模糊免疫参数自整定PID控制系统设计及仿真

为了提高模糊PID控制器的控制性能,将模糊参数自整定与免疫进化算法相结合,设计了一种模糊免疫参数自整定PID控制系统。该控制系统首先利用模糊规则,在线调整控制系统的kp,ki,kd,利用免疫机理修正非线性函数f,然后利用免疫修正环节进一步调整PID控制系统的参数。数字仿真结果表明,新的模糊免疫参数自整定PID控制系统具有稳定性好、响应速度快等特点,具有很高的应用价值。     

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.     

线性时滞系统的PID控制器稳定参数集算法

针对线性时滞系统提出了一种确定PID控制器稳定参数集算法.通过计算比例增益kp的稳定范围,遍历该范围内的每个kp值,确定微分增益kd和积分增益ki在二维平面内的稳定域,得到了完整的PID控制器稳定参数集.该方法为时滞系统的PID控制器设计和调节提供了基础.     

基于模糊PID自适应控制MW级风力发电机偏航控制系统设计

采用模糊PID自适应偏航控制算法实现偏航系统自动跟踪风向变化调整风轮位置.输入量为风向和风向变化趋势,输出量为kp、ki和kd,完成一种模糊自适应控制器设计,采用Matlab 7.0仿真,给出了仿真结果,使风机跟随风向的变化而变化,提高风能利用率,避免了执行机构频繁的动作,优化机组性能,验证了偏航控制算法的有效性.     

最优Fuzzy-GA PID控制器及其应用

提出了一种基于模糊推理与遗传算法的最优PID控制器的设计方法 .该控制器由离线和在线 2部分组成 .在离线部分 ,以系统响应的超调量、上升时间及调整时间为性能指标 ,利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数K p ,T i 及T d ,作为在线部分调节的初始值 ;在在线部分 ,采用一个专用的PID参数优化程序 ,以离线部分获得的K p ,T i 及T d 为基础 ,根据系统当前的误差e和误差变化率 e ,通过模糊推理在线调整系统瞬态响应的PID参数 ,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能 .计算机仿真结果表明 ,与传统的PID控制器相比 ,这种最优PID控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能 ,可用于控制不同的对象和过程     

基于蚁群优化的ESP控制算法仿真

为了加快ESP系统的响应时间,提高车辆的稳定性,采用模糊控制理论对车辆ESP系统进行反馈控制.建立了八自由度四轮整车模型与Gim轮胎模型,并在具有较好的灵活性、鲁棒性的模糊PID控制器的基础上引入了蚁群算法,设计了基于蚁群优化的模糊PID控制系统的结构与计算方法,从而达到对参数kp,ki,kd的优化设计,同时利用Sim...     

基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究

针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络（FNN, Fuzzy Neural Network）的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力,利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数KP, KI和KD,从而达到理想的控制性能。将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明：基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器。     

开关磁阻电动机模糊PID控制器的设计

针对开关磁阻电动机调速系统采用模糊PID算法 ,设计其速度环调节器及电流环调节器 ,着重研究介绍转速环PI调节器比例常数kp 和积分常数ki、修正算法以及电流环PID调节器调节方法 ,给出了PID参数在线调整的实现过程 ,并对 3kW 6 /4极的开关磁阻电动机进行了仿真实验 ,给出了实验结果 ,表明该控制方法具有很好的动、静态品质     

开关磁阻电动机模糊PID控制器的设计

针对开关磁阻电动机调速系统采用模糊PID算法,设计其速度环调节器及电流环调节器,着重研究介绍转速环PI调节器比例常数kp和积分常数ki、修正算法以及电流环PID调节器调节方法,给出了PID参数在线调整的实现过程,并对3kW6／4极的开关磁阻电动机进行了仿真试验,给出了实验结果,表明该控制方法具有很好的动、静态品质。     

超声换能器恒振幅控制策略研究

为了解决超声换能器在变负载情况下振幅不稳定而影响超声焊接质量的问题,在单神经元比例积分微分(PID)控制器的基础上,提出了改进型单神经元模糊自适应PID恒振幅控制算法.该算法以电流的偏差和偏差率为输入制定模糊控制规则,通过在线调整PID控制器3个参数的学习率ηp、ηi和ηd,进而自适应地调整PID控制器的3个系数kp、...     

