自校正PID控制器的优化设计

通过对极点配置和最优化两类自校正ＰＩＤ控制器的研究,给出了自校正ＰＩＤ控制器的一般设计方法,并在此基础上研制出了优化设计仿真软件包,为适应性ＰＩＤ控制方案的研究和优化设计提供了有效的工具     

一种新的显式极点配置自校正PID前馈控制器

研制了一种新的显式极点配置自校正PID前馈控制器.与传统PID控制器不同.它考虑了对参考输入的滤波.因此.对于同时具有开环不稳和非最小相位两种复杂条件的系统.本控制器可以处理时滞大于1的情形,它能提高极点配置自校正PID控制器处理时滞的能力.计算机仿真结果证明.本控制器是可靠的.在工程方面的作用是明显的.     

串级前馈式极点配置自校正PID控制器

对传统的数字ＰＩＤ结构进行了改进，增加了对给定值的滤波作用，同时考虑了串级控制方案。使极点配置自校正技术处理复杂工况的能力有效较大的提高，仿真结果表明了的给控制器的有效性。     

基于内模原理的简单极点配置自校正预测控制器

给出了一种简单的极点配置自校正预测控制器。主要内容有：根据Ｓｍｉｔｈ预测补偿原理，设计ｄ步超前预测器根据预测信号及预置闭环极点，采用双估计器技术，构筑极点配置自校正预测控制器；仿真结果表明这种控制技术是可行的。     

隐式PID自校正控制器及其应用

针对某化工厂间歇化学反应器模型难以建立与控制的问题，本文提出一种隐式ＰＩＤ自校正控制算法。该算法克服了常规ＰＩＤ算法参数整定难且整定周期长的问题，可实现在线实时辨识被控对象的参数，并具备ＰＩＤ控制器参数的自校正功能，经计算机仿真研究表明该算法具有较强的鲁棒性，是一种较有应用价值的算法。     

基于内模原理的简单PID自校正预测控制器

论述了ＰＩＤ自校正预测控制器的一种简单设计方法。其主要内容有：内模控制原理；基于内模原理构成ｄ步超前预测控制器；根据ｄ步超前预测信号，设计了ＰＩＤ自校正预测控制器。仿真结果表明，这种控制技术是有效的。     

PID自校正调节器及其在染色过程中的应用

本文介绍了一种改进了的性能指标函数下的增量式ＰＩＤ自校正控制算法，它对窜入的干扰有较强的抑制能力，克眼了通常极点配置情况下性能指标最优和希望的闭环极点不能兼顾的缺点，消除了通常情况下性能指标函数下可能存在的稳态误差，使系统具有较高的控制精度．文中简要介绍了该算法在染色过程中的应用．     

极点配置广义最小方差自校正控制器

本文根据极点配置要求,提出了一种修正的广义最小方差自校正控制器算法,用独立于加权因子的一组参数来实现在线调整加权因子。文中算法克服了现有的类似方案和其他极点配置算法在收敛性方面存在的困难。     

一种新型自校正PID励磁调节器的研究

提出了一种新型的同步发电机自校正比例－积分－微分（ＰＩＤ）励磁调节器。该调节器以加权的多变量（电压偏差加转速偏差）作为反馈信号，运用最小二乘估计在线辨识同步发电机的参数以及零－极点配置的设计方法，实时改变ＰＩＤ调节器的增益系数ｋＰ，ｋＩ，ｋＤ，从而实现同步发电机励磁的自适应优化控制。数字仿真计算结果表明，自校正励磁调节器能够自动适应同步发电机运行条件及网络结构的变化，可以获得比恒定增益的ＰＩＤ励磁调节器更好的发电机端电压和功角的响应特性。     

串级前馈式极点配置自校正PID控制器

对传统的数字PID结构进行了改进，增加了对给定值的滤波作用，同时考虑了串级控制方案，使极点配置自校正技术处理复杂工况（外扰、时滞、非最小相位、开环不稳）的能力有了较大的提高，仿真结果表明了所给控制器的有效性     

