模糊控制器的PID描述及量化因子整定

以二维模糊控制器为例 ,对模糊控制器的输入、输出关系引入PID描述函数。通过类比 ,凸现二维模糊控制器位置输出时的PD特征和增量输出时的PI特征 ,从而揭示模糊控制器的本质是PID参数的模糊自适应校正作用。正是这一模糊校正过程 ,使模糊控制器获得了普通PID控制器所不具备的优良控制品质。据此 ,可借用PID工程整定方法 ,得到实用性较强的模糊控制器量化因子的DY综合整定法     

模糊神经免疫自适应PID在恒张力控制系统中的应用

应用免疫反馈系统原理和模糊神经网络控制理论,在传统PID控制基础上设计出一种模糊神经免疫自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制规律和整定方法.控制器参数P、I和D分别由模糊神经免疫反馈系统和模糊神经网络控制器在线修正.进行了恒张力控制系统的动态仿真,并与数字PID和模糊PID控制进行了比较.仿真结果表明,模糊神经免疫自适应PID控制器响应速度快、控制输出稳定、抗干扰能力强和鲁棒性好,较传统PID和模糊PID控制器具有更好的动、静态特性.     

PID模糊控制器初始化的研究

为了克服线性PID控制器的缺点,把线性PID控制器转化为PID型模糊控制器,如PI,PD,PI+D,PI+I以及PI+PD.对于不同的实际线性度量,大多数PI和PID模糊控制器事实上是非线性的PI(PID)控制器.对于每个输入变量至少定义三个梯形或三角型输入模糊集合,PI(PD)控制器是非线性的PI(PD)控制器,其P增益,I增益和D增益都会随着被控系统的输出发生变化.对于采用乘积T范数估计模糊规则的前提部分,而且只有Mandani的乘积T范数的模糊蕴含同Zadeh与算子(如取小)结合才能给出与实际相符的控制效果.采用增量式作为控制器的输出来实现PID控制器上的模糊模拟,并在此基础上,推导了PID型模糊控制器初始化算法公式.     

基于uCOS-II的模糊自适应温度控制系统设计

针对车间温度控制系统具有非线性、滞后性和时变性等特点,提出了一种改进型的模糊自适应PID控制器。该控制器通过在线调整学习速率因子和PID参数增量,并结合积分分离思路,实现PID参数的自适应调节。仿真结果表明该控制器优于传统PID控制和传统模糊自适应PID控制。控制系统采用PIC24F作为主控芯片,结合操作系统uCOS-II的实时性、可靠性以及模糊自适应控制的非线性、时变性等特点,通过实验成功的实现对温度准确控制。     

无刷直流电机自适应模糊PID控制及仿真

针对iECar永磁无刷直流电机转速PID控制精度低、控制不稳定和响应滞后等缺点,介绍了一种具有智能性质的自适应模糊PID控制器设计思路,提出了一种模糊控制器量化因子与比例因子整定的新方法。通过模糊推理方法实时调整PID控制器的比例、积分、微分3个参数,以实现电机转速输出的有效控制。最后,在Matlab/Simulink环境下构建了iECar无刷直流电机转速自适应模糊PID控制模型。仿真结果表明,自适应模糊PID控制效果较传统PID控制有明显的改善,显示了该控制器良好的鲁棒性、稳定性和动态响应特性。     

参数在线辨识的模糊神经网络Smith控制器

将多变量系统的Smith预估器参数的在线辨识方法的研究结果运用到多变量模糊RBF神经网络控制系统中,构造多变量模糊RBF神经网络Smith预全控制器,详细地阐述了控制器的结构和设计方法,并对一个双输入双输出对象进行仿真研究,仿真结果表明所构造的控制器具有的控制效果,且当对象的特性发生变化时,系统仍具有较好的辨识效果,控制器具有一定的鲁棒性和自适应能力。     

