基于T-S模型的智能PID控制

提出一种基于分段线性模糊模型的T-S模型,并与传统PID控制器相结合设计了一种模糊神经网络PID控制器,它具有模糊系统非线性、可解释性的特点,神经网络的自学习和自组织功能.对其进行非线性时变系统仿真,仿真结果表明该控制器较常规PID控制器的调整时间可明显缩短.     

基于BP神经网络的机械臂模糊自适应PID控制

机械臂属于强耦合多变量的典型非线性系统,常规的控制策略难以取得满意的控制效果.采用基于BP神经网络的模糊自适应PID控制策略,解决了原有PID控制的参数自适应能力弱、鲁棒性较差的问题.该方法采用BP神经网络动态调整PID控制器参数,使之能够随时满足控制精度的需要,改善系统的控制性能.仿真实验结果表明:所提的控制策策略实现简单,同时具有较高的控制精度.     

基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制

提出一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,利用具有自适应能力的单神经元PID调节器和RBF神经网络相结合,实现了参数在线辨识,转速在线控制.仿真结果表明该方法控制精度高,动态特性好,适合于永磁同步电机的速度控制.     

基于免疫机制的模糊PID控制器设计

针对惯性、迟滞系统,本文结合PID、模糊控制和生物免疫原理,设计了一种基于免疫机制的模糊PID控制器。该控制器既具有PID控制的广泛性,也具有模糊控制的非线性逼近作用,还具有免疫控制的自适应调节能力。借助MATLAB的模糊控制工具箱和simulink仿真工具进行验证,结果表明基于免疫机制的模糊PID控制的动态性能和稳态性能都优于PID控制和模糊PID控制。     

基于免疫机制的模糊PID控制器设计

针对惯性、迟滞系统,本文结合PID、模糊控制和生物免疫原理,设计了一种基于免疫机制的模糊PID控制器。该控制器既具有PID控制的广泛性,也具有模糊控制的非线性逼近作用,还具有免疫控制的自适应调节能力。借助MATLAB的模糊控制工具箱和simulink仿真工具进行验证,结果表明基于免疫机制的模糊PID控制的动态性能和稳态性能都优于PID控制和模糊PID控制。     

基于改进型BP神经网络的四旋翼控制系统

为了实现对四旋翼无人机的自稳定控制,首先对四旋翼无人机进行了动力学建模,提出了一种改变学习率的BP神经网络算法与PID控制相结合的姿态控制方法,并在相同环境下与常规PID控制器进行了仿真试验对比。仿真试验结果表明:基于改进型BP神经网络的PID控制器能够有效地实现无人机的自稳定控制,相比于常规PID控制器,基于改进型BP神经网络的PID控制器具有响应速度快\,超调量低\,鲁棒性强等优点。     

一种基于神经元的PID改进算法

将常规 PID控制与基于神经元的BP神经网络控制相结合,发挥各自的优势,形成一种新的基于神经元的PID控制算法.采用这种结合神经网络和PID方法设计的控制系统具有更快的速度(实时性),更强的适应性和更好的鲁棒性.     

一种新型控制器在轧机中的应用

为了满足轧机液压压下系统高响应、高精度的要求和解决系统非线性时变等不确定的压下液压伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种基于模糊神经网络的滑模控制策略.该模糊神经网络滑模控制器用以控制液压轧机压下系统以提高其响应速度和控制精度.仿真与试验结果表明,新型控制器使轧机液压压下伺服系统具有较强的动态特性和稳态特性,并提高了轧机液...     

基于径向基函数网络的非线性系统内模控制

针对非线性系统的内模控制，从理论上分析了神经网络控制器的可实现问题，并且用径向基函数(RBF)神经网络实现内部模型及逆模控制器，同时改进了径向基函数中心的学习算法。仿真结果表明，基于RBF网络的非线性系统内模控制的动态性能较好，对于对象参数扰动具有一定的抗扰性。     

Smith自适应模糊PID控制算法的研究及仿真

针对常规PID控制器在控制具有时变、大滞后等特性的实际被控对象效果不理想的问题,综合Smith预估控制和自适应模糊PID控制的优点,提出了一种新的控制器-Smith自适应模糊PID控制器．介绍了组成原理,分析了在控制时变、大滞后对象时的优点,给出了该控制器的具体设计方法．仿真结果表明,所设计的控制系统超调量小、调节时间短、响应速度快、动、稳态性能好,适用于参数变化的大时滞工业过程．     

基于模糊PID算法的同步发电机励磁控制器设计与仿真研究

同步发电机励磁控制器是同步发电机控制系统的核心.传统PID控制理论在同步发电机励磁控制上的应用已经非常成熟.但是,这种控制方式存在着定参数、线性控制规律、适应性差的缺点.针对这些问题,采用模糊PID的控制算法,根据输出变化量和变化率在同步发电机运行过程中实现实时调整,起到动态调整PID参数的作用,使系统的动态和静态运行性能得到改善,并使系统具有较强的适应能力,提高控制效果.     

