带预测的模糊-PI算法在惯导温控系统中的应用

研究一种带误差预测的模糊-PI控制算法，并将该控制算法应用在惯导系统温控回路中，采用了带自调整因子的模糊控制规则加快系统响应时间，并加入了稳态PI控制提高系统精度，利用Smith预估器的思想，预测过程的误差和误差变化，解决了过程纯滞后对控制性能的影响，计算机仿真表明，系统具有反应快，超调小和稳态性能好的特点，能够达到惯导温控系统的要求。     

丝杠短周期误差的模糊自学习补偿控制

针对短周期误差的补偿控制,引入模糊自学习控制算法,建立了丝杠短周期误差的模糊自学习控制系统,进行了实验验证,并与传统的PID控制算法进行了对比.     

基于插值算法的数控机床复合误差补偿技术

为提高数控机床的加工精度,提出了基于线性插值法和牛顿插值法的数控机床几何与热的复合误差建模方法,并利用数控系统外部机床坐标系的偏置功能,应用自行研发的综合误差实时补偿系统进行误差在线实时补偿.结果表明:所提出的模型具有计算简便、预测精度高等优点,可用于各种复杂加工场合中的数控机床几何误差与热误差的实时补偿.     

基于LMS算法的自适应滤波方法研究

自适应滤波器为一个未知系统的建模提供了一种简单,实用的方法。可以在不知道系统的理论模型的条件下,通过测量和学习,实现对未知系统的最佳拟和。本文简要介绍了自适应滤波在信号处理系统建模中的应用,着重讨论了IIR递推结构自适应滤波器的LMS算法。在此理论基础上阐述了一种改进的LMS算法。新算法利用误差信号的相关值调节算法步长,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾,并且不受已经存在的不相关噪声的干扰。     

结构振动主动控制中多误差LMS算法的改进

本文对自适应滤波器的修正的时域正交性算法用多误差的场合进行了探讨,与ＬＭＳ算法的收敛性比较,表明了该修正算法的优越性,最后采用该算法进行了振动主动控制的计算机模拟。     

基于MCS算法的自适应时滞补偿振动控制研究

由于Smith预估时滞补偿器对预估模型和预估时间有较高的要求,在预估模型和时间出现较大偏差时会引起时滞补偿的MCS算法出现控制效果下降甚至失稳的问题,因此,基于李雅普诺夫稳定性原理,设计一种自适应时滞补偿结构添加到时滞补偿MCS算法中,构建一种具有自适应时延补偿的MCS算法。选取悬臂梁结构为研究对象进行仿真分析,结果表明改进的MCS算法不仅克服了预估时间出现较大偏差时的失稳问题,而且具有较好的时滞补偿控制效果。     

基于模糊神经网络的染色机温度控制

针对染色过程中温度控制系统具有严重的非线性以及较大的时间滞后性,无法精确建立数学模型的特点,设计了一种模糊神经网络控制算法．该算法能实现对恒温、升温、降温过程的分别控制,以达到提高控制效果的目的．提出模糊神经网络控制方法,并设计出相应的控制器,通过Matlab仿真及实际应用论证了该控制器的可行性．     

基于模糊神经网络的大时滞系统的预测控制

工业生产过程中常有大时滞存在,用传统控制方法不能获得满意的控制效果。为解决这个问题,本文提出了基于模糊预测的模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks)控制器,根据过程的动态变化实施控制器的在线调整,仿真和实践都表明了该控制方案的优越性。     

模糊控制技术在温度控制系统中的应用

简要介绍了在温度控制系统中 ,随着系统复杂性的提高 ,传统的经典控制渐渐不能满足控制要求的情况下 ,通过应用模糊控制技术来完成对系统的控制要求 ,并提出了模糊控制技术在系统中的应用前景     

基于时滞补偿的气动系统位置控制仿真

为解决气动系统在控制过程中出现的时滞性、非线性性和外部干扰等问题,提出了一种基于时滞补偿的模糊比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制的策略。首先,分析气动系统的工作原理,建立气动系统的机理模型。其次,针对气动系统存在的时滞特性,在Smith预估器的结构中引入干扰观测器,并使用改进的Smith预估器来补偿系统的纯滞后环节。最后,为提高位置控制精度,设计了具有自整定能力的模糊PID控制器。仿真结果表明,改进的Smith预估器与模糊PID控制相结合的策略能够保证系统的稳定输出,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。     

