基于遗传模糊免疫算法的PID参数整定优化研究

针对工业过程中的PID参数整定较难的问题,在分析模糊免疫算法的基础上,提出了一种遗传模糊免疫算法,用于在线整定PID参数。该算法用免疫反馈机理在线调整比例系数,模糊算法在线整定积分系数和微分系数。同时,该算法引用具有全局寻优特性的遗传算法优化免疫参数,克服了免疫参数选取不当而导致系统超调量较大、响应速度过慢的问题。针对工业过程中的无时滞过程、一阶惯性加时滞过程、二阶惯性加时滞过程、高阶系统过程,将该算法用于PID参数整定优化,并与模糊免疫算法、免疫PID算法、常规PID算法整定结果进行对比分析。仿真实验结果表明,遗传模糊免疫算法整定出的PID参数具有超调量小、调节时间短、抗干扰性强、鲁棒性强等优点,取得了较好的控制效果。     

基于模糊自适应整定PID的水下焊缝跟踪

针对水下焊接过程中焊缝跟踪控制的难点问题,设计了一种用于水下焊缝跟踪的模糊自适应整定PID(比例-积分-微分)控制器,采用模糊控制器充当调节器,在线调整PID控制器的3个参数,利用PID作为控制器,实现控制量的输出;讨论了该控制器的设计方法,并在相应模型的基础上进行了带扰动的控制模拟.仿真结果表明,该模糊自适应整定PID控制器的动态响应快、超调量小、稳态精度高、抗干扰能力强,能够满足水下焊缝跟踪的要求.     

基于模糊PID算法的回转窑控制系统改造

针对某公司镍冶炼系统PID控制器依靠人工操作经验进行参数整定从而导致冶炼过程不稳定的问题,在传统增量式PID控制算法的基础上,基于模糊控制理论将回转窑控制器设计改造成一种新的变速积分模糊PID控制器,并给出了镍铁回转窑PID控制器的结构和PID参数的详细整定方法,在设计中,比例系数Kp、微分系数KD用模糊方法进行自整定,而积分参数KI采用变速积分PID算法进行调节.通过在MATLAB环境下对该模糊PID控制器进行仿真,验证了该算法是有效的.     

恒压供水系统模糊PID控制策略研究

恒压供水系统模型为带有滞后环节的一阶惯性系统,系统参数会随着外部环境影响而变化,因此常规PID控制算法达不到很好的控制效果.针对这种情况,采用模糊PID控制算法,通过在PID算法的前端引入模糊控制算法,实时在线调节PID算法中的比例系数、积分系数和微分系数.MATLAB仿真结果表明,与常规PID控制算法相比,采用模糊PID控制算法具有响应速度快、超调量低、稳定性好的优点.     

双模糊免疫比例积分微分下的水力发电机组调速器研究

针对一般水力发电机组调速器不能根据系统的动态过程自动调整比例、微分、积分增益的缺点,以水轮机调速器为控制对象,提出了一种基于双模糊免疫比例积分微分(PID)控制算法.该方法在常规免疫PID算法的调节比例增益的基础上,将微分增益调节系统中的采样时刻偏差的微分作为抗原数量,建立了调节微分增益的模糊免疫系统.采用2个模糊免疫系统分别调节比例、微分增益,并通过模糊推理求解积分参数的变化量.仿真实验表明,所提算法在系统设计工况、系统参数摄动及外部干扰的情况下,能将水力发电机组的超调量降低28%,调节时间缩短5%.     

基于改进鸡群算法的比例-积分-微分参数整定

比例-积分-微分(PID)参数整定一直是控制工程研究的热点。利用传统的方法整定参数得到的系统性能往往较差,为解决PID参数整定问题,提高系统性能,提出一种基于改进鸡群算法(CSO)的PID参数整定方法。改进鸡群算法的目的是提高鸡群算法的收敛速度与精度,增强算法跳出局部最优的能力,4个标准测试函数的测试结果验证了改进的有效性。利用改进鸡群算法对4类典型工业过程的PID参数进行整定,以时间乘绝对误差积分函数(ITAE)为优化目标。Matlab仿真结果表明:通过改进鸡群算法整定PID参数得到的系统性能比传统的Z-N参数整定法以及Matlab遗传算法(GA)工具箱参数整定得到的系统性能有很大的提高。     