离散多变量递推自校正PID控制

本文给出了一种新的离散多变量递推自校正ＰＩＤ控制器设计方法。该方法只对被控制过程进行近似解耦，并通过极小化一个广义性能指标函数以获得ＰＩＤ控制器参数。广义性能指标函数是由预测误差及控制作用所组成，极小化问题的解是以递推形式给出，便于在每一周期里对ＰＩＤ参数进行新的修正。自校正算法不受被控过程模型阶数的限制，可以很方便地为高阶被控过程设计ＰＩＤ控制器。一个仿真算例表明了本文方法的有效性。     

自整定鲁棒PID控制器

深入分析了基于极点配置理论和鲁棒控制基本原理而提出的鲁棒ＰＩＤ控制器,导出了该控制器极点配置的约束条件,提出了一种基于对象开环阶跃响应辨识对象参数的控制参数自动整定 同的对象进行的仿真结果表明,该方法是相当有效的,具有广阔的应用前景。     

基于遗传算法（GAs）的在线自寻优PID控制器

设计了一种基于遗传算法的在线自寻优ＰＩＤ控制器，对于一类具有时变特性的线性系统，它可以根据系统参数的变化实现在线的ＰＩＤ参数优化。仿真结果证明其性能良好。     

基于ANN的自适应PID控制器的仿真研究及单片机实现探讨

提出一种基于ＡＮＮ（人工神经网络）的自适应ＰＩＤ控制器。通过ＢＰ网络的自学习把增量式数字ＰＩＤ控制算法的参数存贮在神经元间连接权值上。不管由于任何原因使控制品质有所下降时，ＢＰ网络能自动修正权值，表现出对环境的自适应能力。最后，对本控制器的８０９８单片机实现进行探讨。     

参数自修正PID控制器

通过工程实例与仿真介绍了一类参数自修正ＰＩＤ控制器。研究了参数自修正ＰＩＤ控制器的实现及其控制特性，取得了令人满意的实际应用。     

串级时滞系统最优预报自校正鲁棒控制算法

本文提出了一种适用于串级时滞系统的极点配置最优预测鲁棒自校正控制算法,它能消除闭环特征方程中的时滞项,有效地提高了系统的稳定性及抗干扰能力,具有经典串级系统难以达到的优越性能。     

带神经网络补偿的Smith预估极点配置自校正控制

用一个常规线性模型对被控对象进行辨识,线性模型辨识的余差用一个神经网络进行补偿,线性模型和神经网络共同构成对象的辨识模型·基于这一模型对大滞后对象提出了带神经网络补偿的Ｓｍｉｔｈ预估极点配置自校正控制和带神经网络补偿的Ｓｍｉｔｈ预估极点配置自校正ＰＩＤ控制·这些方法适用于非线性对象,具有较强的鲁棒性和较好的控制精度·     

PID自整定调节器研究

在空调实验室集散微机测控系统温度等大惯性环节的控制方法研究中，提出了ＰＩＤ自整定调节器的控制方法。该文讨论了ＰＩＤ自整定调节器的特点，给出系统设计的控制算法，它是以二阶系统理想特性为基础进行有点配置的，使得卷土重来不系统具有二阶系统的最优极点，具有良好的跟踪性能与抗扰动性能，提高了工业控制系统的控制质量，可作为一种通用的控制算法。     

自校正模糊控制器的设计

综合Ｍ．ＳＵＧＥＮＯ和Ｇ．Ｔ．ＫＡＧ的设计思想，提出了利用控制作用模式化方程设计自校正模糊控制器的方法，系统地介绍了自校正模糊控制器的结构、控制算法分析及状态变量量论域参数的自校正算法，同时给出了有关数字仿真结果，数字仿真结果表明，自校正模糊控制器在响应速度、调节时间和稳态精度这几个个品质参数上基本达到了常规ＰＩＤ优化控制的效果，且比常规ＰＩＤ控制具有更强的适应性，尤其是精神数学模型未知或被控对象     

状态空间自校正控制器的稳定性

本文给出了状态空间极点配置自校正控制器的稳定性和收敛性，并从全局收敛性出发对这种控制器进行了改进。