数控机床伺服系统参数自整定的研究

通过分析数控机床伺服系统的控制原理,确定伺服系统的控制原理,分析各环的控制参数,整定出伺服系统的控制结构图。采用传统的PID控制器自整定方法,已不能满足伺服系统的要求。提出利用单纯形法来自整定伺服系统PID控制器,并且提供了详细的整定过程。在MATLAB的simulink里面进行建模仿真,与Z-N法进行仿真比较,单纯形法整定伺服系统PID控制器参数,系统运行的响应速度更快。     

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.     

低压加热器水位的模糊自调整PID控制

应用模糊自整定 PID控制器控制低压加热器的水位 .利用 ZN法确定 PID参数的初始值 ,用模糊推理的方法对 PID参数进行在线自整定 ,提高了系统的鲁棒性 ,明显改善了系统的性能     

基于微粒群算法的PID控制器优化研究

微粒群算法是近年来提出的一种新型群体智能优化算法,它具有结构简单,收敛速度快,所需参数少等优点.为改善传统PID参数整定问题,提出了基于微粒群算法整定PID控制器参数的优化设计方法.通过对双容水箱建模并与传统整定方法进行仿真比较.仿真结果表明,采用微粒群算法来优化PID参数,可以获得综合性能良好的PID控制器参数.对控制器的设计具有一定的指导意义.     

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FPAA的模糊控制参数整定PID控制器的设计

针对PID控制器的增益系数难以实现最优整定的问题,本文通过分析模糊控制器的解析结构得到模糊控制器与PID控制器参数之间的解析关系,采用常规模糊控制器的正规化因子间接整定PID控制器的增益系数,避免了建立系统的精确数学模型.采用这种新型参数整定方法在FPAA开发软件AnadigmDesigner2中完成PID控制器的设计并验证其性能.仿真和实验结果表明:基于FPAA设计出的模糊PID控制器适应强、跟踪迅速、控制性能良好并且表现出很强的鲁棒性.     

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。     

自动加药系统中模糊自整定PID控制方法的研究

提出利用模糊自整定PID控制器实现自动加药的方法,将控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制实现了PID控制器参数在线自调整,完善了传统PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.并把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和Simulink结合起来,方便实现了自整定模糊PID控制系统的计算机仿真.仿真结果表明模糊自整定PID对被控系统的适应性强,鲁棒性好,超调小,反应时间快,能很好地适应现实生产过程中的控制要求.     

基于模糊PID的锅炉水位控制系统的研究

应用模糊控制技术,设计了一个二维模糊自整定PID控制器,对锅炉汽包水位进行控制,实现了PID参数的自适应调节。利用MATLAB对控制系统进行仿真。结果表明,该控制器自整定能力及鲁棒性比传统PID控制器更强,响应速度快、精度高,同时对虚假水位有较好的控制效果。     

模糊PID控制在汽车ABS中的应用与仿真研究

ABS是一种变工况、非线性的系统，参数自整定模糊PID控制可以利用模糊控制规则对PID参数进行在线修改，因而具有较好的自适应能力．设计了一种参数自整定模糊PID控制器，在分析单轮汽车模型的基础上，探讨了其在汽车ABS上的应用．采用模糊控制、PID控制、模糊PID控制三种方法分别对汽车ABS进行仿真研究，结果表明：模糊PID控制方法兼备了前面两种方法的优点，可以达到更好的控制效果．     

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。     

一种基于满意度的PID参数整定方法

提出了一种基于满意度与遗传算法的PID(Proportional Integral Derivative)参数在线整定控制器的设计方法．利用满意解的原理设计系统响应超调量、上升时间及调整时间等的满意度函数，再离线通过遗传算法搜索PID控制器的3个参数kp，ki和kd作为在线调整PID参数的基值，然后设计跟踪误差与kp，ki和kd的关系函数，在线调整PID控制器参数，以获得良好的稳态性能、动态性能及鲁棒性能．Matlab仿真结果证明了所提出的PID控制器的有效性。     

基于改进遗传禁忌算法的PID控制器

目的 为提高带式输送机PID控制器的动态性能,对其参数进行优化.方法 采用改进的遗传禁忌算法,通过MATLAB/SIMULINK仿真软件,实现系统仿真.结果 将改进的遗传禁忌算法应用到PID控制器中.结论 研究表明采用改进遗传禁忌算法的PID控制器可以提高系统的动态特性.     

