一种新的预测PID控制器

提出了一种新的预测PID控制器，通过将广义预测控制的控制律写成PID的形式，使PID控制器具有预测的功能。同时，在广义预测控制的性能指标中引入稳态误差加权项，用较小的预测时域和稳态条件代替较大的预测时域，从而减小了在线计算量。在连续搅拌反应釜(CSTR)上进行的仿真试验验证了该技术的可行性，新控制器的控制性能优于普通的预测PID控制器。     

联合粉磨系统基于T-S模糊模型广义预测控制

针对磨机负荷多变量、强耦合、大滞后的控制难题,利用磨机电流的历史数据进行T-S模糊建模,对所建模型设计广义预测控制器,采用对控制器模糊加权的方法调节控制器输出,通过Matlab进行仿真比较。结果表明:广义预测控制达到稳态所需时间约为25 s,而PID控制需要约90 s,广义预测控制跟踪设定值的快速性更好,能更快达到控制要求;该方法避免了反复求解不同丢番图方程的繁琐过程,简化了控制器运算步骤。     

基于递归神经网络的多变量系统预测控制

针对线性PID控制器系数难以整定的问题，构造了一种用神经网络实现的非线性PID控制器．多个具有相同结构的非线性PID控制器并联，对多变量系统实现解耦控制器．结合预测控制的思想，提出两种控制方案．第一种是在递归多步预测的基础上，在广义最小方差目标函数下实现控制，第二种利用多步预测目标函数在线修正解耦控制器的权值．仿真实验表明这两种方法的有效性．     

广义预测控制在监控AGC系统中的应用

根据广义预测控制的预测模型、滚动优化和在线反馈校正等特征,设计一种基于广义预测控制器的监控AGC系统,并以某冷轧实验轧机为对象,对其控制性能进行仿真。研究结果表明:在模型匹配时,常规Smith预估器响应时间比广泛预测控制的少,稳态精度上比广义预测控制器的高;在轧件塑性系数或系统滞后时间计算不准确导致模型不匹配时,常规Smith预估器出现了系统超调或振荡现象,而广义预测控制器基本不受模型参数变化的影响。     

基于PLC的电锅炉温度模糊预测PID控制

根据电锅炉系统的时滞和非线性特点,结合模糊控制和预测控制两种方法,设计了模糊预测PID控制器.介绍了电锅炉结构和工作原理,以S7-300 PLC为核心,对电锅炉温度控制系统进行了硬件和软件设计.在Matlab中仿真表明,模糊预测PID控制器系统超调量和稳态误差都很小,提高了系统的控制精度,具有良好的控制效果.     

广义预测PID控制算法

本文根据广义预测控制(Generalized Predictive Control,简写GPC)与PID控制控制律结构的相似性,通过对广义预测控制性能指标函数中控制加权序列Qj(z-1)的配置给定,导出了具有PID算法结构的广义预测控制律。从而借助广义预测控制算法参数的递推关系链,自动优化整定PID调节参数,并实施广义预测PID控制。     

双重控制系统的广义预测控制

传统的双重控制方法建立在简单PID算法基础上,其性能受到一定的限制.为此,将广义预测控制算法应用于双重控制系统中,形成基于预测控制的双重控制算法.该算法继承了传统双重控制方法的控制结构和控制思想,采用主、副2个控制器进行控制.其中主控制器采用广义预测控制算法,针对快回路产生快控制作用使系统具有良好的动态特性;副控制器采用PID算法,针对慢回路产生慢控制作用以实现一定的经济指标;同时,副控制器的输出作为前馈量引入主控制器.主、副2个控制器互相协调工作,使系统既具有良好的动态特性,又符合工艺上或经济上的要求.仿真对比结果表明,该算法控制性能优良,具有较强的的抗干扰性和良好的鲁棒性,是一种较好的双重控制系统控制算法.     

基于GPC-PID的铁路列车横向半主动悬挂控制系统设计

为了实时地在线优化PID控制器参数,使其能够应用于复杂的列车悬挂控制系统中,将PID控制器与GPC(广义预测控制)算法结合,利用广义预测算法局部优化策略优化KP、KI、KD参数,设计了GPC-PID控制器,对实际列车建立了17自由度仿真模型、在线辨识CARIMA(受控自回归积分滑动平均)模型,最后给出基于GPC-PID的高速列车半主动悬挂控制系统的设计方案,利用Matlab中Simulink搭建仿真平台,仿真结果表明方案有效,提高了列车的平稳性.     