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。     

模糊PID控制在水位控制中的应用与仿真

水位控制系统具有非线性、非最小相位、时滞和强耦合,难以建立精确的数学模型。本文在分析常规PID控制器局限性的基础上,运用模糊逻辑,借鉴三冲量控制方法,将模糊规则整定PID参数的控制方法引入锅炉水位控制中,设计出一种模糊PID控制器,对PID三个参数在线整定。仿真研究和在实验室的实际应用表明,模糊PID控制器特性比常规PID控制器更优良,能有效地改善控制效果。     

基于GA的CMAC与PID控制器的设计与仿真

将遗传算法(GA)、比例-积分-微分(PID)控制器和小脑模型控制器(CMAC)神经网络的优点结合起来，设计了一种新的CMAC与PID并行控制器，并用改进的遗传算法对该控制器的五个参数进行寻优，很好地解决了PID控制参数调整繁琐和CMAC神经网络参数学习困难的问题.仿真结果表明，该方法具有超调量小和响应时间短的特点.     

基于改进PSO的智能车辆转向自适应PID控制

针对智能车辆转向系统的复杂,非线性和时变性,提出了基于改进粒子群算法的自适应PID控制,在该控制系统结构中,采用改进粒子群算法获得PID参数在线调整的信息,完成PID控制器参数的在线自整定,实现智能车辆转向的智能控制.实验结果表明,与常规的PID控制方法相比,该方法具有较高控制精度,较强的自适应性和鲁棒性,完全可适用于智能车辆转向系统的控制.     

时滞对象的自抗扰PID控制

提出一种适合时滞对象的自抗扰PID控制器及其整定方法。由于难以完全测得时滞对象输出变量的高阶导数,用一个二阶观测器观测系统中模型和外部干扰等未知因素,然后结合经典反馈理论,得到一个四参数的自抗扰PID控制器。由Z-N整定公式推导出其中3个控制器参数的整定公式,适当调节剩余自由参数,可以获得较好的动态性能。2个仿真实验表明:该方法能够有效改善时滞对象控制系统的动态性能,增强系统的适应性和鲁棒性。     

基于改进型蚁狮算法的PID控制器参数优化

由于被控对象往往具有高阶非线性等特点,传统PID( Proportion Integration Differentiation) 控制器参数整定方法容易使控制器出现超调、震荡、性能变差等缺陷。为此,提出运用将蚂蚁和蚁狮的移动步长进行改进的蚁狮算法对参数进行优化,通过其互动关系,选择最佳蚁狮位置确定控制器参数,并与改进前蚁狮算法及其他优化算法进行了对比。仿真结果表明,基于改进型蚁狮算法的PID 控制器具有较好的性能指标,相比于改进前蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法,该算法具有较高的系统控制精度,以及较短的响应时间等优点,且算法实现更加简单,证明了该方法对于优化PID 参数具有优越性和有效性,为PID 控制器的参数优化提供了参考。     

新型解耦控制器的设计及其应用

基于传统的解耦方法和内模控制理论,提出一种采用单位反馈结构的PID/PI解耦控制器的解析设计方法,通过适当地添加补偿项,消除控制器中可能包含的不稳定因素,使得这种新型的解耦控制策略适用于含有多时滞和右半平面零点的双输入双输出系统.该方法克服了现有数值化求解方法的局限性,可在线调节解耦控制器的控制参数,使系统达到较好的动态性能和鲁棒性能.同时,对于存在乘性不确定性的被控过程,分析了控制系统满足标称性能和鲁棒稳定性的充要条件,并由此确定出控制器参数的调节范围.将这种新型的解耦控制策略应用在四容(阶)水箱试验中,仿真验证了其优越性.     

基于改进鸡群算法的PID参数整定

PID参数整定一直是控制工程研究的热点,利用传统的方法整定参数得到的系统性能往往较差,为解决PID参数整定问题,提高系统性能,提出一种基于改进鸡群算法(CSO)的PID参数整定方法。改进鸡群算法的目的是提高鸡群算法的收敛速度与精度,增强算法跳出局部最优的能力,4个标准测试函数的测试结果验证了改进的有效性。利用改进鸡群算法对4类典型工业过程的PID参数进行整定,以时间乘绝对误差积分函数(ITAE)为优化目标,Matlab仿真结果表明：通过改进鸡群算法整定PID参数得到的系统性能比传统的Z-N参数整定法以及Matlab遗传算法(GA)工具箱参数整定得到的系统性能有很大的提高。