典型模糊PID控制器的插值算法及参数优化

推导出了输入采用正规模糊集、三角形、全交迭的隶属度函数;推理输出采用PID形式的典型模糊PID控制器的插值解析表达式,揭示了其本质特征,为实际应用提供了一种快速精确的控制算法。基于该插值解析表达式,研究了利用遗传算法对这一类模糊控制器进行参数优化的方法。最后通过仿真实例验证了本文方法的有效性。     

模糊免疫PID控制在电阻加热炉温度控制系统中的应用

结合免疫反馈的调节机理,基于模糊控制理论,设计了一种模糊免疫PID控制器,并对某8kW电阻加热炉温度控制系统进行了动态仿真,仿真结果表明模糊免疫PID具有很强的鲁棒性。     

船用锅炉水位模糊免疫自适应PID控制器及仿真

在常规PID控制器的基础上,结合生物免疫反馈机理,引入免疫PID控制算法,进而基于模糊控制理论,设计出一种模糊免疫自适应PID控制器.其中,用模糊免疫反馈P控制器在线整定PID控制器的比例增益,用模糊控制器调整PID控制器的积分时间常数和微分时间常数.并将此控制器应用到船用锅炉水位控制系统中.仿真结果表明,控制器具有很好的快速响应特性和较高的鲁棒性.     

一种自适应免疫遗传算法及其在系统辨识和参数优化中的应用

基于遗传算法与免疫系统的机理,提出了一种自适应免疫遗传算法(AIGA).该算法定义了选择、扩展与突变等操作,通过对选择比例、扩展半径、突变半径的约束和参数的自适应调节,提高了算法的全局与局部搜索能力.同时,将AIGA用于系统辨识以及PID参数的优化中,进行了仿真实验,取得了较好的结果,证明了该方法的有效性.     

一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器

常规的PID控制器参数整定方法需要被控对象的精确数学模型,且整定出的参数不能进行在线调整.而模糊控制和神经网络均不依赖被控对象的数学模型,且具有较强的自适应和自学习能力;遗传算法则是一种新型的全局优化方法.鉴于此,提出将模糊控制、神经网络和遗传算法引入PID控制器的设计过程.首先,运用遗传算法优化隶属度函数的中心值和宽度,并借助模糊逻辑控制确定遗传算法中的交叉概率和变异概率.然后,再运用BP算法优化模糊神经网络的连接权系数.仿真结果表明,该方法提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性.     

基于LabVIEW电机控制实验系统的软件设计及实现

基于LabVIEW开发平台,分别采用PID控制算法和模糊控制算法实现对电机的控制.该系统具有良好的人机交互界面,能实时显示电机负载线位移变化曲线及存储、打印电机运动曲线图,并且各项控制参数方便可调,使电气控制专业的实验教学更形象、直观.     

基于递归神经网络的多变量系统预测控制

针对线性PID控制器系数难以整定的问题，构造了一种用神经网络实现的非线性PID控制器．多个具有相同结构的非线性PID控制器并联，对多变量系统实现解耦控制器．结合预测控制的思想，提出两种控制方案．第一种是在递归多步预测的基础上，在广义最小方差目标函数下实现控制，第二种利用多步预测目标函数在线修正解耦控制器的权值．仿真实验表明这两种方法的有效性．     

基于MCS-96单片机系统的双通道高速数字调节器设计

介绍一种数字调节器，该数字调节仪采用MCS-96单片机为CPU的STD总线工控机作为主控单元，具有双通道PID调节功能，两套调节器可在线相互热备。数字调节器具有手动与自动无扰切换、预置参数、在线观查参数、实时检测超差、超限、光电隔离、PID参数数字设定、故障报警、数字显示输出值、并具有数字滤波等功能。经过长期实际应用证明，该调节器性能可靠，操作简便，调节快速。并且性价比高，应用领域广泛，具有推广价值。     

脉冲MIG/MAG焊机控制系统优化

研究了自行开发设计的微机控制的脉冲MIG/MAG焊电源控制系统和PID控制算法选择及系统控制软件的优化策略.针对脉冲MIG/MAG焊接过程中PI控制和焊接参数实时显示的矛盾,在研究分析了PID控制算法的基础上,为实现在焊接过程中实时采样控制和显示焊接参数,着重分析了串行显示芯片MAX7219的工作时序,研究改进了MAX7219的数据和命令格式的传输方式,以及在防止系统振荡的基础上对PID控制算法优化的方法.试验结果表明,优化后程序执行效率高,响应速度快,控制精度高,实现了稳定的脉冲MIG/MAG焊接过程.     

SVC与发电机励磁的非线性PID协调控制策略

针对电力系统的强非线性和不确定性,应用非线性控制理论,基于非线性跟踪微分器及PID校正思想,设计了一种用于静止无功补偿器(SVC)与发电机励磁的非线性PID协调控制策略.该控制策略具有不依赖于被控系统知识的特点,对系统工作点和网络结构的变化具有良好的鲁棒性,且结构简单,易于实现.利用Matlab/S-function 仿真表明,SVC与发电机励磁的非线性PID控制策略能有效地提高电力系统暂态稳定性.