一种在线模糊参数自适应PID控制器设计

根据经典PID控制器依赖对象性强的缺点,本文提出了模糊自适应PID控制器。该控制器具有模糊控制和PID控制的优点。在常规PID的基础上增加模糊自适应控制策略,可以进行在线调整。实验结果表明,所提出的模糊自适应PID控制器具有较好的动态性能和稳态性能。     

基于参数稳定空间的PID控制器设计

一阶加纯延时模型难以精确描述被控对象,因此传统的PID控制器不能取得满意的控制效果。基于精确的高阶模型提出了一种最优PID控制器的设计方法。利用广义Hermite-Biehler定理获得使闭环系统稳定的PID控制器集合。在该PID控制器集合中,运用遗传算法寻找基于ITAE指标最优的PID控制器参数。利用广义Kharitonov定理及Monte-Carlo随机试验方法对PID控制器鲁棒性和性能鲁棒性进行评价。仿真结果表明:该文算法对高阶对象具有良好的控制性能,对模型的不确定因素具有较好的适应性和鲁棒性。从而证实了该文算法的有效性,可以应用于高阶系统的控制。     

基于模糊模型的预测PID控制器的参数整定

提出一种基于模糊模型的预测PID控制器（PPID）的参数整定方法，PPID采用广义预测控制的控制策略，控制算法简单，容易在单片机、PLC和仪表上实现，且有比普通的PID更优良的性能，参数整定分两阶段进行，首先基于初始模型对PPID离线进行整定，然后在系统运行后利用对象的输入输出数据对模糊模型和PPIDR的参数再次进行离线整定，整定算法均采用批处理方式的梯度下降法。     

基于动态优化的多模型广义预测控制器设计

针对工业控制过程中广泛存在系统参数突变的问题,将多模型切换的广义预测控制器引至动态优化策略下的分层式控制系统中,设计了基于动态优化的多模型广义预测控制器.该模型预测控制结构以获取最大经济效益为目标,上层结构对经济目标函数进行动态优化,得到使经济利益最大的关键变量设定值;下层结构中MPC层采用多模型广义预测控制器代替传统单模型广义预测控制器追踪上层得到的设定值,即采用多个固定模型和自适应模型并行辨识系统的动态特性,提高系统暂态性能和模型参数跳变时系统的调节能力;底层为PID控制器用于抑制过程中的扰动.通过仿真验证了该方法的可行性和有效性.     

时变大纯滞后系统的单神经元预测控制

为对时变大纯滞后系统实现快速有效的实时控制 ,将单神经元与 L evinson预测器相结合采用比例积分微分调节器 (PID)控制方式 ,设计了单神经元预测控制器 ,其权值和可整定参数能够在线自适应调整 ,克服了大滞后对象控制结果不能及时反馈的不足。应用该控制策略对大滞后一阶和二阶对象的仿真研究表明 ,对大滞后时变系统具有很强的适应性和鲁棒性 ,各种控制性能明显优于常规 PID等其它控制     

Fuzzy-immune PID Control for AMB Systems

In order to improve the dynamic performance of active magnetic hearing systems with highly nonlinear and naturally unstable dynamics, a new nonlinear fuzzy-immune proportional integral-derivative （PID） controller is proposed by combining the immune feedback law with linear PID con trol. This controller consists of a PID controller and a basic immune proportional controller in cascaded connection, the nonlinear function of the immune proportional controller is realized by using fuzzy reasoning. Simulation results demon strate that the active magnetic bearing system with the proposed controller has better dynamic performance and disturbance rejection ability than using the linear PID controller.     

基于多步预测的PID型神经网络控制

提出了一种基于多步预测的ＰＩＤ型神经网络控制方案,其控制机理类似于位置递式ＰＩＤ控制,但所产生的控制量是误差信号的比例、积分和微分量的一种非线性组合,可以有效地克服常规ＰＩＤ控制存在的快速性和超调的矛盾。通过利用多步预测误差对ＰＩＤ型神经网络控制器进行训练,可以弥补单步预测存在的控制信号波动较大的缺陷。仿真实验表明,基于多步预测的ＰＩＤ型神经网络控制系统有效随机干扰,具有较强的适应性和鲁棒性。     

基于神经网络的永磁同步电机的鲁棒控制

提出一种基于神经网络的永磁同步电机的鲁棒控制策略·基于此策略设计了神经网络PID速度控制器,使速度控制器能实时在线调整,由一种混合型神经网络作为辨识器,利用神经网络的学习特性实现对永磁同步电机系统不确定性的鲁棒控制·为了加快响应速度,提高响应性能,采用多步预测性能指标函数下的反传算法·仿真和实验结果表明,所提出的控制方法明显优于一般永磁同步电机系统的控制方法,具有较强的鲁棒性·     

反向响应时滞过程PID控制器设计新方法

基于常规单位反馈控制结构，研究了工业中常见的反向响应过程的特性，给出了PID控制器的解析设计新方法．通过提出期望闭环传递函数．解析地推导出PID控制器的形式，同时分析了闭环控制系统所能达到的控制性能和鲁棒稳定性．由此给出了控制器参数的调节规则．该PID控制器的突出优点是可以进行单参数整定，通过单调地调节控制器参数，实现闭环系统的标称性能和鲁棒稳定性之间的最佳折衷．仿真实例验证了该方法优于其他方法．     

基于 PFC -PID 的锅炉汽包水位控制系统

根据预测函数控制（Predictive Functional Control,PFC）的基本原理和应用特点,在分析其一般算法的基础上,设计了余热锅炉汽包水位控制系统的预测函数控制器。通过内回路采用传统 PID,外回路采用预测函数控制———预测函数控制与PID 串级控制相结合,取代传统的汽包水位三冲量串级 PID 控制。MATLAB 仿真结果表明,与传统 PID 控制策略相比,PFC PID 控制策略能快速消除给水流量的扰动,且具有较强的鲁棒性,动态品质良好。