基于PSO算法的模糊自调整PID励磁控制器研究

设计了一种新的模糊自调整PID控制器,应用于同步发电机励磁控制系统.利用粒子群优化算法对该模糊自调整PID励磁控制器的量化因子和比例因子进行优化,从而实现模糊控制规则的自动调整和完善,并对所设计的控制器进行了仿真研究.仿真结果表明,所设计的控制器较常规PID励磁控制器有更好的控制效果和较好的动静态特性.     

自适应粒子群算法的整定模糊PID控制器的参数优化

提出了一种基于自适应粒子群算法(APSO)优化模糊PID控制器隶属函数的方法以及基于模糊控制规则的权值来消减规则数目的参数优化方法.仿真实验表明,该方法相比传统方法能得到具有更快响应速度和更小的超调量的模糊PID控制器.     

改进粒子群模糊神经网络算法在同步发电机励磁参数整定中的应用

利用典型生物智能算法模糊神经网络算法优化同步发电机励磁控制系统中PID反馈控制参数,在构建四层模糊神经网络模型的基础上,将实际工程中精确的反馈值(机端电压和机端电压偏差)模糊化作为模糊系统的输入,引入快速粒子群算法全方位优化模糊系统选用的隶属函数和连接权矩阵重要参数.利用Matlab仿真平台,对同步发电机空载起励和负载电压扰动进行仿真实验,并与常规PID进行对比,实验结果证明该算法能够很好地减小系统调整时间和超调量,明显地改善了同步发电机的空载起励性能和带负载抗扰动性能,大大增强了系统的快速性和鲁棒性.     

基于改进粒子群算法的无刷电机模糊控制研究

为了解决在无刷直流电机控制系统中,PID调节器出现系统超调和稳定性差等问题,本文采用一种基于改进粒子群算法优化模糊控制器的速度控制算法,该算法融合粒子群算法和量子算法的优点。实验仿真结果表明:优化后的模糊控制器动态性能和静态性能都优于传统PID控制,具有很好的鲁棒性和控制精度。     

基于粒子群-模糊PID的织网机主动穿线板多电机协同控制

针对织网机主动穿线板多伺服电机协同控制问题,以3台电机为被控对象,将粒子群算法与模糊PID(proportion integration differentiation)控制相结合,设计基于粒子群算法的模糊PID控制器,粒子群算法优化控制系统的初始参数,结合模糊PID完成对多伺服电机协同控制系统的动态调整.为保证系统的...     

汽车空调鼓风机自适应控制算法的研究

汽车空调的工作条件很复杂,并且取决于许多因素,例如隔热,密封和温湿度.为了提高汽车空调鼓风机的工作效率,改善车内温湿度环境并达到节能减排的目的,通过模糊算法与PID算法相结合,并对粒子群优化算法进改进来对PID参数进行优化的方法.在Matlab的simulink平台上建立鼓风机控制的数学模型,对模型进行仿真,并对仿真结果进行分析.仿真结果表明,改进的粒子群优化算法优化的模糊PID控制策略具有较高的鼓风机控制精度.,鼓风机的响应时间较短且超调量小,能迅速达到稳定状态,达到试验预期效果.     

基于改进引力搜索算法的励磁控制PID参数优化

在引力搜索算法（GSA）基础上,结合PSO算法中粒子的运动特点,提出了改进引力搜索算法（IGSA）,并将其应用到励磁控制系统PID参数优化．IGSA嵌入了引力搜索和粒子群搜索,使其在保留引力搜索特点的前提下增加了信息共享及记忆能力,进一步提高了搜索能力．定义了同时考虑ITAE指标和超调量指标的加权目标函数,提出了基于混沌引力搜索的参数优化策略．将IGSA与传统群体优化算法进行了充分对比试验,验证了提出的励磁控制系统PID参数优化方法的有效性．     

基于量子粒子群优化的网络拥塞控制新策略

为了改善网络拥塞控制系统的性能,基于流体流理论的网络简化模型,将量子空间中的粒子群优化算法(QDPSO)应用于PID控制器参数优化.定义了一个综合调节时间、上升时间、超调量、系统静态误差、正弦跟踪误差等动静态性能指标函数,在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化函数极小化的一组PID控制器参数,将PID控制器应用于网络主动队列管理系统中.仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击2种情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED,PI算法,也优于GA,SPSO算法的优化结果,超调量均小于4%,调节时间均小于4s,稳态误差均小于2个数据包.     

