高阶反向响应过程的分数阶PID控制器设计

针对具有反向响应特性的高阶过程,提出了一种分数阶PID控制器设计方法.为了便于控制器设计,采用一种改进的微粒群优化算法对高阶过程模型进行简化处理,在此基础上,根据内模控制原理设计分数阶PID控制器,该控制器仅有一个可调参数,有效降低了控制器整定的复杂度,并根据最大灵敏度指标推导出控制器参数整定的解析表达式,克服了参数选择的盲目性.仿真结果表明,该方法可使系统具有良好的设定值跟踪、扰动抑制特性以及克服参数摄动的鲁棒性.     

基于PSO算法的无刷直流电机自适应PID控制研究

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、非线性系统,传统PID控制器的参数具有难以整定的缺点,导致其难以满足BLDCM系统的控制要求。针对这一现状,提出了一种基于微粒群优化算法(PSO)的BLDCM自适应PID速度控制算法,该算法利用PSO具有的灵活、均衡的全局和局部寻优能力,对PID控制器的参数进行在线整定,提高了PID控制器的自适应能力。仿真实验表明,系统超调量小、转速响应快、转速波动小,比传统PID速度控制具有更好的动态特性和鲁棒性。     

基于CPSO的PID算法在LLC变换器控制中的应用

在LLC谐振变换器控制系统中,由于PID控制器参数的整定直接影响控制系统的性能,本文利用混沌粒子群优化算法对变换器的数字PID控制器参数进行了整定。并利用MATLAB软件进行建模仿真实验,最后通过分析几种算法整定PID参数的结果,结果表明该算法操作简单,响应速度快,调节时间短,无超调,其控制品质明显优于遗传算法和标准粒子群算法,具有更好的优化效果。     

基于粒子群优化的主动悬架PID控制策略

针对汽车主动悬架比例-积分-微分控制器(proportional-integral-derivative,PID)参数选择问题,传统PID控制参数整定具有一定的盲目性.设计了粒子群优化算法,目标函数根据悬架性能指标建立,利用粒子群优化算法,优化了PID控制器中的参数.结果表明,与优化前PID控制的主动悬架相比,采用粒子...     

基于免疫粒子群算法的网络拥塞控制策略

为避免Internet路由器主动队列管理中PID参数整定试凑法的盲目性,提出免疫杂交粒子群算法用于PID控制器参数优化,构造一种基于免疫杂交粒子群的智能主动队列PID算法.仿真结果表明,基于免疫杂交粒子群的PID主动队列管理算法能够适应动态变化的网络环境,具有较好的网络控制性能.     

基于HPSO的PID算法在汽油机怠速控制中的应用

在怠速控制系统中,PID控制器的参数整定直接影响到控制效果;介于标准粒子群算法的不足,采用混合粒子群算法对PID控制器的参数进行离线整定,并基于MATLAB软件进行仿真实验;实验结果表明：混合粒子群的寻优精度优于遗传算法和标准粒子群算法,且具有良好的收敛速度.     

基于PSO粒子群算法的PID参数整定优化

PID控制器是一种广泛应用于工业上的一种控制器,但由于传统的PID参数整定过程中一般需要经验丰富的工程技术人员来完成,既耗时又费力,加之实际系统千变万化,对于一些复杂系统存在一定的滞后性、非线性等因素,从而使得PID参数整定有一定的难度。本文基于对PSO粒子群优化算法的研究,对PID参数整定进行设计,考虑种群的规模与速度等因素合理构建系统模型,并且通过Matlab仿真证明了该算法在PID参数整定上的优越性,具有很好的工程应用前景。     

基于梯度PSO算法的PID参数整定

提出一种基于梯度PSO算法的PID参数整定方法.结合PSO算法迭代中的梯度信息,对惯性权重适当调整,提高了收敛速度.在算法出现停滞时,对全局最优变异,避免陷入局部最优.并提出算法微粒运动轨迹收敛的充分条件.典型测试函数结果显示,该方法能有效改善微粒群算法的搜索性能.将采用该算法的PID控制器应用于一个二阶船舶控制装置,计算结果表明该PID控制器可以获得更好的控制性能指标,具有较好的使用价值.     

基于改进型蚁狮算法的PID控制器参数优化

由于被控对象往往具有高阶非线性等特点,传统PID( Proportion Integration Differentiation) 控制器参数整定方法容易使控制器出现超调、震荡、性能变差等缺陷。为此,提出运用将蚂蚁和蚁狮的移动步长进行改进的蚁狮算法对参数进行优化,通过其互动关系,选择最佳蚁狮位置确定控制器参数,并与改进前蚁狮算法及其他优化算法进行了对比。仿真结果表明,基于改进型蚁狮算法的PID 控制器具有较好的性能指标,相比于改进前蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法,该算法具有较高的系统控制精度,以及较短的响应时间等优点,且算法实现更加简单,证明了该方法对于优化PID 参数具有优越性和有效性,为PID 控制器的参数优化提供了参考。     

粒子群差分混合算法在PID参数优化中的应用

为有效提高PID控制器的性能,提出了一种粒子群差分混合算法(PSO-DE),并应用于PID参数优化中.算法利用一个选择判断因子来确定每个个体的更新方式,使用简化粒子群算法(s PSO)和改进后的差分进化算法(DE)来共同产生新一代个体,并将其应用于PID的参数整定中.仿真结果表明,相较于粒子群算法和差分算法,混合算法在PID控制器的参数优化中具有更好的全局搜索能力,而且控制精度较高.     