用模糊自适应滤波算法估计时延

为了对系统中的时延进行估计,基于MRAS结构、最小均方算法和模糊理论,利用系统的输入和输出数据,提出了自适应模糊滤波AFLMS算法。该算法的运算量比通常具有IIR形式的系统辨识算法小得多,且收敛快,便于实时应用。在各种最小均方算法中,μ因子决定算法的收敛速度和稳定性,然而它是难以选择的。采用模糊技术来确定μ因子,克服了其困难。采用PRBS作为输入测试信号,利用计算机和采样电路,对带有时延的系统的仿真结果说明了该算法的有效性。     

基于Ethernet网络控制系统时延的测量和补偿

以校园网上的一台机器上运行的程序模拟做控制器,在另一台和它有一定距离的机器运行的程序模拟作被控对象.实验中,客户机分别每隔0.1s,0.5s发送数据包,包长度为36字节.比较当前的数据时间和标签数据时间,从而计算出该数据包总的时延.为网络控制系统的研究打下基础.     

基于模糊控制的有源电力滤波器电流控制研究

模糊控制技术在人工智能、自动控制以及模式识别等领域的研究与应用正方兴未艾。该文针对有源电力滤波器实际所发出的补偿电流与指令电流之间存在的误差,提出了电流环采用带自调整因子的自适应模糊控制器对补偿电流进行实时跟踪控制的方法。在分析了有源电力滤波器的控制目标后,并结合有源电力滤波器的非线性结构特点,研究了该模糊控制器的结构以及模糊控制器的实现。最后利用Matlab中的Simulink软件包,对带有整流负载的单相电网系统进行建模,仿真,仿真结果验证了该智能控制方法具有良好的谐波抑制性能。     

基于预估补偿的网络控制系统模糊免疫PI控制

为克服网络时延对系统性能的影响,采用Smith预估补偿和模糊免疫PI控制相结合的方法,把被控对象和网络看作一个时变的被控系统,用渐消记忆的最小二乘算法对该系统的延时参数进行估计,并用Smith补偿器对延时进行补偿,初步解决网络延时给系统带来的影响.将免疫反馈控制和PI控制相结合,组成免疫PI控制器,根据控制量的变化来调节PI控制器参数,在参数选择合适的情况下,克服由延时预估误差对系统引起的控制偏差,提高系统精度.最后以直流电机为被控对象进行了仿真研究,结果表明该方法能有效改善系统的控制性能.     

基于模糊PID的通用中档单片机温度控制系统设计

温度的控制有着十分广泛的应用,尝试设计一个具有普遍适用意义的中档单片机温度控制系统。该系统采用模糊PID方法进行温度控制,采用C8051F020单片机作为控制核心。该系统能克服普通的单片机PID温度控制系统的一些不足之处,达到较为理想的控制效果。阐述了该系统的模糊PID控制原理,介绍了该系统的硬件结构,给出了该系统的程序框图。     

单自由度时滞系统振动主动控制

对单自由度时滞系统主动控制的最优控制方法和变结构控制方法进行了研究,给出了反馈增益的稳定性条件和最大时滞量的解析确定方法,并采用移相技术进行时滞补偿．算例结果显示,移相技术能够较好地对系统中的时滞进行补偿,时滞补偿变结构控制方法的控制效果优于时滞补偿最优控制方法．     

基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统设计

提出一种基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统.该控制系统首先根据采集到的输入输出数据建立被控过程模型,并在此基础上引入单神经元控制器.通过李亚普诺夫方法对控制器参数进行在线调节,从而使得系统输出值能够较快跟踪设定值.理论分析和仿真结果表明:本文提出的单神经元控制器和传统的PID控制器具有极其相似的结构,因此,具有结构简单、易于操作的特点,具有较快的跟踪速度,并且控制参数可以在线调节.     

基于自整定模糊PID的DSP温度控制系统设计

设计了一种新型恒温培养箱的温度控制系统,系统以DSP为主控制器。针对控制对象的不确定性,采用了自整定模糊PID控制算法,可实现PID参数的在线自整定,也能克服传统的以单片机PID控制的不足之处。实践证明该温度控制系统具有实时性好、响应快、稳定性高等优点。