基于BP神经网络的船舶航向智能PID控制研究

针对船舶航向控制非线性的特性,以船舶航向运动一阶KT模型为研究对象,设计了基于BP神经网络的自整定PID算法航向控制器。将传统PID与BP神经网络结合,对被控对象由BP神经网络进行辨识,给出PID控制参数,由PID控制算法进行控制并优化收敛速度。根据真实渡轮船舶特征参数,利用MATLAB/Simulink仿真软件建立船舶航向运动控制系统模型。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制系统超调小、鲁棒性好,可长时间稳定工作,几乎无稳态误差,控制算法的实用性以及动态控制系统的优越性得到验证。     

船舶航向鲁棒PID自动舵设计

以Ｎｏｍｏｔｏ方程作为船舶运动控制系统的模型,给出了船舶航向ＰＩＤ型自动舵的传统设计方法,在考虑到船舶运动模型参数不确定性和外界干扰的不确定性的基础上,建立了含有不确定性项的船舶航向误差控制系统的状态方程,并利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ display structure     

船舶航向非线性迭代滑模变结构PID控制

针对一类不确定非线性受扰动系统,提出非线性迭代滑模变结构PID控制方法.通过对系统输出迭代设计非线性滑模函数,并引入传统PID控制,综合了滑模变结构控制与PID控制的鲁棒性强的特点,避免了传统PID控制积分引起的超调以及变结构控制的抖振问题.设计了船舶航向控制器.仿真结果表明,非线性迭代滑模变结构PID控制下的系统阶跃响应超调明显减小,定常干扰下的静态误差得到消除,稳定时间明显缩短并可通过设计参数调节,表明控制算法具有强鲁棒性.     

混合系统PID控制及稳定性分析

由于被控对象为常见的二阶线性连续系统,而计算机通常只对离散信号进行处理,所以控制器采用离散的PID控制器,并在连续模块与离散模块之间采用零阶保时器,从而构成一个混合反馈控制系统.由于Z变换使得时域与频域系统形成一一对应的关系,故在分析过程中把整个闭环系统都化成统一的Z变换形式,并给出此系统的开环与闭环传递函数计算公式,从而推导出开环传递函数的幅值裕度和相角裕度.应用线性矩阵不等式(LMI)方法,先设定一个线性不等式区域,形成LMI区域的特征函数来分析整个闭环系统的稳定性,通过构造一个矩阵不等式并求解出一个正定对称矩阵,使得闭环系统Z变换后的特征值都在单位圆内部,从而所得到的闭环系统具有稳定性及较强的鲁棒性.     

对微机数字PID控制的思考

论述数字PID控制算法在单片机中的应用，主要是对PID算法加以改进，以适应各种应用环境，其中包括快速控制、对饱和作用的抑制和干扰的抑制．     

神经网络PID控制

以工业ＰＩＤ控制中控制器参数调整困难为背景，在分析神经网络特性的基础上，提出神经网络控制方法，设计了具有自适应性的神经网络ＰＩＤ控制器，在描述了神经网络的学习机理的基础上，给出了控制器控制算法。通过２个实例验证了神经网络在线控制的可行性。     

球杆系统的内模PID控制

本文针对开环不稳定球杆系统,提出了一种内模PID控制器设计方法.首先通过机理分析建立了系统的数学模型,并利用一阶环节逼近模型中的积分环节,然后在此基础上根据内模控制(internal model control,IMC)原理设计了系统控制器,并推导出了相应的内模PID控制器,与常规PID控制器相比,该控制器仅有一个可调参数,且系统具有整定方便、鲁棒性强的优点.仿真和实验结果表明,内模PID控制器能使小球快速地稳定在目标位置,具有良好的稳定性和鲁棒性.     