一种新的模糊内模预估控制器

采用内部模型控制 估器和模糊控制器相结合,对模糊内模预估控制方法进行了研究。其方法是利用模糊预估控制器克服时滞,通过对具有纯滞后的被控过程进行的数字仿真研究,结果表明：这项研究的控制效果要优于常规ＰＩＤ控制、模糊控制（Ｆｕｚｚｙ）和内模控制（ＩＭＣ）方法。     

基于压电陶瓷的惯性驱动器控制技术研究

由于压电陶瓷迟滞效应和摩擦力非线性等因素影响,压电惯性驱动器开环控制存在着一定的误差,定位精度较低。为了提高压电惯性驱动器的定位精度,满足高精度控制的需要,提出了基于前馈补偿的模糊PID反馈混合控制器。设计了开环、前馈开环、模糊PID闭环反馈三种控制方式,对压电惯性驱动器定位精度的控制效果进行了相关的试验测试。试验表明,基于前馈补偿的模糊PID闭环反馈控制有效提高了压电惯性驱动器的定位精度,减小了稳态误差,在16μm的运动范围内,定位精度达到0.04μm。     

基于自适应模糊PID的石墨烯制备控制系统

石墨烯制备的电解过程具有非线性和不确定性,使用传统的比例积分微分（proportion integration differentiation,PID）控制算法难以精确掌控制备过程中的电解电流以及电解液离子浓度,导致在电解法制备石墨烯过程中,易出现团聚和剥离不均匀的问题,据此设计了一种自适应模糊PID算法并建立相应的数学模型,利用该模型可以更好地控制石墨烯制备的工艺精度。使用MATLAB进行自适应模糊PID算法和传统PID算法的对比仿真,并针对仿真结果进行分析讨论。自适应模糊PID算法的响应时间、抗干扰能力和稳定性等性能相较于传统PID算法都要更加优秀,更加符合石墨烯制备控制系统要求。     

基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制

提出一种基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制算法．该算法用无局部极小的径向基函数网络对非线性系统进行在线辨识，利用多步预测误差对PID型控制器网络进行训练，从而实现PID参数的在线自适应寻优．通过对典型非线性系统的仿真研究，该控制系统具有较强的适应性和鲁棒性．     

基于二步估计器的PID自校正预测控制

基于内模原理构建d步超前预测控制器.根据d步超前预测信号,运用二步估计器进行数据信息处理,创建PID自校正预测控制算法.仿真结果表明:该算法实现起来简便,能够有效地减小控制系统的运算量,提高控制的实时性.     

模糊自适应整定PID控制及其仿真

将模糊控制器与PID控制器结合在一起，利用模糊控制推理方法实现对PID参数的在线自整定，进行MATLAB／SIMULINK仿真，仿真结果表明，该控制器明显地改善了控制系统的动态性能，易于实现，便于工程应用。     

基于模糊PID的连铸结晶器电液伺服系统研究

为提高铸机结晶器伺服系统的响应速度,减小超调量,针对常规PID控制器参数整定不良,性能欠佳问题,结合模糊控制技术,设计了一种基于模糊控制与PID控制相结合的模糊PID控制器.通过MATLAB对该系统进行仿真研究表明:该控制系统稳态精度高,动态响应速度快,超调量小,满足结晶器伺服系统的工作要求,对设计同类系统提供了参考依...     

基于模糊PID算法的地铁屏蔽门门机系统的研究与仿真

针对地铁屏蔽门控制系统高可靠性的要求,将模糊PID算法应用于门机控制系统,使电机快速平稳地跟踪速度给定值,以形成较为理想的S曲线.实验结果表明,门机系统在模糊控制器的调节下具有自适应性,有很强的抗干扰能力,达到了较好的控制效果。