DMC-PID串级控制在CVT速比控制系统中的应用

通过分析CVT速比控制系统的结构及基本控制原理,确定该系统具有时滞弱非线性特性,论述了常规PID控制算法以及单一的DMC控制算法应用于该系统的局限性.针对这一问题,设计了DMC-PID串级预测控制算法,该算法将经过PID校正的速比控制系统作为广义的控制对象,用DMC预测算法在线滚动优化控制参数,在优化过程中利用实测信息不断进行反馈校正,充分发挥DMC算法的超前预测性和强鲁棒性以及PID控制算法的抗干扰能力.台架实验结果表明,与常规的PID算法相比,该算法能有效减小速比跟踪过程中的波动,超调量由14%下降为4%,过渡时间由6 s缩短为4.5 s,提高了系统的动静态性能.     

随机非线性系统的在线修正参数预测滤波PID控制

针对一类随机NARMAX模型,分析了其可采用PID控制的约束条件.提出采用辅助模型的可克服算法病态的遗忘因子递推最小二乘算法对被控对象进行参数估计,利用动态切平面逼近的预测算法对系统输出进行预测,基于一具有预测控制性能的增量型预测滤波PID控制算法,根据可克服算法病态的直接极小化指标函数自适应控制算法和Robbins-Monro算法,给出了具有在线修正PID控制参数和加快PID控制参数收敛速度的随机NARMAX模型的自适应预测滤波PID控制算法.仿真研究表明:因给出的PID控制算法具有预测控制性能和在线修正参数性能,故系统具有较好的控制品质.     

一种开关磁阻电机调速系统的设计

介绍了单神经元自适应PID算法原理,提出了以单神经元自适应PID控制算法为核心的四相8/6极开关磁阻电机调速系统设计.以MCS80C196KC单片机作为控制器,对调速系统的硬件电路和软件部分进行了设计,实现了单神经元PID自适应控制算法在开关磁阻电机调速中的应用.实验证明,该控制算法有助于改善开关磁阻电机的调速性能.     

灰色预测模糊自调节PID控制器及其仿真

结合灰色预测、模糊自调节与传统PID控制的设计思想,提出灰色预测模糊自调节PID控制算法.该算法用系统输出误差和系统输出预测误差合成的综合误差作为PID控制器的输入,同时模糊自调节系统又能根据综合误差及其变化率来调整PID参数.仿真结果表明,与模糊自调节PID控制器相比,该控制器具有良好的动态性能和鲁棒性.     

基于QPSO的PID神经网络控制算法及其仿真

PID神经元网络控制算法具有较好的动态和稳态性能、很强的解耦能力和抗干扰能力,适用于非线性多变量耦合系统的解耦控制。在对PID神经元网络控制算法研究的基础上,提出了基于量子粒子群权值修正多变量PID神经元网络控制算法。仿真实验结果表明,该算法解耦控制效果好,具有较强的抗干扰能力。     

双重控制系统的广义预测控制

传统的双重控制方法建立在简单PID算法基础上,其性能受到一定的限制.为此,将广义预测控制算法应用于双重控制系统中,形成基于预测控制的双重控制算法.该算法继承了传统双重控制方法的控制结构和控制思想,采用主、副2个控制器进行控制.其中主控制器采用广义预测控制算法,针对快回路产生快控制作用使系统具有良好的动态特性;副控制器采用PID算法,针对慢回路产生慢控制作用以实现一定的经济指标;同时,副控制器的输出作为前馈量引入主控制器.主、副2个控制器互相协调工作,使系统既具有良好的动态特性,又符合工艺上或经济上的要求.仿真对比结果表明,该算法控制性能优良,具有较强的的抗干扰性和良好的鲁棒性,是一种较好的双重控制系统控制算法.     

基于UKF滤波模糊PID控制的太阳跟踪系统

太阳跟踪系统是一个复杂的非线性系统,为了提高太阳跟踪系统的跟踪性能和稳态精度,针对其结构参数变化大、易受到噪声和干扰影响的特点,提出了一套基于UKF滤波的模糊PID控制器.该模糊控制器是将传统的PID控制算法与模糊控制算法相结合,采用UKF滤波算法去除干扰和噪声对系统的影响.由Matlab仿真结果表明,此跟踪系统相比传统的跟踪系统具有良好的动态和稳态性能,鲁棒性增强,跟踪性能显著提高.     

恒压供水系统模糊PID控制策略研究

恒压供水系统模型为带有滞后环节的一阶惯性系统,系统参数会随着外部环境影响而变化,因此常规PID控制算法达不到很好的控制效果.针对这种情况,采用模糊PID控制算法,通过在PID算法的前端引入模糊控制算法,实时在线调节PID算法中的比例系数、积分系数和微分系数.MATLAB仿真结果表明,与常规PID控制算法相比,采用模糊PID控制算法具有响应速度快、超调量低、稳定性好的优点.     

直接极小化指标函数的自适应PID控制

基于Ljung提出的按直接使某一显式指标函数极小化的自适应控制算法,结合离散增量型PID算法和随机牛顿法,给出了两种自适应PID控制算法.在算法2的指标函数中加入控制量增量的约束项,使算法2具有柔化控制量变化、减少对系统执行机构冲击的性能.仿真表明:算法2具有加快PID算法参数收敛的性能.     

