数字式座舱压力调节系统的模糊滑模变结构控制

针对座舱压力调节系统的非线性和参数时变特性,提出了模糊滑模变结构控制方法. 模糊滑模变结构控制算法保持了模糊控制器不依赖系统模型的优点,对参数变化和外界干扰等不确定性因素具有较强的鲁棒性,同时能柔化控制信号,减轻或者避免了一般滑模控制的抖动现象. 研究表明,模糊滑模变结构控制器与经典PID控制相比,具有超调量 小、稳态误差小、响应速度快、扰动抑制能力强等优点,试验结果证明了该方法对座舱压力调节系统控制的有效性.     

遗传算法在PID自整定控制中的应用

提出了一种基于遗传算法和单神经元的自整定PID控制器的设计方法，该控制器首先利用遗传算法对PID的3个参数作离线优化，搜索到一组准最优的PID参数，作为PID控制器参数的初始值，然后利用改进后的单神经元梯度下降法在线调节PID参数，以使系统获得最优的动态性能和稳态性能．仿真结果表明：与传统PID控制算法比较，该控制方法响应速度快，具有更好的控制效果．     

基于模糊PID的连铸结晶器电液伺服系统研究

为提高铸机结晶器伺服系统的响应速度,减小超调量,针对常规PID控制器参数整定不良,性能欠佳问题,结合模糊控制技术,设计了一种基于模糊控制与PID控制相结合的模糊PID控制器.通过MATLAB对该系统进行仿真研究表明:该控制系统稳态精度高,动态响应速度快,超调量小,满足结晶器伺服系统的工作要求,对设计同类系统提供了参考依...     

磁悬浮机床主轴模糊PID控制方法研究

根据磁悬浮技术在机床上的应用,建立了磁悬浮轴承控制器系统五自由度转子动力学数学模型,采取理论分析与仿真分析相结合的方法,对模糊PID控制方法进行了分析与研究.结果表明,模糊PID控制方法结构简单、易于操作,与传统的PID控制相比上升时间优于22%~25%、调节时间缩短65%~72%、超调量减小6%~8%,品质比较优越.使用模糊PID控制器在一定程度上还可降低系统的研发成本.     

基于BP神经网络的机械臂模糊自适应PID控制

机械臂属于强耦合多变量的典型非线性系统,常规的控制策略难以取得满意的控制效果.采用基于BP神经网络的模糊自适应PID控制策略,解决了原有PID控制的参数自适应能力弱、鲁棒性较差的问题.该方法采用BP神经网络动态调整PID控制器参数,使之能够随时满足控制精度的需要,改善系统的控制性能.仿真实验结果表明:所提的控制策策略实现简单,同时具有较高的控制精度.     

Smith自适应模糊PID控制算法的研究及仿真

针对常规PID控制器在控制具有时变、大滞后等特性的实际被控对象效果不理想的问题,综合Smith预估控制和自适应模糊PID控制的优点,提出了一种新的控制器-Smith自适应模糊PID控制器．介绍了组成原理,分析了在控制时变、大滞后对象时的优点,给出了该控制器的具体设计方法．仿真结果表明,所设计的控制系统超调量小、调节时间短、响应速度快、动、稳态性能好,适用于参数变化的大时滞工业过程．     

基于免疫机制的模糊PID控制器设计

针对惯性、迟滞系统,本文结合PID、模糊控制和生物免疫原理,设计了一种基于免疫机制的模糊PID控制器。该控制器既具有PID控制的广泛性,也具有模糊控制的非线性逼近作用,还具有免疫控制的自适应调节能力。借助MATLAB的模糊控制工具箱和simulink仿真工具进行验证,结果表明基于免疫机制的模糊PID控制的动态性能和稳态性能都优于PID控制和模糊PID控制。     

基于免疫机制的模糊PID控制器设计

针对惯性、迟滞系统,本文结合PID、模糊控制和生物免疫原理,设计了一种基于免疫机制的模糊PID控制器。该控制器既具有PID控制的广泛性,也具有模糊控制的非线性逼近作用,还具有免疫控制的自适应调节能力。借助MATLAB的模糊控制工具箱和simulink仿真工具进行验证,结果表明基于免疫机制的模糊PID控制的动态性能和稳态性能都优于PID控制和模糊PID控制。     

凹球面换能器加热治疗中温度控制方法研究

高强度聚焦超声(HIFU)治疗肿瘤是目前临床治疗的一种有效方法,治疗过程中组织内的温度控制十分重要.本文针对HIFU治疗过程中用时过长、超调、振荡等特性及控制延时的问题,提出了一种模糊控制方法以优化系统的控制性能.该方法采用Mamdani推理型模糊控制器代替传统的控制器,依据模糊控制规则控制凹球面换能器的输出声功率,实现对治疗区温度的精确控制.Matlab仿真结果表明,模糊控制的引入有效地缩短了治疗时间,避免了超调和振荡现象,且在声源参数不同的条件下均能获得理想的控制效果.该方法相对PID控制具有明显的优势,对提高HIFU疗效有重要意义.     

