大时滞系统全参数自适应预测控制策略

针对大时滞系统纯滞后时间长、参数时变的特点,提出一种基于改进的粒子群优化的自适应预测控制算法.利用改进的粒子群优化算法对时变大时滞系统模型的全部参数进行辨识,从而克服预测模型失配对系统控制性能的影响,并且将粒子群优化算法用于预测控制滚动寻优,有效解决系统存在约束条件下的最优值求解问题.仿真结果验证所提方法的有效性和优越性.     

时变大纯滞后系统的单神经元预测控制

为对时变大纯滞后系统实现快速有效的实时控制 ,将单神经元与 L evinson预测器相结合采用比例积分微分调节器 (PID)控制方式 ,设计了单神经元预测控制器 ,其权值和可整定参数能够在线自适应调整 ,克服了大滞后对象控制结果不能及时反馈的不足。应用该控制策略对大滞后一阶和二阶对象的仿真研究表明 ,对大滞后时变系统具有很强的适应性和鲁棒性 ,各种控制性能明显优于常规 PID等其它控制     

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.     

基于滞后时间削弱器的模糊PID控制系统设计与仿真

针对大滞后对象控制难以及其PID参数整定难的问题,提出一种有效控制大滞后对象的方法.首先利用滞后时间削弱器将大滞后对象演变成小滞后的等效对象,然后用模糊控制对PID参数进行在线自整定,即构成模糊PID控制器,进而对小滞后的等效对象进行自适应控制.仿真结果表明,该控制系统与常规PID控制系统相比,具有良好的动、稳态特性和较强的抗干扰性、鲁棒性.     

模糊自适应PID控制器在火电厂主蒸汽温度控制中的应用研究

火电厂主蒸汽温度控制系统中的控制对象具有大滞后和大惯性等特点,并且影响主蒸汽温度变化的因素很多。用传统的PID控制方式则很难将被调量控制在目前国家规程规定的允许偏差范围内。本文分析了一种基于PID参数的模糊控制器的新型方法-模糊自适应PID控制器,并由仿真结果证明了其良好的控制效果。     

模糊自适应PID在焦炉控制中的仿真

针对焦炉温度大惯性、纯滞后、非线性和时变性等特点,结合PID和模糊控制两者的优点,提出了一种模糊自适应PID控制方法.对模糊自适应PID算法进行了理论分析,对焦炉生产的简化模型做了仿真研究.结果表明,采用模糊自适应PID控制,系统的调节时间缩短,响应速度加快,抗干扰能力和适应参数变化的能力都优于常规PID控制,具有更好的动态特性和稳定性,有效减少了炉温的波动.     

基于模糊控制的真空冻干机控制系统研究

真空冷冻干燥技术是一种使物料在低温低压下脱水的干燥工艺.针对以往真空冻干机采用传统PID控制存在的问题,介绍了将自适应模糊PID控制算法应用于真空冻干机控制系统中,较好地解决了真空冻干机的非线性、大滞后问题.通过仿真实验,验证了自适应模糊PID控制算法的优越性和系统的可行性,具有工程应用价值.     

加入滞后时间削弱器的大滞后系统的最优模糊PID控制

首先给大滞后系统加入滞后时间削弱器,将大滞后的对象演变成小滞后的对象,然后基于模糊控制原理、极小值原理和PID控制理论,设计一种最优模糊PID控制器对小滞后对象进行自适应控制.仿真结果表明,加入滞后时间削弱器能使大滞后系统更容易控制;最优模糊PID控制器比模糊PID控制器具有更好的抗干扰性和鲁棒性,且系统响应的上升时间和调节时间明显缩短.     

连续排液式自动平衡头的自适应模糊PID控制算法研究

针对持续注液平衡头系统控制对象的大惯性、非线性、纯滞后等特性,设计了一种改进的模糊PID控制器所设计的控制系统比常规PID控制系统具有较强鲁棒性,系统具有良好的适应能力,其有很好的快速性和很小的超调。     

建筑电气设备自适应模糊PID节能控制研究

针对建筑电气设备自适应模糊PID一直存在能耗过大的问题。提出基于自适应模糊PID节能控制方法,将建筑电气设备系统的温度波动和温度波动率,作为自适应模糊PID控制系统的输入项,将PID控制系统的三个参数波动量作为输出项,构成双输入三输出控制结构。依据自适应模糊PID调节规律表中的信息,调整电气设备模糊逻辑系统的参数。通过运算自适应模糊PID节能控制函数,获取最佳温度值,实现节能目标。实验结果表明:自适应模糊PID节能控制系统起动电流低、噪声小、控制精度高;在一般扰动和大扰动下系统响应波动较小、适应能力更强、动态性能高;该算法下建筑电气设备单耗节能率为88.69%,节能效果显著。     

