一种新型的智能控制器--九点控制器

提出一种新型的智能控制器——九点控制器，分析了其控制策略．采用相平面方法分析了各控制参数如何影响系统稳态性能、动态性能．仿真研究表明调整单个控制参数可使系统性能指标局部最优，从而实现系统性能整体最优．讨论了九点控制器控制参数的整定方法．     

水泥工艺篦冷机的仿人智能控制器设计

针对篦冷机滞后性强、系统非线性、无法直接观测料层厚度等工艺难点,提出运用仿人控制的思想,采取多点观测和优先控制的策略,设计包括变积分的PI控制器、Bang Bang控制器、偏差校正控制器以及趋势异常校正控制器在内的仿人智能控制器。将该控制器应用于实际水泥生产线上,运行结果表明,仿人智能控制器在运行中不仅节省人工投入实现了自动控制,而且将篦冷机的风室风压、油压以及风机电流控制在一定范围内,使工况更加稳定。     

基于九点五态控制器的炉温控制

介绍了一种新型的控制器，即九点控制器的控制策略及其派生的九点五态控制器的基本原理，以此为基础对电加热炉的温度控制进行了仿真研究，取得了比较理想的结果．     

仿人智能算法在船舶自动控制中的应用研究

采用仿人智能控制算法和８０９８单片机设计了一个船有智能控制器，在算法上直接从控制过程的动态特征出发进行智能推理和控制决策，使其控制性能优于常规ＰＩＤ控制器，特别适合于缺乏精确数学模型的参数控制场合。     

基于仿人智能的参数在线自校正控制器在水泵站中的应用

以生活水站控制为背景，讨论一种参数自校正的仿人智能控制器。该控制器在控制过程中根据不同的偏差值对控制器参数进行校正，具有控制灵活、响应速度快、超调量小和稳态精度高的优点。实践证明，该控制器对生活用水调节具有良好的适应能力，当对象参数变化大时仍有较好的控制效果。     

一种基于神经网络算法的非线性PID控制器

针对非线性、不确定时滞对象,提出一种基于神经网络算法的非线性PID控制器。该控制器将传统PID的比例、积分和微分参数分别构造成关于误差信号的非线性函数,并将非线性比例运算单元、非线性积分运算单元和非线性微分运算单元分别作为隐层神经元的激励函数,从而构造将PID控制与神经网络控制融为一体的智能控制器。研究结果表明:采用此智能控制器有效解决了传统PID难以控制非线性对象的问题以及传统神经网络控制器隐层神经元节点数难以确定的问题,仿真结果验证了该智能控制器的有效性。     

仿人智能模型控制器及其仿真分析

在采用单片机实现的智能控制系统中，嵌入式软件开发需要简单实用的智能控制算法，其既能保证系统具有较好的性能，又能满足系统控制的实时性要求，针对这个问题，将仿人智能控制与模糊控制相结合，提出了一种仿人智能模糊控制器，给出了该控制器的基本结构、控制算法和仿真结果。仿真分析和实际应用证明，仿人智能模型控制器的设计不需要对象精确的数学模型，且实现比较简单。仿人智能控制器控制效果好，它具有响应速度快、超调小、鲁棒性强等优点，具有一定的工程应用价值。     

改进的PSO算法在污水曝气DO参数控制中的应用

针对城市污水处理难于实现高品质控制的问题,探讨了GAPSO算法在污水曝气控制器参数优选中的应用,分析了污水曝气DO参数的控制难点,并采用新提出的改进GAPSO算法,在已有控制策略基础上优化了控制器参数,同时该算法也优化了多模态的智能控制器参数.以二阶滞后过程为控制对象,采用GAPSO算法优化控制参数后进行仿真实验.仿真结果表明:该算法对控制参数的优化实现了较高的控制品质,在控制器参数优化方面效果显著.     

大滞后对象的仿人智能控制器设计及仿真研究

针对工业过程中的大滞后对象，提出了一种仿人智能控制器的设计。给出了该控制器运行控制级与参数整定级的控制算法和仿真结果。与最优PID控制仿真对比分析，仿人智能控制器具有响应速度快、超调小、鲁棒性好等优点。     

模糊控制器设计方法研究

模糊控制器是一种仿人的智能控制器,适用于模型不确定的系统。根据控制系统的控制要求,介绍了模糊控制器的2类设计方法,分别基于Matlab和基于模糊控制开发系统FDS2.0软件包。并把这2类方法进行了比较。通过比较,进一步充分显示了模糊控制的优越性。     

基于粒子群优化的主动悬架PID控制策略

针对汽车主动悬架比例-积分-微分控制器(proportional-integral-derivative,PID)参数选择问题,传统PID控制参数整定具有一定的盲目性.设计了粒子群优化算法,目标函数根据悬架性能指标建立,利用粒子群优化算法,优化了PID控制器中的参数.结果表明,与优化前PID控制的主动悬架相比,采用粒子...     

