基于遗传算法的154T电动车牵引励磁PID控制器的设计

讨论了154T电动轮自卸车牵引励磁控制的基本问题;分析了传统PID控制器的不足和基于遗传算法PID控制器的优势;论述了遗传算法的原理、基本问题和实现步骤.研究了电动轮自卸车的牵引特性和牵引励磁控制系统的结构,根据设计,该系统被控对象可简化为二阶系统,而控制器采用基于遗传算法的PID控制.用MATLAB对PID参数整定进行了仿真,以考察利用遗传算法的进化能力优化PID的效果.仿真结果表明,经过遗传算法优化的PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,能获得满意的控制效果.     

改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究

针对动物缺氧实验中气体浓度控制这一时变非线性的过程,将BP神经网络与传统PID控制相结合虽然可以取得较好的控制效果,但是也存在着网络收敛速度慢、稳定性较差等问题.基于此,提出了一种基于改进的遗传算法优化的BP神经网络PID控制器.首先,该控制器对遗传算法的收敛速度和稳定性进行改进,利用改进后的遗传算法优化BP神经网络的权重初始值;然后,用优化后的BP神经网络实现PID控制参数的在线调整;最后,在MATLAB中对两种控制器进行仿真实验,结果显示,与传统的BP神经网络PID控制器相比,改进后的BP神经网络PID控制器具有更好的控制性能.     

基于PSO优化算法的模糊PID励磁控制器设计

针对优化发电机励磁控制器控制问题,研究模糊理论及人工智能控制方法,建立数学模型分析励磁控制器,找到将粒子群算法与模糊PID相整合的励磁控制途径,并设计了适用于低压水轮发电机的励磁控制器.粒子群优化算法优化控制系统的初始参数,模糊PID完成对系统的动态控制.仿真结果表明,改进的控制器算法相比传统PID控制和模糊控制PID,响应速度较快(上升时间少于1s),超调量小(超调量少于5%).能够满足控制器快速、准确和稳定的要求,是一种先进的控制方法.     

基于改进遗传算法的PID参数整定

为了克服基本遗传算法收敛速度和寻优效果的不足,提出一种改进交叉和选择操作的遗传算法,并把它应用于PID控制器参数的优化中。仿真试验结果表明,该算法PID参数整定效果优于基本遗传算法,不仅解决了遗传算法存在的缺陷,而且提高了寻优精度和快速收敛性能。     

改进遗传算法在供热系统中的应用

针对传统供热系统中PID控制器超调量高、响应时间长的问题,提出一种改进的遗传算法.改进的遗传算法收敛速度更快,求解速度更快,稳定性更高.将改进的遗传算法应用到供热系统PID控制器上,提高了PID控制器的精度,其动态性能和鲁棒性均比较理想.     

互联电力系统AGC的模糊和遗传控制算法

针对互联电力系统自动发电控制(AGC),结合模糊控制和遗传算法提出一种新型的PID智能控制器.这种控制器主要特点是选用遗传算法整定的PID参数值作为模糊自整定PID参数控制器的初值,然后再对模糊控制的相关参数用遗传算法优化,避免了参数选择的盲目性.仿真结果明显优于传统的PID控制器,同样也优于单独模糊PID控制器和由遗传算法寻优而设计的PID控制器.同时,在研究遗传算法寻优的过程中提出一种新的适应度选择方法.     

基于一种人工免疫算法的PID参数优化

PID控制器存在着跟踪设定值与抑制扰动之间、鲁棒性与控制性之间未能很好解决的矛盾，对此．采用抗原和抗体混合编码方法计算抗体浓度，用免疫遗传算法思想对PID参数进行优化，提出一种基于混合编码的PID参数优化算法。仿真结果表明，这种优化算法加快了收敛到最优参数的速度，有效提高了系统的全局稳定性，增强了PID控制器的鲁棒性。     

基于果蝇优化算法的PID控制器设计与应用

针对传统的Z-N法得到的PID参数,难以获得最优的控制性能,提出一种基于果蝇优化算法的PID控制器参数优化的方法。果蝇优化算法具有控制参数少、实现简单和优化性能良好的优点,运用此算法设计出PID控制器,与Z-N法和遗传算法设计的PID控制器进行比较。仿真结果表明:果蝇优化算法的PID控制器比Z-N法和遗传算法的PID控制器所得结果更优,比遗传算法具有较快的收敛速度,并应用于环形一级倒立摆系统的稳定控制问题,达到较好的控制效果。     

互联电力系统AGC的模糊和遗传控制算法

针对互联电力系统自动发电控制(AGC)，结合模糊控制和遗传算法提出一种新型的PID智能控制器，这种控制器主要特点是选用遗传算法整定的PID参数值作为模糊自整定PID参数控制器的初值，然后再对模糊控制的相关参数用遗传算法优化，避免了参数选择的盲目性。仿真结果明显优于传统的PID控制器，同样也优于单独模糊PID控制器和由遗传算法寻优而设计的PID控制器。同时，在研究遗传算法寻优的过程中提出一种新的适应度选择方法。     