基于AAFDE-RBF算法的PID参数整定

针对工业过程中PID(proportional integral derivative,比例积分微分)参数整定难的问题，提出一种自适应调整因子的差分进化算法(adaptive adjustment factor differential evolution algorithm, AAFDE)的神经网络(radial basis function, RBF)方法整定PID控制器的参数。先在差分进化算法中引入自适应调整变异因子，通过定义个体优劣系数引入自适应调整交叉概率因子；再采用AAFDE算法优化RBF的初始参数，建立RBF模型，接着由RBF在线辨识得到梯度信息；最后根据梯度信息对PID的3个参数在线调整。直流电机系统的仿真实验表明，与RBF-PID和DE-RBF-PID相比，AAFDE-RBF-PID控制器动态性能更好、抗干扰性能更强，控制精度更高。     

PID控制器简介及参数整定方法

PID控制器是比例积分微分控制器,它具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高等特点,广泛的应用在工业控制过程。PID控制器的参数整定一直是人们研究的热点。本文分析了几种常见的PID控制器参数整定方法。     

基于免疫算法和参考模型的船舶航向自动舵设计

为解决常规比例-积分-微分(PID)控制超调问题,将参考模型应用于船舶航向自动舵,提出一种模型参考跟踪的船舶航向PID控制算法,使船舶航向跟踪参考模型输出.针对自动舵参数整定问题,提出一种动态免疫克隆选择优化算法,在进化过程中动态改变种群规模、克隆规模和变异参数,从而加快全局搜索速度和提高局部搜索精度,保证控制器性能可靠;也可根据不同的性能指标要求,整定相应的控制参数.实船仿真试验表明,系统超调得到有效抑制,控制参数能根据需要自动调节,控制效果令人满意.     

基于Labview的温度自动控制PID算法的实现

介绍了一种利用图形化编程语言Labview编制的用于铅淬火炉温度自动控制的PID算法程序,通过对PID算法的改进,引进积分项选用程序以避免调节过程中出现超调量,编制参数离线整定程序进行整定实验获得合适的PID参数,使设计的温度测控系统具有温度快速稳定,无超调量,控温精度高等特点,有较好的应用前景。     

模糊免疫参数自整定PID控制系统设计及仿真

为了提高模糊PID控制器的控制性能,将模糊参数自整定与免疫进化算法相结合,设计了一种模糊免疫参数自整定PID控制系统。该控制系统首先利用模糊规则,在线调整控制系统的kp,ki,kd,利用免疫机理修正非线性函数f,然后利用免疫修正环节进一步调整PID控制系统的参数。数字仿真结果表明,新的模糊免疫参数自整定PID控制系统具有稳定性好、响应速度快等特点,具有很高的应用价值。     

遗传算法优化的无刷直流电机模糊PID控制器设计

设计一种基于遗传算法优化的模糊PID(比例-积分-微分)控制器GFPC（genetic algorithm based fuzzy PID controller）, 以提高无刷直流电机的工作稳定性. GFPC通过模糊控制器整定PID的比例、积分和微分系数, 并采用改进的遗传算法对模糊控制器的隶属度函数和模糊规则进行优化, 以改善无刷直流电机的控制效果. 通过对比实验对该方法进行测试, 结果表明, GFPC具有更好的稳态性能和动态品质, 且自适应能力与鲁棒性更强.     

遗传算法优化的无刷直流电机模糊PID控制器设计

设计一种基于遗传算法优化的模糊PID(比例-积分-微分)控制器GFPC（genetic algorithm based fuzzy PID controller）, 以提高无刷直流电机的工作稳定性. GFPC通过模糊控制器整定PID的比例、积分和微分系数, 并采用改进的遗传算法对模糊控制器的隶属度函数和模糊规则进行优化, 以改善无刷直流电机的控制效果. 通过对比实验对该方法进行测试, 结果表明, GFPC具有更好的稳态性能和动态品质, 且自适应能力与鲁棒性更强.     

