基于RBFNN的PID控制及其在电液位置伺服系统中的应用

针对具有参数不确定性的电液位置伺服系统的跟踪控制问题,利用径向基函数神经元的自学习、自适应特点,将其与传统的PID控制方法相结合,对电液位置伺服系统进行学习和控制.仿真研究表明,利用基于径向基函数神经网络的PID控制能使电液位置伺服系统获得令人满意的跟踪特性和快速响应特性.     

液压系统中粒子群优化神经网络权值的控制算法

针对非线性、时变等缺陷导致传统的控制器控制效果较差、不适应电液伺服系统的现象,提出了用于电液伺服控制的基于粒子群优化算法对神经网络的权值进行学习训练的PSO-NN算法。结合电液伺服系统实例分析,用MATLAB仿真得到了输入阶跃信号和正弦信号时,PSO-NN算法的输出曲线以及适应度曲线;为了展示PSO-NN算法的效果,用BP算法仿真了对应输入阶跃信号和正弦信号的输出。仿真结果表明:在电液伺服系统的控制中,PSO-NN算法性能优于BP算法,系统输出具有更好的收敛性和对输入的跟随性,从而证明PSO-NN算法对于电液伺服系统的控制是合适并有效的。     

直驱式容积控制电液伺服系统设计研究

针对普通电液伺服系统存在的弊端,设计了直驱式容积控制电液伺服系统,以交流电机伺服控制系统代替电液伺服阀,使得这一新型电液伺服系统具有体积小、可靠性高、节能等优点,适用于液压传动及要求不太高的伺服控制场合。     

直驱式容积控制电液伺服系统设计研究

针对普通电液伺服系统存在的弊端,设计了直驱式容积控制电液伺服系统,以交流电机伺服控制系统代替电液伺服阀,使得这一新型电液伺服系统具有体积小、可靠性高,节能等优点,适用于液压传动及要求不太高的伺服控制场合。     

一种电液伺服系统安全强化学习控制方法

电液伺服系统动态性能复杂多变,很难为其运动控制获得精确的动力学模型.本文以高精度电液伺服仿真模型作为研究对象,将电液伺服系统位置控制问题转化为强化学习中的状态稀疏奖励问题,使用基于强化学习的屏障函数安全控制方法进行控制器整定.相比传统控制方法,本文直接通过优化状态空间稀疏奖励与安全屏障辅助奖励实现基于数据的安全强化学习...     

基于单片机与改进PID的智能电液伺服控制系统研究

为了实现对电液伺服系统进行快速、准确以及较为平稳的控制,提出了基于单片机与改进PID的智能电液伺服控制系统。通过对电液伺服系统的主要组成进行分析,并根据液压控制理论,得出了电液伺服系统中电液伺服阀等机构的数学模型。利用MSP单片机作为主控器,以接收位移传感器采集到的实时位移值,根据该值对电液伺服阀的开度进行控制。引入PID控制器,通过神经网络算法对PID控制器进行改进,设计电液伺服控制系统的控制策略,以实现电液伺服控制系统的智能化。通过Matlab/Simulink软件对所提方法进行了仿真实验,结果显示,所提方法不仅能够较为快速、准确地对电液伺服系统进行控制,而且控制过程较为平稳,具有良好的控制效果。     

电液数字阀的单片机控制

介绍了一种基于单片机控制的电液数字阀,包括硬件及软件的设计。该数字阀控制的液压伺服系统较传统的电液阀控制的液压伺服系统更加简单、可靠。     

多变量快动态系统参考模型自适应控制研究

多输入多输出(HIHO)控制系统在工业过程控制中获得广泛应用,在电液伺服系统中用得也越来越多。如带钢冷轧机的液压压下系统,水翼船的姿态控制、电液伺服系统的模拟加截系统等。电液伺服系统含有一些难以精确确定的软参量如油液的体积弹性模数等,且系统带有一定程度的非线性和时变因素,因而难以获得精确的系统模型,显然采用自适应控制是非常合适的。电液伺服系统是一种快动态系统,HIMO电液伺服系统通常都是耦合系统,因而必须寻     

信息融合理论在消除多余力矩控制中的应用

被动式电液力伺服系统(电液负载模拟器)是典型的非线性系统,具有很大的不确定性。本文通过建立被动式电液力伺服系统的数学模型,分析了多余力矩产生的原因,设计了基于信息融合理论的最优预见控制器。通过仿真分析得出:此种控制理论可以很好地抑制多余力矩的产生,使系统具有很好的跟踪精度,说明了信息融合理论在控制电液力矩伺服系统、位置伺服系统等非线性系统中具有很好的应用价值。     

电液伺服系统的小波自适应鲁棒反演控制

针对电液伺服系统,提出了一种小波自适应鲁棒反演控制方法.用两个小波神经网络来逼近电液伺服系统中的模型未知部分、参数不确定项和虚拟控制的导数,所有小波神经网络的参数均实现在线调节.控制律和自适应律的设计保证了闭环系统一致且最终有界,从而达到对非线性电液伺服系统稳定跟踪控制的目的.鲁棒补偿器的设计进一步改进了电液伺服系统的跟踪性能.仿真结果表明,该方法能较好地满足控制精度的要求,同时系统具有较强的适应性和鲁棒性.     

