模糊自整定PID控制器的仿真研究

提出了一种新型的智能控制算法--模糊自整定PID控制算法,并对PID控制、模糊控制算法的仿真结果进行了比较,证明了提出的控制算法具有很强的适应性、鲁棒性和抗干扰性.     

基于二次逼近模型的PID增益预测控制

针对传统的 PID控制和预测控制的问题 ,文章提出一种基于二次逼近模型的 PID增益预测控制 ,并阐述了该系统的结构、算法和应用特点。通过二次逼近建模的方法 ,提高了建模的算法速度和实际逼近精度以及较强的动态补偿能力。运用这种模型的预测和传统的 PID相结合 ,使控制系统具有增益自适应能力和较好的鲁棒性 ,并通过仿真实例对该方法的特点和性能进行了验证     

一种新型多神经元PID伺服控制器研究

针对BP神经网络算法的收敛速度慢,权值畸形导致迭代无法进行,非线性多耦合收敛局部极小点的缺陷,本文提出了一种新型多神经元PID神经网络算法。该算法核心通过简化PID神经元网络控制器,改善其权值初始化,在权值迭代计算中运用符号函数解决上述缺陷。通过对该新型多神经元PID控制算法结果分析,该算法在反传运算过程中大为简化,算法收敛速度快,且网络权值灵活。将该算法与传统神经网络算法分别应用到全液压矫直机伺服控制,通过对比分析验证了该算法的有效性,同时为多神经元PID控制器的工程化应用提供了理论支持和技术借鉴。     

基于微粒群算法的PID控制器优化研究

微粒群算法是近年来提出的一种新型群体智能优化算法,它具有结构简单,收敛速度快,所需参数少等优点.为改善传统PID参数整定问题,提出了基于微粒群算法整定PID控制器参数的优化设计方法.通过对双容水箱建模并与传统整定方法进行仿真比较.仿真结果表明,采用微粒群算法来优化PID参数,可以获得综合性能良好的PID控制器参数.对控制器的设计具有一定的指导意义.     

模糊自调整PID控制器

本文根据模糊控制和常规PID控制的各自的特点,将这两种算法有机地结合在一起,相互取长补短,构成一种新型自适应控制器,并用单片微机组成。它具有在线修正PID参数的能力,使此控制器具有更大的适应性和更好的动态品质。     

基于低速恒定运行控制器的算法研究

文章针对低速恒定运行控制的基本要求,提出合理的控制方案,实现了低速恒定运行器的基本控制功能。采用带死区的PID算法和模糊控制算法相结合的控制算法进行控制。并利用MATLAB软件对系统仿真模型进行了仿真,仿真结果证明模糊自适应PID算法优于传统的PID算法,证明算法选用合理。     

基于数据挖掘的IMC-PID在线自整定算法的实现

提出了利用过程历史数据自动进行数据挖掘的PID参数在线自整定算法。算法以PID回路的动态响应特性为依据,通过给定ε-不敏感损失函数、辨识信任度函数,从可行数据集中选取有效数据集,以此作为回路参数自整定的有效数据。为确保PID控制尽可能达到最佳性能和鲁棒性,提出了基于对象组进行IMC-PID参数整定的方法。算法已应用于多个生产装置上,实际的投运结果表明,这种算法具有简便易用,推广能力强等特点,是PID参数整定算法中一种切实可行的算法。     

一种新型的基于闭环相位裕量补偿的自校正PID控制算法

针对实际工程中的复杂温控系统,提出了一种新型的基于相位补偿的自校正PID控制算法．该算法有三部分组成：在线参数估计;计算系统在比例控制下的闭环临界振荡频率ωc和临界增益Kc;确定PID控制器参数使闭环系统具有给定的相位裕量．仿真结果表明,这种控制器具有结构简单,动态性能好,鲁棒性强,适用范围广等特点．     

一种新型PID参数自适应模糊控制器

在PID工程整定法的基础 ,提出了一种基于模糊规则的模糊PID复合控制算法,算法根据Z－N工程整定等方法将PID公式简化,通过模糊控制规则和模糊推理确定一张模糊控制表,在实时控制中通过对模糊控制表的查询,在线调整PID控制参数,仿真实验表明,该控制算法具有简单,鲁棒性强和动态品质优良等特点。     

基于混沌PID控制的高精度电阻炉温度控制系统研究

根据实际生产过程的温度特性,针对时滞和不确定的复杂非线性系统的控制问题,提出了一种新型的混沌PID控制方案,并应用于电阻炉的温度控制。仿真结果表明算法使用可靠、精度高,而且具有较强的抗干扰能力和较好的鲁棒性,优于常规的PID控制与模糊控制。     

