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。     

一级倒立摆的双回路PID控制

利用牛顿-欧拉方法方法建立了一阶倒立摆的数学模型,参照固高科技的倒立摆系统参数,得到了倒立摆系统的状态空间方程及其传递函数,设计了双回路PID控制器,实现了摆杆角度和小车位移的同时稳定。最后,通过Matlab仿真验证了所提算法的有效性。     

直线一级倒立摆的PID控制方法研究

直线一级倒立摆控制系统是控制理论研究的典型实验平台之一,它具有非线性、不确定性和开环不稳定性等特点.首先对直线一级倒立摆系统进行分析,建立其数学模型;其次由系统的传递函数设计出该系统的PID控制器;然后通过MATLAB仿真软件中的M模块建立其该系统的PID控制器模型;最后通过调节合适的PID参数来控制直线一级倒立摆系统的平衡性,并通过其响应曲线来验证所提出的算法和模型的正确性.     

二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制

提出了一种逐级模糊神经网络控制法．该控制法通过采用Takagi-Sugeno型模糊神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制．模糊神经网络控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化．实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒性强。     

环形单级倒立摆系统的改进PSO-PID控制研究

为实现环形单级倒立摆的稳定性控制,设计了一种改进的基于粒子群算法的积分分离PID控制算法.首先通过拉格朗日方程推导出环形单级倒立摆系统的数学模型,然后用matlab计算发现系统不稳定,因此需要设计外部控制器加以调节.本文提出了改进粒子群算法(PSO)来整定PID控制器参数,在此基础上设计了一种改进的积分分离的PID控制器,在比例和积分项前加入连续变化的函数作为系数以防止积分饱和.最后在matlab中分别用基PSO-PID控制和基于改进积分分离的PSO-PID控制对环形单级倒立摆进行仿真.仿真结果表明,在改进积分分离的PSO-PID控制下,系统中连杆和摆杆的超调量均下降至0,调节时间分别缩短至0.8s和0.9s.这说明本文设计的控制方法能有效使环形单级倒立摆在较短的时间内达到稳定.     

采用自适应模糊PID的二阶倒立摆控制

建立一个二阶倒立摆的数学模型,将常规比例-积分-微分(PID)控制与模糊控制相结合,设计模糊PID控制器,实现PID参数的自适应模糊整定.仿真实验表明:所设计的模糊PID控制器能很好地实现二阶倒立摆的扶起平衡控制,控制效果明显好于常规PID控制器,超调量和调节时间较小,具有较好的抗干扰能力,非常适合二阶倒立摆模型的稳定控制.     

基于模糊控制器的单级平面倒立摆的实时控制

针对一个单级平面倒立摆系统,建立了相应的数学模型;进行了稳定性、能控性与能观性分析。分别设计了变量融合模糊控制策略和模糊PID复合控制策略。应用所设计的控制器对该倒立摆系统分别进行了系统仿真与实时控制实验。证明了两种模糊控制器均可以保证倒立摆系统具有良好的控制精度,特别是模糊PID复合控制器使系统具备了较强的抗外部干扰能力。     

基于LQR理论的直线单级倒立摆PID控制仿真研究

针对一级倒立摆不稳定的特性,为其建立了数学模型,并采用双PID控制策略对其进行控制.通过线性二次型最优控制(LQR)理论计算出反馈矩阵K,将K中的参数作为PID控制器的参数.计算机仿真实验结果表明,此方法可以简化PID控制器参数的选取过程,并对直线一级倒立摆系统取得了良好的控制效果.     

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.     

