基于系统特征数据辨识的控制器设计

介绍了一种基于系统特征数据的控制器设计算法.该算法仅根据被控对象的输入、输出采样数据,按照卷积定理计算出被控对象的单位脉冲响应作为系统的特征数据;在控制量约束条件下,根据特征数据以最速响应为控制目标规划出输出参考数据和最速控制律;然后根据控制目标和最速控制律的要求计算出理想控制器的特征数据;最后,根据控制器的特征数据辨识出线性控制器参数.仿真结果表明,控制结果具有最速参考控制的特征.     

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.     

基于次最优模型降阶的自整定PID控制器

针对过程工业中含有振荡环节和大滞后环节较难控制的被控对象,设计了一种基于频域辨识的自整定PID控制器.该控制器采用次最优模型降阶算法,辨识出二阶加纯滞后的模型;然后基于给定的相位裕度和幅值裕度,整定出PID参数.并通过仿真实验表明对于不同的被控对象,自整定得到的PID参数均能取得较好的控制效果.     

一种无机械平衡调节器自行车机器人的惯性参数辨识

针对一种前轮驱动自行车机器人样机的惯性参数难以直接获得、控制器参数整定效率低和平衡控制效果差的问题,基于欠驱动力学特性对系统进行惯性参数辨识,并对辨识结果进行平衡控制试验验证.采用拉格朗日方法分析系统的力学机理,结果发现,其中包含有欠驱动子系统,若将该子系统进行变量分离,可以推导出系统的惯性参数辨识模型;根据惯性单元等传感器的实测信息,引入遗传算法对模型进行求解,辨识出了系统的惯性参数.样机试验结果表明,根据辨识出的惯性参数可以快速整定出控制器参数并实现样机在水平面上的稳定平衡行走,验证了辨识方法的有效性.     

高阶反向响应过程的分数阶PID控制器设计

针对具有反向响应特性的高阶过程,提出了一种分数阶PID控制器设计方法.为了便于控制器设计,采用一种改进的微粒群优化算法对高阶过程模型进行简化处理,在此基础上,根据内模控制原理设计分数阶PID控制器,该控制器仅有一个可调参数,有效降低了控制器整定的复杂度,并根据最大灵敏度指标推导出控制器参数整定的解析表达式,克服了参数选择的盲目性.仿真结果表明,该方法可使系统具有良好的设定值跟踪、扰动抑制特性以及克服参数摄动的鲁棒性.     

基于Fminsearch的时滞系统Dahlin控制方法研究

针对以温度过程为代表的时滞系统中存在输出超调大、稳定性差的控制问题,提出了一种基于无约束非线性规划函数的Dahlin控制方法。先利用无约束非线性规划函数Fminsearch对被控对象模型参数进行辨识,得到被控对象模型参数,再通过Dahlin算法将系统闭环传递函数设计成纯延迟环节加一阶惯性环节的形式,从而可以得到满足被控系统闭环响应的控制器。仿真结果表明:通过设计Dahlin控制器并与传统PID及Smith预估控制对比,系统超调量及稳态误差得到了很好的控制,且具有很好的鲁棒性。     

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.     

模糊神经网络在电阻炉温度控制系统中应用

针对电阻炉具有时变,分布参数的非线性特性,将模糊神经网络控制应用于电阻炉温度控制系统.该控制器自适应能力强,利用系统偏差和神经网络辨识模型的输出对模糊神经网络控制器的参数通过一种改进的BP算法进行在线调节,达到对电阻炉温度的实时控制.仿真结果表明模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,优于一般PID控制.     

改进型PID风电场功率控制系统的设计

现有风电场功率控制系统存在响应速度慢与控制误差大的缺点,提出一种改进型PID算法用于风电场功率控制,从现有实际运行的风电场SCADA系统中采集大量数据,利用辨识工具做模型辨识,根据最小二乘解算法得出传递函数,在Matlab中构建试验模型,采用比例、微分先行控制,积分后行,得出理想性能PID控制器.将仿真参数实际应用到风电场功率控制系统中.结果表明,该系统响应速度快,控制精度高,具有较强实际应用价值.     

基于梯度PSO算法的PID参数整定

提出一种基于梯度PSO算法的PID参数整定方法.结合PSO算法迭代中的梯度信息,对惯性权重适当调整,提高了收敛速度.在算法出现停滞时,对全局最优变异,避免陷入局部最优.并提出算法微粒运动轨迹收敛的充分条件.典型测试函数结果显示,该方法能有效改善微粒群算法的搜索性能.将采用该算法的PID控制器应用于一个二阶船舶控制装置,计算结果表明该PID控制器可以获得更好的控制性能指标,具有较好的使用价值.