水轮机微机调速器PID控制算法的改进

提出一种改进的水轮机微机调速器ＰＩＤ控制算法。改进的ＰＩＤ控制算法减少了１次乘法与加法运算,减少了１个变量,且简化了Ｚ传递函数,从而使ＣＰＵ的计算速度提高了２０％,同时,改进的ＰＩＤ算法取消了延时环节,避免了该环节引起的误差,提高了计算精度。采用改进型ＰＩＤ控制算法的水轮机微机调速器的实际运行结果表明,新算法明显优于原始算法。     

预估式变参数PID控制算法的研究

以半导体厂芯片生产车间洁净室温度控制系统为应用背景,给出了预估式变参数PID控制算法.这种实用新算法的调节时间接近于Smith补偿算法,但在被控对象的数学模型不精确时,仍有较好的控制效果.     

模糊PID增益调节器的算法,结构及硬件实现

提出了一种模糊ＰＩＤ增益调节器算法。通过模糊推理在线调整ＰＩＤ控制器的参数,从而改善控制效果。仿真结果表明,模糊ＰＩＤ增益调节器在稳定时间、超调和均方误差上均比传统ＰＩＤ控制有较大的改进。     

单神经元自适应PID控制在异步电机限流软起动中的仿真研究

考虑到软起动过程中电机和调压装置模型参数的变化及电机负载类型的多变性，导致经典PID难以实现软起动全过程的最优控制，提出了一种单神经元自适应PID控制算法。该算法以经典PID为基础，既保留了神经网络控制的优点，又简单易行。仿真结果表明，该控制算法不仅动态特性优良，且具有较好的适应性和鲁棒性。     

基于极点配置的自适应PID调节器

提出一种新的自适应ＰＩＤ（比例－积分－微分）调节器。与现有的自适应ＰＩＤ调节器方案相比，它不仅算法简单，而且自整定方法所需的先验信息甚少，适用范围广。文章给出它的工作原理和设计方案，讨论了它的性能和实现问题。理论分析和仿真实验证实了该设计方法的有效性。     

一类基于Levenberg—Marquardt算法的神经PID控制研究

传统的比例积分控制器具有一定的局限性,尤其是当被控对象会有非线性、不确定性和时变特性,常规的PID控制器往往难以发挥作用,甚至会失稳．利用神经网络进行复杂过程的PID控制可以很好地解决上述问题．Levenberg—Marquadt（LM）算法是梯度下降法与高斯一牛顿法的结合,就训练次数与精度而言,它明显优于共轭梯度法及变学习率的BP算法,适用于PID控制．得到了在线自适应神经网络PID控制算法,该算法改善了传统BP算法,实现了现有PID控制器控制方法．     

基于PID规律的Fuzzy逼近方法研究

经典PID算式是以一个常系数微分方程表示的，它在静态控制中具有良好的控制品质，动态控制品质欠佳．从物理学的角度分析，PID算是应是一个变系数的微分方程，其比例项(P)、积分项(I)、微分项(D)的系数是随过程变化而变化的．本文用FUZZY方法逐段逼近实现这一非线性控制过程，获得较好效果．     

乳制品巴氏杀菌温度智能控制算法模拟及实验研究

采用热水箱模拟乳制品巴氏杀菌容器,研究热水箱水温的开环响应特性,建立了数学模型.运用MATLAB软件对该模型进行PID控制算法仿真研究,得到了PID控制参数的基本范围.在仿真研究所得参数的基础上,运用改进的有监督Hebb学习的单神经元自适应PID算法对热水箱水温进行控制,将其精确保持在目标温度,并且使其在有扰动的情况下具有良好的动态性能.该改进方法用于巴氏杀菌过程中的温度控制,可以确保乳制品的品质,并且降低了能耗.     

基于改进SA-WOA算法优化热封刀温度控制系统PID参数的研究

套袋机热封刀温度通常采用PID算法进行控制,但是PID控制参数大多由人为经验设定,控制效果不佳.为解决这一问题,本文提出一种改进SA-WOA算法实现PID控制参数的自整定.首先我们利用阶跃响应曲线法建立系统的传递函数模型,再考虑鲸鱼算法以及模拟退火算法的优点,将两者进行结合;然后在此基础上对算法进行改进,提高算法的收敛速度以及优化效果;再将改进后的算法在MATLAB R2017b平台上进行仿真对比实验;最后,将仿真所得控制参数在套袋机上进行实验测试.仿真对比结果表明,相对于继电反馈算法、粒子群算法以及基于模拟退火的改进粒子群算法,本文算法优化所得参数控制效果更好.实测实验结果表明,本文算法所得参数控制效果良好,可以更好地满足实际的需求.