Study on High Accuracy Hybrid Controller for Periodic Motion Control

In order to realize high accuracy control for periodic motion,a hybrid controller with grey prediction was presented in this paper.Incorporating the grey prediction,repetitive control,and the traditional Proportional-Integral-Differential(PID)control,a design method of the grey prediction repetitive PID(GRPID)control algorithm was investigated,according to the characteristics of the periodic motion control.The hybrid control algorithm can estimate unsure parameters and disturbance of system using grey predi...     

基于GM（1,1）灰色预测模型的营养液控制仿真研究

应用灰色预测控制理论中的GM(1,1)模型对营养液状态量进行预测,在此基础上进行营养液控制系统的预测控制仿真.仿真结果表明,灰色预测控制能很好地解决营养液系统的非线性、滞后问题,提高系统的控制水平和精度,具有鲁棒性好、跟踪快速和抑制干扰能力强等特点.     

碳纤维角联织机卷取系统张力网络化控制研究

针对碳纤维角联织机卷取系统中的张力控制问题,对卷取系统进行动力学分析并建立动力学模型;在考虑网络诱导时延、数据包丢失及网络带宽占有率等因素的基础上设计一种自适应模糊PID控制器,将此控制方法与常规的PID控制方法进行仿真对比。结果表明,在同时存在网络诱导时延、数据包丢失及网络带宽占有率的情况下,自适应模糊PID控制方法超调量小、输出张力波动小、跟踪效果良好、系统稳定性强,具有更好的控制效果。     

神经智能PID控制算法应用

提出将 Ｐ Ｉ Ｄ 继电自整定与神经元自适应 Ｐ Ｉ Ｄ 控制相结合,利用 Ｐ Ｉ Ｄ 继电自整定法获取神经元自适应 Ｐ Ｉ Ｄ 控制器权系数的初值,实现对一般工业对象（一阶惯性加纯滞后环节）的智能控制．仿真和实时控制结果表明,这种控制策略是对实现全自动型工程控制器的有益尝试．该智能控制算法切实可行,鲁棒性强．     

SCGM预测控制对纯滞后伺服系统性能的改善

通过对圆网伺服系统的分析，提出了一种基于系统云灰色模型（SCGM）的预测补偿控制器，它结合灰色预测，PID控制以及决策控制的思想，可以较好地改善小的纯滞后伺服系统的跟踪性能，仿真试验和实验运行证明了该控制方案能够在不影响原有系统阶跃响应的情况下，减小斜坡响应的稳态误差，提高伺服系统的动态响应能力。     

基于模型参考的自适应PID控制器

提出了一种基于模型参考的自适应 PID控制器 ,通过引入一自适应误差信号 ,根据模型参考自适应控制原理的方法 ,推导了 PID参数整定的自适应率 .仿真结果表明 ,该控制器与典型的PID控制器相比 ,显著提高了系统的动态响应性能 ,系统输出能够很好地跟踪参考模型的输出 ,具有一定的抗干扰性 ,鲁棒性较好     

自适应PID控制在风力发电机试验系统的应用

将模糊自适应的控制模型与常规PID控制算法相结合,设计一种自适应模糊PID控制器,利用这种控制器的控制参数在线调整功能,以适应被控过程的参数时变性,并将其应用于风力发电机试验系统电源组的控制系统,来改善试验系统电源组的控制性能.结果表明,控制器参数易于整定,且具有较好的自适应性.应用自适应模糊PID控制的风力发电机试验系统电源组的控制系统能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的自适应性和优良的控制性能.     

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。     

基于强化缓冲算子的灰色预测PID控制仿真研究

灰色预测PID控制系统的核心是其反馈回路上的灰色预测器,其建模精度与控制系统行为数据的变化速率有关.对于惯性较大的被控对象或采样周期较短的控制系统,控制系统的行为数据变化缓慢,基于这些数据直接进行灰色建模预测的精度不高.针对这个问题,本文提出了基于强化缓冲算子的灰色预测PID控制新方法.通过对控制系统的行为数据序列进行强化缓冲算子作用,获得控制系统行为数据的强化缓冲算子作用序列,对其进行灰色建模和预测,实现灰色预测PID控制.仿真研究结果表明,在相同的PID控制参数下,本文提出的控制方法的控制精度明显优于传统的灰色预测PID控制和经典PID控制,获得了理想的控制效果.