基于改进BP神经网络PID自整定的研究

随着数控技术的发展,传统的PID整定方式已经不能满足伺服系统的控制要求.利用改进共轭梯度法对BP神经网络算法进行优化.将改进BP神经网络算法应用到PID的整定中,构建改进BP神经网络自整定PID控制器.将设计好的BP神经网路PID控制器应用到伺服系统的控制结构图中.与BP神经网络自整定PID控制器,在Matalab的simulink里面进行建模仿真比较.仿真结果表明改进BP神经网络自整定PID控制器具有较好的快速响应能力、系统稳定性和抗干扰能力.     

基于PID参数自整定的远程恒压供水系统的研制

用传统的PID参数整定方法实现恒压供水系统的控制无法满足更高的供水要求。针对该系统存在问题,将模糊PID参数整定理论和利用蚁群算法来优化参数相结合是一种新的尝试,仿真结果表明,该方法比其它类型的控制器有更好的动态性能。     

模糊PID双层参数整定及其在固化炉中的应用

提出了一种模糊PID(proportion integration differentiation)控制器的双层参数整定方法。将模糊PID控制器的参数整定分为比例因子的整定与模糊隶属度函数参数整定2部分。推导出模糊PID控制器的解析模型,该解析模型包括线性部分和非线性补偿2个部分。整定的过程中,把模糊PID控制器解析模型的非线性补偿看作过程扰动,由线性部分和被控对象的二阶纯时滞模型,基于系统的增益裕度关系,导出模糊PID控制器的比例因子。再基于粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)对三角隶属度函数进行优化,使控制器进一步适应被控对象的动态特性。仿真结果表明了研究方法的有效性以及应用在芯片固化炉的温度控制过程中,提升温度控制的效果。     

基于粒子群算法的逆变电路PID控制

针对逆变控制系统中PID控制器参数整定困难的问题,提出了基于粒子群算法的逆变电路PID控制器设计方法.通过推导逆变电路模型得到逆变电路传递函数,以该传递函数作为PID控制对象,利用粒子群算法搜索PID参数.MATLAB仿真结果证明了该方法的可行性和优越性.与采用遗传算法相比较,该粒子群算法能更快的获得合适的PID控制参数,所需迭代次数更少.     

基于PSO的PID参数整定仿真与研究

针对工业控制过程中经验PID整定耗时耗力、精度低且稳定性能差等问题进行研究,提出采用标准粒子群算法可实现对PID控制器参数的快速优化且收敛效果明显;通过重点分析PSO算法中的不同惯性权重以及学习因子分别对被控对象系统控制优化性能的影响,深入研究算法参数各部分的作用及其设置范围,使基于PSO算法的PID整定方法能够获得最优的控制效果及更广阔的应用前景;最后,应用Matlab软件平台,并结合Simulink系统进行算例数字仿真分析:通过对比不同惯性权重及学习因子情况下的仿真结果,证明方法的鲁棒性强;通过对比传统Z-N方法和遗传算法整定,证明了方法的优越性。     

互联电力系统AGC的模糊和遗传控制算法

针对互联电力系统自动发电控制(AGC),结合模糊控制和遗传算法提出一种新型的PID智能控制器.这种控制器主要特点是选用遗传算法整定的PID参数值作为模糊自整定PID参数控制器的初值,然后再对模糊控制的相关参数用遗传算法优化,避免了参数选择的盲目性.仿真结果明显优于传统的PID控制器,同样也优于单独模糊PID控制器和由遗传算法寻优而设计的PID控制器.同时,在研究遗传算法寻优的过程中提出一种新的适应度选择方法.     

基于模糊PID算法的回转窑控制系统改造

针对某公司镍冶炼系统PID控制器依靠人工操作经验进行参数整定从而导致冶炼过程不稳定的问题,在传统增量式PID控制算法的基础上,基于模糊控制理论将回转窑控制器设计改造成一种新的变速积分模糊PID控制器,并给出了镍铁回转窑PID控制器的结构和PID参数的详细整定方法,在设计中,比例系数Kp、微分系数KD用模糊方法进行自整定,而积分参数KI采用变速积分PID算法进行调节.通过在MATLAB环境下对该模糊PID控制器进行仿真,验证了该算法是有效的.     

基于免疫克隆原理的PID控制器优化

针对PID控制器的参数整定和优化问题,本文提出一种基于免疫克隆算法的优化PID控制器参数的方法.该算法与人体免疫系统机制相似,通过克隆、选择和高频变异,以获得最优的目标函数值,进而获得最优的PID控制器.仿真实验结果表明该方法明显优于遗传算法和粒子群算法,同时证明了利用免疫克隆算法进行PID调节的有效性.     

基于微粒群优化的自动电压PID调节器

为提高微粒群算法的搜索性能,提出一种基于Logistic方程的退火微粒群算法优化自动电压调节器(AVR)系统的PID参数.在微粒群算法的基础上,对部分较优微粒进行退火操作.在退火操作中,结合Logistic方程的特点,设计了一种新的错位调整方式,对当前已知最优区域重点搜索.该方法能有效改善微粒群算法易于陷入局部极值的缺点,提高算法精度.将采用该方法的PID控制器应用于实际AVR系统,计算结果表明该PID控制器可以获得较好的控制性能指标,具有一定的实用价值.     

基于MEA的加热炉炉温控制器参数自整定

针对工业加热炉大惯性、纯滞后、参数非线性等特点,以及传统PID控制器参数不易调节的特点,提出一种基于思维进化算法和模糊神经网络的加热炉炉温PID控制器参数自整定方法.并通过MATLAB进行仿真研究,仿真结果表明,使用该方法得到的炉温控制器可以获得较好的控制效果.