非线性解耦控制在油气水三相分离器控制中的应用

油气水三相分离器的 3个输出变量之间存在比较严重的耦合 ,需设计解耦控制器 ,而 PID控制器控制效果不好 .根据油气水三相分离器的工作原理 ,建立了其动态数学模型 ;根据反馈线性化的原理 ,设计了非线性控制器 .仿真表明 ,非线性控制与 PID控制的混合控制能有效地消除输出变量之间的耦合     

基于神经网络PID的AUV控制方法研究

针对水下机器人各自由度之间存在较强的耦合和非线性特征，其精确的数学模型很难获得的问题，建立了水下机器人空间运动的数学模型，并根据实际需要和控制器设计的方便进行了适当简化，得到了水下机器人自由度运动模型．在此基础上，使用了基于神经网络的PID控制方法．结合水下机器人六自由度水动力模型，建立了基于BP网络的PID的水下机器人控制器，并进行了仿真环境下的试验．试验结果表明，以上控制方法较为适合水下机器人的运动控制．     

基于递归神经网络的多变量系统预测控制

针对线性PID控制器系数难以整定的问题，构造了一种用神经网络实现的非线性PID控制器．多个具有相同结构的非线性PID控制器并联，对多变量系统实现解耦控制器．结合预测控制的思想，提出两种控制方案．第一种是在递归多步预测的基础上，在广义最小方差目标函数下实现控制，第二种利用多步预测目标函数在线修正解耦控制器的权值．仿真实验表明这两种方法的有效性．     

PWM整流系统模糊逻辑控制研究

针对三相电压源PWM整流双闭环控制系统中电压外环控制器动态响应速度快的要求,按照模糊逻辑控制器的原理,根据系统输出直流母线电压误差和电压误差变化率提出并设计一种模糊逻辑电压控制器,从而得到控制器的比例积分系数．在Matlab环境下建立了仿真模型,进行了系统带载启动、增加负载以及减小负载情况下进行了传统PID控制和基于模糊逻辑控制情况下系统输出直流电压的超调量和响应时间的对比实验．结果表明：这种控制方法在不改变系统的拓扑结构,不增加控制器的实现难度的情况下,在PWM整流系统中使用模糊逻辑控制,能改善系统的动态性能,抑制动态响应过程中的超调量,提高系统动态响应速度．     

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CMAC和PID的非线性耦合系统解耦控制研究

为了实现多变量非线性耦合系统的解耦控制,提出了一种基于CMAC与PID的复杂关联自适应解耦控制策略,并给出了详细算法。该控制策略采用PID控制器和CMAC控制器共同构成一个复合控制器,多个复合控制器通过多输入多输出线性神经网络,实施对复杂非线性耦合对象的控制作用。由于神经网络的自适应特性,可使得耦合系统逼近参考模型,实现解耦控制。仿真结果表明,该控制策略实现了耦合系统的解耦控制,并且具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。因此采用此控制策略能够实现多变量非线性耦合系统的解耦控制。     

基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制

针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.     

三相UPS输出电压的一种新型控制方案

为了提高UPS电源输出电压波形质量,建立了带隔离变压器的三相UPS状态空间解耦模型.根据PID控制的快速响应性和重复控制的无静差跟踪特性,提出了一种新型的三相UPS输出电压重复控制与PD复合控制的方案,并对控制系统进行了稳定性分析.改进型重复控制器结构简单,易于实现.试制了30KVA三相UPS样机,主控制器为32位DSP TMS320F2812.实验结果表明了在线性和非线性负载情况下,系统均具有良好的稳态和动态特性,输出电压总谐波畸变(THD)较小.     

基于滑模控制的液位系统研究

探讨了滑模变结构控制的设计原理,设计了一种滑模控制器,实现了单输入单输出系统的控制,并利用MATLAB／SIMULINK搭建系统进行仿真,研究了基于滑模变结构控制的三容水箱液位高度控制器对于系统输人的跟踪效果．并与传统PID控制相比较,体现了滑模变结构控制的动态、稳态品质良好,对输入信号跟踪效果理想,鲁棒性好,比传统PID控制更为优越．     

主动磁轴承的神经网络自适应PID控制

针对主动磁轴承系统的本质不稳定性、非线性和参数不确定性,提出基于BP神经网络的自适应PID控制器．该控制器输出含有P、I、D信号的非线性组合,补偿了磁轴承系统的非线性．使系统控制效果良好;同时控制器可根据磁轴承的运行状况进行在线自学习和自校正,避免了传统PID控制器参数整定困难的缺点．最后基于某磁轴承系统的仿真研究表明了该控制器的有效性。     

