基于改进模拟退火算法的二自由度PID控制器设计

通过分析传统二自由度PID控制器参数整定过程中存在的不足,结合模拟退火算法的特点,提出了一种改进的模拟退火算法,并将其成功地应用于二自由度PID控制器的参数优化设计.仿真结果表明,所设计的二自由度PID控制器同时具有良好的目标值跟踪特性和干扰抑制特性.在隧道式炉二自由度PID控制系统设计中获得了良好的控制效果,从而说明了该方法的有效性.     

基于H∞控制理论的二自由度内模控制器设计

内模控制可以较好地解决跟踪问题 ,但是如果存在标称模型与实际模型失配的问题 ,跟踪性能可能受到破坏。常规的内模控制在碰到对象模型失配时 ,可通过设计一个滤波器来消除模型失配造成的影响 ,但是滤波器的设计并没有一定准则。文中给出一种基于H∞ 控制理论的二自由度内模控制器设计方法 ,主要考虑了标称模型与实际模型的失配性 ,将跟踪问题转化成一个标准的H∞ 控制问题。该二自由度控制器由滤波器和反馈控制器组成。仿真结果表明了此控制器的有效性。     

基于两自由度H_∞控制策略的泵控液压系统研究

针对泵控液压系统存在的控制精度低和鲁棒性差等问题,提出一种两自由度H∞控制策略。根据泵控液压控制系统的工作原理,采用电液模块功能分区的方法构建其数学模型;引入PID控制器作为串联校正函数,提高系统的响应速度,同时设计反馈控制器及前置滤波器提高系统的跟踪精度和鲁棒性;在泵控液压系统的物理模型上对两自由度H∞控制器进行仿真研究,仿真结果表明所设计的控制器具有良好的跟踪精度和鲁棒性,并对其进行实验研究。实验结果表明,与PID控制器相比,采用两自由度H∞控制器时系统的跟踪误差从3.84%~4.64%降低至0.22%~0.42%,同时对外界扰动具有更好的鲁棒性。可见,所提出的两自由度H∞控制器可用于复杂工况下泵控液压系统的实际控制。     

基于H∞控制理论的二自由度内模控制器设计

内模控制可以较好地解决跟踪问题，但是如果存在标称模型与实际模型失配的问题，跟踪性能可能受到破坏，常规的内模控制在碰到对象模型失配时，可通过设计一个滤波器为消除模型失配造成的影响，但是滤波器的设计并没有一定准则，文中给出一种基于H∞控制理论的二自由度内模控制器设计方法，主要考察了标称模型与实际模型的失配性，将跟踪问题的转化成一个标准的H∞控制问题，第二自由度控制器由滤波器和反馈控制器组成，仿真结果表明了此控制器的有效性。     

内模PID控制器在云台伺服系统中的应用

针对SG-5452460005-15W型永磁式直流减速电动机驱动的YP3091型摄像机云台伺服系统,建立了数学模型,并基于内模控制原理设计了一种新型PID控制器。该控制器设计方便,只有一个可调参数。仿真结果表明:系统的水平跟踪和仰俯跟踪误差均方根分别为0.15 mrad和0.32 mrad。与传统PID控制器相比,在内模PID控制器参数调节方面,系统跟踪响应快,精度高,抗干扰能力强,鲁棒性好。     

PEMFC输出功率的二自由度PID控制

为提高质子交换膜燃料电池(PEMFC)的输出性能,对于其输出功率的一阶滞后数学模型,进行二自由度PID控制方案设计.针对二自由度PID控制器参数整定过程中存在的不足,提出一种基于自适应遗传算法的二自由度PID控制器设计.仿真结果表明,经优化整定后的二自由度PID控制器,可使PEMFC的输出功率能较好地跟踪给定期望值的变化,同时也可更好地抑制外扰.     

一种基于概率鲁棒的分散PID控制器设计

基于概率鲁棒方法,针对具有实参数不确定性的多输入多输出被控对象,提出一种分散PID控制器设计方法.根据被控对象模型的参数摄动状态,计算闭环系统满足性能设计要求的概率作为优化算法的目标函数,利用遗传算法对分散PID控制器参数进行优化,用Monte Carlo实验对控制系统进行鲁棒性检验.对5个多变量化工过程进行了仿真试验,并与基于标称参数的设计方法进行比较.仿真结果表明,基于概率鲁棒的分散PID控制器设计方法对模型参数不确定性具有较好的鲁棒性,在被控对象存在一定的不确定性时,系统能以最大的概率满足设计要求.     