采用自适应模糊PID的二阶倒立摆控制

建立一个二阶倒立摆的数学模型,将常规比例-积分-微分(PID)控制与模糊控制相结合,设计模糊PID控制器,实现PID参数的自适应模糊整定.仿真实验表明:所设计的模糊PID控制器能很好地实现二阶倒立摆的扶起平衡控制,控制效果明显好于常规PID控制器,超调量和调节时间较小,具有较好的抗干扰能力,非常适合二阶倒立摆模型的稳定控制.     

碳纤维激光石墨化炉温度控制系统的优化设计

碳纤维激光石墨化加热具有热源集中、升温迅速的特点，石墨化炉的温度控制系统主要采用传统PID控制器，存在惯性大、超调严重等缺点，并且PID控制器的3个参数(比例系数k_p、积分系数k_i和微分系数k_d)固定且主要依据经验获取。对于没有精确数学模型的PID控制系统，可以采用模糊控制对控制策略进行优化，但是模糊算法中模糊规则表的制定依旧主要源于经验所得，无法保证当前规则为最佳规则组合。针对上述问题，提出一种基于遗传算法的优化策略，对模糊规则表寻找全局最优解；借助MATLAB和Simulink环境进行编程仿真，结果表明，基于遗传算法的模糊PID控制效果在整体上优于传统PID控制和模糊PID控制，其响应时间短，控制精度高，无超调量，可用于碳纤维激光石墨化炉的温度控制系统设计。     

船用锅炉水位模糊免疫自适应PID控制器及仿真

在常规PID控制器的基础上,结合生物免疫反馈机理,引入免疫PID控制算法,进而基于模糊控制理论,设计出一种模糊免疫自适应PID控制器.其中,用模糊免疫反馈P控制器在线整定PID控制器的比例增益,用模糊控制器调整PID控制器的积分时间常数和微分时间常数.并将此控制器应用到船用锅炉水位控制系统中.仿真结果表明,控制器具有很好的快速响应特性和较高的鲁棒性.     

自动加药系统中模糊自整定PID控制方法的研究

提出利用模糊自整定PID控制器实现自动加药的方法,将控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制实现了PID控制器参数在线自调整,完善了传统PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.并把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和Simulink结合起来,方便实现了自整定模糊PID控制系统的计算机仿真.仿真结果表明模糊自整定PID对被控系统的适应性强,鲁棒性好,超调小,反应时间快,能很好地适应现实生产过程中的控制要求.     

模糊PID双层参数整定及其在固化炉中的应用

提出了一种模糊PID(proportion integration differentiation)控制器的双层参数整定方法。将模糊PID控制器的参数整定分为比例因子的整定与模糊隶属度函数参数整定2部分。推导出模糊PID控制器的解析模型,该解析模型包括线性部分和非线性补偿2个部分。整定的过程中,把模糊PID控制器解析模型的非线性补偿看作过程扰动,由线性部分和被控对象的二阶纯时滞模型,基于系统的增益裕度关系,导出模糊PID控制器的比例因子。再基于粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)对三角隶属度函数进行优化,使控制器进一步适应被控对象的动态特性。仿真结果表明了研究方法的有效性以及应用在芯片固化炉的温度控制过程中,提升温度控制的效果。     

基于参数辨识的仿人智能PID电加热炉温度控制

利用开环阶跃响应输入输出数据,对电加热炉的一阶惯性加纯滞后模型参数进行在线辨识,然后根据该参数模型设计系统的线性预报模型,并采用规则法整定PID控制器参数,最后运用仿人智能控制的思想,在过程中对PID参数进行调整.实时控制的试验表明,该算法原理简单,能运用于各类电加热炉系统,并易于在上位机上编程实现,同时它能将动态响应时间、超调量、稳态误差都控制在合理的范围以内.     

参数自整定模糊PID时间程序温度控制系统

温度控制系统特别是时间程序的温度控制系统具有非线性、强耦合、时滞、时变等特点，单独采用常规的PID或模糊控制均难以兼顾高精度和快速性的双重要求。为此设计了一个参数自整定模糊PID温度控制系统，通过模糊控制技术在线实时整定PID的参数以达到优良的温度控制效果。此温度控制系统已用于工业控制，结果表明：系统控制精度高、响应快，较好的解决了时间程序温度控制中的大滞后、非线性、时变、模型确定困难等问题。