参数不确定对象的模糊非线性PID控制方法

针对传统 PID 控制不能同时获得较佳的动静态性能和一些非线性 PID 控制需构造合适的非线性函数和附加参数调整等问题,提出了将一维模糊控制器与 PID 控制器相级联构成了一个新型模糊非线性 PID 控制器。该一维模糊控制器只需用五条控制规则,实现了输入与输出的非线性增益关系,并且模糊非线性 PID 控制器利用原有的 PID 控制参数,易于实现。同时针对一类参数不确定的被控对象,采用基于蒙特卡罗方法进行随机试验得出了一种控制系统的性能评价方法     

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。     

球杆系统的控制方法研究

球杆系统是一个典型的非线性不稳定系统,其中小球在导轨上滚动过程的动态描述十分复杂．通过建立球杆系统的数学模型,简化后得到了整个球杆系统的传递函数．根据传递函数设计模糊自适应PID控制器,在Matlab中的Simulink环境下进行仿真试验来验证控制器设计效果．通过仿真可以看出：模糊自适应PID控制更适于球杆系统的控制．     

共轨燃油压力模糊PID控制器的设计

为了达到共轨燃油压力的动态调节，突破传统PID控制的局限性，提出一种精确控制共轨燃油压力的模糊PID控制器的设计方法．分析系统输出响应曲线，得到参数的自整定要求．由单片机计算结果确定了输入输出语言变量的论域．给出模糊控制器的调节规则和参数的模糊控制表．提出了该控制器的单片机实现方法。经试验验证，该控制器效果良好．     

基于改进灰色预测模型的自整定PID控制

针对非线性滞后系统提出一种基于改进灰色预测模型的自整定PID控制．采用变步长四阶龙格一库塔法与灰色模型相结合的方法作为预测模型，通过BP神经网络建立参数自学习PID控制器，根据目标函数E调整△u，使系统输出最优化．仿真结果证明，该预测控制具有较好的跟踪效果，且有效地克服了误差及干扰等不确定因素所带来的影响．     

基于T-S模型的模糊PID控制系统设计

在对T-S模型的结构及稳定性分析研究的基础上，提出了一种基于T-S模型最简的模糊PID控制系统；该系统克服了非线性系统设计的困难，借助于线性系统理论解决非线性系统设计中的问题；还把三维模糊PID控制系统设计用两个二维的模糊控制器或是二维模糊控制器加上积分环节来替代，使模糊PID控制系统的设计得到大大的简化．仿真结果表明：这种模糊PID控制系统具有结构简单，规则数少，稳定性高的特点．     

基于数据的多模型分数阶PID控制方法

针对复杂非线性系统,将多模型建模与分数阶PID控制相结合,设计了一种完全基于输入-输出数据的多模型在线建模控制方法.首先,利用输入-输出数据对非线性系统进行在线多模型建模;然后,针对所建立的多个局部模型,基于加权控制方式设计分数阶PID控制器.该方法将对系统的建模与控制器的设计包含在一个控制系统设计框架以内,对系统模型的不确定性具有更好的鲁棒性,仿真实验的结果表明了该方法的有效性.     

基于模糊RBF神经网络整定的航空发动机多变量解耦控制

为解决航空发动机控制变量之间的强耦合性,构造了基于模糊RBF神经网络整定的航空发动机多变量解耦控制系统.设计了基于模糊RBF神经网络的多变量解耦控制器,在线调整PID控制器的参数并根据Delta学习规则对网络权值进行修正以达到最佳控制;针对某型航空发动机含未建模动态和噪声等随机干扰的非线性模型进行了多变量解耦控制系统仿真.结果表明:系统具有满意的动态性能和解耦特性,该方法不需要知道发动机的精确数学模型,对航空发动机的非线性和不确定性具有较强的自适应能力.     

船舶航向非线性迭代滑模变结构PID控制

针对一类不确定非线性受扰动系统,提出非线性迭代滑模变结构PID控制方法.通过对系统输出迭代设计非线性滑模函数,并引入传统PID控制,综合了滑模变结构控制与PID控制的鲁棒性强的特点,避免了传统PID控制积分引起的超调以及变结构控制的抖振问题.设计了船舶航向控制器.仿真结果表明,非线性迭代滑模变结构PID控制下的系统阶跃响应超调明显减小,定常干扰下的静态误差得到消除,稳定时间明显缩短并可通过设计参数调节,表明控制算法具有强鲁棒性.     

MIMO系统的H∞PID控制器的参数设计

本文应用先进的H∞控制理论,提出一种用LMI方法设计多输入-多输出系统的PID控制器参数的方法.用该方法设计出的控制器是由多个单输入-单输出的PID控制器组成,而不是多变量耦合的PID控制器.试验证明,用该方法设计出的H∞PID控制器控制效果较好,鲁棒性较强.