模糊PID-Smith智能控制器的设计

针对大滞后的控制系统,研究了模糊PID-Smith智能控制方法.该控制方法将模糊PID与改进型Smith预估控制方案相结合,利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊PID控制来提高系统的鲁棒性.通过Matlab仿真研究,表明该控制器具有良好的稳定性,对于大时间滞后的系统是一种实用而简便的控制方法.     

工业电加热炉非线性批量PID控制研究

在工业控制过程中,电加热炉温度控制系统是一个严重的非线性,大惯性,时变和纯滞后环节.由于传统PID的局限性,如果采用传统的PID对该系统进行控制很难在时变系统中达到良好的性能.基于对此问题的考虑,本文应用批量PID控制方法以及应用一种新的PID参数整定方法来解决在电加热炉控制过程中的一些实际问题.     

纸浆浓度的模糊-Smith及PID复合控制

针对纸浆浓度控制系统具有大纯滞后和模型不确定的特性,提出了将模糊-Smith控制和PID控制相结合的控制策略,用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,而在稳态阶段则切换为PID控制来提高控制精度.经过对纸浆浓度控制系统的仿真研究,结果表明模糊-Smith及PID复合控制既具有模糊控制较强的鲁棒性,又具有PID控制精度高的特点,尤其是在模型失配时表现出良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种实用而简便的控制策略.     

基于ADHDP方法的生产线喷涂烘干过程温度控制

针对自动化生产线喷涂烘干过程中电加热炉温度具有纯滞后、大惯性等非线性控制特点,文中提出一种基于控制依赖启发式动态规划的自适应控制方法,实现对电加热炉温度的优化控制。它不需要精确的数学模型,也不需要精确定义最优控制理论中的系统性能指标函数,可以在线学习控制。仿真试验表明,这种方法相比传统的PID控制在稳态误差、超调量、响应速度,抗干扰能力和鲁棒性等方面具有更好的控制效果。     

基本参数估计的自校正PID控制

利用系统辨识手段，通过一系列变换，提出一种基于系统参数估计的自校正PID控制算法．以一电加热炉为被控对象进行仿真研究，结果表明该算法具有很好的适应性和鲁棒性．     

基于参数辨识的仿人智能PID电加热炉温度控制

利用开环阶跃响应输入输出数据,对电加热炉的一阶惯性加纯滞后模型参数进行在线辨识,然后根据该参数模型设计系统的线性预报模型,并采用规则法整定PID控制器参数,最后运用仿人智能控制的思想,在过程中对PID参数进行调整.实时控制的试验表明,该算法原理简单,能运用于各类电加热炉系统,并易于在上位机上编程实现,同时它能将动态响应时间、超调量、稳态误差都控制在合理的范围以内.     

电加热炉温神经网络控制及解耦

对电加热炉的温度进行控制的计算机控制系统，大多采用含有经验的专家系统，其结构复杂，干扰多。电加热炉系统有耦合，包含纯滞后环节，对此系统采用神经网络预测控制，并应用神经网络进行解耦，从仿真实验误差曲线和系统的输出可以看出，相对于PID控制和采用专家系统的智能控制，该控制器控制效果优越。     

模糊控制算法在温度控制系统中的研究

本文结合电加热炉的控制特性,分析了传统PID算法控制器和模糊逻辑控制器的优缺点,并根据智能控制理论的前沿研究,选择了模糊PID复合控制(Fuzzy-PID)来实现对电加热炉这一数学模型为双输入双输出系统的智能控制。根据实际温控系统的要求,设计出一种PID控制与模糊控制相结合的智能控制系统,具备一定的自适应控制能力,因而特别适用于难于用精确数学模型描述的温度控制系统,有较强的稳定性和鲁棒性。     

电加热炉预测性PI控制

从所期望的闭环传递函数得出预测性PI控制器算法,利用MATLAB仿真软件对该预测性PI控制算法在电加热炉中的应用进行了仿真研究,结果表明该控制算法能够实现对电加热炉的有效控制.     

基于MATLAB语言的电加热炉神经元PID控制的建模与仿真

给出基于MATLAB语言的神经元PID控制器S函数 ,在此基础上建立电加热炉神经元PID控制的SIMU LINK仿真模型 ,最后给出该模型的仿真结果 .仿真结果表明 ,利用该SIMULINK仿真模型可以方便地实现对电加热炉神经元PID控制的研究     

基于时滞补偿的气动系统位置控制仿真

为解决气动系统在控制过程中出现的时滞性、非线性性和外部干扰等问题,提出了一种基于时滞补偿的模糊比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制的策略。首先,分析气动系统的工作原理,建立气动系统的机理模型。其次,针对气动系统存在的时滞特性,在Smith预估器的结构中引入干扰观测器,并使用改进的Smith预估器来补偿系统的纯滞后环节。最后,为提高位置控制精度,设计了具有自整定能力的模糊PID控制器。仿真结果表明,改进的Smith预估器与模糊PID控制相结合的策略能够保证系统的稳定输出,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。     

