模糊PID控制器的性能研究

介绍了常规PID控制器,模糊控制器和模糊PID控制器的设计方法,通过仿真分析,比较其在不同系统模型下的控制效果。从而证明模糊PID控制器不仅能够适应系统参数的变化,保持系统响应曲线动态特性,而且能够消除系统的稳态误差,达到较好的静态特性。     

两辊压延机厚度模糊PID控制系统设计与仿真

将模糊控制器和PID控制器相结合,建立了压延厚度模糊PID自动控制系统,把模糊控制技术应用于厚度控制系统中,解决了PID控制系统调节过慢或容易超调等问题.MATLAB仿真实验结果表明,该系统响应速度快、稳态误差小,控制性能比PID控制有了很大提高.     

模糊-PI双模控制与模糊控制的仿真比较

典型的二维模糊控制器因缺少积分环节,难以消除稳态误差,因此控制的精度常常不能满足系统要求.而PI控制器具有良好的消除稳态误差的作用,所以通常将其与模糊控制器结合构成复合控制器.模糊-PI控制的结构多种多样,选取其中的一种--双模控制,通过在MATLAB/Simulink中建立其模型,对其进行了大量的仿真,将其结果与相同条件下典型模糊控制的仿真结果进行比较,得出双模控制在消除稳态误差方面优于模糊控制,并在参数选取方面得出了一定的结论.     

机床控制中的双模参数自调整模糊控制器

为提高超精密机床的加工精度,设计了一种双模参数自调整模糊控制器,其能根据误差和误差变化的大小实现两种模糊控制规则的自动切换和参数的自调整.针对所给定的超精密机床交流伺服系统,将该模糊控制器和PID控制器控制性能进行了仿真分析,仿真实验中模糊控制器的动态跟随性能和定位精度都明显优于PID控制器.结果表明,该模糊控制器能很好地适应交流伺服系统的非线性特点,其性能优于PID控制器.     

基于模糊PID控制的稀土永磁发电机的小值振荡研究

稀土永磁发电机在实际运行时，由于不利因素的影响，会发生振荡现象。发电机振荡对其本身及用电系统极为不利。严重时造成电器及设备等损坏，会使用户不能进行正常工作。发电机振荡问题是很复杂的，这里只针对同步发电机稳态小振荡进行分析。基于模糊PID控制器对稳态小振荡进行控制。介绍了小值振荡的分析，模糊PID控制器的原理与作用。仿真研究结果表明模糊PID控制器较常规PID控制器对于消除小值振荡有更好的效果。     

采用改进模糊PID控制的串联机械手追踪误差研究

针对串联机械手运动角位移跟踪误差较大问题,提出了改进模糊PID控制方法。创建串联机械手简图模型,给出机械手动力学方程式,设计了模糊PID控制系统。引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化模糊PID控制器,将改进模糊PID控制器用于控制串联机械手角位移变化。采用Matlab软件对串联机械手角位移跟踪误差进行仿真验证,并且与传统PID控制器和模糊PID控制器仿真结果形成对比。仿真结果显示,串联机械手采用PID控制器和模糊PID控制器,其角位移跟踪误差较大,而采用改进模糊PID控制器,角位移跟踪误差较小。串联机械手采用改进模糊PID控制器,可以提高控制系统的稳定性,削弱机械手的抖动现象。     

基于全局PID模糊滑模算法的机器人跟踪控制仿真

为了解决机器人跟踪控制过程中采用PID控制算法会出现抖动和误差的问题,提出一种机器人全局PID模糊滑模跟踪控制算法.通过将PID滑模控制和模糊控制相结合,设计了全局PID模糊滑模控制;基于模糊规则,对滑模控制增益进行自适应调整,从而消除建模误差和干扰,削弱了控制时产生的抖振、在线调整控制器参数和估计误差,并通过积分来消除外界干扰,因此提高了控制精度.仿真结果表明,与常规的PID算法相比,该方法在处理控制抖动和消除误差和干扰方面具有极高的鲁棒性.     

无刷直流电机转速智能混合控制器设计

提出一种传统PI(比例 积分)结合自适应模糊PID(比例 积分 微分)的智能混合控制器, 以提高无刷直流电机转速跟踪和动态适应能力. 该控制器通过开关函数根据转速误差在稳态的PI控制器和瞬态的自适应模糊PID控制器之间灵活切换. 自适应模糊PID包含两级模糊逻辑控制器: 一级模糊逻辑控制器自适应调节PID增益; 二级逻辑模糊控制器对一级模糊逻辑控制器的缩放因子自动调节. 在MATLAB/Simulink环境下进行仿真测试, 测试结果表明, 相比于传统PID和模糊PID控制器, 智能混合控制器在各种条件下的转速响应、 稳态误差和超/欠调量等均有较大改善, 表明其具有更好的鲁棒性、 抗干扰性和动态适应能力.     

探针定位系统的模糊-PID双模控制

为了实现探针在圆柱空间内的精确定位,设计了三自由度定位机构和永磁交流伺服控制系统.针对交流伺服系统时变、非线性等特点以及风荷载的扰动,结合模糊控制和PID控制各自优点,提出了模糊-PID双模控制策略.在分析控制系统特点的基础上,利用MATLAB设计了模糊-PID双模控制器,最后对控制系统进行了仿真分析.仿真结果表明,该控制策略解决了PID控制的参数难以整定、抗干扰能力差和模糊控制的稳态误差大等问题,显著提高了系统的瞬态性能,改善了系统的稳态精度.     

