谭梅
- 作品数：13 被引量：26H指数：3
- 供职机构：湘潭大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 一种机电一体化自动转换开关的设计
- 2003年
- 自动转换开关是机电结合的高新技术产品 ,主要阐述了其工作原理 ,分析了其可靠性 ;给出了系统框图及控制系统硬件原理图 ,并简述了机械系统的设计要求 ,为研究新的开关电器提供了一定的基础 .
- 谭季秋贺伟斌谭梅
- 关键词：自动转换开关机电一体化设计方法控制原理系统组成
- 自适应神经PID在软胶囊生产过程温控系统中的应用
- 2005年
- 以软胶囊生产过程温度控制系统为研究对象,提出了一种基于BP神经网络整定的PID控制方法,并给出了系统设计及软件开发.由于神经网格所具有的任意非线性表达能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制.实验结果表明,用该方法整定的PID控制系统,逼近精度高,鲁棒性好.
- 谭梅周琴陈瑞诺
- 关键词：温度控制BP神经网络PID控制
- 基于LabVIEW平台和GPIB接口的在线测控系统被引量：4
- 2006年
- 在LabVIEW平台下,通过GPIB接口以及工作于不同频率点的RS-232串口控制滤波器、网络分析仪构建一个测试系统,测试所得数据由GPIB接口送入计算机存储.与传统的测控系统相比,该系统操作方便,性能优良,大大地提高了测试效率,方便了数据的存储及分析.实验证明该系统对推动传统GPIB接口仪器实现网络化测试具有广泛的借鉴价值和应用价值.
- 欧阳三泰周琴谭梅
- 关键词：LABVIEW平台GPIB测控系统
- 基于神经网络的电热前床温度控制的研究被引量：2
- 2005年
- 以电热前床自动控制系统为研究对象,提出了一种基于BP神经网络整定的PID控制方法,并给出了系统设计及软件开发。由于神经网格所具有的任意非经理性表达能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。电热前床控制实验结果表明,用该方法整定的PID控制系统,逼近精度高,鲁棒性好。
- 谭梅罗安陈瑞诺
- 关键词：电热前床温度控制BP神经网络PID控制
- 基于积分自整定模糊控制的无刷直流电机伺服系统被引量：3
- 2006年
- 为了解决基本模糊控制稳态精度欠佳的问题,提出无刷直流电机伺服系统积分自整定模糊控制器设计方法。该方法在基本模糊控制的基础上增加一个系数自整定积分器,根据实际工程经验并采用模糊控制规则确定积分因子,从而自动地调整积分系数。仿真结果表明,积分自整定模糊控制的动态和稳态性能均优于常规模糊控制。
- 李晓秀谭梅沈细群
- 关键词：无刷直流电机模糊控制稳态误差
- 前向神经网络中混沌学习算法的研究与应用
- 目前,关于脑的计算原理及复杂性,关于其学习、联想和记忆过程的机理以及模拟等方面的研究还刚刚起步。为了详细的理解人脑信息处理的过程,我们以人工的方法模拟人脑的某些功能。这些常用的方法主要包括:人工神经网络和混沌动力学等等。...
- 谭梅
- 关键词：混沌BP神经网络模拟退火算法PID控制
- 文献传递
- 基于神经网络的真空烧结炉温度控制系统的研究被引量：1
- 2006年
- 以真空烧结炉温度控制系统为研究对象,提出了一种基于 BP 神经网络整定的 PID 控制方法,并给出了系统设计及软件开发。由于神经网格所具有的任意非线性表达能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的 PID 控制。实验结果表明,用该方法整定的 PID 控制系统,逼近精度高,鲁棒性好。
- 谭梅程春红吕聪
- 关键词：真空烧结炉温度控制BP神经网络PID控制
- 基于神经网络的卷烟工艺风力系统的压力控制被引量：5
- 2005年
- 以卷烟工艺风力系统为研究对象,提出了一种基于BP神经网络整定的PID控制方法,并给出了系统设计及软件开发。由于神经网格所具有的任意非线性表达能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。试验结果表明,用该方法整定的PID控制系统,逼近精度高,鲁棒性好。
- 谭梅赵葵银陈强
- 关键词：计算机控制系统压力控制BP神经网络PID控制
- 挤塑机温控系统中模糊-PI复合控制的应用
- 2003年
- 将模糊控制器用于温控系统的控制,克服了传统PID控制参数整定繁琐,对控制对象的参数变化缺乏自适应性的不足,提出了Fuzzy-PI复合控制算法,实验结果表明,采用复合控制的温控系统具有稳态精度高和鲁棒性强的特点。
- 谭梅谭季秋陈强
- 关键词：FUZZY控制PI控制挤塑机
- 自适应神经PID在挤塑机温控系统中的应用被引量：8
- 2006年
- 针对塑料挤出机的多段料筒温度控制,以及常规PID控制在非线性的、时变系统中控制效果的局限性,提出了一种基于BP神经网络整定的PID控制方法。给出了计算机控制系统设计及系统软件开发。由于神经网络具有强大的非线性映射能力,自学习、自适应等优势,通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制,建立比例、积分和微分三种参数自学习的PID控制器。对锥形双螺杆塑料挤出机的温度控制实验结果表明,用该方法整定的 PID控制系统,逼近精度高、鲁棒性好。
- 谭梅李晓秀吕聪
- 关键词：塑料挤出机温度控制BP神经网络自适应PID控制
