一种自整定最优PI控制器

提出了一种实用有效的 PI自整定控制器 .该控制器引入两个连续的继电反馈实验 ,从而辨识出一个在复平面的重要频段上能很好地反映实际过程对象的二阶加纯滞后模型 ,并基于鲁棒性能指标和积分误差指标最优确定 PI参数 .该自整定控制器对于多数的被控对象都能获得满意的控制效果 .仿真结果表明了该控制器的有效性和适应性     

一种参数自整定模糊预估控制器

基于史密斯预估理论和模糊控制,提出了一种参数自整定模糊预估控制器。通过在线调整PID参数,并对模糊规则进行改造,实现纯滞后系统的自适应控制。仿真结果表明：该控制器比常规预估控制和常规模糊控制对纯滞后对象有较好的适应性,明显改善了控制系统的动态性能。     

模糊自整定PID控制器设计与仿真

基于模糊控制理论,介绍了一种模糊自适应PID控制器的设计,并利用matlab/SIMULINK软件对所设计的控制器进行了仿真,仿真结果表明,所设计的模糊自适应PID控制器比常规PID控制器明显地改善了控制系统的动态性能,抗干扰能力更强,且易于实现,便于工程应用.     

模糊自整定PID控制器参数的设计

根据PID控制器的特点以及PID参数对过渡过程的影响,将模糊控制技术引入到PID控制器参数的自整定过程中,将PID控制和模糊控制结合起来,使控制质量大为提高,有一定的实用价值.     

一种新的PID参数自整定方案

在常规ＰＩＤ控制器的控制参数的鲁棒整定法基础上，提出了一种新的ＰＩＤ在线整定改进方案。仿真研究结果表明，该方法不但具有良好的鲁棒性，且调整快速简单。     

模糊自整定PID控制器的设计及仿真

针对具有滞后特性的温度控制系统,本文在PID控制和模糊控制的基础上,设计了一种用于烘干箱温控系统的模糊自整定PID控制器,它利用模糊控制规则对PID参数自动整定。通过仿真表明这种控制器即具有模糊控制的灵活性和适应性,又具有PID控制的高精度性,而且对温控系统模型的适应性较强,有很好的鲁棒性和控制效果,将其用于大部分大功率加热设备,能达到零超调、调节时间快且稳态误差也非常小的理想效果。     

PID参数自整定模糊控制器的应用

针对电加热炉大惯性、纯滞后、参数时变的非线性对象的控制的特点,以及常规PID控制参数不易调节的特点,提出了一种PID参数自整定模糊控制方法,设计了PID参数自整定模糊控制器,并在炉温控制系统中应用。实验结果表明:PID参数自整定模糊控制消除了系统的稳态误差,没有超调和振荡,鲁棒性较强,而且简单易行,具有一定的实用价值。     

模糊控制器比例因子最优整定

讨论了模糊控制器比例因子的一种整定方法，基于各态历细的平稳过程的统计辩识，在建立ＦＣ统计辩识数学模型的基础上，分析研究了ＦＣ比例因子与ＦＣ输入归一化信号分布，ＦＣ输入输出传统特性及ＦＣ统计输入输出特性之间的内在联系，阐明了整定方法的理论依据和关键技术。     

一种模糊自整定PID控制器的设计与仿真

设计了一种基于模糊推理进行参数自整定的PID控制器.通过MATLAB的仿真研究表明,该控制器与常规PID控制器相比具有良好的稳态精度以及控制速度快、适应性强的特点.     

RTD A控制器参数性能分析及在线模糊自整定

为了减少RTD A控制器的参数调节难度,增强其实用性,分析了RTD A控制器中需要整定的4个参数,即系统鲁棒性θR、设定值跟踪θT、干扰抑制θD和全局收敛性θA对系统性能的影响.结果表明：当θT和θA在一定范围内取定值时,对系统控制结果不会产生明显的影响;而θR和θD的整定则能够改善系统模型失配和未知扰动等问题.为此,提出了一种基于模糊逻辑的控制器参数θR和θD的在线自整定方法.该方法首先建立了控制器参数的模糊控制规则,然后,根据模糊控制规则进行模糊推理,实现了参数θR和θD的在线模糊自整定.仿真实验结果表明,与手工设定参数方法相比,本文提出的参数在线模糊自整定方法能够简化参数的整定步骤,提高RTD A控制器的性能.     

自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法

针对图形模糊聚类算法缺乏噪声抑制能力的不足,提出基于鲁棒距离的自适应图形模糊聚类分割算法.首先,将邻域像素灰度信息嵌入图形模糊聚类目标函数,得到鲁棒图形模糊聚类分割算法.然后,利用鲁棒距离代替鲁棒图形模糊聚类目标函数中的平方欧氏距离,并对该鲁棒聚类中正则因子采用当前样本与邻域信息均值之偏差进行自适应调节.最后,利用拉格朗日乘子法获得自适应鲁棒图形模糊聚类迭代表达式.灰度图像及其噪声干扰图像的分割测试结果表明:该分割算法相比图形模糊聚类算法、鲁棒图形模糊聚类算法以及现有的鲁棒模糊聚类算法等具有更强的分割能力和抑制噪声的能力.     