基于Smith预估器的PCR仪时滞温控系统

为了解决聚合酶链式反应(PCR)仪温度控制中的纯滞后问题,在试验数据的基础上,基于Matlab搭建仿真模型.仿真结果表明,加入Smith预估补偿环节可以较好地解决纯滞后效应带来的积分累积问题.将仿真得到的方法移植到实际的控制中,可获得良好的控制效果.最后提出添加一个比例-积分-微分(PID)控制器的改进算法,用以解决Smith预估控制算法中鲁棒性不强的问题.     

一类不完全微分PID控制的实现方法

提出一种不完全微分PID控制的实现方法,不完全微分PID控制算法是基于Smith预估控制原理并利用单神经元来实现的.利用MATLAB仿真软件对该实现方法在隧道式炉中的应用进行仿真研究.仿真结果表明,该实现方法不但能实现对时滞系统的有效控制,而且还具有较好的抗干扰性和鲁棒性的优点.     

Smith-RBF-PID控制算法在工业平缝机脚踏板调速模块中的应用

针对工业缝纫机调速模块的伺服系统普遍存在耦合、大滞后的现象,提出了一种将Smith预估补偿和RBF神经网络算法与PID控制器相结合的Smith-RBF-PID控制算法。该方法利用了Smith预估补偿能克服纯滞后和RBF能处理非线性问题、在线自学习整定PID参数的优点,在调速模块的伺服控制系统中更加有效。     

加入滞后时间削弱器的大滞后系统的最优模糊PID控制

首先给大滞后系统加入滞后时间削弱器,将大滞后的对象演变成小滞后的对象,然后基于模糊控制原理、极小值原理和PID控制理论,设计一种最优模糊PID控制器对小滞后对象进行自适应控制.仿真结果表明,加入滞后时间削弱器能使大滞后系统更容易控制;最优模糊PID控制器比模糊PID控制器具有更好的抗干扰性和鲁棒性,且系统响应的上升时间和调节时间明显缩短.     

时滞系统控制算法分析及仿真

在大多数自动化控制过程中,被控对象具有不同程度的延迟,不能及时反映系统所受的扰动.这种情况对系统的控制极为不利,会产生较大的超调,降低系统的稳定性.针对纯滞后系统的特点,对这类系统的补偿方案进行了详细介绍:PID算法、Smith预估补偿算法和Dahlin控制算法.同时以Smith预估补偿算法为例,在不同的参数下,利用MATLAB的Simulink工具箱对Smith预估控制系统的特性进行仿真,并分析其稳定性条件.结果表明,在模型匹配的情况下,此种算法具有很好的稳定性和鲁棒性,可以明显的加速调节过程,提高控制质量.     

基于改进型史密斯补偿控制的煤泥水絮凝剂添加自动控制系统仿真研究

对于大滞后和非线性的煤泥水絮凝剂自动添加系统来说,常规PID控制效果不佳。根据控制系统的要求,分别采用改进型Smith控制算法和常规PID控制算法进行了计算机仿真,仿真结果表明改进型Smith控制优于常规PID算法,为现场改进提供了理论支撑。     

嵌入式系统在起重机吊具防摇控制中的应用

针对起重机吊具防摇系统中PLC实现模糊PID控制算法的迟滞性及编程工作量大等问题,提出将嵌入式系统运用到其防摇控制中.系统采用主从控制方式,将嵌入式处理器设定为从机工作模式,PLC设定为主机工作模式.从机负责起重机吊具参数的采样和模糊PID控制算法的运算,主机根据从机运算结果负责控制起重机小车电机的转速和方向,通过主从机协同控制达到起重机吊具防摇的目的.串行通讯接口RS485保证主从机数据的可靠通信.系统借助嵌入式处理器运算平台,通过运用C语言编程,实现模糊PID防摇控制算法,程序简洁,处理器读写指令周期短,提高了系统的数据处理能力和控制效率,嵌入式处理器与PLC主从控制方式增加了系统结构的灵活性.同时,结合模糊PID算法的自适应特性,使系统具有较强的鲁棒性.     

带Smith预估器的模糊PID组织温度控制系统

针对激光热疗法中组织温度模型的纯滞后和大惯性,提出一种新颖的带Smith预估器的模糊PID控制系统.模糊PID控制器是由一个简单的模糊PI控制器和一个简单的模糊PD控制器并行结合而成.模糊PID控制器的增益通过解析推导与线性PID控制器的增益相联系.设计好的线性PID控制器的增益可用于在线设计模糊PID控制器.计算机仿真结果表明模糊控制系统在组织温度控制中比对应的线性PID控制系统鲁棒.