改进型PID控制在水泥窑垃圾焚烧温度控制系统中的应用

水泥窑垃圾焚烧控制一般采用传统PID控制,其控制效果一般。因此对传统PID提出改进,当实际温度和设定温度差值较大时采用PD控制,而当温度差值较低时采用增量式PID控制。改进型PID控制算法,通过对控制方案的选择,对水泥窑垃圾焚烧控制系统进行控制决策和判定,避免了传统PID控制的缺点,达到了提升控制性能的效果。     

非线性大滞后系统的单神经元模糊预测控制

提出一种单神经元模糊预测PID控制策略,无需对复杂控制过程建立数学模型,只要检测过程的实际输出和期望输出,通过模糊预测控制修正单神经元PID控制规则,即可对非线性大滞后系统实现自适应控制.对于大滞后扰动系统,在稳定性、快速性、鲁棒性方面明显优于常规单神经元PID控制器.仿真结果表明,该方法应用于非线性大滞后系统具有良好的控制品质.     

模糊PID控制器的设计

常规PID控制器由于简单、稳定性好、可靠性高而广泛应用于过程控制。PID调节过程的品质取决于PID控制器各个参数的整定。常规PID控制器不能在线整定参数，因而不能很好地控制非线性、时变的复杂系统和模型不清楚的系统。模糊控制器对复杂的和模型不清楚的系统能够进行简单有效地控制。因此，结合传统PID控制器的优点，同时，考虑到模糊控制实现的特点，提出了模糊PID控制器的思想。     

Smith预估器控制混合动力电动汽车动态过程的仿真

PID控制混合动力电动汽车(HEV)动态过程,要达到控制要求时,力矩可能超出设计范围.提出了采用Smith预估器控制动态过程;该办法能克服大纯滞后,增强控制系统稳定性.SIMULINK仿真表明,其控制效果优于常规PID控制.在相同的条件下,阶跃响应时间短,而且所需要力矩小,使得动态过程控制更易于实现.可见Smith预估器具有更好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种比较实用的控制方法,更加适合于HEV控制.     

城市垃圾焚烧过程中烟气的产生及控制探讨

阐述了我国城市生活垃圾焚烧处理情况,对垃圾焚烧过程中各种烟气的产生机理、污染物成分及其相应控制方法进行了综述。     

改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究

针对动物缺氧实验中气体浓度控制这一时变非线性的过程,将BP神经网络与传统PID控制相结合虽然可以取得较好的控制效果,但是也存在着网络收敛速度慢、稳定性较差等问题.基于此,提出了一种基于改进的遗传算法优化的BP神经网络PID控制器.首先,该控制器对遗传算法的收敛速度和稳定性进行改进,利用改进后的遗传算法优化BP神经网络的权重初始值;然后,用优化后的BP神经网络实现PID控制参数的在线调整;最后,在MATLAB中对两种控制器进行仿真实验,结果显示,与传统的BP神经网络PID控制器相比,改进后的BP神经网络PID控制器具有更好的控制性能.     

位置式PID控制算法在城轨ATO系统中的应用

为了使城市轨道交通CBTC(基于通信的列车运行控制系统)中的自动驾驶系统(ATO)实现更加精确的控制,通过对传统的PID控制理论进行分析,探索了位置式PID控制算法的详细控制过程,并使用现代计算机技术实现了该算法。将位置式PID控制算法与状态方程结合起来,并将改进后的算法应用于自动驾驶系统中:通过调节PID算法公式中的Kp,Ki,Kd三个参数值,可以得出最适合应用于自动驾驶系统的系数,以决定牵引和制动命令的执行时间点。研究结果表明,在自动驾驶系统中,应用位置式PID算法可以实现列车更加理想的精确控制,减少列车牵引和制动时间以实现节能,保证列车提速平稳以提高列车的舒适度和稳定性。     

反共振振动筛的振幅稳定性控制

提出了采用PID控制策略对反共振振动筛振幅的稳定性进行控制。给出了利用MATLAB的NCD模块对PID参数进行调整和寻优的方法,获得了一组较好的PID参数。并利用其对振幅控制系统进行了仿真。仿真结果表明。提出的控制方法可以实现振幅的稳定性控制,方法简单、鲁棒性强。控制效果很令人满意。     

PID控制与智能控制的融合

本文主要研究了与PID控制有关的多种智能控制方法,包括模糊PID控制、基于神经网络的PID控制、专家PID控制、基于遗传算法的PID控制。经过比较后认为PID控制结构简单、稳定性好、可靠性高,但在控制非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程时,效果不是太好。而基于PID控制的智能控制则解决了那些传统方法难以解决的控制对象的参数大范围变化的问题。     

模糊PID无源稳定性分析

分析了非线性控制中经常使用的无源稳定性定理．介绍了模糊PID控制器的构造、实现以及与传统PID控制器的关系．将无源稳定性定理应用到传统PID控制器稳定性分析中，推导出PID控制参数的要求．最后利用模糊PID控制器与传统PID控制器的联系，进一步推算出符合稳定性要求的模糊PID控制器设计规则．给出具体实例，验证模糊PID系统稳定的参数范围．