随机非线性系统的在线修正参数预测滤波PID控制

针对一类随机NARMAX模型,分析了其可采用PID控制的约束条件.提出采用辅助模型的可克服算法病态的遗忘因子递推最小二乘算法对被控对象进行参数估计,利用动态切平面逼近的预测算法对系统输出进行预测,基于一具有预测控制性能的增量型预测滤波PID控制算法,根据可克服算法病态的直接极小化指标函数自适应控制算法和Robbins-Monro算法,给出了具有在线修正PID控制参数和加快PID控制参数收敛速度的随机NARMAX模型的自适应预测滤波PID控制算法.仿真研究表明:因给出的PID控制算法具有预测控制性能和在线修正参数性能,故系统具有较好的控制品质.     

甲醛反应器温度的自适应PID控制

在Cohe-Coon整定公式的基础上,提出了一种参数自适应PID控制算法。首先辨识对象的动态特性,然后在线调整PID控制参数。对甲醛反应器温度的控制结果表明,明显改善了控制性能。     

基于RBF神经网络自适应整定燃烧串级控制系统

针对传统的锅炉燃烧串级控制系统采用固定的PID控制参数难以取得满意的控制效果的缺点,引入径向基(RBF)神经网络自适应整定燃烧串级控制系统外同路的PID参数.内回路仍然沿用原来的Pl控制方式及控制参数,由RBF网络辨识得到被控对象的Jacobian信息后,根据梯度下降法自适应调整系统外回路的PID控制参数.仿真研究结果表明:新控制算法能够消除控制系统的静态误差;即使被控对象的模型参数发生了很大变化,新控制算法仍然能快速响应蒸汽压力的阶跃扰动,迅速克服燃料量内扰,其控制效果明显优于常规PID串级控制.     

无人机三轴稳定云台的模糊PID控制

以无人机三轴稳定云台的内框作为研究对象,将自适应卡尔曼滤波算法与模糊PID控制算法相结合,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的模糊PID控制算法.经过Matlab仿真实验表明,相对于经典PID控制算法和模糊PID控制算法而言,该算法在无人机三轴稳定云台的控制上,不仅响应速度快、精度高,而且对控制干扰噪声和测量噪声也起到了较好的抑制作用     

一种优化内燃机性能的自学习控制方法

提出了一种可在内燃机电子控制中用于优化内燃机性能的自学习控制方法。这种自学习控制的特点是：当电动机运行工况稳定或变化缓慢时,对电动机进行自适应控制;当自适应控制过程达到稳定状态时,自动记录此时电动机的工况参数和被控制参数的值,并以同样的方法对电动机的所有工况进行逐点控制,这样就可以获得被控制参数的控制表（ＭＡＰ）,在获得该ＭＡＰ之后,便可以根据此ＭＡＰ实施开环控制,以汽油机空燃比控制为实例,详细阐     

四轮轮毂电机电动车自适应巡航控制研究

论文以四轮轮毂电机电动车为对象,研究了综合考虑理论安全距离与实际距离之差、两车相对速度的模式切换控制和再生制动的自适应巡航控制(ACC)策略。该控制策略将ACC分为跟随前车模式、定速巡航模式和匀速行驶模式,设计了包括理论安全距离算法、驱动力矩控制算法、制动力矩控制算法的自适应巡航控制器,通过再生制动对制动能量进行回收,并基于驾驶模拟器实验台设计典型工况对控制策略进行实验验证。结果表明：设计的自适应巡航控制策略能够使本车安全跟随前车,提高驾驶舒适性,实现再生制动控制。     

四轮轮毂电机电动车自适应巡航控制

以四轮轮毂电机电动车为对象,研究了综合考虑理论安全距离与实际距离之差、两车相对速度的模式切换控制和再生制动的自适应巡航控制(ACC)策略。该控制策略将ACC分为跟随前车模式、定速巡航模式和匀速行驶模式,设计了包括理论安全距离算法、驱动力矩控制算法、制动力矩控制算法的自适应巡航控制器,通过再生制动对制动能量进行回收;并基于驾驶模拟器实验台设计典型工况,对控制策略进行实验验证。结果表明:设计的自适应巡航控制策略能够使本车安全跟随前车,提高驾驶舒适性,实现再生制动控制。     

数控机床神经元自适应位置控制算法

在传统PID控制器的基础上,基于神经元的自学习特性,提出了适用于数控机床位置伺服控制的神经元控制器。该算法的特点是不需要系统建模,结构简单,控制参数实时自适应调节,运算简单,适用于工程实际应用。仿真和数控机床伺服系统的实时控制实验表明,当受控对象的运行环境未知时,该自适应控制算法仍然有效。     

模糊PID控制器及其应用

提出一种基于工程状态的自适应模糊PID控制算法,仿真和实验表明,本文提出的控制算法具有简单、控制品质优良等特点.     

基于自适应模糊PID控制的ABS仿真研究

本文以车轮滑移率为控制对象,分析了模糊控制的理论基础,将传统的模糊控制与经典的PID控制相结合,提出了自适应模糊PID控制算法,并进行了仿真研究。