基于CPSO的PID算法在LLC变换器控制中的应用

在LLC谐振变换器控制系统中,由于PID控制器参数的整定直接影响控制系统的性能,本文利用混沌粒子群优化算法对变换器的数字PID控制器参数进行了整定。并利用MATLAB软件进行建模仿真实验,最后通过分析几种算法整定PID参数的结果,结果表明该算法操作简单,响应速度快,调节时间短,无超调,其控制品质明显优于遗传算法和标准粒子群算法,具有更好的优化效果。     

基于改进粒子群优化PID参数的风力除尘控制系统的研究

对卷接机组集中工艺风力除尘系统控制需求及工艺特点进行了研究,针对风力系统中压力和流量之间存在非线性与强耦合性的特点,以及控制系统中传统自动化科学技术(proportional plus integral plus derivative controller,PID)控制和现有的模糊PID控制自适应和鲁棒性较差、系统稳定性能不理想的问题,文中提出对角矩阵解耦方法将压力和流量进行解耦,利用改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。通过仿真软件和可编程序逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)程序对算法进行实现。位置阶跃响应实验粒子寻优实验结果表明:该方法在阶跃响应上升时间、最大超调量和响应速度上均有很好的优化效果,即时控制调整变频器频率以及阀门开度,使主风管压力波动在0. 5%～1%内,流量波动控制在0. 4%～0. 8%内。     

改进多目标PSO算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器

为进一步提高模糊PID控制器应用于关节机器人轨迹跟踪控制的效果,本文提出了一种改进的多目标粒子群(PSO)算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器的方法。首先,设计了一种关节机器人轨迹跟踪模糊PID控制器;其次,考虑控制器输出力矩和轨迹跟踪控制偏差2个优化目标,设计了改进多目标PSO算法实现模糊PID控制器隶属函数与模糊规则的优化调整;最后,分别采用多目标PSO算法和改进多目标PSO算法优化轨迹跟踪模糊PID控制器获得了2个优化目标的向量集合,并对比分析了优化结果。实验结果表明,所设计的改进多目标PSO算法具有更优的非支配解集,验证了该算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器的有效性和优越性。     

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。     

模糊自适应控制算法在水轮机调速器建模中的应用

在模糊控制器的设计中,模糊规则的提取,比例、量化因子和隶属度函数的确定都具有一定主观性;针对这种情况,提出改进的模糊自适应PID控制算法(IFPID),利用微粒群算法对经过预处理的隶属度函数进行优化.在水轮机调速器仿真实验中,与简单PID控制算法和一般模糊控制算法相比,基于改进模糊自适应PID算法的系统在响应频率扰动和负荷扰动时有着更短的调节时间和更小的超调量.     

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...     

积分时滞系统的内部反馈粒子群优化控制方法

传统PID控制器在控制积分过程时存在结构上的缺陷,提出一种内部反馈的粒子群优化PID控制方法,解决了积分过程难以控制的问题。火力发电厂过热蒸汽温度系统是一种较难控制积分时滞系统,蒸汽流量温度控制系统仿真结果无超调、调节时间短,表明内部反馈的粒子群优化PID控制方法的有效性和合理性。     

粒子群优化BP神经网络PID控制注塑机液压系统

注塑机液压系统是一个时变、非线性和高耦合的复杂系统,传统PID控制参数不易整定,超调量大,对注塑机液压系统控制效果欠佳,现提出一种粒子群优化BP神经网络算法改良PID控制。BP神经网络算法存在收敛速度慢和容易陷入局部最小值的缺陷,利用粒子群算法的全局最优和收敛速度快的特性改良BP神经网络,然后利用粒子群优化BP神经网络对PID的3个参数进行在线调整。仿真结果表明,经过粒子群优化后的BP神经网络对PID3个参数的整定效果要比BP网络要好,同时粒子群优化BP神经网络PID控制效果明显优于传统PID控制,可以有效提高注塑机液压系统的精度和响应速度,优化注塑过程。     

模糊自调整 PID 励磁控制

本文通过引入模糊调整机,提出了一种新颖的模糊自调整PID控制策略,并成功地应用于发电机励磁控制中,针对单机——无穷大电力系统进行了数值仿真研究,证明了所提出方法的实用性和有效性。     

基于DSP的同步电动机励磁模糊控制器

同步电动机励磁模糊控制器利用DSP数据处理能力强的特点,通过FFT算法求取同步电动机的无功和功率因数,实现双闭环模糊自适应PID控制功能.在MATLAB环境下建立了系统仿真模型,仿真结果表明:励磁模糊控制的动静态性能明显优于传统的PID控制,能够满足励磁控制器的要求,达到国家标准规定指标.     

基于粒子群优化算法的模糊神经分数阶PID电子节气门控制器设计

针对汽车电子节气门的精确跟踪控制问题, 建立了面向控制器设计的非线性模型,分析了摩擦非线性以及LH 非线性对电子节气门位置的影响.采用模糊神经分数阶PID 控制方法设计了电子节气门非线性控制器,并利用粒子群优化算法对控制器参数进行优化.最后将扰动考虑在内进行了仿真实验,仿真实验表明基于模糊神经分数阶PID的控制方法能够很好地实现电子节气门控制.     

发电机的快速模糊自适应励磁控制

提出了一种新的模糊推理机和设计方法 ,并在线性最优励磁控制器的基础上 ,实现了发电机励磁的快速模糊自适应控制。数值仿真结果证明了快速模糊自适应励磁控制器的良好控制性能。