多模型自适应PID解耦控制器

对于一类非线性、强耦合、离散时间系统,提出了基于多模型的多变量自适应PID解耦控制策略,取消了系统平衡点参数已知的条件.控制策略包括一个完全自适应PID解耦控制器,一个参数重赋值自适应PID解耦控制器,多个参数固定PID解耦控制器和一个切换机制.理论分析表明,通过合理地选择切换函数,自适应PID控制器保证系统BIBO稳定,参数重赋值自适应PID控制器和参数固定PID控制器改善系统性能.     

互联电力系统AGC的模糊和遗传控制算法

针对互联电力系统自动发电控制(AGC),结合模糊控制和遗传算法提出一种新型的PID智能控制器.这种控制器主要特点是选用遗传算法整定的PID参数值作为模糊自整定PID参数控制器的初值,然后再对模糊控制的相关参数用遗传算法优化,避免了参数选择的盲目性.仿真结果明显优于传统的PID控制器,同样也优于单独模糊PID控制器和由遗传算法寻优而设计的PID控制器.同时,在研究遗传算法寻优的过程中提出一种新的适应度选择方法.     

基于模糊PID的变频水泵恒压供水系统仿真

针对中央空调机组的恒压供水问题提出了一种基于模糊PID控制器在线调整PID参数的变频水泵恒压供水系统.讨论了如何确定模糊PID控制器的隶属函数和模糊规则的问题,利用MATLAB软件中的模糊控制工具箱和Simulink对系统进行了仿真实验,并对常规PID控制器和模糊PID控制器分别选取了两组不同的系统传递函数,模糊PID控制器通过输出调整量ΔKp、ΔKi、ΔKd,对PID的参数Kp、Ki、Kd进行了在线调整.仿真实验结果表明模糊PID控制器不仅能有效抑制超调现象,提高系统的响应速度和稳态性能,而且对系统结构参数变化的适应能力也更强.     

基于模糊PID算法的回转窑控制系统改造

针对某公司镍冶炼系统PID控制器依靠人工操作经验进行参数整定从而导致冶炼过程不稳定的问题,在传统增量式PID控制算法的基础上,基于模糊控制理论将回转窑控制器设计改造成一种新的变速积分模糊PID控制器,并给出了镍铁回转窑PID控制器的结构和PID参数的详细整定方法,在设计中,比例系数Kp、微分系数KD用模糊方法进行自整定,而积分参数KI采用变速积分PID算法进行调节.通过在MATLAB环境下对该模糊PID控制器进行仿真,验证了该算法是有效的.     

基于FPAA的模糊控制参数整定PID控制器的设计

针对PID控制器的增益系数难以实现最优整定的问题,本文通过分析模糊控制器的解析结构得到模糊控制器与PID控制器参数之间的解析关系,采用常规模糊控制器的正规化因子间接整定PID控制器的增益系数,避免了建立系统的精确数学模型.采用这种新型参数整定方法在FPAA开发软件AnadigmDesigner2中完成PID控制器的设计并验证其性能.仿真和实验结果表明:基于FPAA设计出的模糊PID控制器适应强、跟踪迅速、控制性能良好并且表现出很强的鲁棒性.     

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FPGA的温度模糊自适应PID控制器的设计

温度是工业生产过程中一个主要的被控参数.目前,大多采用常规PID控制器实现对温度的控制,但实际温度控制系统工况复杂、参数多变、大惯性、大滞后,常规PID控制器难以对其高精度进行控制.针对这些问题,这里提出一种基于FPGA的温度模糊自适应PID控制器设计方案,试方案将传统PID控制与现代模糊控制相结合,应用模糊推理方法实现对PID参数的自动整定.该控制器对恒温箱控制系统的控制效果明呈优于常规PID控制器.     

基于微粒群算法的PID控制器优化研究

微粒群算法是近年来提出的一种新型群体智能优化算法,它具有结构简单,收敛速度快,所需参数少等优点.为改善传统PID参数整定问题,提出了基于微粒群算法整定PID控制器参数的优化设计方法.通过对双容水箱建模并与传统整定方法进行仿真比较.仿真结果表明,采用微粒群算法来优化PID参数,可以获得综合性能良好的PID控制器参数.对控制器的设计具有一定的指导意义.     

自适应模糊PID控制器的设计及基于MATLAB的计算机仿真

将模糊控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制实现了PID控制器参数在线自调整,进一步完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.并把MATLAB中的FuzzyToolbox和SIMULINK有机结合起来,方便的实现了该自适应模糊PID控制系统的计算机仿真,拓宽了FuzzyToolbox和SIMULINK的应用范围.     

分数阶PID控制运用于励磁控制系统

针对传统的PID(proportion integration differentiation)控制器已难以满足励磁控制系统动态、静态性能以及遏制干扰能力的要求,采用比传统的PID控制器多了两个参数的分数阶PID(FOPID)控制器.该控制器调节的范围更加广泛,能够很好的适应当前励磁控制系统的需要.对其控制器与PID控制器做了对比仿真,结果表明:分数阶PID控制器具有优于传统PID控制器的性能.     