单级倒立摆的分数阶PI~λD~μ控制器设计

针对单级倒立摆系统的平衡控制问题,采用基于输出反馈双回路控制方案,提出了一种分数阶PDμ控制器设计方法。在建立了系统数学模型的基础上,基于闭环系统的特征多项式和系统稳定性及各种性能指标的要求,选取了合适的闭环主导极点,通过输出反馈控制器改变控制系统的极点位置来使闭环系统具有所期望的动态特性和渐进稳定,并利用微粒群(PSO)优化算法整定分数阶控制器参数。仿真结果表明:双回路分数阶PDμ控制器较整数阶PD控制器,收敛速度快,振荡小,能取得更好的控制效果。     

基于动态查询表的模糊控制策略及其应用

研究基于动态查询表的模糊控制策略及其在转臂式倒立摆中的应用.采用一种新的倒立摆系统的控制方法,将传感器检测的倒立摆的两个角度信息传送到控制器,控制器利用该信息的模糊化量按基于动态查询表的模糊控制策略进行实时计算,由得出的控制量控制力矩电机驱使摆杆运动,从而使摆臂处于动态的直立状态.采用C++语言实现了对倒立摆的控制.实验结果表明,这种控制方式能够提高系统的控制精度.     

基于倒立摆系统的模糊仿人智能控制

倒立摆系统是一个绝对不稳定的系统,具有高阶次、非线性、强耦合等特性,很多控制方法的验证都是通过对倒立摆的控制来实现的.为了实现倒立摆系统的自摆起倒立平衡控制,提出了一种模糊仿人智能控制方法,在起摆控制阶段以仿人智能控制方法为主,平衡点附近切换至模糊控制方法,实现其稳定控制.仿真结果表明,模糊仿人智能控制对于典型非线性自不稳定系统有着很好的控制能力.     

环形二级倒立摆H∞鲁棒控制器设计及仿真

研究了环形二级倒立摆的平衡控制,首先利用拉格朗日动力学方法建立了环形二级倒立摆的数学模型,分析了系统的稳定性及能控能观性;接着引入H∞回路成形鲁棒方法设计其控制器,但考虑到H∞控制器阶次过高的问题,因此采用最小信息损失方法对设计的控制器进行了降阶.通过仿真验证,证实了降阶后的H∞回路成形控制器对于环形二级倒立摆平衡控制有良好效果.     

基于粒子群优化的船舶PID自动舵的改进

受生物免疫反馈过程的启发,利用模糊逻辑的适应性,提出一种模糊免疫PID控制策略,并以此对传统的PID型航向自动舵进行改进.用一种模糊控制器来模拟免疫系统中的反馈机理,以航行的经济性为目标,采用线性递减权值策略的全局PSO算法,对控制器进行参数优化.并对比2种采用免疫PID控制器的系统组成方案,指明适用于船舶航向控制的控制系统形式.实验仿真结果表明:该控制器能很好地根据船舶动态特性的变化,自动地进行适应性免疫调节,具有跟踪速度快、航向控制超调小以及抗扰性强等优点.     

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。     

倒立摆系统的模糊控制方法

阐述了基于二级倒立摆的两种模糊控制方法，即模糊逻辑控制方法和分层模糊控制方法．模糊逻辑控制方法是将二级倒立摆系统的6个状态变量加权变化为两个参变量，再用模糊控制器实现稳定控制．而分层模糊控制是将状态变量分解为子系统，设计下层模糊控制器对其控制，上层模糊控制器负责整个系统的协调和管理，实现稳定控制．实验结果表明：分层模糊控制较模糊逻辑控制具有更好的控制效果．     

基于SimMechanics的直线二级倒立摆仿真研究

倒立摆是一个非线性、高阶次和绝对不稳定系统,广泛用于测试各种控制算法。为了对直线二级倒立摆进行建模、控制和仿真,首先讨论了倒立摆数学模型并利用MATLAB中第二代SimMechanics工具箱进行三维建模。此外,实现了两种控制算法的稳定性控制并进行对比,针对比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制,提出采用主导极点配置方法进行参数整定,而模糊控制采用了基于线性二次型(linear quadratic regulator, LQR)融合的模糊控制器设计。结果表明,两种控制方法均取得较好的控制效果,且模糊控制在快速性、超调量及抗干扰能力上都比PID控制性能优越。