基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统设计

在前馈控制器设计思想的启发下,提出了一种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统。该控制系统首先把非线性过程近似为一个线性的ARX模型和一个基于神经模糊系统的线性化误差模型(FNNM)组成的合成模型,把线性化误差模型的输出看作可测量的"扰动",然后再引入前馈控制器,利用被控制过程的输入、误差模型的输出、线性ARX模型输出和系统输出值之间的误差以及被控制过程的合成模型的梯度信息对控制器参数进行在线调节,从而获得较好的控制结果。将提出的基于线性化误差模型的自适应控制系统用于简单不可逆放热反应的连续搅拌型化学反应器CSTR中,并与传统的PID控制器进行比较。仿真结果表明:这种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制器和PID控制器相比,能得到更快、更好的控制效果。     

基于Backstepping的模糊自适应跟踪控制

主要研究了单输入一单输出非线性系统的模糊自适应输出跟踪控制问题。模糊逻辑系统用于逼近系统中未知的非线性函数，然后基于Backstepping设计方法给出了系统性的输出跟踪控制器的设计方法。所构造的模糊控制器确保跟踪误差可以充分小，同时系统中的各个变量保持有界性。所提出方法的优越性在于自适应律中在线学习参数的数目独立于模糊规则的选择，从而避免了以往模糊自适应控制算法中自适应学习参数过多的缺点。最后，以一个例子进一步说明文中所得结论的有效性。     

基于模糊PID自适应整定参数的反应釜温度控制系统

反应釜是高分子聚合反应的重要装置,釜内温度直接决定了聚合物的品质,其系统具有非线性、时变性、大延迟、大惯性及反应机理复杂等特征.由于传统PID控制建立在系统的精确数学模型基础上,且运行前已设定了其控制参数,对于具有上面特性的反应釜温度控制系统,控制效果并不理想.为提高系统的控制精度,设计了一种将温度偏差及温度偏差变化率的实时变量作为输入、应用模糊控制规则、结合传统PID控制知识及经验、在线自整定实时参数的二维模糊自适应PID控制系统.仿真结果表明:应用二维模糊自适应PID控制,提高了系统的响应速度,降低了超调量,减少了调整时间,增强了系统的适应性和鲁棒性.     

基于模糊自适应PI控制在TSMC-PMSM闭环控制中的应用

分析了双极矩阵变换器（TSMC）在永磁同步电机（PMSM）闭环控制的基本原理,针对传统PI控制器对电机转速控制响应速度慢,控制精度低,以及电机调速、负载参数变化时,很难达到预期效果等问题,提出了一种利用模糊控制构建模糊自适应PI控制器,实现转速和电流闭环控制,该方法利用模糊推理能实现对PID参数的在线自整定,进一步完善PI控制器的性能,提高系统的控制精度。最后,在Matlab/Simulink软件上搭建了系统仿真平台,仿真结果验证了模糊自适应PI控制器能快速准确地跟踪转速的给定及具有良好的抗干扰性。     

活性污泥系统ASM2d模型的自适应模糊PID控制

生物污水处理过程是非线性、大滞后、多变量和强耦合的复杂系统,针对这一复杂系统,本文根据污水处理厂的实际情况,在对A2O工艺活性污泥系统ASM2d模型研究的基础上提出一种自适应模糊PID控制器.该控制器可根据反馈计算得到的误差和误差变化率,实时在线整定后置PID控制器的三个修整参数△K_p、△K_i和△K_d,并得到此时的K_p、K_i和K_d.该控制器结合常规PID控制算法和模糊控制思想,实现了PID参数的最佳调节,相比传统模糊控制具有更强的鲁棒性,有效提高了系统的控制性能.     