火电厂过热汽温串级PID的快速稳定优化

针对火电机组大迟延的特点,提出了一种基于鲁棒约束的串级PID(比例-积分-微分)控制器稳定域优化方法.该方法首先根据时延系统的模型得到串级PID控制器参数的稳定域,然后利用鲁棒灵敏度函数的最大值获得最优的控制器参数.通过对火电机组过热汽温串级控制系统的仿真研究,表明该方法可以快速地确定串级控制器的最优参数,为火电机组热力系统的PID控制器参数优化提供了一种简单有效的方法.     

喷涂机器人关节的PID自适应模型

针对喷涂机器人各关节传递函数的时变性,建立了一种比例积分微分(PID)控制器参数自整定模型.首先,对喷涂机器人进行动力学分析,应用数值法简化关节动力学方程,建立各关节的传递函数;在此基础上,通过试验,设计在不同位置的PID控制器,获取相应的PID参数,并应用最小二乘法建立PID参数与关节转角位置的数学模型;最终利用该模型设计了下一时刻关节的PID控制器,并进行了仿真试验.结果表明,基于该模型设计的PID控制器响应速度快,机器人的位置精度小于±0.1mm,基本可满足喷涂作业要求.     

运动控制系统的PID参数模糊自整定

讨论了模糊自适应PID控制器原理及参数的模糊调整,利用模糊推理方法实现对运动控制系统的PID参数在线自整定,并在Matlab/Simulink环境下将该控制器在运动控制中的应用进行了仿真.结果表明,参数自适应模糊PID控制能使运动控制系统达到满意的效果.     

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.     

磁悬浮系统的模糊PID控制器设计

基于GML1001磁悬浮实验装置设计了一个模糊PID控制器.该控制器利用传统的PID控制器和模糊控制器相结合形成,能根据系统偏差的大小、方向以及变化趋势等特征,依据模糊规则库做出模糊推理,能自动调整PID参数,可达到更加满意的控制效果.利用设计的模糊自适应PID控制器,对磁悬浮控制系统中钢球的悬浮位置实现了精确的控制.实验结果表明,模糊自适应PID控制器可以使磁悬浮控制系统拥有较好的稳态和动态性能.     

PID控制器参数整定复杂性的分析

针对PID控制器参数整定复杂性的问题,以典型二阶被控对象的单位负反馈系统为例,从根轨迹和频率特性的角度,详细分析了PID控制器参数变化对系统控制性能的影响,并通过PD控制且以图形的形式展示出了PD控制参数连续变化对超调量、上升时间和调节时间的影响,对于理解PID控制器参数整定的复杂性及合理选择和应用PID控制器均具有一定的参考价值.     

比例方向阀控缸响应速度影响因素实验研究

PID控制器是常用的伺服系统控制器,以其作控制器的比例方向阀控缸位置伺系统响应速度的影响因素较多,参数的选择对系统性能影响很大.为此,实验分析影响气动位置伺服PID控制器响应速度的因素,找出各影响因素参数的较好值,在此基础上用PID控制器对位置伺服进行控制.实验表明,通过正确选用参数,PID可实现快速准确响应.     

基于模糊PID控制的螺杆空压机温度控制系统

为了改善传统螺杆空压机温度控制系统中的PID控制器参数设定的准确性不高,提高控制器初始参数设置的及时性和准确性,提出一种基于模糊控制理论的并采用齐格勒·尼克尔斯第一法确定PID控制器参数的初值的方法,并运用于新的控制器中,通过运用模糊控制理论实现对PID控制器参数的修正,从而得到满足控制要求的PID控制器参数。并通过仿真实验,实现PID控制器的参数满足控制要求,验证了该控制器的可行性和有效性。     

基于BP神经网络的球杆控制算法设计

针对球杆系统定位控制问题,基于BP神经网络设计了BP神经网络控制器和BP神经网络PID参数自整定两种智能控制器.完成了两种控制器的网络结构与实现方法,并在Simulink环境中仿真.仿真结果显示出BP神经网络PID参数自整定控制器的稳定性优于BP神经网络控制器,将BP神经网络PID参数自整定控制器算法移植到GBB1004球杆系统,实现了对该系统的控制.实验结果显示,该控制器响应快,有一定的抗干扰能力,获得系统调节时间小于16s,稳态误差小于1cm.     

基于参考点的时变参数不可测对象PID控制器优化设计

针对参数时变,且含有多个目标函数的PID控制器设计,提出了一种基于参考点的时变参数不可测动态多目标优化遗传算法.该算法在常规动态多目标优化遗传算法基础上,加入了参考点及局部搜索和种群更新机制,以实现对不同环境及环境不可测情况下PID控制器参数的优化,用典型测试函数将该算法与DNSGA2-A算法进行比较,验证了算法的有效性.在PID控制器设计部分,首先建立PID控制器时变动态多目标优化模型,将多目标PID控制器设计问题转化为动态多目标优化问题;然后建立参考点,定义基于参考点占优帕累托支配关系,通过局部搜索和种群更新机制对种群进行处理,优化PID参数;最后将该方法应用于柴油机优化问题实例,将误差和方差作为优化目标,对PID控制器的3个参数进行优化,验证了方法的有效性.