基于模糊参数自适应PID的纸张张力控制系统

根据造纸过程中纸张张力的特点及控制要求,建立了控制系统的数学模型,提出了一种具有自适应能力的模糊PID控制器,分析了控制器的结构和规则.经理论分析和仿真实验证明,该控制器具有较强的克服动态干扰和消除静态余差的能力,是一种先进的纸张张力智能控制方法.     

工业控制中Fuzzy—PID控制的策略与方法

从理论上分析了常规模糊控制器的局限性,在此基础上推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并以液位控制系统为例,介绍了模糊PID控制器的设计方法,并用MATLAB工具箱对系统进行仿真试验.通过对仿真结果的分析得出:模糊PID控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于此类非线性迟滞系统具有良好地控制性能.     

矿浆浓度神经网络PID控制系统

由于磨矿过程高度非线性和随机性扰动的影响 ,引起矿浆浓度频繁波动 ,采用常规的PID控制难以取得满意的效果 ,因此设计了一种基于神经网络的PID控制器控制矿浆浓度 .应用结果表明该控制器具有较好的适应能力和稳态性能 ,满足了生产需要 .     

自适应模糊PID控制在飞机气动附件试验台中应用

针对飞机气动附件试验台中压力控制系统具有非线性、时变性、参数易变等特点,设计了一种自适应模糊PID控制器,以改善传统PID控制时参数整定困难、适应性差等缺点.实践应用表明:该控制器可使压力控制系统具有较强的鲁棒性,且达到稳态时时间短、精度高,提高测试效率,节约气源.     

一种模糊自整定PID控制器的设计与仿真

设计了一种基于模糊推理进行参数自整定的PID控制器.通过MATLAB的仿真研究表明,该控制器与常规PID控制器相比具有良好的稳态精度以及控制速度快、适应性强的特点.     

模糊控制器在高阶水位控制中的设计及应用

在高阶大惯性环节对象的控制问题中 ,采用普通PID难以实现其良好的控制作用 .设计了一种基于模糊控制原理的模糊PID参数自适应控制器和模糊控制器 ,根据偏差和偏差变化率来实时调整参数 ,水位控制实验结果表明 ,这种模糊控制器比常规PID控制器有更好的控制效果 ,明显改善了系统的动态性能和稳态性能 .     

三相异步电动机的模糊PID控制研究

根据模糊控制的基本原理,结合传统PID控制算法,设计模糊PID复合控制系统。利用MATLAB及Simulink搭建基于三相异步电动机转速控制的模糊PID系统,分别使用常规PID控制器与模糊PID控制器进行控制。仿真结果表明模糊PID具有良好的动态特性及稳态特性。     

模糊神经网络在冷连轧厚度控制中的应用

由于冷连轧厚度控制系统具有非线性、大时滞的特点,在冷连轧厚度的常规 PID 控制中,PID 控制器的参数往往针对某一种情况进行整定,很难控制冷连轧厚度始终处于一个好的状态.为此,在分析了厚度控制原理的基础上,设计了用一个2-5-1结构的 BP 网络实现的模糊神经网络控制器(FNNC),并将该 FNNC 控制器与积分作用相结合构成一个 FNNC-I 控制器.仿真结果表明,该 FNNC-I 控制器提高了系统的动态和稳态性能、抗干扰性以及鲁棒性,其控制效果优于常规 PID 控制器.     

一种新的预测PID控制器

提出了一种新的预测PID控制器 ,通过将广义预测控制的控制律写成PID的形式 ,使PID控制器具有预测的功能。同时 ,在广义预测控制的性能指标中引入稳态误差加权项 ,用较小的预测时域和稳态条件代替较大的预测时域 ,从而减小了在线计算量。在连续搅拌反应釜 (CSTR)上进行的仿真试验验证了该技术的可行性 ,新控制器的控制性能优于普通的预测PID控制器。     

模糊控制器在高阶水位控制中的设计及应用

在高阶大惯性环节对象的控制问题中，采用普通PID难以实现其良好的控制作用．设计了一种基于模糊控制原理的模糊PID参数自适应控制器和模糊控制器，根据偏差和偏差变化率来实时调整参数，水位控制实验结果表明，这种模糊控制器比常规PID控制器有更好的控制效果，明显改善了系统的动态性能和稳态性能．     

基于蚁群算法的智能人工腿最优PID控制器设计

以蚁群系统和蚁群算法为基础,提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的设计方法.该控制器以系统单位阶跃响应的超调量σ、上升时间tc以及调整时间ts为性能指标,针对给定的控制对象,利用所建立的蚁群算法搜索出一组最优PID参数K*p,*i及T*d,作为实时控制中PID控制器的参数.该控制器被用于控制智能仿生人工腿中的执行电机.计算机仿真结果表明,与传统的PID控制器相比,这种基于蚁群算法的最优PID控制器具有良好的动态和稳态性能,可用于控制多种不同的对象和过程.     

