模糊控制与PID控制方法的比较

研究了常规模糊控制器与ＰＩＤ控制器的关系．基于Ｔ－Ｓ模型,在一定的附加条件下,对这些模糊控制器进行了分析,理论上给出了这类模糊控制器与ＰＩＤ控制器参数间的定量关系式,并指出两者间的本质联系．仿真结果表明了模糊控制器与ＰＩＤ控制器的相似性,多个规则的模糊控制器要优于ＰＩＤ控制器,同时给出了一类模糊ＰＩＤ复合控制器（ＴＳ－ＰＩＤ）的设计方法．该类复合控制器兼有模糊控制器与ＰＩＤ控制器优点,具有较深远的应用前景．     

广义模糊双曲正切PID控制器性能分析

从功能的角度分析了广义模糊双曲正切PID控制器本质特点和控制能力的问题。首先提出了基于广义模糊双曲正切模型的PID控制器,通过系统地分析控制器的结构,证明了该控制器的性能优于传统的线性PID控制器。通过解析分析,分析了该控制器的非线性变化能力。为简化调节参数,提出了三区域广义模糊双曲正切PID控制器。最后,将该控制器和几类经典的模糊PID控制器进行了比较。     

一种提高模糊控制器控制精度的方法

针对常规模糊控制器控制精度低的问题,提出了一种提高模糊控制器控制精度的方法。文章首先分析了常规模糊控制器存在的稳态控制精度差的原因,然后针对这个问题提出一种提高模糊控制器控制精度的方案并给出了它的设计方法。最后给出这种改进的模糊控制器的仿真试验结果,并和常规模糊控制器进行了比较。仿真试验结果表明,这种改进的模糊控制器具有消除系统稳态误差的作用,提高了模糊控制器的控制精度,而且保持了模糊控制器非线性的控制特性,易于实现,有一定的实用价值。     

模糊PID控制的研究

本文基于传统PID控制器原理与模糊控制系统理论,利用数学手段进行了传统PID控制器与模糊控制器的比较研究,揭示了模糊控制器的非线性本质及其同传统PID控制器的联系,对模糊PID控制器的设计具有一定的指导意义。     

一种双总线双控制器软件冗余系统的设计

设计了基于网络控制的可编程控制器冗余系统。在完成PC工作站、冗余控制器(ControlLogix控制器、SoftLogix控制器)、通信模块1203-CN1、变频器PowerFlex70、被控对象风动模型的安装和组态之后,采用NetLinx网络体系结构,架设了基于ControlNet的两个ControlLogix控制器之间以及ControlLogix控制器与SoftLogix控制器间的冗余控制系统。应用软件RSLogix5000为冗余系统中的控制器进行了I/O组态,编写了梯形图程序。并且应用软件RSView32制作了控制器冗余系统的监控画面。实验结果表明:双机软件冗余系统更加稳定,切换时间更小。     

拮抗控制器的理论研究与仿真

针对传统控制器单一方面改善系统性能,基于生物学领域的拮抗作用,建立了一种新型控制器——拮抗控制器。通过对拮抗控制器的仿真,实现了对系统稳定性的修正,同时实现了对系统上升时间、超调量和稳定时间等性能地有效改善。仿真结果表明,与传统的控制器相比,拮抗控制器性能更优,可以较好地改善系统的多项性能,克服了一般控制器只能改善某种系统性能的缺点,在自动控制领域有很大的应用前景。     

路面激励下车辆速度最优控制

对发动机-耗能装置动力学模型进行分析,给出了完整的线性二次型最优控制器的设计过程。介绍了线性二次型最优控制器的基本原理和控制器的设计方法,设计了自动调节车辆速度的线性二次型最优控制器,并对控制器作用下的闭环系统的响应进行了分析。结果表明,设计所得到的控制器控制效果良好,达到了设计目的。     

PID和模糊逻辑控制器控制直流电动机的性能比较

为比较比例积分微分控制器和模糊逻辑控制器控制直流电机的性能,本文从构建直流电机的数学模型入手,分别对传统的PID控制器、Ziegler-Nichols（Z-N）回路整定技术调整PID控制器和模糊逻辑控制器控制直流电机的性能进行了实验仿真。结果表明,与传统的PID控制器、Z-N回路整定技术调整PID控制器相比,模糊逻辑控制器具有更好的控制效果。     

软件定义网络中应用二值粒子群优化的控制器部署策略

为了确定控制器的最优化部署方案,构建软件定义网络中逻辑上集中、物理上分布的控制平面,提出软件定义网络中应用二值粒子群优化的控制器部署策略。对控制器部署问题建模,以交换机到控制器的平均时延最短以及在网络中部署的控制器数量较少为多优化目标。提出粒子重构机制,实现粒子群优化算法的二值化,用以表示控制器在网络中部署的位置。基于二值粒子群优化算法设计多优化目标的控制器部署策略,仿真得到控制器部署问题的非劣最优解集合,对应给定的控制器数量,得到平均时延最小的控制器部署方案。实验结果表明,应用二值粒子群优化的控制器部署策略联合考虑了控制器数量和交换机到控制器的平均时延,为实现控制器最优化部署提供了依据。     

三级倒立摆的混合控制

针对传统模糊控制的不足,基于三级倒立摆多变量非线性的数学模型,设计了由模糊控制器和线性二次最优控制器组合的混合控制器.当小车到达某一指定位置时,模糊控制器切换到线性二次型最优控制器.仿真结果表明:混合控制器有效克服了模糊控制器在定位精度低和线性二次型最优控制器响应时间慢的缺点,优于单一的模糊控制器或线性二次型最优控制器...     

