的PID神经元网络控制器。首先建立四旋翼飞行仿真器系统模型,然后以四旋翼飞行仿真器为控制平台,并以MATLAB/Simulink软件为实验平台,搭建PID控制器和PID神经元网络控制器模型,并分别使用两种控制方法进行实时飞行仿真实验。最后实验结果表明,相比PID控制,PID神经元网络控制方法对四旋翼飞行仿真器的调节时间更短、超调量更小,具有更优的控制性能。

针对电液比例控制径向柱塞泵变量机构,设计了基于PID神经元网络控制算法的控制器,并通过计算机仿真,再现了系统跟踪变量控制信号的系统响应,仿真结果表明,基于PID神经元网络控制算法控制器的电液比例控制径向柱塞泵,具有良好的控制性能。

针对板形板厚综合系统具备强耦合、非线性、大时滞等特性,传统的控制方法无法对其完成精确解耦,导致控制精度较低。提出一种基于免疫机制的改进粒子群算法,同时借助此算法来优化处理PID神经网络(PIDNN),形成新型PIDNN控制器。利用两个PIDNN解耦控制器对板形板厚综合系统进行控制以降低系统耦合影响。通过仿真结果可以看出,在动态性能与静态性能上,此算法较以往PIDNN解耦控制均存在明显优势。可为控制领域中的解耦问题提供一定的参考。

m针对印刷品质量控制系统这种多输入多输出的复杂动态系统,选用具有较强解耦功能的多控制量PID神经元网络对金属薄板印刷机的墨键开度进行调节。从标准模板上获取4种颜色油墨的网点面积率作为目标值,在线检测到的网点面积率作为反馈值,一同作为控制系统的输入,系统输出为墨键开度的调整值,从而构成闭环控制,保证印刷品质量的稳定性。仿真结果表明,该控制方法具有较高的控制精度和较快的响应速度,能够满足印刷品质量控制的要求。

详细比较了国内外出现的3种径向柱塞泵控制系统的仿真控制方案，给出了系统原理图，作了特性的比较说明，并从工程实用性角度结合PID神经元网络控制方法设计了一种新的控制系统。