基于滞后时间削弱器的模糊PID控制系统设计与仿真

针对大滞后对象控制难以及其PID参数整定难的问题,提出一种有效控制大滞后对象的方法.首先利用滞后时间削弱器将大滞后对象演变成小滞后的等效对象,然后用模糊控制对PID参数进行在线自整定,即构成模糊PID控制器,进而对小滞后的等效对象进行自适应控制.仿真结果表明,该控制系统与常规PID控制系统相比,具有良好的动、稳态特性和较强的抗干扰性、鲁棒性.     

模糊免疫参数自整定PID控制系统设计及仿真

为了提高模糊PID控制器的控制性能,将模糊参数自整定与免疫进化算法相结合,设计了一种模糊免疫参数自整定PID控制系统。该控制系统首先利用模糊规则,在线调整控制系统的kp,ki,kd,利用免疫机理修正非线性函数f,然后利用免疫修正环节进一步调整PID控制系统的参数。数字仿真结果表明,新的模糊免疫参数自整定PID控制系统具有稳定性好、响应速度快等特点,具有很高的应用价值。     

基于改进模糊神经网络的PID参数自整定算法

针对传统的PID控制算法参数整定困难,控制效果并不理想,将神经网络算法、模糊控制算法结合在一起,形成了模糊神经网络PID参数自整定算法,并且对模糊神经网络进行改进,将神经网络输入的状态变量进行模糊化和归一化处理,采用BP神经网络自整定PID控制器的参数,根据RBF神经网络得到受控对象的Jacobian信息。仿真结果表明,基于模糊神经网络的PID自整定控制效果较好,具有一定的应用前景。     

基于模糊自适应整定PID控制的刨花板供胶系统

针对刨花板供胶控制系统中供胶控制存在的非线性、纯滞后和时变性等现象,根据模糊控制、自适应控制和常规PID控制的控制思想,提出了模糊自适应整定PID的控制策略,实现了对PID参数的在线自整定,完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.仿真结果表明,与常规PID控制器相比,该控制器明显提高了供胶控制系统的动态性能和稳定性.     

基于Matlab的电阻炉温度模糊控制系统设计及仿真

针对工业电阻炉炉炉温系统存在的滞后大,非线性时变的特点,采取将模糊控制和PID控制的方法,利用Matlab软件中SIMULINK这个软件来搭建传统PID温度控制系统与自整定模糊PID温度控制系统的模型,并对它们进行仿真分析,从仿真结果可知模糊PID控制系统相比传统PID控制系统,控制速度要快,稳定性要高.     

PID参数自整定模糊控制器的应用

针对电加热炉大惯性、纯滞后、参数时变的非线性对象的控制的特点,以及常规PID控制参数不易调节的特点,提出了一种PID参数自整定模糊控制方法,设计了PID参数自整定模糊控制器,并在炉温控制系统中应用。实验结果表明:PID参数自整定模糊控制消除了系统的稳态误差,没有超调和振荡,鲁棒性较强,而且简单易行,具有一定的实用价值。     

模糊PID自整定技术在叶片检测控制系统中的应用

鉴于叶片检测系统对运动控制系统高精度的要求,分析叶片检测系统的运动控制方式。基于IMAC400控制卡研究其PID参数调整原理,设计fuzzy logic的PID自整定算法,比较传统PID与模糊自整定PID的控制性能。实验结果表明:在抛物线响应中,常规PID控制的最大跟随误差为-8.602 9,而模糊自整定PID控制最大跟随误差为-8.492 2。模糊自整定PID技术对运动控制系统的稳定性及精确度均有很大的提升。     

基于模糊自适应PID的智能车控制与仿真

由于智能车的行驶是时变非线性系统,传统的PID算法无法很好地满足需求,改进的模糊自适应的PID算法采用高效的PID算法和模糊自整定控制相结合进行自动调节,可以让智能车系统克服传统PID算法无法实时调节参数的缺点,提高智能车在速度控制上的效率和鲁棒性。利用MATLAB中的Simulink仿真模块,设计搭建模糊控制器,并应用模糊规则进行仿真,分别给与负载电机转速扰动和电磁转矩的阶跃扰动,利用传统PID和改进后的模糊自适应PID控制对比测试电机控制系统的阶跃响应性能。实验表明,该系统不仅实现了智能车速度的实时调控和优化,而且与传统的PID控制算法相比较,具有更稳定的动态响应、鲁棒性与精确度。     

自动加药系统中模糊自整定PID控制方法的研究

提出利用模糊自整定PID控制器实现自动加药的方法,将控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制实现了PID控制器参数在线自调整,完善了传统PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.并把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和Simulink结合起来,方便实现了自整定模糊PID控制系统的计算机仿真.仿真结果表明模糊自整定PID对被控系统的适应性强,鲁棒性好,超调小,反应时间快,能很好地适应现实生产过程中的控制要求.     

