基于模糊模型的预测PID控制器的参数整定

提出一种基于模糊模型的预测PID控制器（PPID）的参数整定方法，PPID采用广义预测控制的控制策略，控制算法简单，容易在单片机、PLC和仪表上实现，且有比普通的PID更优良的性能，参数整定分两阶段进行，首先基于初始模型对PPID离线进行整定，然后在系统运行后利用对象的输入输出数据对模糊模型和PPIDR的参数再次进行离线整定，整定算法均采用批处理方式的梯度下降法。     

移动机器人PID运动控制器参数的模糊自整定

通过对移动机器人运动学模型进行分析 ,以基于视觉的双轮机器人为实验平台 ,论证了参数模糊自整定的PID控制技术应用于移动机器人运动控制中的可行性 .该方案根据控制要求 ,运用模糊推理技术 ,模仿人工整定控制器参数时的思维方式 ,对控制器参数进行调整 .不仅保证了准确性 ,提高了快速性 ,还增强了自适应能力 .实验证明此方法对移动机器人的运动控制是有效的 .     

模糊自整定PID控制器参数的设计

根据PID控制器的特点以及PID参数对过渡过程的影响，将模糊控制技术引入到PID控制器参数的自整定过程中，将PID控制和模糊控制结合起来，使控制质量大为提高，有一定的实用价值。     

模糊自整定PID控制器参数的设计

根据PID控制器的特点以及PID参数对过渡过程的影响,将模糊控制技术引入到PID控制器参数的自整定过程中,将PID控制和模糊控制结合起来,使控制质量大为提高,有一定的实用价值.     

参数自整定模糊PID控制器的设计与仿真

为保证大时滞复杂系统的稳定性和抗干扰性,结合模糊控制和常规PID控制的优点,设计了一种参数自整定模糊PID控制器,根据其输出形式的不同,采用了位置式和增量式2种方法对时滞系统进行了有效控制,利用Matlab软件的Simulink和Fuzzy工具箱进行了仿真．结果表明：增量式输出方法时控制效果更好,并具有零超调、无静差、过渡时间短、稳定性好等特点．根据实验结果,总结出了调整模糊PID控制器各参数的一般规律和设计方法．     

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。     

基于改进模糊神经网络的PID参数自整定算法

针对传统的PID控制算法参数整定困难,控制效果并不理想,将神经网络算法、模糊控制算法结合在一起,形成了模糊神经网络PID参数自整定算法,并且对模糊神经网络进行改进,将神经网络输入的状态变量进行模糊化和归一化处理,采用BP神经网络自整定PID控制器的参数,根据RBF神经网络得到受控对象的Jacobian信息。仿真结果表明,基于模糊神经网络的PID自整定控制效果较好,具有一定的应用前景。     

基于改进遗传算法的PID参数整定

为了克服基本遗传算法收敛速度和寻优效果的不足,提出一种改进交叉和选择操作的遗传算法,并把它应用于PID控制器参数的优化中。仿真试验结果表明,该算法PID参数整定效果优于基本遗传算法,不仅解决了遗传算法存在的缺陷,而且提高了寻优精度和快速收敛性能。     

PID参数自整定模糊控制器的应用

针对电加热炉大惯性、纯滞后、参数时变的非线性对象的控制的特点,以及常规PID控制参数不易调节的特点,提出了一种PID参数自整定模糊控制方法,设计了PID参数自整定模糊控制器,并在炉温控制系统中应用。实验结果表明:PID参数自整定模糊控制消除了系统的稳态误差,没有超调和振荡,鲁棒性较强,而且简单易行,具有一定的实用价值。     

运动控制系统的PID参数模糊自整定

讨论了模糊自适应PID控制器原理及参数的模糊调整,利用模糊推理方法实现对运动控制系统的PID参数在线自整定,并在Matlab/Simulink环境下将该控制器在运动控制中的应用进行了仿真.结果表明,参数自适应模糊PID控制能使运动控制系统达到满意的效果.     

