智能在线变模态PID控制器

提出一种基于系统特征辨识、分情形、变模态的智能型ＰＩＤ控制器，描述了控制器的结构和算法，并给出了仿真实验结果，该控制算法的主要特点是不需事先辨识对象的精确模型，快速性好，鲁棒性强，容易在线计算。     

一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,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,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

基于FPGA的模糊PID控制器实现

在研究了数字PID的硬件串行与并行实现方法的基础上,对PID控制器的并行实现方法上进行优化,实现在保证快速性的前提下,减少硬件资源.在模糊控制器的FPGA的实现方面,研究了联合MATLAB的间接设计方法,通过MATLAB的模糊工具箱的GUI界面中的修改隶属度函数与模糊控制规则表得到整定参数.最后将模糊控制器与经过改进后设计的PID控制器进行综合设计,实现了模糊自整定PID控制器.     

一种PID控制与模糊控制相结合的智能温度控制系统

根据某加热炉的控制要求,设计出一种PID控制与模糊控制相结合的智能控制系统。采用Fuzzy-PID复合控制算法,具有模糊控制灵活、响应快、适应性强等优点,又具有PID控制精度高的特点。该系统采用PLC作为控制系统的核心,通过对偏差的智能化处理,以及引入最大最小限幅值,智能分段控制等概念,实现对数学模型不确定的控制对象的满意控制,使系统具有可靠性高、使用寿命长等适合实际工业现场的特性。     

一种新的显式极点配置自校正PID前馈控制器

研制了一种新的显式极点配置自校正ＰＩＤ前馈控制器，与传统ＰＩＤ控制器不同，它考虑了对参考输入的滤波。因此，对于同时具有开环不稳和非最小相位两种复杂条件的系统，本控制器可以处理时滞大于１的情形，它能提高极点配置自校正ＰＩＤ控制器处理时滞的能力。计算机仿真结果证明，本控制器是可靠的，在工程方面的作用是明显的。     

基于小波神经网络免疫PID控制器的研究

针对PID控制器,本文介绍了一种基于小波神经网络的免疫PID控制器。由于小波变换具有较好的时频局部性．神经网络拥有较强大的非线性映射的能力、自适应、自学习等优势,将规范正交的小波函数与神经网络的基函数相结合构成小波神经网络．该网络同时具有小波和神经网络的优点,本文用小波神经网络来逼近免疫PID的函数,试验以及仿真结果表明,本文介绍的控制器性能优于其它类型免疫PID控制器。     

基于行为的模糊PID控制器

针对现有模糊PID控制器较PID控制器虽有良好控制效果但却难以进行系统分析和基于实际情况进行改进的缺陷,作者提出基于行为的模糊PID控制器,不仅保留了其控制性能上的优点,而且弥补了其分析和改进方面的缺陷. 在建立基于行为的模糊PID控制器后,作者对该模型进行了分析.仿真实验说明该模型较现有模糊PID的优势.     

一种改进的自适应PID控制器

提出了一种新型的PID控制器，其基本思想是把神经元非线性映射和权值的自适应修正功能引入到PID控制器中，利用神经元收敛和权值在线修正，动态改变对偏差、偏差变化率、变化率之变化率的不同加权，从而获得较好控制性能。实验表明该算法使用可靠、精度高，而具有较强的抗干性能和鲁棒性。     

智能PID的设计

给出了一种从模型自动辨识到智能PID的设计方法。仿真结果表明,该方法在实际应用中有较好的效果。     

基于行为的模糊PID控制器

现有的模糊PID控制器虽有较好的控制性能,但由于该模型的结构固定,其性能难以得到进一步改进.因此,本文作者才提出了基于行为的模糊PID控制器.这个新的模型不仅保留了现有的模糊PID控制性能上的优点,而且弥补了其性能改进方面的缺陷. 此文首先介绍现有的模糊PID控制器并分析其不足,然后提出基于行为的模糊PID控制器,最后进行基于行为的模糊PID控制器的仿真试验.仿真结果显示,基于行为的模糊PID控制器较之现有的模糊PID控制器有更好的控制性能.     

