遗传算法在PID自整定控制中的应用

提出了一种基于遗传算法和单神经元的自整定PID控制器的设计方法，该控制器首先利用遗传算法对PID的3个参数作离线优化，搜索到一组准最优的PID参数，作为PID控制器参数的初始值，然后利用改进后的单神经元梯度下降法在线调节PID参数，以使系统获得最优的动态性能和稳态性能．仿真结果表明：与传统PID控制算法比较，该控制方法响应速度快，具有更好的控制效果．     

PID控制器的粒子群多目标优化设计

提出一种基于粒子群优化算法的PID控制器设计方法,该方法定义一个包含系统超调量、上升时间和稳态误差指标项的适应度函数,根据控制系统的实际要求对各指标项进行适当加权。采用带收缩因子的粒子群算法对PID进行多目标寻优,实现了PID控制器的自动参数整定。应用该方法得到的PID控制器综合性能优于常规方法得到的PID控制器。     

模糊自适应整定PID控制及其仿真

将模糊控制器与PID控制器结合在一起，利用模糊控制推理方法实现对PID参数的在线自整定，进行MATLAB／SIMULINK仿真，仿真结果表明，该控制器明显地改善了控制系统的动态性能，易于实现，便于工程应用。     

基于改进PSO算法的四旋翼飞行器飞控系统PID参数整定

针对四旋翼飞行器飞控系统中存在PID控制器参数难以整定的问题,提出一种改进的粒子群算法,应用于PID参数的整定优化中.为了让粒子群在算法早期拥有较强的全局搜索能力,在算法后期拥有较强的局部开发能力和较快的收敛速度,该改进算法采用了一种可使惯性权重非线性下降的调整策略;同时,算法融合了遗传算子,进一步加快了收敛速度,避免算法陷入局部最优.将该算法应用于PID控制器的参数优化,以实数编码的形式直接生成与PID参数组对应的粒子群,并把控制系统的误差性能指标作为评价粒子群的适应度函数.通过与标准粒子群算法与手动调参的阶跃响应对比分析,发现改进算法其阶跃响应曲线超调量更小,调节时间更短,响应速度更快,动态性能更优.提出的改进算法能对四旋翼飞行器飞控系统中的PID参数进行较好的优化,实现更好的控制效果,使得飞行器在飞行过程中更加平稳.     

一种新型的语言模糊规则提取方法及其在交流伺服系统中的应用

本文提出了一种新型的不依赖专家经验知识建立系统控制器语言模糊规则基的方法，即仅根据系统的输入输出特性来构建系统模糊控制器的规则基，在对传统进化规划算法改进的基础上，巧妙地将其与PID控制技术相结合，即克服了PID控制器三大参数（比例，积分，微分）往往依赖一些近拟的整定方法来求取的弱点，同时又充分发挥了进化计算强大的数据挖掘功能，实现参数非线性PID控制，通过对交流伺服系统的仿真，证明了该方法具有很强的实用价值，值得进一步研究。     

改进的PID控制算法及MATLAB仿真分析

PID控制器具有可靠性高、鲁棒性好、结构简单、易于实现等优点。基于此,介绍PID控制技术的发展和研究进程,提出一种自整定参数的专家模糊PID控制算法。结果显示,此方法在调节时间、稳定性和抑制超调量方面都要优于一般的抗积分饱和控制法。     

基于模糊PID的连铸结晶器电液伺服系统研究

为提高铸机结晶器伺服系统的响应速度,减小超调量,针对常规PID控制器参数整定不良,性能欠佳问题,结合模糊控制技术,设计了一种基于模糊控制与PID控制相结合的模糊PID控制器.通过MATLAB对该系统进行仿真研究表明:该控制系统稳态精度高,动态响应速度快,超调量小,满足结晶器伺服系统的工作要求,对设计同类系统提供了参考依...     

