离子聚合物-金属复合材料模糊PID控制方法研究

文章针对离子聚合物-金属复合材料(ionic polymer metal composite,IPMC)的松弛效应,将模糊控制与PID控制相结合设计了模糊PID控制器,实现了其PID的参数自整定功能;采用Matlab/Simulink分别对模糊PID控制系统和常规PID控制系统进行仿真,仿真结果表明,模糊PID控制系统响应时间为0.2 s,远小于常规PID控制系统的1.5 s,模糊PID控制系统的最大超调量比常规PID控制系统降低了74.5%,稳态误差降低了65.6%;采用STC51单片机对模糊PID控制系统和常规PID控制系统进行了IPMC末端输出位移控制实验,结果表明模糊PID控制系统的最大超调量比常规PID控制系统降低了77%,稳态误差降低了49%。该文设计的模糊PID控制系统对IPMC末端输出位移的控制效果比常规PID控制系统有了显著改进,对IPMC材料的应用具有较为重要的促进作用。     

模糊PID控制在液位控制系统中的应用

提出一种基于模糊规则的PID控制器的设计方法.该方法以建立模糊规则和进行模糊推理来调整PID控制器的kp,ki,kd等参数,通过JX-300X集散控制系统对QXLPC-Ⅲ液位对象进行控制.实验结果表明,所设计的模糊PID控制系统比常规PID控制系统具有更优良的控制品质.     

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Smith预估器和自适应模糊PID的温控系统

针对常规温度PID控制系统由于温度惯性大、单向升温和滞后大等特性存在超调量较大、抗干扰性差等问题,提出一种新的电阻炉温度控制系统.该系统采用自适应模糊PID控制算法,在此基础上结合Smith预估补偿器,实现软切换,并采用MATLAB软件进行仿真.仿真结果表明,基于Smith预估补偿器的自适应模糊PID控制相比常规PID控制具有良好的控制性能.     

基于变论域模糊PID的汽提塔温度控制方法

针对汽提塔生产过程具有非线性、强耦合、大时滞及温度难以精确控制的问题,设计了基于变论域模糊PID的汽提塔温度控制系统.选取了基于模糊规则的伸缩因子,将变论域思想和模糊PID相结合,形成变论域模糊PID控制系统结构.分别对常规PID算法、模糊PID算法及变论域模糊PID算法的汽提塔温度控制系统的仿真曲线进行对比.仿真结果表明:变论域模糊PID控制算法有更快的响应速度、更小的超调量和更好的跟踪性能.     

基于AMESim和Matlab/Simulink联合仿真的模糊PID控制气动伺服系统研究

在AMESim中建立气动伺服阀控非对称缸的系统模型。以S函数的形式导入到Simulink中的模糊PID控制系统模型中,进行AMESim和Matlab/Simulink联合仿真研究。与无PID控制的同一系统的AMESim仿真结果进行对比分析,模糊PID控制改善气动伺服系统的响应性能。     

基于模糊PID控制的选煤厂洗选质量控制

在重介选煤过程中,重介质的密度是直接影响精煤产品灰分的工艺参数,传统的PID控制不能满足现在对产品质量控制的精度要求。选用基于模糊理论的PID控制系统后,有力地保证了精煤质量的稳定和回收率的提高。介绍了灰分模糊PID控制系统,进行了仿真实验,并对实验结果进行了简单分析。     

风机—液力偶合器模糊-PID调速控制系统研究

对风机—液力偶合器单一PID控制系统过度依赖控制模型问题,提出了基于PID控制的高稳定性和模糊控制的高鲁棒性的风机—液力偶合器模糊-PID控制.在分析大功率煤气风机与YOCQZ420调速型液力偶合器调速控制系统动态调节特性的基础上,推导并建立了调速控制系统的动态调节数学模型;应用计算机分析软件,在一定开关阈值和不同时间常数、系统总增益和延迟时间常数条件下的模糊-PID双模调速控制系统进行仿真分析.实验台实验测试结果与仿真分析结果的一致性表明,模糊-PID双模控制可有效实现大功率风机与调速型液力偶合器调速的自动控制.     

用简化模糊规则数的方法设计模糊PID控制系统

在对常规模糊控制器和PID控制器研究的基础上,提出了一种最简单的模糊PID控制系统。该系统基于T S模型,借助于线性系统理论解决非线性系统设计中的问题,用2个二维的模糊控制器或二维模糊控制器加上积分环节来替代三维模糊PID控制系统,大大简化了模糊PID控制系统的设计。仿真结果表明,这种模糊PID控制系统结构简单,规则数少,稳定性高。     

用简化模糊规则数的方法设计模糊PID控制系统

在对常规模糊控制器和PID控制器研究的基础上，提出了一种最简单的模糊PID控制系统。该系统基于T-S模型，借助于线性系统理论解决非线性系统设计中的问题，用2个二维的模糊控制器或二维模糊控制器加上积分环节来替代三维模糊PID控制系统，大大简化了模糊PID控制系统的设计。仿真结果表明，这种模糊PID控制系统结构简单，规则数少，稳定性高。     