参数自整定模糊PID时间程序温度控制系统

温度控制系统特别是时间程序的温度控制系统具有非线性、强耦合、时滞、时变等特点，单独采用常规的PID或模糊控制均难以兼顾高精度和快速性的双重要求。为此设计了一个参数自整定模糊PID温度控制系统，通过模糊控制技术在线实时整定PID的参数以达到优良的温度控制效果。此温度控制系统已用于工业控制，结果表明：系统控制精度高、响应快，较好的解决了时间程序温度控制中的大滞后、非线性、时变、模型确定困难等问题。     

基于遗传模糊免疫算法的PID参数整定优化研究

针对工业过程中的PID参数整定较难的问题,在分析模糊免疫算法的基础上,提出了一种遗传模糊免疫算法,用于在线整定PID参数。该算法用免疫反馈机理在线调整比例系数,模糊算法在线整定积分系数和微分系数。同时,该算法引用具有全局寻优特性的遗传算法优化免疫参数,克服了免疫参数选取不当而导致系统超调量较大、响应速度过慢的问题。针对工业过程中的无时滞过程、一阶惯性加时滞过程、二阶惯性加时滞过程、高阶系统过程,将该算法用于PID参数整定优化,并与模糊免疫算法、免疫PID算法、常规PID算法整定结果进行对比分析。仿真实验结果表明,遗传模糊免疫算法整定出的PID参数具有超调量小、调节时间短、抗干扰性强、鲁棒性强等优点,取得了较好的控制效果。     

基于改进模糊PID的轮式机器人速度控制器设计

针对轮式机器人在行走过程中存在速度平衡超调较大与调节时间较长、速度平衡效果较差的问题,采用Matlab/Simulink与Carsim仿真软件建立轮式机器人四轮差速运动模型,对于无刷直流电机(BLDCM)系统,在原有模糊PID的基础上,结合抗积分饱和算法与变速积分算法,提出一种改进模糊PID控制的调速方法。仿真结果表明,通过抗积分饱和与变速积分算法改进后的模糊PID控制器与传统模糊PID控制器相比,在机器人速度平衡控制过程中,超调降低30%,调节时间降低33%,具有速度响应时间短、速度响应曲线波动小的优点。搭建了轮式机器人实验验证平台,实验结果表明,改进后的模糊PID控制调速方法的速度响应快,满足轮式机器人速度控制需求。所提设计可为轮式机器人速度稳定系统调试提供理论指导,并可应用于以速度调控为主导的控制系统。     

带修正因子模糊PID控制的PMSM交流伺服系统

为了克服永磁同步电机(PM SM)伺服系统的非线性和不确定性因素的影响,提高伺服系统的控制精度和性能特性,提出了带修正因子的模糊比例、积分和微分(PID)控制。它是集PID控制和模糊控制的优点于一体的控制系统,根据转速偏差来决定速度控制器采用模糊控制算法还是PID控制算法,并且根据控制系统的转速偏差和速度误差率,利用修正因子对模糊控制器的参数进行在线修改。仿真结果表明:带修正因子的模糊-PID控制优化了系统的动静态特性,满足系统的高性能要求,验证了该控制策略的优越性和可靠性。     

基于H∞反馈控制的网络拥塞流速控制器设计

摘要：为了解决网络在现代高速通信网络拥塞控制问题,本文采用频域设计方法,将不确定时滞系统转化为带有未建模动态边界的多不确定系统;根据鲁棒镇定及系统性能指标要求,将流量控制的网络拥塞控制设计问题转化为共同的工程混合敏感的应用问题,然后分析设计出了理想的H∞控制器。该文证明,采用频域设计方法的拥塞控制的H∞反馈控制器,可以实现防止拥挤和提高网络应用效率的目标。实例已表明,该方法简单易用。     

基于单神经元神经网络的无刷直流电机控制系统仿真

无刷直流电机是一种多变量、非线性、参数时变以及强耦合的复杂系统,利用传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)算法控制无刷直流电机存在参数调整困难、自适应能力差、控制精度低以及抗干扰能力弱等问题.为实现无刷直流电机的高精度控制,在转速环中引入了基于单神经元神经网络PID控制算法,研究了无刷直流电机的数学模型及运行特性,提出了单神经元神经网络PID算法,最后比较分析了在电机双闭环控制系统中转速环采用不同控制算法下的转速阶跃函数响应,以及三相电流、反电动势和电磁转矩的运行状态.结果表明:单神经元神经网络PID算法控制下的无刷直流电机其转速的阶跃函数响应具有更快的上升时间、更小的超调量以及更加稳定的运行状态.     

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.     

参数自调节模糊PID控制在胎面联动线直流调速系统的应用研究

在胎面联动线中,应用模糊智能控制与常规PID控制相结合的方法,通过对基于参数自调节模糊PID控制的双闭环直流调速系统进行模拟仿真,证明了其响应速度相对于常规PID控制系统有明显的改善,并克服了常规PID控制自适应、自调节能力差的缺点。     

基于模糊模型的预测PID控制器的参数整定

提出一种基于模糊模型的预测PID控制器（PPID）的参数整定方法，PPID采用广义预测控制的控制策略，控制算法简单，容易在单片机、PLC和仪表上实现，且有比普通的PID更优良的性能，参数整定分两阶段进行，首先基于初始模型对PPID离线进行整定，然后在系统运行后利用对象的输入输出数据对模糊模型和PPIDR的参数再次进行离线整定，整定算法均采用批处理方式的梯度下降法。     

基于改进鸡群算法的PID参数整定

PID参数整定一直是控制工程研究的热点,利用传统的方法整定参数得到的系统性能往往较差,为解决PID参数整定问题,提高系统性能,提出一种基于改进鸡群算法(CSO)的PID参数整定方法。改进鸡群算法的目的是提高鸡群算法的收敛速度与精度,增强算法跳出局部最优的能力,4个标准测试函数的测试结果验证了改进的有效性。利用改进鸡群算法对4类典型工业过程的PID参数进行整定,以时间乘绝对误差积分函数(ITAE)为优化目标,Matlab仿真结果表明：通过改进鸡群算法整定PID参数得到的系统性能比传统的Z-N参数整定法以及Matlab遗传算法(GA)工具箱参数整定得到的系统性能有很大的提高。