一种基于满意度的PID参数整定方法

提出了一种基于满意度与遗传算法的PID(Proportional Integral Derivative)参数在线整定控制器的设计方法．利用满意解的原理设计系统响应超调量、上升时间及调整时间等的满意度函数，再离线通过遗传算法搜索PID控制器的3个参数kp，ki和kd作为在线调整PID参数的基值，然后设计跟踪误差与kp，ki和kd的关系函数，在线调整PID控制器参数，以获得良好的稳态性能、动态性能及鲁棒性能．Matlab仿真结果证明了所提出的PID控制器的有效性。     

模糊自调整 PID 励磁控制

本文通过引入模糊调整机,提出了一种新颖的模糊自调整PID控制策略,并成功地应用于发电机励磁控制中,针对单机——无穷大电力系统进行了数值仿真研究,证明了所提出方法的实用性和有效性。     

鲁棒PID参数整定方法

在PID参数整定中充分考虑被控对象的不确定性信息,提出了基于MiniMax原则和EISE指标的鲁棒PID参数整定方法。根据PID闭环控制系统的特性,在MiniMax求解中,采用空间分隔的方法解决了SQP存在的局部极值问题。仿真表明鲁棒PID在被控对象动态特性发生很大变化时仍可以保持较好的控制品质。     

一种新的基于相位裕度PID参数最优整定方法

提出了一种ＰＩＤ参数最优整定方法,两次采用线搜索分别整定出Ｋｐ和Ｔｉ、Ｔｄ,根据裕度的概念推导出的参数整定公式与基于几何图形推导出的参数整定公式一致,介更容易理解,为了消除一个多余的自由度,规定Ｔｉ与Ｔｄ间成比例关系,并通过参数寻优来寻找Ｔｉ与Ｔｄ间的最佳比例系数,与其他最优整一方法相比,该方法有一个突出的特点,它不需要建立被控对象的数学模型,几乎无需任何有关被控对象的先验知识,仿真实验证明了该方     

基于模糊PID参数自整定的温度系统控制方法

对基于模糊PID参数自整定的温度系统控制方法进行了研究。为了构造生化分析仪,首先必须要建立温度系统模型。然后通过模糊PID参数自整定的方法对温度系统进行控制,最后给出模糊PID自整定控制算法的软件实现。实验结果表明,该方法具有良好的性能。     

基于梯度PSO算法的PID参数整定

提出一种基于梯度PSO算法的PID参数整定方法.结合PSO算法迭代中的梯度信息,对惯性权重适当调整,提高了收敛速度.在算法出现停滞时,对全局最优变异,避免陷入局部最优.并提出算法微粒运动轨迹收敛的充分条件.典型测试函数结果显示,该方法能有效改善微粒群算法的搜索性能.将采用该算法的PID控制器应用于一个二阶船舶控制装置,计算结果表明该PID控制器可以获得更好的控制性能指标,具有较好的使用价值.     

基于模糊理论的参数可调整的模糊PID控制器的研究

PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单,鲁棒性好,可靠性高等优点被广泛用于工业过程控制。我们将模糊控制理论应用于PID控制器的设计,给出了参数可调整的模糊PID控制器的设计方法。     

机炉协调控制的分散PID整定

设计适合于火电单元机组的机炉协调控制系统,有利于提高热工过程的自动化水平。采用双输入双输出(TITO)分散PID控制器的设计方法,应用于火电单元机组的机炉协调控制中,获得相应的控制系统。基于Nyquist稳定性判据和对角优势分析,通过适当的预补偿措施求得极限增益和极限频率,并利用Tyreus-Luyben方法整定PID控制器参数。通过仿真对比试验,显示了该控制系统具有满意的动态性能,以及较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

一阶惯性环节的模糊PID自整定控制算法的设计

1引言常规PID控制原理简单,容易实现,稳态无静差。因此,长期以来广泛应用于工业过程控制,并取得了良好的控制效果。已知对象的精确数学模型时,只要正确设定参数,PID调节器便可实现作用。但是,在实际的工业生产中,大多数工业过程都不同程度地存在非线性、参数时变性和模型不确定     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。