模糊自适应整定PID控制及其仿真

将模糊控制器与PID控制器结合在一起，利用模糊控制推理方法实现对PID参数的在线自整定，进行MATLAB／SIMULINK仿真，仿真结果表明，该控制器明显地改善了控制系统的动态性能，易于实现，便于工程应用。     

电弧喷涂自适应控制系统研究

研究建立了微机控制电弧喷涂系统模型，为实现最优控制提供了理论依据。设计了弧压反馈控制器和电流反馈控制器，增加了PC机采集喷涂过程参数并同单片机串行通讯，实现PC机在线修改PID调节器参数。采用遗传算法对PID调节器控制参数进行寻优，实现了电弧喷涂过程自适应控制，获得了满意的喷涂效果。     

基于模糊PID算法的同步发电机励磁控制器设计与仿真研究

同步发电机励磁控制器是同步发电机控制系统的核心.传统PID控制理论在同步发电机励磁控制上的应用已经非常成熟.但是,这种控制方式存在着定参数、线性控制规律、适应性差的缺点.针对这些问题,采用模糊PID的控制算法,根据输出变化量和变化率在同步发电机运行过程中实现实时调整,起到动态调整PID参数的作用,使系统的动态和静态运行性能得到改善,并使系统具有较强的适应能力,提高控制效果.     

基于T-S模型的智能PID控制

提出一种基于分段线性模糊模型的T-S模型,并与传统PID控制器相结合设计了一种模糊神经网络PID控制器,它具有模糊系统非线性、可解释性的特点,神经网络的自学习和自组织功能.对其进行非线性时变系统仿真,仿真结果表明该控制器较常规PID控制器的调整时间可明显缩短.     

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数优化

PID参数优化是控制领域的热点,其控制效果与比例、积分、微分参数有直接关系.为了改善系统性能,提出用一种改进的粒子群优化算法对PID控制器参数进行优化.该算法引入进化速度因子和聚集度因子对权值进行改进,进而改进了速度更新公式,并引入飞行时间因子以改进位置更新公式.通过3种典型函数证明了该算法的优越性,加快了收敛速度,提高了寻优效率.以典型二阶被控模型为研究对象,将上述算法与其他粒子群算法进行对比,表明改进的粒子群算法得到的PID参数具有更好的控制性能.     

基于RBF神经网络重构模糊PID控制器的研究

尽管模糊PID控制器具有良好的控制品质,但存在计算复杂和实时性差的问题,为了解决这个问题.利用1LBF神经网络逼近能力重构模糊PID控制器,由于重构的RBF神经网络的并行计算能力,这简化了计算复杂性并提高实时性.通过选择不同的给定信号,比较模糊PID控制器和重构的RBF神经网络的控制性能.得到两者的控制效果是相当的.说明重构的RBF神经网络可以取代模糊PID控制器,从而减少了计算复杂性.避免维度灾难并改善控制实时性.     

基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制

提出一种基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制算法．该算法用无局部极小的径向基函数网络对非线性系统进行在线辨识，利用多步预测误差对PID型控制器网络进行训练，从而实现PID参数的在线自适应寻优．通过对典型非线性系统的仿真研究，该控制系统具有较强的适应性和鲁棒性．     

PID控制器教学模式的研究

PID是比例、积分、微分的简称,PID控制的难点不是编程,而是控制器的参数整定.参数整定的关键是正确地理解各参数对控制系统的影响.在系统性能不能令人满意时,知道应该调节哪一个参数,该参数应该增大还是减小.由于受实验限制,再加上多媒体课件的局限,学生对PID控制的过程感觉很抽象,分析起来有一定的困难.详细分析了PID控制器的基本作用,并将MATLA/SIMULINK应用到教学中,通过对PID控制系统进行仿真,直观地展现了各参数变化对过渡过程的影响,从而得出几个重要结论.既促进了学生对PID控制的深刻理解,又提高了课堂的教学效果.     

PID控制器参数的计算机辅助优化整定

在MATLAB环境下，应用图形用户界面GUI开发了一个使用方便、实用性强的离散PID参数优化整定软件．以Ziegler-Nichols方法整定的PID参数作为寻优初始值，通过对ITAE准则目标函数求取最小值的方法对PID参数进行优化，从而实现了对PID控制器参数的优化整定．测试结果表明，应用本软件对PID控制器的参数进行优化后，可以使整个控制系统的动态性能得到显著提高．     

利用BFO算法优化PID参数的机械臂控制设计分析

提出了一种基于细菌觅食(BFO)算法优化PID控制器参数的机械臂控制设计分析,用于不确定的2自由度旋转棱镜(RP)机械臂有效的轨迹跟踪和参数鲁棒性.提出的方法将BFO算法与PID控制器相结合,通过BFO算法在线对PID控制器的3个参数进行优化.最终,传统的动抗干扰抑制(ADRC)设计问题被转换成用于寻找最优控制器调谐参数的特殊优化问题.仿真结果表明,与传统方法相比,提出的方法能有效提高机械臂跟踪控制的快速性和准确性,具有更优越的控制品质和较强的抑制干扰能力.     

基于遗传算法的SVC电力系统低频振荡抑制技术

为了延伸静止无功补偿器的作用,即在控制电压的基础上对系统中存在的低频振荡进行抑制,对其添加新的辅助阻尼控制器,并采用遗传算法对控制器参数进行进化,在全局信号中搜索出最优解,并提出了衡量系统低频振荡非线性度的参数。经计算机软件Matlab/Simulink仿真验证,在单机无穷大系统中,该辅助阻尼控制器可以很好地抑制系统低频振荡。