卷取张力转动惯量补偿控制

为提高带钢卷取过程中张力控制的稳定性,利用自适应控制对PID控制器参数进行转动惯量补偿,结果表明,自适应控制系统能够提高张力控制的稳定性.     

钢丝连续拉丝机模糊自整定双控制器PID张力控制

针对连续拉丝机系统启动与停车时张力波动过大的问题，提出了模糊自整定双控制器PID张力控制方案．利用模糊自动整定PID参数改善PID控制器的性能；为了进一步减小系统张力波动，特别是抑制超调，采用前后两台机架双控制器进行张力控制，提高了系统的动态品质，解决了系统启动与停车时张力超调过大的问题．     

一种新的预测PID控制器

提出了一种新的预测PID控制器，通过将广义预测控制的控制律写成PID的形式，使PID控制器具有预测的功能。同时，在广义预测控制的性能指标中引入稳态误差加权项，用较小的预测时域和稳态条件代替较大的预测时域，从而减小了在线计算量。在连续搅拌反应釜(CSTR)上进行的仿真试验验证了该技术的可行性，新控制器的控制性能优于普通的预测PID控制器。     

基于一种新的控制规则基础上的模糊自适应整定PID控制器的设计

提出一种参数自整定模糊自适应PID控制器。利用模糊逻辑控制实现了PID控制器参数在线自调整，进一步完善了PID控制器的性能，系统的响应速度加快，调节精度提高(调整时间拈从2秒缩短到0．33秒)，稳态性能改善，没有超调和振荡，具有较强的鲁棒性。并把MATLAB6．2中的Fuzzy Logic Toolbox和SIMULINK有机结合起来，方便的实现了该模糊自适应PID控制系统的计算机仿真，拓宽了Fuzzy Logic Toolbox和SIMULINK的应用范围。     

湿法烟气脱硫中pH值的PID神经网络控制

针对石灰石-石膏湿法烟气脱硫工艺中吸收塔浆液pH值变化过程具有高度非线性、时滞性以及各种不确定性、常规PID控制器难以达到满意的控制效果,提出一种基于改进PID神经网络及BP神经网络辨识器所组成的内模控制方案,通过对浆液pH值变化过程进行辨识和控制,仿真结果表明,在改进PID-NNC的控制下,吸收塔浆液pH值很好地跟踪了系统的设定输入及其变化,具有较强的抗干扰能力,稳态精度高,调整时间短,满足实时控制.     

模糊自适应PID控制器在交流伺服控制系统中的研究

交流伺服控制系统中的永磁同步电机是一种多变量、强耦合和非线性的系统,采用传统的PID控制难以达到较好的控制效果。将模糊自适应PID应用于永磁同步电机的控制中,运用模糊控制原理对PID参数进行整定。仿真结果表明,与传统的PID控制相比较,采用模糊自适应PID控制器的交流伺服控制系统具有更好的动态和稳态性能,实现了较好的控制效果。     

在线参数自整定模糊PID控制器的设计与仿真

根据模糊控制原理,设计了一种参数自整定PID控制器.借助于MATLAB的系统仿真软件Simulink,实现了对模糊PID控制系统的仿真,仿真结果显示模糊PID控制系统具有超调小、稳态控制精度高等特点.     

基于分类解耦模糊PID控制的倒立摆系统

通过对倒立摆系统数学模型分析,采用一种分类解耦的线性化方法,结合经典与现代控制理论优点,将模糊控制算法与PID整定算法结合在一起,设计了一种新型控制器。通过仿真结果的比较证明该系统具有良好的动态性能和稳态性能。     

两电机同步系统的神经网络控制

在对两台感应电机同步系统模型分析的基础上,依据同步系统的结构特点和控制要求,结合人工神经网络的非线性映射、自适应、自学习等能力,提出一种新的基于神经网络的两电机同步系统控制方案,其中神经网络控制器由基于RBF网络整定的自适应PID控制器和神经元解耦补偿器两部分组成.两个自适应PID控制器分别对速度控制回路和张力控制回路进行自适应控制,使系统具有更强的适应能力、更好的实时性和鲁棒性;神经元解耦补偿器综合两控制回路的耦合作用,通过训练网络权值,补偿各回路之间的耦合影响,实现速度和张力的解耦.试验结果表明:采用神经网络控制方法可以实现两电机同步系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能.