基于PLC的PID控制器设计与实现

为了方便构建PID控制器,降低PID控制器难度,减少投资,通过对PID控制算法和PLC性能分析,提出了基于PLC的PID控制器的3种实现方法,并以借助PLC内置PID指令为例,介绍了基于三菱可编程序控制器FX2N-16M在温度控制中的PID控制程序设计,给出了完整的温度PID控制梯形图.通过实验,证明该方案可行,控制效果良好.     

反馈型二自由度PID控制器的设计与仿真

文章针对在现代工程领域中应用广泛的传统PID控制器不能满足使系统的给定值跟踪和干扰抑制两方面特性同时达到最优的问题,设计了一种反馈型的二自由度PID控制器。并通过理论推导和仿真实验证明了该系统良好的控制特性,可以使系统的给定值跟踪和干扰抑制能力同时达到最优。     

柴油机模糊自校正PID控制器

提出一种在线修正ＰＩＤ参数的模糊控制器改进算法。首次增加载荷和增压器进气流量作为新的模糊变量,用模糊芯片Ｆ１００实时调整柴油机电子调速器ＰＩＤ参数。仿真结果和Ｚ６１３５柴油机调速性能试验表明,模糊控制器改善了调速器带载条件下的动态响应,提高了系统的综合性能。     

自适应神经网络PID控制器

提出了一种新型神经网络PID控制器，其学习速率是通过三层前向BP网络在线辨识学习，使神经元有较强的智能性、自适应和自学习的能力；同时，将Smith预估器与神经元PID控制器相结合，能更有效地抑制纯滞后的影响。仿真结果表明该控制器有较好的控制效果和鲁棒性。     

云调节增益自适应单神经元PID的应用

提出了一种单神经元自适应PID控制器，并给出了控制结构模型。首先探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，进而通过分析单神经元PID控制算法与系统动态响应及超调量的关系，利用云模型控制器修改神经元控制器的比例系数K，并根据系统误差在线实时修改控制系数，提高了系统响应性能。仿真结果表明，增益自适应单神经元PID控制器是一种具有自学习、自适应、鲁棒性强的控制器。     

PID调节器及其控制规律分析

文章分析过程控制系统中常用的PID调节器的工作原理和相应的控制策略对各控制参数对系统性能的影响,并阐述控制规律的一般规则。     

数字PID控制器的实验研究

通过数字ＰＩＤ控制器的实验研究,着重介绍了将连续域控制系统改变为计算机控制系统的步骤和方法     

自校正PID控制器的优化设计

通过对极点配置和最优化两类自校正ＰＩＤ控制器的研究,给出了自校正ＰＩＤ控制器的一般设计方法,并在此基础上研制出了优化设计仿真软件包,为适应性ＰＩＤ控制方案的研究和优化设计提供了有效的工具     

智能PID控制器在船舶发电机电压控制中的应用

解决船舶发电机在负荷突变尤其是大负荷突变时能够稳定发电机端电压是控制系统需要解决的基本问题.为此提出和使用一种新型智能PID控制系统,其中PID控制器由三层前馈神经网络组成.利用神经网络的自学习能力,PID控制器的参数能够根据系统动态特性通过神经网络权系数进行自行调整,其特点是结构简单、工作稳定.仿真结果表明,该智能PID控制器比传统的PID控制器具有对扰动响应速度快和具有更好的控制效果和更好的鲁棒性,能更好地稳定船舶发电机端电压.该智能PID控制器已用于船舶发电机控制系统中,并取得满意的效果.     

一种广义预测自校正PID控制器

本文将 Clarke.D.W 氏的广义预测控制思想引入常规 PID 算法中,提出了一种新型的参数自适应 PID 策略——广义预测自校正 PID 控制器.主要内容如下:基本算法新算法介绍基于如下 ARMA 模型:A(z~(-1))e(t)=z~(-d)B(z~(-1))u(t)+c(z~(-1))ε(t) (1)其中:A(z~(-1))=1+a_1z~(-1)+a_2z~(-2);B(z~(-1))=b_0+b_1z~(-1),c(z~(-1))=1+c_1z~(-1)+c_2z~(-2);ε(t)为白噪声.考虑 PID 控制的应用实际,首先给出一种工程意义直观的二次型性能指标函数: