温度控制仪表的模糊PID控制

各种温度控制系统有着不同的物理模型和结构参数,通用的温控仪表难以使每一具体的系统达到最佳性能。文中提出了温度控制仪表的模糊ＰＩＤ控制技术,它以模糊控制理论为基础,对通用的温度仪表进行了模糊ＰＩＤ控制,以使仪表对不同模型参数的系统均具有较好的控制性能,实现对系统动静态参数的最优控制。     

制冷系统压缩机排气压力实时控制的新方法

通过对制冷测试系统压缩机排气口压力的控制,设计了该控制回路的软硬件系统．针对ＰＩＤ控制器和Ｓｍｉｔｈ预估校正器的不同控制效果,结合对实验数据的分析,提出了一种行之有效的解决大滞后问题的控制方法     

模糊预估PID控制及其应用

针对ＰＩＤ控制器难以控制大滞后大惯性过程的问题,提出了模糊预估ＰＩＤ控制方法．将该控制方法应用于锅炉过热汽温控制进行仿真研究,结果表明模糊预估ＰＩＤ控制系统具有优良的控制性能及很强的鲁棒性．     

PID调节器的一种闭环测试方法

提出了一种ＰＩＤ调节器的闭环测试方法。采用这种方法能够快速、准确地测试ＰＩＤ调节器参数．适合于现场应用。     

位置伺服系统PID控制器参数在线整定算法

为了使ＰＩＤ控制器参数能够在线自动调整,获得最优或次优的控制器参数,提出了基于浮点数编码遗传算法（ＧＡ）的位置伺服系统ＰＩＤ控制器参数在线整定算法（ＧＡＣＰＴ）,设计了相应的改进遗传操作,同时提出了通过运动学习保证控制器稳定鲁棒性的适合度函数设计方法．完成一次ＰＩＤ控制器参数在线整定只需１０ｍｉｎ,效率较人工整定有很大提高．对一个实际机电位置伺服系统的仿真研究表明,ＧＡＣＰＴ算法能够在对象参数未知时,使系统阶跃响应趋于期望曲线,高效地完成ＰＩＤ控制器参数在线整定．该方法可用于数控机床位置伺服控制、过程控制等一般工业控制系统,以及机器人高精度轨迹控制系统．     

自整定调节器专家系统

应用不同ＰＩＤ参数对各种控制对象进行在碍实验，观察分析其结果，总结出用波形法进行ＰＩＤ参数自整定的专家系统。系统具有预整定、自整定和自动起动功能，使过程在起动、设定值改变以及过程扰动情况下，根据性能指标要求在线整定ＰＩＤ参数，控制性能保持在较优状态。     

基于过程辨识的PID参数自动整定

从标准的ＰＩＤ控制器结构出发，导出了一类基于被控过程辨识的ＰＩＤ参数自动整定算法，对由此构成的自校正ＰＩＤ控制系统的稳定性和其他性能进行了理论分析和仿真研究。结果表明，该算法对开环稳定的非最小相位过程具有良好的控制效果，但如果离散化方法选取不当，将导致闭环系统不稳定。     

基于变结构与PID联合控制策略的车身高度控制仿真

对采用油气主动悬架的车辆车身高度进行控制时,由于摩擦力的影响,采用常规ＰＩＤ等传统控制策略系统存在振荡现象。为解决这个问题,通过分析悬架位移误差的相轨迹图,对ＰＩＤ控制的积分项系数进行切换控制,从而设计出了一种变结构与ＰＩＤ联合控制策略。仿真结果表明,与传统ＰＩＤ控制策略相比,此控制策略在消除系统振荡、获得较高控制精度等方面具有较好的控制性能。     

基于遗传算法（GAs）的在线自寻优PID控制器

设计了一种基于遗传算法的在线自寻优ＰＩＤ控制器，对于一类具有时变特性的线性系统，它可以根据系统参数的变化实现在线的ＰＩＤ参数优化。仿真结果证明其性能良好。     

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。     

最优Fuzzy-GA PID控制器及其应用

提出了一种基于模糊推理与遗传算法的最优PID控制器的设计方法 .该控制器由离线和在线 2部分组成 .在离线部分 ,以系统响应的超调量、上升时间及调整时间为性能指标 ,利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数K p ,T i 及T d ,作为在线部分调节的初始值 ;在在线部分 ,采用一个专用的PID参数优化程序 ,以离线部分获得的K p ,T i 及T d 为基础 ,根据系统当前的误差e和误差变化率 e ,通过模糊推理在线调整系统瞬态响应的PID参数 ,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能 .计算机仿真结果表明 ,与传统的PID控制器相比 ,这种最优PID控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能 ,可用于控制不同的对象和过程     

连续墙液压抓斗起重机双主卷扬同步控制

阐述了连续墙液压抓斗起重机双主卷扬液压系统的工作原理.建立了双主卷扬同步系统的数学模型.采用主从式同步PID(proportional integral derivative)控制策略,并且将自适应在线遗传算法应用于PID参数的优化整定中.仿真结果表明,与传统遗传PID控制相比,自适应在线遗传PID控制具有较好的控制性能.现场试验数据表明:所采用的控制策略比传统遗传PID控制算法具有更好的同步控制效果,同步精度可达±0.35°,很好地满足了连续墙液压抓斗起重机同步作业的基本要求.     

基于模糊控制的Smith预估器的改进研究

针对于燥系统具有不确定特性、大滞后的特点，提出了一种将模糊PID与模糊Smith预估器相结合的控制策略，实现了PID参数和Smith预估器滤波时间常数的在线整定，获得了比模糊PID控制、模糊Smith预估器控制更好的控制效果。仿真结果也证明了这一点．     

基于改进鸡群算法的PID参数整定

PID参数整定一直是控制工程研究的热点,利用传统的方法整定参数得到的系统性能往往较差,为解决PID参数整定问题,提高系统性能,提出一种基于改进鸡群算法(CSO)的PID参数整定方法。改进鸡群算法的目的是提高鸡群算法的收敛速度与精度,增强算法跳出局部最优的能力,4个标准测试函数的测试结果验证了改进的有效性。利用改进鸡群算法对4类典型工业过程的PID参数进行整定,以时间乘绝对误差积分函数(ITAE)为优化目标,Matlab仿真结果表明：通过改进鸡群算法整定PID参数得到的系统性能比传统的Z-N参数整定法以及Matlab遗传算法(GA)工具箱参数整定得到的系统性能有很大的提高。     

模糊PID增益调节器的算法,结构及硬件实现

提出了一种模糊ＰＩＤ增益调节器算法。通过模糊推理在线调整ＰＩＤ控制器的参数,从而改善控制效果。仿真结果表明,模糊ＰＩＤ增益调节器在稳定时间、超调和均方误差上均比传统ＰＩＤ控制有较大的改进。     

基于模糊模型的预测PID控制器的参数整定

提出一种基于模糊模型的预测PID控制器（PPID）的参数整定方法，PPID采用广义预测控制的控制策略，控制算法简单，容易在单片机、PLC和仪表上实现，且有比普通的PID更优良的性能，参数整定分两阶段进行，首先基于初始模型对PPID离线进行整定，然后在系统运行后利用对象的输入输出数据对模糊模型和PPIDR的参数再次进行离线整定，整定算法均采用批处理方式的梯度下降法。     

水电站计算机监控系统单神经元自适应PID功率调节的研究

水力发电机组是一个复杂的非线性控制对象,为保证水电站发电机组功率调节具有快速、稳定的控制特性及良好的鲁棒性,本文提出在水电站计算机监控系统有功功率调节中采用单神经元自适应PID功率调节方式.PID控制的关键问题是PID参数的整定,单神经元自适应PID控制器由于其权值可以在线调整,具有较强的自学习和自适应能力,仿真结果表明改进的单神经元PID控制器比传统的控制器拥有更好的稳定性、动态性能和鲁棒性.     

自适应PID控制在风力发电机试验系统的应用

将模糊自适应的控制模型与常规PID控制算法相结合,设计一种自适应模糊PID控制器,利用这种控制器的控制参数在线调整功能,以适应被控过程的参数时变性,并将其应用于风力发电机试验系统电源组的控制系统,来改善试验系统电源组的控制性能.结果表明,控制器参数易于整定,且具有较好的自适应性.应用自适应模糊PID控制的风力发电机试验系统电源组的控制系统能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的自适应性和优良的控制性能.     

自适应Fuzzy—PID控制器

作者应用模糊集合理论解决了文献[3]中的参数自适应问题,设计了一种实用的参数自适应Fuzzy PID控制器,对自适应Fuzzy PID控制器的性能进行了大量的数字仿真,并在SID BUS工业控制机上进行了电阻炉温度控制实验。仿真与实验结果表明,自适应Fuzzy PID控制器为提高Fuzzy控制系统的性能,提供了一种比较有效、实用的方法。     

带修正因子模糊PID控制的PMSM交流伺服系统

为了克服永磁同步电机(PM SM)伺服系统的非线性和不确定性因素的影响,提高伺服系统的控制精度和性能特性,提出了带修正因子的模糊比例、积分和微分(PID)控制。它是集PID控制和模糊控制的优点于一体的控制系统,根据转速偏差来决定速度控制器采用模糊控制算法还是PID控制算法,并且根据控制系统的转速偏差和速度误差率,利用修正因子对模糊控制器的参数进行在线修改。仿真结果表明:带修正因子的模糊-PID控制优化了系统的动静态特性,满足系统的高性能要求,验证了该控制策略的优越性和可靠性。