神经元非模型控制是智能控制的发展方向之一,本文研究了神经元非模型控制方法及其在pH中和过程、水轮发电机组等复杂工业对象中的应用,并进行了神经元非模型控制方法的仿真实验与结果分析。本文的主要内容如下: 1.针对具有严重非线性的被控对象,提出了一种模糊-神经元控制方法。该方法将模糊PID控制器与神经元控制器相结合,构成模糊-神经元控制器,以误差、误差变化率及设定值的变化为模糊化变量,采用公式法的模糊算法来自调整神经元控制器增益。将所提出控制方法用于pH中和过程控制,仿真实验结果表明,该方法具有满意的控制品质及很强的鲁棒性。 2.针对复杂、具有不确定性的水轮发电机组,提出了一种免疫算法自调整增益的模糊-神经元控制方法。该方法将模糊控制器和神经元控制器相结合构成模糊-神经元控制器,采用免疫算法来在线调整控制器的增益。将所提出的方法用于水轮发电机组的控制,进行了仿真实验,结果表明,这种新型的控制器不仅简单而且具有优良的控制品质。 3.将神经元用于优化模糊非线性PID控制器的参数,得到一种神经元优化参数的非线性PID控制器,提高了控制器的鲁棒性和响应速度。将所提出的方法用于复杂、具有不确定性的水轮发电机组的控制中,仿真实验表明,该方法实现了对各种工况下水轮发电机组的有效控制。