确定性多变量非线性系统的在线修正参数预测滤波PID控制

针对确定性多变量NARMAX模型,分析了其可采用PID控制的约束条件。提出一种增量型预测滤波解耦PID控制算法,基于递推参数估计算法对系统模型进行参数估计,采用逐步迭代预报算法进行预测,结合一种可克服算法病态的直接极小化指标函数的自适应控制算法和Robbins-Monro算法,给出了确定性多变量NARMAX模型的具有在线修正参数的预测滤波PID控制算法,因指标函数中含有输出的预测值,故算法具有加快PID控制参数收敛到有效值速度的性能。仿真研究表明,因为所提出的PID算法具有在线修正参数和预测控制的性能,故系统具有较好的控制品质。     

家用变频空调温度模糊控制算法研究

在家用变频空调的温度控制策略上选择模糊控制算法,并进行了设计.通过分析其缺点,给出了改进后的参数自调整模糊控制器的设计.利用Matlab软件进行仿真,结果表明,该控制方案在调节时间、控制精度等方面的性能均优于常规的模糊控制算法和PID控制算法.结合模糊控制与PID控制算法各自的优点,最终选定了参数自调整的模糊与PID调节混合控制的方案.     

基于改进粒子群算法的无刷电机模糊控制研究

为了解决在无刷直流电机控制系统中,PID调节器出现系统超调和稳定性差等问题,本文采用一种基于改进粒子群算法优化模糊控制器的速度控制算法,该算法融合粒子群算法和量子算法的优点。实验仿真结果表明:优化后的模糊控制器动态性能和静态性能都优于传统PID控制,具有很好的鲁棒性和控制精度。     

大口径天线伺服系统的建模及控制算法设计

在大口径天线伺服系统存在高频未建模动态不确定性和低频风扰动的情况下,传统的PID控制算法无法满足天线伺服系统的高指向和跟踪精度要求.针对该问题,文中设计了一种基于灵敏度函数和补灵敏度函数的、兼顾系统性能和稳定性的混合灵敏度H_infinity控制算法,并将其应用于天线伺服系统.仿真结果表明,该算法不仅能显著提高天线伺服系统的动态性能,而且具有较强的扰动抑制能力和鲁棒性.     

模糊自整定PID航向控制算法优化及其性能评判

针对PID航向控制算法初始值选择的合理性对控制器性能所起的重要作用,文章通过建立PID航向控制算法的Kp、Ki和Kd初始值计算模型,实现对模糊自整定PID航向控制算法的优化;基于智能化SIHC仿真研究平台,全面测试了优化的航向控制算法性能,并利用改进的航向跟踪及保持性能评判算法定量评判了航向控制算法的性能。测试结果表明,优化后的模糊自整定PID航向控制算法具备自动根据环境条件和船舶操纵特性确定PID初始值的能力,算法的实用性及适应性得到提升。     

均热炉温度神经网络迭代学习控制算法

针对具有不确定性的重复非线性均热炉温度控制系统,提出基于神经网络的迭代学习控制算法,该算法采用神经网络作为迭代学习控制器,以前馈方式作用于被控系统,并引入PID反馈控制器来提高系统的性能.仿真结果表明,针对过程存在的重复干扰,该算法比单纯反馈控制具有更好的控制效果.     

无人机三轴稳定云台的模糊PID控制

以无人机三轴稳定云台的内框作为研究对象,将自适应卡尔曼滤波算法与模糊PID控制算法相结合,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的模糊PID控制算法.经过Matlab仿真实验表明,相对于经典PID控制算法和模糊PID控制算法而言,该算法在无人机三轴稳定云台的控制上,不仅响应速度快、精度高,而且对控制干扰噪声和测量噪声也起到了较好的抑制作用     

基于神经网络的PID参数自整定控制及其Matlab仿真研究

将神经网络自适应PID算法与传统的PID控制算法进行比较分析,通过仿真实验,验证神经网络自适应PID控制算法在总体上优于传统的PID控制算法.该方法有利于系统控制效果的提高,并且受环境的影响较小,在一定程度上弥补了传统PID控制的不足.     

感应加热CFRP温度控制算法

为了解决在电磁感应加热碳纤维增强复合材料(carbon fiber reinforced polymer,CFRP)过程中,因系统抗干扰性弱、响应速度慢导致的CFRP成型质量差的问题,提出了一种基于改进粒子群优化的模糊PID(improved particle swarm optimization fuzzy PID,IPF-PID)控制算法,利用IPF对PID三个参数进行寻优和自调整.该算法结合PSO和Fuzzy-PID算法的优点,在避免了陷入局部最优的同时,保证控制精度和最佳的寻优性能.结果表明,该算法在增强控制器的自适应能力和减小调整时间方面效果显著.比传统的PID算法具有更小超调和稳态误差,更适用电磁感应加热CFRP温度控制系统.     

定量反馈在导弹飞行控制中的应用

研究定量反馈理论(QFT)在导弹飞行控制中的应用,结合自抗扰控制(ADRC)算法对某型号导弹的飞行控制系统进行了设计.通过仿真和鲁棒性验证,以及对PID控制算法和自抗扰控制算法的分析比较,表明设计出的控制系统具有很好的响应特性和鲁棒性.ADRC输出响应的超调小于PID控制,但快速性略差于PID控制.采用ADRC算法设计导弹纵向控制系统的高度保持回路可以得到良好的跟踪效果,其中对升降速率的跟踪几乎没有超调,显示了良好的动态性能和稳态性能.      

增量式PID控制在温控系统中的应用

温度的控制在科学实验和工业过程中极为普遍,具有典型的意义,而温控系统通常是时变的、非线性的、具有纯滞后的复杂大惯性系统,控制效果与采用的控制算法有很大的关系.针对这一问题,在温度控制实验系统中,设计了一种增量式PID控制算法实现了对温度的控制.通过实验表明,该算法的控制效果要优于传统的PID控制算法,对于工程实际应用具有较强的借鉴作用.