基于神经网络的不稳定时滞对象控制

针对过程控制工业中的一类不稳定时滞对象存在的难以稳定、鲁棒性差、对输入的变化和扰动十分敏感的问题,采用了基于神经网络的双自由度控制结构.在利用内环控制器镇定对象并且提高系统反应速度、减轻输出的振荡的同时,结合Guillermo等提出的比例-积分-微分(PID)参数镇定区域理论优化设计外环BP神经网络控制器的学习范围、学习方式和初始参数,改善系统设定值跟踪和扰动抑制的性能,提高系统鲁棒性.仿真结果表明,即使在建模有误差的情况下,该控制结构仍能比传统双自由度PID控制有更好的控制效果和鲁棒性.     

一种强鲁棒性多内模控制器的设计与仿真

提出一种强鲁棒性的多内模控制器的设计方法，其可在线测试对象特性参数和模型快速跟踪对象。大量的仿真试验表明，它是一种适用于大滞后和参数时变的控制器，可同时满足随动与定值二自由度系统的控制要求，并增强系统的鲁棒性。     

一种基于模糊逻辑的二自由度PID的实现

针对传统二自由度PID控制中用Ziegler—Nichols稳定边界法整定干扰抑制参数KP，KI，KD，其时外界扰动敏感性较强，难以达到系统控制要求这一问题，给出了一种基于模糊逻辑的二自由度PID的实现，运用模糊逻辑算法对KP，KI，KD三参数进行整定，较好地改善了系统的抗干扰性能。仿真结果表明该控制器具有良好的干扰抑制特性和设定值跟踪特性。     

无人软翼飞行器直线航迹跟踪鲁棒反步控制

为实现无人软翼飞行器的直线航迹跟踪控制,提出一种基于模拟对象的可变增益鲁棒反步控制方法.基于模拟对象方法建立软翼飞行器的航迹跟踪误差模型,并设计了可变增益反步跟踪控制器,通过合理设计增益参数,消除了部分复杂非线性项,避免了传统反步法中虚拟量高阶导数问题,简化了控制器形式,更有利于工程实现.根据Lyapunov理论设计的鲁棒反馈补偿项,在保证稳定性的同时提高了系统的鲁棒性.将控制器应用于无人软翼飞行器平面直线航迹跟踪控制中,仿真实验表明,所设计的控制器可以实现直线航迹的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性.     

基于BP神经网络的船舶航向智能PID控制研究

针对船舶航向控制非线性的特性,以船舶航向运动一阶KT模型为研究对象,设计了基于BP神经网络的自整定PID算法航向控制器。将传统PID与BP神经网络结合,对被控对象由BP神经网络进行辨识,给出PID控制参数,由PID控制算法进行控制并优化收敛速度。根据真实渡轮船舶特征参数,利用MATLAB/Simulink仿真软件建立船舶航向运动控制系统模型。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制系统超调小、鲁棒性好,可长时间稳定工作,几乎无稳态误差,控制算法的实用性以及动态控制系统的优越性得到验证。     

车辆起-停巡航控制系统的加速度跟踪控制

针对低速行驶工况下的车辆StopandGo(起停)巡航控制系统,在研究其加速度动态响应非线性特性的基础上,设计了一种基于滑模变结构控制(SMC)的模型匹配控制器,该控制器综合了SMC的鲁棒性及模型匹配控制(MMC)快速响应的优点。通过仿真计算,结果表明该控制器不但能有效提高车辆在低速工况下加速度的快速跟踪性,而且还改善了系统对外界干扰的鲁棒性能。     

采用改进模糊PID控制的串联机械手追踪误差研究

针对串联机械手运动角位移跟踪误差较大问题,提出了改进模糊PID控制方法。创建串联机械手简图模型,给出机械手动力学方程式,设计了模糊PID控制系统。引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化模糊PID控制器,将改进模糊PID控制器用于控制串联机械手角位移变化。采用Matlab软件对串联机械手角位移跟踪误差进行仿真验证,并且与传统PID控制器和模糊PID控制器仿真结果形成对比。仿真结果显示,串联机械手采用PID控制器和模糊PID控制器,其角位移跟踪误差较大,而采用改进模糊PID控制器,角位移跟踪误差较小。串联机械手采用改进模糊PID控制器,可以提高控制系统的稳定性,削弱机械手的抖动现象。     