基于改进型蚁狮算法的PID控制器参数优化

由于被控对象往往具有高阶非线性等特点,传统PID( Proportion Integration Differentiation) 控制器参数整定方法容易使控制器出现超调、震荡、性能变差等缺陷。为此,提出运用将蚂蚁和蚁狮的移动步长进行改进的蚁狮算法对参数进行优化,通过其互动关系,选择最佳蚁狮位置确定控制器参数,并与改进前蚁狮算法及其他优化算法进行了对比。仿真结果表明,基于改进型蚁狮算法的PID 控制器具有较好的性能指标,相比于改进前蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法,该算法具有较高的系统控制精度,以及较短的响应时间等优点,且算法实现更加简单,证明了该方法对于优化PID 参数具有优越性和有效性,为PID 控制器的参数优化提供了参考。     

基于性能准则的自适应神经元PID可调参数选取方法

在MATLAB环境下,基于某一性能准则并利用单纯形法寻优原理给出自适应神经元PID控制器可调参数的优化选取方法.利用参数经优化选取后得到的自适应神经元PID控制器对隧道式炉进行控制,结果表明该优化选取方法的有效性.     

可编程控制器(PLC)在集中空调中央控制器中的应用

PLC是一种为工业自动化提供高可靠性的自动控制装置,又称为可编程控制器.本文讨论了使用SE-22型可编程控制器对集中空调中央控制器进行设计的方法.     

基于神经元控制器的交流伺服系统

实现了神经元在线参数自学习功能,利用神经元控制器及滞环比较器,智能功率模块实现了基于神经元控制器的交流伺服系统,由仿真和实验结果,可以看出神经元控制器具有较强的自适应性及鲁棒性。     

一类基于Levenberg—Marquardt算法的神经PID控制研究

传统的比例积分控制器具有一定的局限性,尤其是当被控对象会有非线性、不确定性和时变特性,常规的PID控制器往往难以发挥作用,甚至会失稳．利用神经网络进行复杂过程的PID控制可以很好地解决上述问题．Levenberg—Marquadt（LM）算法是梯度下降法与高斯一牛顿法的结合,就训练次数与精度而言,它明显优于共轭梯度法及变学习率的BP算法,适用于PID控制．得到了在线自适应神经网络PID控制算法,该算法改善了传统BP算法,实现了现有PID控制器控制方法．     

基于模糊控制思想的PD控制器及其应用

针对工业上广泛使用的温控仪的工作特点，研究了模糊控制的方法，主要包括：在分析总结模糊控制本质思想的基础上，提出了一种非线性、变权、控制规则自调整的模糊控制器，仿真结果验证了该控制器的简单、有效性；将该控制算法用于MWK型模糊温控仪的设计制造，实验表明，温控仪的工作性能良好、成本低、可以投入生产。分析了控制器参数的作用，并给出了进一步改善控制性能和在线自调整的模糊算法。     

遗传算法在励磁系统中的应用研究

鉴于励磁系统中的励磁控制器采用传统的PID控制时,不能获得满意的控制性能,提出了利用遗传算法对励磁控制器进行优化设计的方法。基于仿真结果,指出优化设计的励磁控制器能改善励磁系统的动态品质并提高系统的控制能力。     

一种无刷直流电机模糊PI控制器设计

为克服传统的PI控制器参数整定方法在无刷直流电机控制中存在精度低、抗干扰能力弱等的不足,本文提出了一种基于PSO-GSA算法的模糊PI控制器设计方法。PSO-GSA算法融合了PSO算法的全局开发能力和GSA算法的局部探索性能,具有更加优异的最优值搜索能力。将PSO-GSA算法用于优化模糊PI控制器的量化因子和比例因子,实现了模糊控制对PI控制器的实时、高精度调节。仿真和实验表明,该方法可以使得无刷直流电机控制有较好的稳定性和鲁棒性,电机转速控制的精度有显著提高。