基于FPGA的温度模糊自适应PID控制器的设计

温度是工业生产过程中一个主要的被控参数.目前,大多采用常规PID控制器实现对温度的控制,但实际温度控制系统工况复杂、参数多变、大惯性、大滞后,常规PID控制器难以对其高精度进行控制.针对这些问题,这里提出一种基于FPGA的温度模糊自适应PID控制器设计方案,试方案将传统PID控制与现代模糊控制相结合,应用模糊推理方法实现对PID参数的自动整定.该控制器对恒温箱控制系统的控制效果明呈优于常规PID控制器.     

适用于非线性对象的神经元变结构PID控制

针对具有严重非线性的受控对象,提出了一种神经元变结构PID控制方法.该方法将变结构PID控制器与神经元控制器相结合,用一个神经元实现变结构PID控制器中结构变化的部分;同时用另一个神经元实时调整PID控制器的参数,提高了控制系统的响应速度和鲁棒性.将所提出控制方法用于pH中和过程控制,仿真实验结果表明,该方法具有满意的控制品质及较强的适应性.     

模糊PID控制在液位控制系统中的应用

提出一种基于模糊规则的PID控制器的设计方法.该方法以建立模糊规则和进行模糊推理来调整PID控制器的kp,ki,kd等参数,通过JX-300X集散控制系统对QXLPC-Ⅲ液位对象进行控制.实验结果表明,所设计的模糊PID控制系统比常规PID控制系统具有更优良的控制品质.     

模糊神经免疫自适应PID在恒张力控制系统中的应用

应用免疫反馈系统原理和模糊神经网络控制理论,在传统PID控制基础上设计出一种模糊神经免疫自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制规律和整定方法.控制器参数P、I和D分别由模糊神经免疫反馈系统和模糊神经网络控制器在线修正.进行了恒张力控制系统的动态仿真,并与数字PID和模糊PID控制进行了比较.仿真结果表明,模糊神经免疫自适应PID控制器响应速度快、控制输出稳定、抗干扰能力强和鲁棒性好,较传统PID和模糊PID控制器具有更好的动、静态特性.     

基于新型PID神经网络的自适应控制系统研究

提出一种新的PID型神经网络的自适应控制系统,该控制系统采用对角递归神经网络辨识对象的正向模型,采用一种新型神经网络控制器产生控制量,与常规PID控制不同的是,该控制量不再是误差信号的比例、积分和微分量的简单线性组合,而是这些信号的一种非线性组合,从而可以有效地解决常规PID控制器存在的快速性和超调量之间的矛盾.仿真实验表明,这种新型控制系统具有较强的自适应性和鲁棒性.     

基于特征模型的PID控制器参数的满意解

本文提出一种通过PID控制器使系统同时满足暂态指标和稳态指标约束的满意控制设计方法.该方法避免了PID参数的图形和经验求解法.根据控制对象的特征参数模型,通过离散状态方程对原连续系统进行控制器设计.在控制系统的多指标约束下,将PID参数的计算转化为离散Lyapunov矩阵不等式,使用PID三个参数,配置系统闭环极点于指定圆形区域而使闭环系统具有较好的动态品质和一定的稳定裕度.积分器的引入,保证了闭环系统稳态无差.给使用计算机自动求解PID参数提供了新的方法,计算实例表明了该方法的有效性.     

磁悬浮系统的模糊PID控制器设计

基于GML1001磁悬浮实验装置设计了一个模糊PID控制器.该控制器利用传统的PID控制器和模糊控制器相结合形成,能根据系统偏差的大小、方向以及变化趋势等特征,依据模糊规则库做出模糊推理,能自动调整PID参数,可达到更加满意的控制效果.利用设计的模糊自适应PID控制器,对磁悬浮控制系统中钢球的悬浮位置实现了精确的控制.实验结果表明,模糊自适应PID控制器可以使磁悬浮控制系统拥有较好的稳态和动态性能.     

基于粒子群优化的船舶PID自动舵的改进

受生物免疫反馈过程的启发,利用模糊逻辑的适应性,提出一种模糊免疫PID控制策略,并以此对传统的PID型航向自动舵进行改进.用一种模糊控制器来模拟免疫系统中的反馈机理,以航行的经济性为目标,采用线性递减权值策略的全局PSO算法,对控制器进行参数优化.并对比2种采用免疫PID控制器的系统组成方案,指明适用于船舶航向控制的控制系统形式.实验仿真结果表明:该控制器能很好地根据船舶动态特性的变化,自动地进行适应性免疫调节,具有跟踪速度快、航向控制超调小以及抗扰性强等优点.     

两辊压延机厚度模糊PID控制系统设计与仿真

将模糊控制器和PID控制器相结合,建立了压延厚度模糊PID自动控制系统,把模糊控制技术应用于厚度控制系统中,解决了PID控制系统调节过慢或容易超调等问题.MATLAB仿真实验结果表明,该系统响应速度快、稳态误差小,控制性能比PID控制有了很大提高.     

智能PID控制器在船舶发电机电压控制中的应用

解决船舶发电机在负荷突变尤其是大负荷突变时能够稳定发电机端电压是控制系统需要解决的基本问题.为此提出和使用一种新型智能PID控制系统,其中PID控制器由三层前馈神经网络组成.利用神经网络的自学习能力,PID控制器的参数能够根据系统动态特性通过神经网络权系数进行自行调整,其特点是结构简单、工作稳定.仿真结果表明,该智能PID控制器比传统的PID控制器具有对扰动响应速度快和具有更好的控制效果和更好的鲁棒性,能更好地稳定船舶发电机端电压.该智能PID控制器已用于船舶发电机控制系统中,并取得满意的效果.     

基于遗传算法的鲁棒PID控制器设计

将基于遗传算法的PID控制器设计方法应用于分布参数系统,在这个过程中,将系统的鲁棒性能指标作为目标函数选择的重要依据,使用遗传算法对PID参数进行寻优.仿真结果表明,由于加入鲁棒性信息,改进方法完全满足了控制系统的快速性、稳定性和准确性要求,控制系统表现出很好的动态鲁棒性及性能鲁棒性.     

四旋翼飞行器PID优化控制

针对四旋翼飞行器具有非线性,强耦合性,多输入的欠驱动系统的特点,研制出既能精确控制飞行器姿态,又具有较强抗干扰和环境自适应能力的控制器。为了达到更好的飞行效果,采用了传统的PID控制算法,但实际应用中需要对PID参数进行优化,提出改进的PSO算法和遗传算法相结合的优化控制方法。为了优化PID参数,首先对飞行器进行动力性建模,再利用改进的PSO算法和遗传算法作PID参数优化。仿真和飞行实践的数据表明,相对于标准的PSO算法,飞行器有更好的鲁棒性和控制效果。     

基于遗传算法优化的双回路模糊控制倒立摆系统

通过遗传算法、模糊控制、PID的结合,对直线一级倒立摆的平衡控制问题进行了优化控制。首先用牛顿-欧拉法建立倒立摆的动力学模型,得出系统的传递函数和状态空间表达式,分析系统的稳定性和可控性。以此为基础,先设计了PID单回路和双回路控制器;然后用遗传算法优化PID参数;再用优化的参数设计双回路模糊PID控制器;并用MATLAB对系统进行了仿真。纵向和横向控制方法的对比分析表明:该方案控制效果最好,能同时控制角度和位移;其参数可在最优PID初值的基础上在线修改,实现最佳调整,使对象具有良好的静态和动态性能。     

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.     

基于量子粒子群优化的网络拥塞控制新策略

为了改善网络拥塞控制系统的性能,基于流体流理论的网络简化模型,将量子空间中的粒子群优化算法(QDPSO)应用于PID控制器参数优化.定义了一个综合调节时间、上升时间、超调量、系统静态误差、正弦跟踪误差等动静态性能指标函数,在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化函数极小化的一组PID控制器参数,将PID控制器应用于网络主动队列管理系统中.仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击2种情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED,PI算法,也优于GA,SPSO算法的优化结果,超调量均小于4%,调节时间均小于4s,稳态误差均小于2个数据包.     

模糊PID控制应用于液压同步控制系统的研究

液压同步控制系统工程机械中受到广泛地应用。液压同步控制系统具有非线性、参数时变、大惯性、迟滞系统等特性。模糊控制算法对控制对象具有很好的逼近作用。将模糊控制理论应用到PID控制中,提高PID控制器的控制能力。将模糊PID控制器应用到液压同步控制系统中,进一步提高液压同步控制系统的动态和系统稳定性。利用MatLab软件对液压同步系统进行建模和仿真实验。仿真结果表明基于模糊PID控制的液压同步控制系统具有很好的动态性能和系统稳态性。     

基于改进模拟退火算法的二自由度PID控制器设计

通过分析传统二自由度PID控制器参数整定过程中存在的不足,结合模拟退火算法的特点,提出了一种改进的模拟退火算法,并将其成功地应用于二自由度PID控制器的参数优化设计.仿真结果表明,所设计的二自由度PID控制器同时具有良好的目标值跟踪特性和干扰抑制特性.在隧道式炉二自由度PID控制系统设计中获得了良好的控制效果,从而说明了该方法的有效性.     

模糊反馈增量式比例积分微分油气悬架控制

为了提升工程车辆的行驶平稳性,以工程车辆油气悬架为研究对象,以车身加速度为主要优化目标,设计了基于模糊反馈的增量式PID油气悬架控制系统。对被动悬架,增量式PID和模糊反馈增量式PID控制器进行仿真,对车身垂向加速度,车轮动载荷,悬架动挠度和控制力四个指标进行分析。选取C级路面和车辆行驶速度作为油气悬架系统输入激励,在降低车身垂直加速度的前提下,着重解决增量式PID控制器存在的问题。仿真结果表明,与传统被动悬架系统相比,基于模糊反馈的增量式PID控制油气悬架系统的车身垂向加速度的均方根值降低52%、悬架动挠度降低24%、车轮动载荷降低了44%。与增量式PID相比,悬架动挠度降低了69%,且基于模糊反馈的增量式PID控制器相比较于传统增量式PID控制器其输出控制力降低了86%。因此可以证明,基于模糊反馈的增量式PID控制器,不仅可以提升油气悬架系统综合动态性能,对改善车辆行驶的平顺性和操作稳定性,具有较好的应用前景,且其在经济性和环保性方面同样更具优势。     

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。     

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。