基于PLC的芜湖大线退火炉的PID控制

分析了退火炉的工艺及PLC的硬件设置,通过对数字PID调节器原理的分析,对PID的参数进行了整定,进一步给出了PID调节器在PLC环境下的实现。     

PID控制器教学模式的研究

PID是比例、积分、微分的简称,PID控制的难点不是编程,而是控制器的参数整定.参数整定的关键是正确地理解各参数对控制系统的影响.在系统性能不能令人满意时,知道应该调节哪一个参数,该参数应该增大还是减小.由于受实验限制,再加上多媒体课件的局限,学生对PID控制的过程感觉很抽象,分析起来有一定的困难.详细分析了PID控制器的基本作用,并将MATLA/SIMULINK应用到教学中,通过对PID控制系统进行仿真,直观地展现了各参数变化对过渡过程的影响,从而得出几个重要结论.既促进了学生对PID控制的深刻理解,又提高了课堂的教学效果.     

随动系统多电机同步控制技术分析

在对随动系统的概念及其电机控制基本需求进行分析的基础上,以PID控制器为系统参数整定部分,设计了随动系统多电机同步控制方案,实现了随动系统多电机的同步控制。最后,使用simulink对设计的方案进行了仿真验证,结果表明该设计方案能够满足随动系统多电机的同步控制需要。     

用模糊控制实现PID参数自整定的研究

研究并提出了一种Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制器的设计，该控制器把Ｆｕｚｚｙ控制和ＰＩＤ控制有机地结合起来，实现对控制系统的参数自整定。仿真结果表明，这种Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制效果将明显优越于单纯ＰＩＤ控制方式。     

超小型水下机器人潜浮运动控制

主要以自行设计的水下机器人的数学模型为基础,推导出相关的仿真模型,且进行了合理的简化.在分析了系统整体运行状态后,提出了用数字PID控制器对系统进行校正的方法,并详细分析了PID参数的整定方法及其对系统性能的影响.最后采用Matlab 6.5 提供的Simulink模块对系统进行了仿真,得出了比较有参考价值的仿真结果.     

电弧喷涂自适应控制系统研究

研究建立了微机控制电弧喷涂系统模型，为实现最优控制提供了理论依据。设计了弧压反馈控制器和电流反馈控制器，增加了PC机采集喷涂过程参数并同单片机串行通讯，实现PC机在线修改PID调节器参数。采用遗传算法对PID调节器控制参数进行寻优，实现了电弧喷涂过程自适应控制，获得了满意的喷涂效果。     

基于模糊PID算法的同步发电机励磁控制器设计与仿真研究

同步发电机励磁控制器是同步发电机控制系统的核心.传统PID控制理论在同步发电机励磁控制上的应用已经非常成熟.但是,这种控制方式存在着定参数、线性控制规律、适应性差的缺点.针对这些问题,采用模糊PID的控制算法,根据输出变化量和变化率在同步发电机运行过程中实现实时调整,起到动态调整PID参数的作用,使系统的动态和静态运行性能得到改善,并使系统具有较强的适应能力,提高控制效果.     

印染工艺的智能控制

分析了染色工艺过程的PID控制算法，提出一种分段改进PID参数的控制方法，以单片机为核心构成控制系统，在允许的温度误差范围内，实现了染色工艺给定升温过程的智能控制，具有工艺参数入方便，控制效果好的特点。     

鲁棒自适应PID控制器

提出一种基于灵敏度鲁棒性指标的自适应PID控制器. 通过对控制回路正常运行操作中产生的输入和输出信号的分解和拉普拉斯变换,辨识出过程对象在重要频率范围内的频率响应特性. 在此基础上用最小二乘法从幅值和相位两方面去拟合一个二阶加纯滞后传递函数,获得过程对象模型,计算出满足灵敏度指标的PID控制器参数. PID控制器的自适应过程既不需要过程对象和控制器的任何先验知识,也不用中断控制回路的正常运行. 仿真实验表明了自适应控 制器的有效性和可行性.     

基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制

提出一种基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制算法．该算法用无局部极小的径向基函数网络对非线性系统进行在线辨识，利用多步预测误差对PID型控制器网络进行训练，从而实现PID参数的在线自适应寻优．通过对典型非线性系统的仿真研究，该控制系统具有较强的适应性和鲁棒性．