基于PID算法的嵌入式模糊控制器及应用

提出一种适合于工业现场使用的嵌入式模糊控制器设计方法。结合常规PID控制器和模糊控制的特点,使其在线性和非线性系统均能得到良好应用。针对其在线性系统中的应用,利用多年的实际经验数据和实验仿真结果,讨论如何从复杂的规则生成、隶属函数选择及蕴涵推理中解脱出来,最终得到一张快速的控制表,从而为嵌入式的设计方案打下基础。在性能上,与线性PID控制器相比,同样也可以在嵌入式系统中使用。在通用性上,控制器应用于不同场合时,可以通过参数修改实现具体控制,具有较强的通用性。该方法具有一定的推广性,适合于以嵌入式微处理器为核心的各类装置使用,具有良好的性能价格比。据此设计出的产品已经在实际中获得多年的成功应用。     

鲁棒部分分散控制器的独立设计

提出了一个鲁棒部分分散控制器的独立设计方法。该方法是将部分分散控制系统扩展为非方分散结构,再通过求取对象的广义逆矩阵来设计内模控制器(此法打破了内模控制器只能对方系统进行控制的局限性),最后通过选择特殊形式的滤波器保证了系统的稳定性。通过仿真证明,用该方法设计的控制系统具有较好的可控性和强鲁棒性。     

一种具有良好鲁棒性的彩色图像水印算法

在对扩频和置乱等典型水印嵌入技术分析的基础上,采用全频段小波系数选择策略,综合扩频和置乱技术,提出一种基于小波变换的彩色图像水印算法,实验结果表明,该算法不仅具有良好的透明性,而且对于JPEG压缩、高斯噪声、滤波、剪切、对比度增强等攻击均具有很好的鲁棒性.此外,置乱和扩频的应用使得算法具有双重的安全性.     

不确定线性系统鲁棒稳定控制器设计

针对一类不确定线性系统,给出具有状态时滞和输入时滞的线性系统输入反馈鲁棒H∞控制器设计。     

基于遗传算法和模糊控制的图像盲复原方法

针对空间移变降质的点扩散函数类型未知且加性噪声严重的情况,提出一种基于遗传算法和模糊控制的盲复原方法.算法采用三角形网格划分子图像块,通过标准遗传算法和微种群遗传算法交替进化的方式分别估计点扩散函数及其对应的子图像块,并在标准遗传算法每一代进化结束时利用参数模型对估计的最佳点扩散函数进行基于模糊控制的修正,而在微种群遗传算法每次迭代后对最佳子图像块进行基于直方图统计的修正.实验结果表明,与点扩散函数已知且不含修正步骤的恢复算法相比,该算法具有更好的的复原效果.     

结合PI自调整与模糊逻辑补偿的控制方法

为了给乘客提供一个安全舒适的乘梯体验,研究了永磁同步电梯系统的启动控制方法.考虑到因乘客数量变化而导致的系统惯量变化,在分析电梯启动过程的基础上,提出了一种结合比例-积分(PI)自调整与模糊逻辑补偿的复合控制方法.首先,采用PI自调整方法有效减小了滑车距离并消除速度超调带来的震动感;然后,引入模糊逻辑补偿进一步减少了启动时的溜车距离,并指出2.3mm为最佳的溜车距离;最后,Saber平台的仿真结果与实际物理平台的实验结果验证了该复合启动控制方法的可行性与有效性.     

一种鲁棒的图像拼接算法

图像拼接的核心是图像的配准.提出一种准确、高效的图像拼接方法:利用Harris角点检测算子提取相邻图像的特征点,通过Euclid度量改进熵变换的算法,进行特征点匹配,并通过最小均值二乘估计求解相邻图像的变换矩阵,以此实现宽视角图像的拼接.实验结果表明:所给出的算法能够实现场景图像的精确匹配.     

一种鲁棒的人眼光斑定位算法

光斑的检测和定位是视线跟踪系统中的一个重要环节,其定位精度直接影响视线跟踪系统的精度.目前常用的基于灰度二值化的光斑检测方法,容易受到光斑亮度变化和镜面反光等因素的影响.径向对称变换(RST)是一种有效的圆形目标检测技术,对上述干扰具有较好的鲁棒性,但计算代价偏高.为此提出了一种改进的径向对称变换(IRST),有效降低了算法的计算代价.在引入IRST实现光斑检测之后,再结合自适应二值化和重心法实现光斑的精确定位.实验结果表明,IRST算法的光斑检测鲁棒性明显高于基于灰度二值化的方法,而计算代价明显低于基于经典RST的光斑检测算法,最终的定位精度也优于其他同类算法.