基于定量反馈理论的两轴稳定平台混合控制器设计

针对两轴稳定平台中控制对象的不确定性及其扰动问题,在建立其不确定数学模型的基础上,综合考虑了对象的不确定性范围和系统的性能指标要求,采用定量反馈理论研究了两轴稳定平台跟踪伺服控制,设计了鲁棒性强的跟踪控制器.采用Matlab进行仿真结果显示:定量反馈理论(QFT)和比例积分微分(PID)相结合的直流电机驱动控制器具有响应速度快、无超调、抗干扰能力强以及稳态误差小等优点;其动、静态性能均优于单一控制器,较好地抑制输出干扰带来的影响,使两轴稳定平台系统得到良好动态响应,便于工程实现.     

恒压网络静液传动系统的神经网络滑模控制

根据恒压网络条件下的静液传动系统的特点,建立用于转速控制的二自由度动力学模型.针对恒压网络静液传动系统的参数摄动和不确定性,选择液压泵/马达的角速度和角加速度为控制变量,设计一种神经网络自适应滑模控制器,采用径向基函数神经网络(RBFN)取代滑模切换控制部分,利用其在线学习功能,对系统的不确定因素进行自适应补偿,应用李亚普诺夫稳定性理论推导网络权值的在线自适应率,保证闭环控制系统的稳定性.在模拟试验台上进行了阶跃信号和斜坡信号的转速控制响应分析,并与常规PID控制以及基于神经网络的PID(NNPID)控制进行对比.试验结果表明:所设计的控制器具有良好的控制效果,能使系统具有良好的跟踪性和强的鲁棒性,有效地消除高频抖振现象.     

采用改进神经网络PID控制的移动机器人轨迹追踪控制研究

为了提高双轮移动机器人运动轨迹追踪精度,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,并对控制效果进行仿真验证。创建双轮移动机器人模型简图,给出运动轨迹误差方程式。在传统PID控制基础上增加BP神经网络结构,引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制调整参数,给出双轮移动机器人PID控制参数优化流程。采用数学软件MATLAB对双轮移动机器人轨迹追踪误差进行仿真验证,并与传统PID控制追踪误差进行对比。仿真曲线显示:在理想环境中,双轮移动机器人采用两种控制方法都能较好地实现轨迹追踪,追踪误差较小;在干扰波形环境中,传统PID控制双轮移动机器人追踪误差较大,而改进PID控制双轮移动机器人追踪误差较小。采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,可以提高移动机器人运动轨迹追踪精度。     

自主车辆线性时变模型预测路径跟踪控制

为提高自主车辆路径跟踪控制的实时性和鲁棒性,研究一种线性时变模型预测路径跟踪控制方法.建立用于控制器仿真验证的纵向侧向二维车辆非线性动力学模型;从二轮三自由度模型出发,推导出线性时变路径跟踪预测模型;引入向量松弛因子解决优化求解过程中硬约束导致的控制算法非可行解问题,基于模型预测控制理论将路径跟踪控制算法转化为带软约束的在线二次规划问题;最后通过Matlab/Simulink实现车辆动力学建模和控制器设计,双移线工况仿真结果表明,所设计的控制器能够适应不同车速、不同设计参数的鲁棒性要求.     

锅炉汽包水位模糊自适应控制策略

针对汽包水位常规的PID控制方式,采用了一种模糊自适应PID控制器,使用常规模糊控制和带积分器的模糊控制两种控制策略作用于锅炉汽包水位控制系统。仿真结果表明,与传统PID控制器相比,模糊控制器取得了良好的动态性能和鲁棒性能,实现汽包水位的自适应调节,而两种控制策略中的带积分器的模糊控制其动态和静态性能都较好。     

基于蚁群优化的ESP控制算法仿真

为了加快ESP系统的响应时间,提高车辆的稳定性,采用模糊控制理论对车辆ESP系统进行反馈控制.建立了八自由度四轮整车模型与Gim轮胎模型,并在具有较好的灵活性、鲁棒性的模糊PID控制器的基础上引入了蚁群算法,设计了基于蚁群优化的模糊PID控制系统的结构与计算方法,从而达到对参数kp,ki,kd的优化设计,同时利用Sim...