基于神经网络模糊PID的液压电梯速度控制研究

研究了液压电梯的神经网络模糊PID控制策略．针对液压电梯的非线性数学模型,采用模糊、神经和PID三者结合的方式控制电梯速度,利用神经网络在线调整PID的参数．由仿真曲线得出,神经网络模糊PID控制器在动态特性、跟踪特性以及鲁棒性等方面都具有明显的优势．该控制器闭环性能好,是一种理想的控制器．     

用简化模糊规则数的方法设计模糊PID控制系统

在对常规模糊控制器和PID控制器研究的基础上，提出了一种最简单的模糊PID控制系统。该系统基于T-S模型，借助于线性系统理论解决非线性系统设计中的问题，用2个二维的模糊控制器或二维模糊控制器加上积分环节来替代三维模糊PID控制系统，大大简化了模糊PID控制系统的设计。仿真结果表明，这种模糊PID控制系统结构简单，规则数少，稳定性高。     

模糊神经免疫自适应PID在恒张力控制系统中的应用

应用免疫反馈系统原理和模糊神经网络控制理论,在传统PID控制基础上设计出一种模糊神经免疫自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制规律和整定方法.控制器参数P、I和D分别由模糊神经免疫反馈系统和模糊神经网络控制器在线修正.进行了恒张力控制系统的动态仿真,并与数字PID和模糊PID控制进行了比较.仿真结果表明,模糊神经免疫自适应PID控制器响应速度快、控制输出稳定、抗干扰能力强和鲁棒性好,较传统PID和模糊PID控制器具有更好的动、静态特性.     

采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器

文章在传统PID控制器的基础上,结合模糊控制和神经网络控制理论设计出自适应模糊神经网络PID控制器,并将免疫反馈机制应用到BP学习算法中,通过自适应调整学习速率,改善算法的收敛性;通过Matlab仿真验证了引入免疫反馈机制的BP算法的优越性.仿真及实际应用结果表明,采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器响应速度快,...     

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．     

模糊PID控制应用于液压同步控制系统的研究

液压同步控制系统工程机械中受到广泛地应用。液压同步控制系统具有非线性、参数时变、大惯性、迟滞系统等特性。模糊控制算法对控制对象具有很好的逼近作用。将模糊控制理论应用到PID控制中,提高PID控制器的控制能力。将模糊PID控制器应用到液压同步控制系统中,进一步提高液压同步控制系统的动态和系统稳定性。利用MatLab软件对液压同步系统进行建模和仿真实验。仿真结果表明基于模糊PID控制的液压同步控制系统具有很好的动态性能和系统稳态性。     

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。     

一类神经网络整定PID参数的非线性系统解耦方法

对具体非线性系统有不同的解耦方法，如模糊解耦、神经网络解耦等。因神经网络有自学习功能以及对参数摄动的不敏感，故对某些特殊的非线性系统采用神经网络解耦作为补偿器进行输入输出解耦，能够获得较强的鲁棒性。首先介绍了神经网络解耦的一般结构，然后给出了递归多层神经网络的学习方法。针对一类非线性系统设计了一类基于递归多层神经网络整定PID参数的多变量非线性系统的解耦控制器。从仿真可以看出，对于文中所给出的非线性系统，这种递归多层神经网络的解耦控制器对于输入输出解耦是可行的。     

具有死区输入的不确定分数阶混沌系统的同步

针对一类具有死区非线性输入和外部扰动的不确定分数阶混沌系统同步问题,提出一种模糊神经网络结合自适应滑模控制的同步方法.利用模糊神经网络逼近未知的非线性函数,并且对逼近误差采用自适应控制进行补偿,同时构造了一种具有较强鲁棒性的分数阶积分滑模面.应用分数阶Barbalat引理和分数阶稳定性理论,设计自适应模糊神经网络滑模控制器和参数自适应律.数值仿真结果验证了该控制方法的有效性.     

基于模糊神经网络PID的无人艇航向控制器研究

针对常规比例、积分和微分(proportional integral derivative, PID)控制器在无人艇航向控制系统中表现出的稳定性差、控制精度低等问题,文章提出一种将模糊控制与反向传播(back propagation, BP)神经网络相结合的控制算法;在MATLAB中对比常规PID控制器、模糊PID控制器与模糊神经网络PID控制器在给定期望航向角下的航向控制性能,仿真结果表明模糊神经网络PID控制器对无人艇的航向控制性能最佳;在搭建的实验平台上对不同航向控制器下无人艇的航行轨迹和航向角进行比较,实验结果进一步验证了模糊神经网络PID航向控制算法的优越性。     

变频中央空调房间温度的智能控制

针对同一个空调房间构造了PID控制器、模糊控制器和神经网络控制器三种控制器，并利用Matlab软件中的Simulink工具箱对三种控制器的性能进行了比较．     

模糊控制器在高阶水位控制中的设计及应用

在高阶大惯性环节对象的控制问题中 ,采用普通PID难以实现其良好的控制作用 .设计了一种基于模糊控制原理的模糊PID参数自适应控制器和模糊控制器 ,根据偏差和偏差变化率来实时调整参数 ,水位控制实验结果表明 ,这种模糊控制器比常规PID控制器有更好的控制效果 ,明显改善了系统的动态性能和稳态性能 .     