跳汰机排料自动控制系统

运用模糊理论控制算法和可编程序控制器作执行机构,实现跳汰机的自动排料控制,详述了软、硬件设计原理。该系统具有效率高、操作灵活、运行可靠等特点。     

遗传算法模糊神经网络在列车驾驶中的应用

大城市交通问题迫切需要高效率的交通系统,这就要求在交通系统的控制中引入智能控制技术。本文介绍了模糊神经网络与遗传算法的特点, 分析了他们之间相互结合的可能性,并提出了基于遗传算法的模糊神经网络控制算法。该算法使模糊神经网络和遗传算法的优点很好地结合起来。本文还介绍了列车自动驾驶系统的概况,并将新算法用于此系统中。     

基于伺服比例控制的跳汰排料系统研究

以跳汰机排料系统为研究对象,介绍了跳汰排料的工艺,提出了采用伺服比例阀控制跳汰机排料系统,通过对伺服比例控制系统的建模与仿真,证明该控制方案具有较好的响应能力与控制精度。     

基于特殊二进制编码的自学习模糊遗传算法

为了提高自适应遗传算法(AGA:Adaptive Genetic Algorithm)的鲁棒性,并使之更有效地求解属于NP难类型的组合优化问题,提出了一种自学习模糊自适应遗传算法.该混合算法利用一个特殊二进编码标准GA在线学习AGA运行特性;通过强化学习方式自动设计和调整模糊知识系统,基于GA的自学习模糊技术可以获取AGA所需的优化模糊系统.仿真试验演示了采用所提出自动化方式设计的动态参数AGA系统及其自学习结果.试验结果表明,该算法可以用于解决类似于旅行商问题的组合优化问题.     

智能火力/飞行综合控制系统研究

本文设计了基于遗传算法和模糊逻辑控制的智能火力/飞行综合控制系统(IFFC),设计了采用论域自调整的模糊控制器,给出了控制器输入输出的隶属函数,设计了相应的规则库.并在此基础上进一步利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计,给出了遗传算法各个参数的选择原则.仿真结果表明,基于遗传算法和模糊逻辑的智能火力/飞行综合控制系统具有良好的控制效果,在综合火力/飞行控制系统的设计中颇有应用潜力和前景.     

一种基于GA的模糊神经网络控制器设计及应用

结合模糊控制、神经网络、遗传算法三种方法的优点 ,提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器 ,并分析了其网络结构和离线学习的方法 遗传算法基于全局优化策略 ,避免了反向传播学习算法易陷入局部最优的缺陷 仿真实验和在汽车防抱死制动系统中的应用表明这种控制方案是有效的 ,可行的     

基于遗传算法的煤矿凿岩机器人模糊控制

为了提高机械臂的定位精度,针对电液比例位置控制存在的实变、非线性、不确定等特点,提出了基于模糊控制的控制策略,采用遗传算法(GA)对模糊规则进行优化,并将优化后的控制器应用于钻臂控制系统.仿真结果表明:与传统PID控制器相比,优化后的控制器极大地改善了控制系统,使系统输出超调明显减小,实现钻臂的精确定位.     

一种改进细菌觅食算法的模糊控制规则库设计

模糊控制规则库的建立决定了模糊控制系统的性能,而在能源生产、机器人控制等领域中对控制精度要求越来越高,使得常规的模糊控制规则库建立方法有时不再适用。为此,提出一种新型的基于集群智能算法的改进细菌觅食算法IBFO(improved bacterial foraging optimization)来改进规则库的建立过程,剖析了依据人工经验归纳来制定模糊规则库的不完善性,描述了对改进型的模糊控制系统的构建步骤,优化了改进型TSK(takagi-suegeno-kang)模糊系统C-ATSKFS(constant-ameliorative TSK fuzzy system)规则库的高斯隶属函数参数。通过与现有的规则库建立方法相比对,可知改进算法能有效地提高模糊控制系统的识别精度。MATLAB仿真结果表明:提出的新型细菌觅食算法对模糊控制规则库的建立具有较高的实用价值。     

基于遗传算法的主动油气悬架分层控制

根据主动油气悬架系统执行机构的动态特性,采用分层控制策略设计了有限带宽主动油气悬架系统上、下层控制器.基于遗传算法(GA)对模糊PID上层控制器的参数进行了优化设计,通过在线评价车辆动力学指标,决定是否启动GA在初期最优可行域附近优化当前上层控制器参数,以保证车辆在行驶路况或自身参数变化等情况下仍获得较好的控制效果.将搭建的主动油气悬架系统控制模块施加于整车多体系统动力学模型进行联合仿真计算,结果表明,所设计的主动油气悬架系统可显著改善车辆行驶平顺性,并且具有较强的鲁棒性和自适应能力.     

同步推送系统模糊控制的在线学习

为了解决气冲造型线普遍存在的推送系统推送和缓冲严重不同步的问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的模糊控制策略（GASAF）,用这种算法对模糊规则进行优化时,不仅速度快,还可避免算法的早熟收敛,根据实际运行系统参数时变的特点,用自行设计的“判别器”对将要进入模糊推理机的模糊规则进行在线学习和测试,以保证用于实时控制的规则的优良性,现场试运行结果表明,这种控制器可使推送系统的位置跟踪精度达到0．2％,具有很好的通用性和广阔的应用前景。