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DSP的磁悬浮轴承控制器的设计

对以DSP为核心的磁悬浮轴承控制器、控制硬件的构成及其外围电路的设计,采用Fuzzy蛳PID控制方法,并用C语言编制了相应的数控软件.通过实验证明该系统具有良好的控制效果.     

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.     

电磁激振器的变结构控制

研究电磁激振器的变结构控制.通过建立电磁激振器的非线性数学模型,应用变结构控制理论对其进行控制.克服了传统PID控制需要不断调整控制器参数和缺乏自适应性的缺点.仿真结果表明,变结构控制算法能达到精确控制的目的,对系统参数变化和外界干扰具有较强的鲁棒性.     

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．     

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.     

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.     

鲁棒自适应PID控制器

提出一种基于灵敏度鲁棒性指标的自适应PID控制器. 通过对控制回路正常运行操作中产生的输入和输出信号的分解和拉普拉斯变换,辨识出过程对象在重要频率范围内的频率响应特性. 在此基础上用最小二乘法从幅值和相位两方面去拟合一个二阶加纯滞后传递函数,获得过程对象模型,计算出满足灵敏度指标的PID控制器参数. PID控制器的自适应过程既不需要过程对象和控制器的任何先验知识,也不用中断控制回路的正常运行. 仿真实验表明了自适应控 制器的有效性和可行性.     

基于神经网络滑模控制器的 外骨骼机器人力矩控制器设计

液压伺服系统能够有效地搬移托举重载负荷,因此广泛地应用于外骨骼机器人驱动系统中液压伺服系统存在非线性、参数时变性和强干扰性等特点,常规PID控制算法很难满足控制系统快速性和控制精度的要求为实现液压伺服系统的优化控制,该文将神经网络滑模控制器引入到液压伺服系统的优化控制中,建立液压伺服系统的数学模型,采用Matlab软件进行液压伺服系统的控制仿真结果表明,神经网络滑模控制器的控制性能优于PID控制器,显著提高了系统的响应速度,能够满足系统响应速度、控制精度及液压伺服系统的控制要求,具有较强的鲁棒性     

用模糊控制实现PID参数自整定的研究

研究并提出了一种Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制器的设计，该控制器把Ｆｕｚｚｙ控制和ＰＩＤ控制有机地结合起来，实现对控制系统的参数自整定。仿真结果表明，这种Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制效果将明显优越于单纯ＰＩＤ控制方式。     

一种新的模糊内模预估控制器

采用内部模型控制 估器和模糊控制器相结合,对模糊内模预估控制方法进行了研究。其方法是利用模糊预估控制器克服时滞,通过对具有纯滞后的被控过程进行的数字仿真研究,结果表明：这项研究的控制效果要优于常规ＰＩＤ控制、模糊控制（Ｆｕｚｚｙ）和内模控制（ＩＭＣ）方法。     

印染工艺的智能控制

分析了染色工艺过程的PID控制算法，提出一种分段改进PID参数的控制方法，以单片机为核心构成控制系统，在允许的温度误差范围内，实现了染色工艺给定升温过程的智能控制，具有工艺参数入方便，控制效果好的特点。     

扩充响应曲线法的递推求解及其在温度自适应控制中的应用

对扩充响应曲线法(ERCM)进行改进,提出的ERCM开环递推求解算法,简化了PID参数的整定过程.在PID零极点不变的基础上,将开环递推整定算法引入闭环系统中,实现了PID自适应控制.仿真与温度控制实验表明,改进的算法具有较好的鲁棒性和实用性。     

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.     

基于自适应模糊PID的石墨烯制备控制系统

石墨烯制备的电解过程具有非线性和不确定性,使用传统的比例积分微分（proportion integration differentiation,PID）控制算法难以精确掌控制备过程中的电解电流以及电解液离子浓度,导致在电解法制备石墨烯过程中,易出现团聚和剥离不均匀的问题,据此设计了一种自适应模糊PID算法并建立相应的数学模型,利用该模型可以更好地控制石墨烯制备的工艺精度。使用MATLAB进行自适应模糊PID算法和传统PID算法的对比仿真,并针对仿真结果进行分析讨论。自适应模糊PID算法的响应时间、抗干扰能力和稳定性等性能相较于传统PID算法都要更加优秀,更加符合石墨烯制备控制系统要求。     

基于模糊PID的无人直升机解耦控制研究

针对具有非线性强、多变量耦合的无人直升机,设计了一种基于模糊逻辑PID控制方法,应用于姿态解耦,并且运用混沌优化理论对控制参数进行寻优.经仿真表明,这种方法控制效果好,鲁棒性强,易于工程实现.     

混合动力汽车能源总成控制系统的研究

针对混合动力汽车控制体系的特点及能源总成控制的目标,研究和开发了一种基于DSP技术和CAN总线技术的混合动力汽车能源总成控制系统,系统采用模糊控制策略进行能源分配,实际运行效果很好,达到了提高整车能源效率和减少尾气排放的目的．