两轮智能车跟踪控制系统的研究

自平衡式两轮机器人是多变量、强耦合对象,文章针对斜坡上的两轮智能车的目标跟踪问题,设计了基于T-S模糊控制器的跟踪控制系统,该系统包括底层平衡控制器、底层转弯控制器和全局运动控制器。底层的平衡控制应用T-S模糊控制器,并利用LQR线性控制器来简化控制器的参数设计。底层转弯控制器采用PI算法,在此基础上运用李雅普诺夫函数方法,进行了全局运动控制器的设计,得出了具有全局渐近稳定的控制律。最后通过仿真验证了该方法的正确性和可行性。     

一线制车身控制器与CAN总线通信互联的研究

针对国内自主创新的一线制车身总线控制器,探讨了汽车总线CAN网络通信方案。一线制车身总线汽车控制器是一种新型车身总线控制系统,该控制器把原来每个控制器分别与控制开关连接,改进为全车的所有控制器都挂接到同一条信号线上,有效地节省了汽车上的线束,降低了成本。     

一种谨慎控制器控制规律的求取

分析了谨慎控制器的特点 ,阐述了利用最小二乘法求取最小方差控制器控制规律的缺陷 ,提出了为克服此缺陷的控制器——谨慎控制器的控制规律的一种求取方法。     

主动悬架LQG控制与模糊PID控制的比较研究

为了解决主动悬架系统控制问题,建立了1/2车辆主动悬架系统动力学模型,并设计了两种应用于主动悬架的控制器:LQG控制器和模糊PID控制器。LQG控制器以车身垂向加速度、俯仰角加速度、悬架动挠度、轮胎动位移和悬架控制力作为其性能评价指标。模糊PID控制器将PID控制器与模糊控制器并联,采用了双模糊控制,分别以质心速度及其变化率和俯仰角速度及其变化率作为前、后悬架模糊控制器的两个输入;输出分别为前、后悬架的控制力。将分别应用这两种控制器的主动悬架在Simulink中仿真,结果表明两种控制器均能很好地改善汽车平顺性和乘坐舒适性。通过对两种控制的综合比较,模糊PID控制更具有实用性。     

电子节气门仿真控制

简要介绍了电子节气门技术的发展情况、系统的典型结构和工作原理,分析了电子节气门系统机械结构中存在的非线性问题,建立了其数学模型,设计了3种控制器(PID控制器、模糊控制器、滑动模态控制器)并进行了仿真.对仿真结果进行分析表明,PID控制器的控制精度较差,而且超调严重;模糊控制器具有较好地跟踪性,但存在一定的滞后现象;滑动模态控制器具有和模糊控制器相当的跟踪性能而且滞后得到了较好的改善,可以较好地满足控制要求.     

基于BP神经网络的分数阶PIαDβ控制器参数整定研究

对于分数阶控制系统,因分数阶控制器较传统PID控制器具有更好的适应性,这就为得到更加细腻的控制品质提供了可能。然而,分数阶PI^αD^β控制器的参数整定则相对复杂。针对这一问题,提出了基于BP神经网络的分数阶控制器参数整定方法,有效地克服了分数阶控制器参数整定复杂问题。采用文章所提方法,分别设计了整数阶PID、分数阶PI^αD^β控制器,并进行仿真对比。结果表明,采用分数阶PI^αD^β控制器的系统控制品质优于整数阶PID控制器。     

新型统一潮流控制器(UPFC)的研究

传统统一潮流控制器具有造价昂贵且运行费用较高的缺点,新型统一潮流控制器采用混合调压技术和FACTS技术相结合,能够实现传统统一潮流控制器的功能,且大幅降低造价和运行的成本。分析了新型统一潮流控制器的结构及如何实现潮流控制,并与传统统一潮流控制器在功能和费用方面作了比较分析,最后对新型统一潮流控制器进行了仿真研究。     

基于粒子群算法的模糊神经网络控制器

将粒子群算法与模糊神经网络结合起来提出了一种粒子群模糊神经网络控制器,先用粒子群算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明该控制器比模糊神经控制器取得了更好的控制效果。     

一种参数在线修正的变结构模糊控制算法

本文在基本模糊控制器的基础上,分析了模糊控制系统动态及稳态性能,提出了一种模糊控制器参数在线修正算法,并在控制器结构中引入了智能积分环节,改善了模糊控制器的控制性能,仿真结果证明了这种算法的优异性能。     

因子动态加权自调整FUZZY控制器及其应用

在分析了经典ＦＵＺＺＹ控制器存在的问题的基础之上，提出了一种新型结构的ＦＵＺＺＹ控制器——因子动态加权自调整ＦＵＺＺＹ控制器。这种控制器继承了经典ＦＵＺＺＹ控制器的优点，同时增加了因子动态加权自调整的功能．数字仿真结果表明，这种新型控制器在动静态性能方面均优于ＰＩＤ控制器。