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.     

数字PID改进算法的分析与实现

数字PID控制的基本算法存在积分饱和及超调等问题．通过对算法分析，改进积分项，并用c语言编程实现，削弱了饱和、超调现象．     

基于粒子群-模糊PID的织网机主动穿线板多电机协同控制

针对织网机主动穿线板多伺服电机协同控制问题,以3台电机为被控对象,将粒子群算法与模糊PID(proportion integration differentiation)控制相结合,设计基于粒子群算法的模糊PID控制器,粒子群算法优化控制系统的初始参数,结合模糊PID完成对多伺服电机协同控制系统的动态调整。为保证系统的同步控制性能,采用偏差耦合控制策略,引入了速度补偿器调节电机间的同步误差。仿真结果表明,相较于传统PID控制和模糊PID控制,改进后的控制器响应速度快、超调量小、稳健性较好,能更好地实现多伺服电机的协同控制,提高织网机成品的品质。     

模糊自适应控制算法在水轮机调速器建模中的应用

在模糊控制器的设计中,模糊规则的提取,比例、量化因子和隶属度函数的确定都具有一定主观性;针对这种情况,提出改进的模糊自适应PID控制算法(IFPID),利用微粒群算法对经过预处理的隶属度函数进行优化.在水轮机调速器仿真实验中,与简单PID控制算法和一般模糊控制算法相比,基于改进模糊自适应PID算法的系统在响应频率扰动和负荷扰动时有着更短的调节时间和更小的超调量.     

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。     

机器人主动柔顺恒力打磨控制方法

为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳定性理论证明了所提方法的跟踪误差收敛为零.通过仿真和实验,验证了所提方法的有效性和适用性.研究结果表明：在内环控制相同情况下,与外环控制为PID控制器相比,所提出的机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法减小了打磨过程中的力跟踪误差和位置超调量,提高了机器人打磨力控制系统的控制效果和鲁棒性,实现机器人柔顺恒力控制.     

一类输入有约束线性系统的数据驱动PID控制器设计

针对一类输入受限的线性系统,提出具有适应输入约束和抗积分饱和性能的数据驱动PID控制器改进设计方法.采用虚拟参考迭代整定法,应用递归最小二乘辨识算法在线计算PID参数.当输入有约束时,计算的控制器输出超过这个限制条件可能导致性能下降甚至出现稳定性问题,同时PID算法中的积分作用也可能出现饱和现象.改进的方法基于输入-输出观测数据和输入约束信息,在PID控制环节后串联一个类似抗积分饱和的环节,适应控制器输出过大需要限定的客观要求.通过控制器结构设计和仿真,演示了改进方法的有效性.     

相继增压柴油机调速控制算法研究

为了精确控制相继增压柴油机调速过程,在GT-power与MATLAB/Simulink联合仿真环境下,基于常规PID(proportion integration differentiation)和模糊自适应PID两种控制算法分别建立了TBD234V12型相继增压柴油机调速控制模型,进行仿真和对比研究,并将标定工况下气缸压力仿真值与实验值对比,验证了模型的准确性。结果表明,相较于经典PID算法,模糊自适应PID算法响应快、超调量少,控制效果较优。     

无刷直流电机的变论域模糊自适应PID控制系统设计

为了改善无刷直流电机的调速性能,针对普通模糊PID速度控制器的缺陷,研究了基于变论域思想的自适应模糊PID控制器及其在BLDCM控制系统中的应用.在Matlab仿真平台下,建立了BLDCM的模型,构建了BLDCM的电流、转速双闭环控制系统,其中转速环采用了变论域自适应模糊PID控制器,电流环采用普通PID控制器.仿真结果表明,与常规PID控制器和普通模糊PID相比,采用变论域自适应模糊PID控制器的优势在于:转速输出无超调、响应速度快、控制精度高,具有较强的鲁棒性和自适应能力.     

双模糊免疫比例积分微分下的水力发电机组调速器研究

针对一般水力发电机组调速器不能根据系统的动态过程自动调整比例、微分、积分增益的缺点,以水轮机调速器为控制对象,提出了一种基于双模糊免疫比例积分微分(PID)控制算法.该方法在常规免疫PID算法的调节比例增益的基础上,将微分增益调节系统中的采样时刻偏差的微分作为抗原数量,建立了调节微分增益的模糊免疫系统.采用2个模糊免疫系统分别调节比例、微分增益,并通过模糊推理求解积分参数的变化量.仿真实验表明,所提算法在系统设计工况、系统参数摄动及外部干扰的情况下,能将水力发电机组的超调量降低28%,调节时间缩短5%.     

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。     

采用模糊免疫PID控制的移动机器人避障误差仿真研究

当前,移动机器人运动规划路径较长,实际运动轨迹与理论运动轨迹误差较大。对此,设计了移动机器人模糊免疫PID控制系统,并对控制系统输出误差进行仿真验证。建立移动机器人平面简图,给出机器人运动方程式,采用平面栅格来描述机器人运动规划路径。引用传统PID控制器并进行改进,设计了模糊免疫PID控制系统,给出了移动机器人PID控制输出系统在线调节流程。采用MATLAB软件对机器人输出误差进行仿真,比较PID控制和模糊免疫PID控制输出误差大小。结果显示:移动机器人采用传统PID控制系统,稳定调节时间为1.0 s,产生的最大误差为0.83 mm,系统输出误差较大;移动机器人采用模糊免疫PID控制系统,稳定调节时间为0.5 s,产生的最大误差为0.59 mm,系统输出误差较小。移动机器人采用模糊免疫PID控制系统,响应速度快,追踪误差较小,从而提高系统的稳定性。     