一种基于遗传算法的单神经元PID控制器参数优化

文章分析了神经元PID控制器存在的问题,提出了一种用遗传算法对单神经元控制器进行参数寻优,并利用种群数N和交换概率Pc逐次递减的方法来提高计算效率和收敛速度,在搜索空间内获得全局最优点的方法。试验仿真结果表明,基于遗传算法的单神经元PID控制器参数优化方法能获得很好的控制效果。     

基于DSP的同步电动机励磁模糊控制器

同步电动机励磁模糊控制器利用DSP数据处理能力强的特点,通过FFT算法求取同步电动机的无功和功率因数,实现双闭环模糊自适应PID控制功能.在MATLAB环境下建立了系统仿真模型,仿真结果表明:励磁模糊控制的动静态性能明显优于传统的PID控制,能够满足励磁控制器的要求,达到国家标准规定指标.     

基于RBF神经网络的PID整定

针对非线性系统,采用了基于径向基函数（RBF）神经网络的PID整定,用遗传算法优化RBF神经网络,仿真结果表明,基于遗传算法优化的RBF神经网络PID整定收敛速度快,整定效果优于基于梯度下降法优化的RBF神经网络PID整定。     

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.     

最优Fuzzy-GA PID控制器及其应用

提出了一种基于模糊推理与遗传算法的最优PID控制器的设计方法 .该控制器由离线和在线 2部分组成 .在离线部分 ,以系统响应的超调量、上升时间及调整时间为性能指标 ,利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数K p ,T i 及T d ,作为在线部分调节的初始值 ;在在线部分 ,采用一个专用的PID参数优化程序 ,以离线部分获得的K p ,T i 及T d 为基础 ,根据系统当前的误差e和误差变化率 e ,通过模糊推理在线调整系统瞬态响应的PID参数 ,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能 .计算机仿真结果表明 ,与传统的PID控制器相比 ,这种最优PID控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能 ,可用于控制不同的对象和过程     

基于遗传算法比例积分微分控制器的铅冷快堆堆芯功率控制

比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制器对堆芯功率控制过程存在适用性低的问题,而采用遗传算法(genetic algorithm,GA)整定PID控制器参数可以很好地解决此问题.为了实现铅冷快堆堆芯功率的有效控制,基于遗传算法PID控制器,结合堆芯状态空...     

分数阶PID控制运用于励磁控制系统

针对传统的PID(proportion integration differentiation)控制器已难以满足励磁控制系统动态、静态性能以及遏制干扰能力的要求,采用比传统的PID控制器多了两个参数的分数阶PID(FOPID)控制器.该控制器调节的范围更加广泛,能够很好的适应当前励磁控制系统的需要.对其控制器与PID控制器做了对比仿真,结果表明:分数阶PID控制器具有优于传统PID控制器的性能.     

基于GA的CMAC与PID控制器的设计与仿真

将遗传算法(GA)、比例-积分-微分(PID)控制器和小脑模型控制器(CMAC)神经网络的优点结合起来，设计了一种新的CMAC与PID并行控制器，并用改进的遗传算法对该控制器的五个参数进行寻优，很好地解决了PID控制参数调整繁琐和CMAC神经网络参数学习困难的问题.仿真结果表明，该方法具有超调量小和响应时间短的特点.     

全程优化增益调度控制

提出了一种全程优化增益调度控制策略。与常规ＰＩＤ（比例－积分－微分）调节器相比，它具有适应性强和调节品质好等优点。给出了该控制策略的工作原理和设计方法，以及用于发电机励磁系统的仿真实验结果。     

模糊PID液位控制系统的设计与实现

文章针对双水箱液位系统,主调节器采用模糊PID控制,副调节器采用比例调节器的串级控制系统对水箱液位控制。并用组态软件MCGS实现了普通PID和模糊PID控制算法。试验结果表明,采用模糊PID控制的下水箱液位,较常规PID控制其响应速度快,且较快地达到稳态,从而改善系统的性能。     

基于uCOS-II的模糊自适应温度控制系统设计

针对车间温度控制系统具有非线性、滞后性和时变性等特点,提出了一种改进型的模糊自适应PID控制器。该控制器通过在线调整学习速率因子和PID参数增量,并结合积分分离思路,实现PID参数的自适应调节。仿真结果表明该控制器优于传统PID控制和传统模糊自适应PID控制。控制系统采用PIC24F作为主控芯片,结合操作系统uCOS-II的实时性、可靠性以及模糊自适应控制的非线性、时变性等特点,通过实验成功的实现对温度准确控制。