Takagi - Sugeno Fuzzy PID Gain - Scheduling Controllers

This paper aims at Takagi - Sugeno (TS) fuzzy controllers as gain scheduling (GS) schemes of PID controllers. A TS fuzzy controller employs arbitrary input fuzzy sets, product or Zadeh fuzzy logic AND, TS fuzzy rules with linear consequent, and the generalized defuzzifler containing the popular centrold defuzzifler as a special case. We first establish the relationship between the TS fuzzy controller and the linear PID controller. The TS ftizzy controller is accurately a nonlinear PID controller with gains continuously changing with Its process output. Then we point out that the TS fuzzy controller is closely related to the traditional gain scheduler. The gains of the TS ftizzy controller are determined by three two - Input - one - output fuzzy systems with singleton output fuzzy sets. Finally, as a demonstration, a simple TS fuzzy controller employing two linear input fuzzy sets, Zadeh fuzzy logic AND, and the popular centrold defuzzifler is designed to be the gain scheduler for the PID controller. Com     

无刷直流电机转速智能混合控制器设计

提出一种传统PI(比例 积分)结合自适应模糊PID(比例 积分 微分)的智能混合控制器, 以提高无刷直流电机转速跟踪和动态适应能力. 该控制器通过开关函数根据转速误差在稳态的PI控制器和瞬态的自适应模糊PID控制器之间灵活切换. 自适应模糊PID包含两级模糊逻辑控制器: 一级模糊逻辑控制器自适应调节PID增益; 二级逻辑模糊控制器对一级模糊逻辑控制器的缩放因子自动调节. 在MATLAB/Simulink环境下进行仿真测试, 测试结果表明, 相比于传统PID和模糊PID控制器, 智能混合控制器在各种条件下的转速响应、 稳态误差和超/欠调量等均有较大改善, 表明其具有更好的鲁棒性、 抗干扰性和动态适应能力.     

用简化模糊规则数的方法设计模糊PID控制系统

在对常规模糊控制器和PID控制器研究的基础上,提出了一种最简单的模糊PID控制系统。该系统基于T S模型,借助于线性系统理论解决非线性系统设计中的问题,用2个二维的模糊控制器或二维模糊控制器加上积分环节来替代三维模糊PID控制系统,大大简化了模糊PID控制系统的设计。仿真结果表明,这种模糊PID控制系统结构简单,规则数少,稳定性高。     

一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器

常规的PID控制器参数整定方法需要被控对象的精确数学模型,且整定出的参数不能进行在线调整.而模糊控制和神经网络均不依赖被控对象的数学模型,且具有较强的自适应和自学习能力;遗传算法则是一种新型的全局优化方法.鉴于此,提出将模糊控制、神经网络和遗传算法引入PID控制器的设计过程.首先,运用遗传算法优化隶属度函数的中心值和宽度,并借助模糊逻辑控制确定遗传算法中的交叉概率和变异概率.然后,再运用BP算法优化模糊神经网络的连接权系数.仿真结果表明,该方法提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性.     

基于神经网络的不稳定时滞对象控制

针对过程控制工业中的一类不稳定时滞对象存在的难以稳定、鲁棒性差、对输入的变化和扰动十分敏感的问题,采用了基于神经网络的双自由度控制结构.在利用内环控制器镇定对象并且提高系统反应速度、减轻输出的振荡的同时,结合Guillermo等提出的比例-积分-微分(PID)参数镇定区域理论优化设计外环BP神经网络控制器的学习范围、学习方式和初始参数,改善系统设定值跟踪和扰动抑制的性能,提高系统鲁棒性.仿真结果表明,即使在建模有误差的情况下,该控制结构仍能比传统双自由度PID控制有更好的控制效果和鲁棒性.     

剪叉机构升降台模糊PID控制

针对传统PID控制对剪叉机构升降台的非线性系统无法控制的问题,利用模糊控制较好地解决非线性因素造成的不利影响,设计基于模糊控制和PID控制的FUZZY PID剪叉机构升降台控制系统.对模糊系统的参数自动调整,避免设计过程中参数的大量调试工作,并使系统获得更好的控制性能.利用MATLAB针对不同控制器进行仿真,仿真结果表明FUZZY PID控制器消除了由系统非线性产生的爬行现象,使系统运行更加平稳快速,具有比PID控制器更好的控制效果.     

一类基于PID控制的新型模糊控制方法

研究了一类基于模糊规则的变参数 PID控制方法 .对于模型未知对象 ,常规 PID控制器参数的调节一般要基于一些语言信息的经验知识 ,这对 PID参数的调节带来一定的困难 .模糊控制在处理语言信息方面具有一定的优势 ,因此将模糊控制和 PID控制方法相结合组成一种复合控制器的设计是可行的 .采用 TS模糊模型 ,给出了一类给予模糊规则的变参数 PID控制器的设计 .这种控制方法兼备模糊控制与 PID控制优点 ,具有广泛的应用价值