基于变论域模糊PI四轮机器人的仿真与研究

针对四轮全向机器人运动过程中的稳定控制问题,以ARM嵌入式微处理器STM32F405为主控制器,提出了基于变论域模糊PI的稳定控制策略,实现了在线实时调整PI控制器的参数,提高了机器人整体的控制精度和鲁棒性。分别对常规PI算法和变论域模糊PI算法的机器人底盘电机进行仿真和实验。结果表明,基于变论域模糊PI控制的四轮机器人响应速度快、抗干扰能力强,能够更好的减小超调量,提高系统的动静态特性和鲁棒性。     

基于变论域模糊PID的航空转台控制系统研究

航空转台是进行地面仿真的关键设备,其控制系统的随动性对地面仿真结果有很大影响。围绕航空转台的控制结构和算法策略,提出使用粒子群优化算法迭代寻优以保证论域最佳的变论域模糊比例积分微分(proportion integral differential,PID)控制策略。以MATLAB作为仿真环境,分析本文所提算法策略的优化效果,仿真结果表明该控制策略相较于常规PID的时间乘绝对误差积分准则(ITAE)指标有显著提升。搭建以可编程多轴运动控制卡(programmable multi-axes controller,PMAC)控制器为核心的航空转台实物测试系统进行算法验证,实验结果表明,基于变论域模糊 PID的航空转台控制系统可使航空转台的控制精度得以显著提升,超调量更小,调节时间更短,同时具备实用性,极大地提高了航空转台控制系统的随动性。     

基于变论域模糊PID的航空转台控制系统研究

航空转台是进行地面仿真的关键设备,其控制系统的随动性对地面仿真结果有很大影响。围绕航空转台的控制结构和算法策略,提出使用粒子群优化算法迭代寻优以保证论域最佳的变论域模糊比例积分微分(proportion integral differential,PID)控制策略。以MATLAB作为仿真环境,分析本文所提算法策略的优化效果,仿真结果表明该控制策略相较于常规PID的时间乘绝对误差积分准则(ITAE)指标有显著提升。搭建以可编程多轴运动控制卡(programmable multi-axes controller,PMAC)控制器为核心的航空转台实物测试系统进行算法验证,实验结果表明,基于变论域模糊 PID的航空转台控制系统可使航空转台的控制精度得以显著提升,超调量更小,调节时间更短,同时具备实用性,极大地提高了航空转台控制系统的随动性。     

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.     

基于组态王的遗传算法控制器设计

滞后大的系统在常规PID控制器的控制下存在过度调节的问题.遗传算法控制器充分利用自学习功能,对PID控制器参数进行在线修正,提高控制系统性能.基于组态王的遗传算法控制器应用于双容水箱液位控制系统,其实验结果表明,该控制器能有效地提高系统的响应速度和抑制过度超调,系统的性能得到有效提升.     

碳纤维激光石墨化炉温度控制系统的优化设计

碳纤维激光石墨化加热具有热源集中、升温迅速的特点，石墨化炉的温度控制系统主要采用传统PID控制器，存在惯性大、超调严重等缺点，并且PID控制器的3个参数(比例系数k_p、积分系数k_i和微分系数k_d)固定且主要依据经验获取。对于没有精确数学模型的PID控制系统，可以采用模糊控制对控制策略进行优化，但是模糊算法中模糊规则表的制定依旧主要源于经验所得，无法保证当前规则为最佳规则组合。针对上述问题，提出一种基于遗传算法的优化策略，对模糊规则表寻找全局最优解；借助MATLAB和Simulink环境进行编程仿真，结果表明，基于遗传算法的模糊PID控制效果在整体上优于传统PID控制和模糊PID控制，其响应时间短，控制精度高，无超调量，可用于碳纤维激光石墨化炉的温度控制系统设计。     

基于一种新的控制规则基础上的模糊自适应整定PID控制器的设计

提出一种参数自整定模糊自适应PID控制器。利用模糊逻辑控制实现了PID控制器参数在线自调整，进一步完善了PID控制器的性能，系统的响应速度加快，调节精度提高(调整时间拈从2秒缩短到0．33秒)，稳态性能改善，没有超调和振荡，具有较强的鲁棒性。并把MATLAB6．2中的Fuzzy Logic Toolbox和SIMULINK有机结合起来，方便的实现了该模糊自适应PID控制系统的计算机仿真，拓宽了Fuzzy Logic Toolbox和SIMULINK的应用范围。     

感应加热CFRP温度控制算法

为了解决在电磁感应加热碳纤维增强复合材料(carbon fiber reinforced polymer,CFRP)过程中,因系统抗干扰性弱、响应速度慢导致的CFRP成型质量差的问题,提出了一种基于改进粒子群优化的模糊PID(improved particle swarm optimization fuzzy PID,IPF-PID)控制算法,利用IPF对PID三个参数进行寻优和自调整.该算法结合PSO和Fuzzy-PID算法的优点,在避免了陷入局部最优的同时,保证控制精度和最佳的寻优性能.结果表明,该算法在增强控制器的自适应能力和减小调整时间方面效果显著.比传统的PID算法具有更小超调和稳态误差,更适用电磁感应加热CFRP温度控制系统.