风力发电机组最佳功率追踪自适应模糊PID控制

针对变速恒频风力发电系统,以额定风速以下风能的最大利用率为目标,设计了基于自适应模糊PID控制的风能最佳利用追踪控制器.该控制器对叶尖速比进行控制,运行时根据实际输出的叶尖速比与其最优值间的误差及误差变化率在线实时调整PID参数,实现自整定,达到风能利用系数最佳的功率追踪目标.通过仿真对几种控制方法进行对比分析,结果表明,自适应模糊PID控制能够将风能利用系数和叶尖速比均控制在最优值附近,系统的稳态性能和动态性能都较好,控制效果优于PID控制和模糊控制.     

网络控制系统的输出反馈控制

将网络控制系统描述为具有输入延迟和测量输出延迟系统,给出了系统渐近稳定的定义.提出了零输入系统渐近稳定存在的充分条件,并基于一个李雅普诺夫泛函,提出了输出反馈镇定控制器存在的充分条件,通过输出反馈控制使闭环系统达到二次稳定.采用锥面互补方法,将不具有严格线性矩阵不等式(LMI)条件的非凸可行解问题转化为具有严格LMI条件的非线性最小化问题,得到了求解输出反馈控制器增益参数的静态输出反馈镇定(SOFS)算法.通过一个仿真实例,验证了该算法的有效性.     

船舶运动的混合智能控制

将混合智能算法应用于船舶航向，转向控制，充分发挥了模糊逻辑，神经网络和遗传算法各自的优势采用GA发优与BP算法学习模糊神经网络参数，通过竞争学习算法从样本数据中获得取模糊控制规则，并与专家经验有机结合，弥补了各自的不足，仿真表明上述算法为改进船舶运动提供了一个有效途径。     

网络控制系统保性能控制

针对网络控制系统中时延不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,网络控制系统对象模型为具有时滞的不确定离散模型.在此模型的基础上,将网络控制系统的保性能控制问题转化为研究时滞的不确定离散系统的鲁棒保性能控制问题.利用Lya-punov理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,证明了通过状态反馈控制,使网络控制系统保性能控制的充分条件等价于求解LMI.仿真示例验证了该控制方法的有效性.     

模糊控制在控制系统中的应用

针对不同的典型被控对象,介绍了采用比例积分微分控制和模糊控制两种控制方法.通过仿真实验证明,Fuzzy控制对被控对象参数和模型结构的变化,能获得较好的控制效果.     

模糊控制在控制系统中的应用

针对不同的典型被控对象，介绍了采用比例积分微分控制和模糊控制两种控制方法。通过仿真实验证明，Fuzzy控制对被控对象参数和模型结构的变化，能获得较好的控制效果。     

MIMO多输入输出网络控制系统的容错控制

针对被控对象为具有不确定因素的多输入多输出网络控制系统,设传感器与控制器均为时间驱动,执行器为事件驱动,网络诱导时延小于采样周期,将未能成功传输数据的传感器节点视为暂时失效,把具有传感器故障的网络控制系统建模为一类带有不确定因素的离散模型,借助Lyapunov定理给出了系统渐近稳定的充分条件,基于LMI方法得出观测器和控制器的分离设计方法,实现了MIMO网络控制系统的容错控制。     

网络化控制系统的随机最优控制

对于网络诱发延迟大于一个采样周期的网络化控制系统,该文研究了该系统的线性二次Gauss(LQG)随机最优控制问题,提出了一种新的分时控制模式.这种控制模式充分利用了系统信息并能改善系统的性能.在该控制模式下建立了网络化控制系统的随机数学模型.该文还讨论了网络化控制系统中传输延迟的Markov特性,基于这种Markov链理论,设计了具有完全状态信息的系统线性二次Gauss随机最优控制器.仿真结果验证了该分时控制模式比没考虑延迟的优化控制和没充分利用控制量的控制模式有更好的控制效果.     

基于切换控制的均匀液位控制

过程工业中常常提出均匀液位控制问题,即在保证液位不出界的前提下,使输出流量尽可能平缓.对于此类受限控制问题,模型预测控制可以取得满意效果,但在线优化的复杂性又阻碍了算法在实际中的推广.基于模型预测控制,提出了一种通过调整预测时间域长度来处理液位约束的方法,加上对未知扰动的估计算法,最终推出切换PI控制律.该方法既简化了在线优化过程,又增强了对随机扰动的适应性,已成功地应用于甘肃金川集团公司6 kt磨浮系统中.     

一种串级调速的闭环控制系统

介绍了一种双闭环控制的串级调速系统，对系统的工作原理、组成及动态结构作了较为详细的论述，并解答了该系统在实际应用中出现的主要问题。     

NOUS控制和PID控制的直流降压变压器控制性能对比

为了寻求更加优化的直流降压变压器控制系统,搭建了一台直流降压变压器并根据其参数建模,在此基础上分别设计了一种基于NOUS算法的状态空间控制系统、使用观测器的NOUS算法控制系统和PID控制系统。用示波器展示变压器在这3种控制系统下的阶跃响应输出和负载发生突变时的瞬态响应,以对比它们的控制性能。结果表明,基于NOUS算法的状态空间控制系统具有更好的瞬态响应和控制精确度,而PID控制系统在鲁棒性方面具有优势,使用观测器的NOUS算法控制系统仍保留了收敛速度快的优点,但会导致控制系统建模中的误差被放大,影响输出结果。