基于模型参考模糊自适应的多缸同步控制

针对各通道间存在的耦合和外力扰动作用,以及工况和负载的复杂多变性,以四缸同步系统为例,应用了模型参考模糊自适应控制。根据被控对象和参考模型的输出偏差和偏差的变化来调整PI控制器的比例系数和积分系数,即通过模糊推理实时地调节PI参数,使受控系统的输出趋近于参考模型输出。仿真结果表明:该方法比传统PID控制能更有效的抑制各通道间的耦合和外力扰动作用,提高了系统的鲁棒性和同步精度。     

基于PLC的模糊PID控制器设计

将模糊控制器和常规PI控制器结合起来,选取合适的隶属度函数和制定出模糊控制规则,分析输入变量的量化因子、输出变量的比例因子在模糊控制系统中对系统性能的影响。将常规PI控制、模糊PI控制通过THJ-2控制实验装置进行实际的液位控制实验,并用MCGS对系统进行监控。实验结果表明,采用模糊PID控制的水箱液位,较常规PI控制其响应速度快,且较快地达到稳态,从而改善系统的性能。     

基于模糊自适应PID的无人驾驶车辆路径跟踪控制

在无人驾驶车辆路径跟踪控制过程中,针对控制对象发生变化时传统PID控制器难以对其控制参数进行实时调整的问题,提出一种以预瞄理论为基础的模糊自适应PID控制方法.以前轮转角作为控制系统的输入,设计基于横向偏差和航向偏差的模糊自适应PID路径跟踪控制器.分析量化因子和比例因子的选取原则,利用模糊理论对PID参数进行自适应调整;基于Carsim与Simulink对所提算法进行联合仿真实验.仿真结果表明:模糊自适应PID较传统PID改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力.     

模糊PID控制器在无刷直流电机控制系统中的应用

无刷直流电机是一种多变量、非线性的控制系统,采用经典的PID控制难以达到满意的控制效果。将模糊自适应PID控制器应用于无刷直流电机的控制中,运用模糊控制原理对PID参数进行在线调整。实验结果表明,较之传统的PID控制,采用模糊自适应PID控制的无刷直流电机控制系统具有更好的动态和静态性能,达到了较好的控制效果。     

基于DSP的单相逆变电源智能控制系统

针对逆变电源模糊控制系统输出存在振荡的问题,以数字信号处理器（DSP）为核心,将可变论域思想引入模糊自整定PID控制结构中,设计了一种基于可变论域的模糊自整定PI双闭环逆变电源控制器,实现了在线调整模糊论域的伸缩变化。仿真结果表明：阻性负载情况下,与常规PID控制器相比该控制器的输出超调小、自适应能力强,可以提高逆变电源系统的稳态精度和动态性能。     

模糊神经网络在电阻炉温度控制系统中应用

针对电阻炉具有时变,分布参数的非线性特性,将模糊神经网络控制应用于电阻炉温度控制系统.该控制器自适应能力强,利用系统偏差和神经网络辨识模型的输出对模糊神经网络控制器的参数通过一种改进的BP算法进行在线调节,达到对电阻炉温度的实时控制.仿真结果表明模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,优于一般PID控制.     

基于模型参考自适应的直线电机转速辨识

针对直线永磁同步电动机全闭环控制系统易受干扰、降低系统性能指标、存在不稳定因素等问题,提出了基于模型参考的自适应模糊神经网络在线辨识方法,用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,建立了模型参考自适应模糊神经网络速度伺服系统模型,给出了模糊神经网络控制器的设计方法.仿真和实验结果表明:该方法提高了速度检测装置的分辨率和动态响应能力,系统具有很强的鲁棒性.     

灰色预测模糊自调节PID控制器及其仿真

结合灰色预测、模糊自调节与传统PID控制的设计思想,提出灰色预测模糊自调节PID控制算法.该算法用系统输出误差和系统输出预测误差合成的综合误差作为PID控制器的输入,同时模糊自调节系统又能根据综合误差及其变化率来调整PID参数.仿真结果表明,与模糊自调节PID控制器相比,该控制器具有良好的动态性能和鲁棒性.     

运动控制系统的PID参数模糊自整定

讨论了模糊自适应PID控制器原理及参数的模糊调整,利用模糊推理方法实现对运动控制系统的PID参数在线自整定,并在Matlab/Simulink环境下将该控制器在运动控制中的应用进行了仿真.结果表明,参数自适应模糊PID控制能使运动控制系统达到满意的效果.