基于S7-200PLC的食品杀菌温度PID控制系统设计

针对食品杀菌过程中温度较难控制的问题,采用PLC中PID控制器进行解决,介绍了PID算法及S7-200PLC中PID回路指令的使用方法.说明了PID控制器在食品杀菌温度控制系统中的程序设计的全过程,该控制方法能满足实际生产需要.     

一类基于PID控制的新型模糊控制方法

研究了一类基于模糊规则的变参数 PID控制方法 .对于模型未知对象 ,常规 PID控制器参数的调节一般要基于一些语言信息的经验知识 ,这对 PID参数的调节带来一定的困难 .模糊控制在处理语言信息方面具有一定的优势 ,因此将模糊控制和 PID控制方法相结合组成一种复合控制器的设计是可行的 .采用 TS模糊模型 ,给出了一类给予模糊规则的变参数 PID控制器的设计 .这种控制方法兼备模糊控制与 PID控制优点 ,具有广泛的应用价值     

基于小波神经网络免疫PID控制器的研究

针对PID控制器,本文介绍了一种基于小波神经网络的免疫PID控制器。由于小波变换具有较好的时频局部性．神经网络拥有较强大的非线性映射的能力、自适应、自学习等优势,将规范正交的小波函数与神经网络的基函数相结合构成小波神经网络．该网络同时具有小波和神经网络的优点,本文用小波神经网络来逼近免疫PID的函数,试验以及仿真结果表明,本文介绍的控制器性能优于其它类型免疫PID控制器。     

陀螺稳定平台控制算法比较研究

针对一款实验教学陀螺稳定平台,文章分别采用常规PID控制算法,变参数PID控制算法和变参数自调节模糊PID控制算法对速率环进行控制。仿真结果表明,系统采用变参数自调节模糊PID控制算法响应速度快,超调量小,抗干扰能力强,较常规PID和变参数PID控制算法具有更好的动、静态性能。     

多级思维进化寻优的模糊PID控制器设计

为了提高模糊PID控制器的适应性，首先对模糊PID控制器进行简化处理，简化后的PID被控参数与量化因子、比例因子和解析规则相结合，构成多参数寻优的模糊PID控制器，同时采用多级“思维进化算法“对参数进行分组分阶段交替寻优，以适应各种环境的变化。仿真结果表明，MEA—模糊PID控制系统的结构合理，解决了模糊控制中参数优化问题，取得了良好的控制效果；同时在保证控制效果的情况下，大大简化了模糊PID控制器的设计。     

基于变结构与PID联合控制策略的车身高度控制仿真

对采用油气主动悬架的车辆车身高度进行控制时,由于摩擦力的影响,采用常规ＰＩＤ等传统控制策略系统存在振荡现象。为解决这个问题,通过分析悬架位移误差的相轨迹图,对ＰＩＤ控制的积分项系数进行切换控制,从而设计出了一种变结构与ＰＩＤ联合控制策略。仿真结果表明,与传统ＰＩＤ控制策略相比,此控制策略在消除系统振荡、获得较高控制精度等方面具有较好的控制性能。     

控制系统中PID预测方法的实质研究

控制系统的滞后是难免的,滞后系统的预测理论和方法研究一直是控制工程中的重要课题.本文剖析了工业中常用的比例-积分-微分(PID)预测方法的实质,指出 PID 调节器是一个按二阶自回归模型进行控制的系统.笔者接着分析了 PID 调节器的预测误差,高于二阶的系统用 PID 方法预测时误差很大,从理论上得不到良好的控制效果.PID 只能适用于某些特定场合,文中探讨了使用方法.     

基于PLC的模糊PID控制在烟叶复烤系统中的应用

烟叶复烤过程具有时滞、不确定、非线性等特性,利用常规的比例-积分-微分控制已不能满足烟叶复烤过程的各项性能指标,采用模糊PID控制可以改善系统的性能,改进可编程控制器的PID模块功能,实现PID参数的在线调整。文中探讨了基于PLC的模糊PID控制的实现过程,利用模糊控制的模糊推理,提出一种基于PLC的模糊PID控制的解决方案。     

自适应遗传算法在PID控制参数优化中的应用

针对传统的PID控制中参数整定的难题，采用智能控制技术优化PID参数，利用神经网络进行系统辨识，建立对象模型；在此模型基础上，运用遗传算法寻优PID控制参数，采用变交叉概率和变异概率自适应遗传算法寻优得到PID控制参数，与传统的整定结果相比较，遗传算法优化效果更好，最终达到最优的控制效果．     

模糊PID无源稳定性分析

分析了非线性控制中经常使用的无源稳定性定理．介绍了模糊PID控制器的构造、实现以及与传统PID控制器的关系．将无源稳定性定理应用到传统PID控制器稳定性分析中，推导出PID控制参数的要求．最后利用模糊PID控制器与传统PID控制器的联系，进一步推算出符合稳定性要求的模糊PID控制器设计规则．给出具体实例，验证模糊PID系统稳定的参数范围．