PID控制与智能控制的融合

本文主要研究了与PID控制有关的多种智能控制方法,包括模糊PID控制、基于神经网络的PID控制、专家PID控制、基于遗传算法的PID控制。经过比较后认为PID控制结构简单、稳定性好、可靠性高,但在控制非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程时,效果不是太好。而基于PID控制的智能控制则解决了那些传统方法难以解决的控制对象的参数大范围变化的问题。     

船舶航向控制仿真器的研制

介绍了船舶航向控制仿真器的作用和功能特点,简述了船舶航向控制仿真器的基本原理及PLC实现的基本方法。该船舶航向控制仿真器能够满足IMO和国家海事局规定的驾驶员和值班水手培训任务的需要,提高远洋船舶驾驶员的船舶操纵能力。     

模糊PID控制的研究

本文基于传统PID控制器原理与模糊控制系统理论,利用数学手段进行了传统PID控制器与模糊控制器的比较研究,揭示了模糊控制器的非线性本质及其同传统PID控制器的联系,对模糊PID控制器的设计具有一定的指导意义。     

船舶航向非线性系统自适应模糊补偿控制

摘要： 研究了船舶直航和谐波航向控制问题.基于Lyapunov稳定性理论,将自适应模糊补偿技术应用到船舶航向非线性响应模型中,利用万能逼近定理构造模糊系统逼近系统中的未知非线性,提出了一种基于自适应模糊补偿且带有物理约束二阶滤波器的鲁棒跟踪控制器.运动响应模型考虑了建模误差和外界干扰,模糊系统能有效地逼近非线性系统,控制器能够准确地跟踪预设航向和转首角速度.舵角控制结合舵机伺服系统模型,操舵情况符合物理现实. 数值仿真在相同控制参数下与传统比例 微分(PD)控制作比较,结果验证了自适应模糊控制器的有效性和优越性.     

广义预测PID控制算法

本文根据广义预测控制(Generalized Predictive Control,简写GPC)与PID控制控制律结构的相似性,通过对广义预测控制性能指标函数中控制加权序列Qj(z-1)的配置给定,导出了具有PID算法结构的广义预测控制律。从而借助广义预测控制算法参数的递推关系链,自动优化整定PID调节参数,并实施广义预测PID控制。     

风力发电机组最佳功率追踪自适应模糊PID控制

针对变速恒频风力发电系统,以额定风速以下风能的最大利用率为目标,设计了基于自适应模糊PID控制的风能最佳利用追踪控制器.该控制器对叶尖速比进行控制,运行时根据实际输出的叶尖速比与其最优值间的误差及误差变化率在线实时调整PID参数,实现自整定,达到风能利用系数最佳的功率追踪目标.通过仿真对几种控制方法进行对比分析,结果表明,自适应模糊PID控制能够将风能利用系数和叶尖速比均控制在最优值附近,系统的稳态性能和动态性能都较好,控制效果优于PID控制和模糊控制.     

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．     

采用自适应模糊PID的二阶倒立摆控制

建立一个二阶倒立摆的数学模型,将常规比例-积分-微分(PID)控制与模糊控制相结合,设计模糊PID控制器,实现PID参数的自适应模糊整定.仿真实验表明:所设计的模糊PID控制器能很好地实现二阶倒立摆的扶起平衡控制,控制效果明显好于常规PID控制器,超调量和调节时间较小,具有较好的抗干扰能力,非常适合二阶倒立摆模型的稳定控制.     

双回路控制系统PI/PID控制器的解析设计

针对化工双输入输出时滞过程,基于常用的双回路控制结构提出一种解析地设计PI/PID控制器的方法.根据鲁棒控制H2最优性能指标,提出实际期望实现的系统传函矩阵中的对角元.考虑到两个闭环之间的耦合作用,引入动态解调因子设计最优双回路控制器,采用数学有理逼近的方法得到其实际可执行的PI/PID形式.分析了控制系统保证鲁棒稳定性的充要条件,给出基于谱半径的稳定判据.通过仿真实例验证了文中方法相对于近期发展的数值化设计方法的优越性.     

模糊控制与PID控制的比较

本文采用模糊控制,其控制对象为一个大延迟、大滞后的非线性对象,通过与PID控制的对比作了仿真曲线,从而得出在复杂对象的控制中,模糊控制是有效的。     

甲醛反应器温度的自适应PID控制

在Cohe-Coon整定公式的基础上,提出了一种参数自适应PID控制算法。首先辨识对象的动态特性,然后在线调整PID控制参数。对甲醛反应器温度的控制结果表明,明显改善了控制性能。     

温度控制系统的无超调模糊-PID控制器设计

提出一种针对典型温度控制系统的模糊-PID控制策略,使得系统在无超调的情况下获得最短的调节时间,以节省设备投资.对传统模糊控制方法与PID参数整定进行了改进,仿真结果表明控制器设计方法简单实用,并有良好的控制效果.     

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.