混沌优化Smith预估补偿器

一个控制系统的Smith预估补偿器参数如果选取不精确可能会导致控制器失效,针对这一问题,提出一种在线混沌优化Smith预估补偿器参数的方法.首先通过混沌映射对被控对象的阶跃响应曲线进行数学辨识得到其传递函数,然后依据辨识出的数学模型进行离线PID参数优化.当模型变化时,控制器可以自适应调节参数.此方法具有被控对象自动识别、系统针对性强、可以在线滚动优化等优点.分别以低阶和高阶数学模型为被控对象进行仿真,仿真结果表明,控制器具有较强的跟踪能力和鲁棒性.     

谷电相变电蓄热供暖分工况变论域模糊比例、积分、微分自适应前馈补偿控制

针对谷电相变电蓄热供暖系统,有谷电时间段既蓄热又放热供暖和非谷电时间段单纯放热供暖两种不同的工况,不同的工况系统参数变化较大的问题,设计了分工况变论域模糊比例、积分、微分(PID)控制器,根据不同工况选择对应的控制器且其论域伸缩因子自适应调整;考虑到供暖过程中蓄热炉炉温的变化,把不断变化的蓄热炉炉温作为可测干扰,设计了自适应前馈补偿控制器对变论域模糊PID控制器的输出控制量进行补偿,通过实时辨识供暖系统模型,实现前馈补偿控制器参数的自适应调整。实验结果表明:所提出的控制方法能够在不同工况下实现对期望供暖出水温度的实时跟踪,显著地减小了供暖出水温度误差,提高了供暖可靠性。     

位置扰动型电液力加载系统反步控制

针对位置扰动型电液力加载系统中产生的多余力,提出一种反步控制策略。首先构建力加载系统的微分方程;然后,为了使控制器简便易行,选择合适的Lyapunov函数,利用Lyapunov稳定性条件和反步控制思想反演设计出一次反步控制器。采用一组典型的电液力加载系统参数,通过MATLAB/Simulink仿真软件对反步控制器与传统PID控制器进行仿真比较,结果表明:反步控制器能控制主阀芯反向运动并将力加载系统油腔的多余流量排出,且参数调节简便;增大反步系数k值,系统响应会变快,跟踪误差减小,但超调量会增加;相较于PID控制力加载系统,加入反步控制器的系统响应更快,且经过初始阶段后能一直保持更好的跟踪性能。     

柴油机模糊自校正PID控制器

提出一种在线修正ＰＩＤ参数的模糊控制器改进算法。首次增加载荷和增压器进气流量作为新的模糊变量,用模糊芯片Ｆ１００实时调整柴油机电子调速器ＰＩＤ参数。仿真结果和Ｚ６１３５柴油机调速性能试验表明,模糊控制器改善了调速器带载条件下的动态响应,提高了系统的综合性能。     

基于PSO优化算法的模糊PID励磁控制器设计

针对优化发电机励磁控制器控制问题,研究模糊理论及人工智能控制方法,建立数学模型分析励磁控制器,找到将粒子群算法与模糊PID相整合的励磁控制途径,并设计了适用于低压水轮发电机的励磁控制器.粒子群优化算法优化控制系统的初始参数,模糊PID完成对系统的动态控制.仿真结果表明,改进的控制器算法相比传统PID控制和模糊控制PID,响应速度较快(上升时间少于1s),超调量小(超调量少于5%).能够满足控制器快速、准确和稳定的要求,是一种先进的控制方法.     

多级思维进化寻优的模糊PID控制器设计

为了提高模糊PID控制器的适应性，首先对模糊PID控制器进行简化处理，简化后的PID被控参数与量化因子、比例因子和解析规则相结合，构成多参数寻优的模糊PID控制器，同时采用多级“思维进化算法“对参数进行分组分阶段交替寻优，以适应各种环境的变化。仿真结果表明，MEA—模糊PID控制系统的结构合理，解决了模糊控制中参数优化问题，取得了良好的控制效果；同时在保证控制效果的情况下，大大简化了模糊PID控制器的设计。     

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。