预测模糊自整定PID集成控制系统在温度控制中的应用研究

设计了一种基于预测的模糊自整定PID温度控制技术,它采用计算机模型预测与模糊PID自整定控制器相结合的控制技术,具有精确度高、稳定性好的特性,对非线性、时变性和大滞后性的温度控制对象具有良好的控制效果,适用范围宽。     

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。     

模糊PID双层参数整定及其在固化炉中的应用

提出了一种模糊PID(proportion integration differentiation)控制器的双层参数整定方法。将模糊PID控制器的参数整定分为比例因子的整定与模糊隶属度函数参数整定2部分。推导出模糊PID控制器的解析模型,该解析模型包括线性部分和非线性补偿2个部分。整定的过程中,把模糊PID控制器解析模型的非线性补偿看作过程扰动,由线性部分和被控对象的二阶纯时滞模型,基于系统的增益裕度关系,导出模糊PID控制器的比例因子。再基于粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)对三角隶属度函数进行优化,使控制器进一步适应被控对象的动态特性。仿真结果表明了研究方法的有效性以及应用在芯片固化炉的温度控制过程中,提升温度控制的效果。     

模糊PID控制器的设计

常规PID控制器由于简单、稳定性好、可靠性高而广泛应用于过程控制。PID调节过程的品质取决于PID控制器各个参数的整定。常规PID控制器不能在线整定参数，因而不能很好地控制非线性、时变的复杂系统和模型不清楚的系统。模糊控制器对复杂的和模型不清楚的系统能够进行简单有效地控制。因此，结合传统PID控制器的优点，同时，考虑到模糊控制实现的特点，提出了模糊PID控制器的思想。     

模糊PID控制在汽车ABS中的应用与仿真研究

ABS是一种变工况、非线性的系统，参数自整定模糊PID控制可以利用模糊控制规则对PID参数进行在线修改，因而具有较好的自适应能力．设计了一种参数自整定模糊PID控制器，在分析单轮汽车模型的基础上，探讨了其在汽车ABS上的应用．采用模糊控制、PID控制、模糊PID控制三种方法分别对汽车ABS进行仿真研究，结果表明：模糊PID控制方法兼备了前面两种方法的优点，可以达到更好的控制效果．     

PLC实现的模糊PID控制器及在高炉布料系统中的应用

介绍了由S7-400PLC实现的高炉布料控制系统,在系统模型无法确定的情况下PID参数很难整定,本文设计了模糊PID控制器,在MTLAB环境下离线计算出了查询表,并在Step7软件中利用查表法实现了程序的设计.结果表明这种方法切实可行,能在线调整PID参数,提高了生产效率.     

基于参数自整定模糊PID算法的平地机行走速度优化控制系统设计

针对平地机作业时行进速度精度的滞后问题及控制参数,提出了基于参数自整定模糊PID算法的平地机行走速度优化控制系统,协调解决行进速度的滞后问题,并完成了将该算法应用在平地机的控制系统中.系统采用单片机作为行走速度的控制中心,为验证参数自整定模糊PID算法的有效性和可靠性,对平地机的行进速度控制进行了设定干扰信号的测试.通过Matlab软件的Simulink仿真,分析了不加PID的常规控制、PID控制、参数自整定模糊PID控制进行速度稳定控制的效果,测试显示响应时间短、响应速度较快,能够满足设计的要求.     

基于预测的模糊自整定PID温度控制系统

介绍了一种基于预测的模糊自整定PTD温度控制系统,采用了预测与模糊PID相结合的控制技术。精确度高,稳定性好,适用范围宽,实验表明该系统对具有非线性、时变性和时间滞后性的工业过程具有较好的控制效果。     

一种基于模糊逻辑的二自由度PID的实现

针对传统二自由度PID控制中用Ziegler—Nichols稳定边界法整定干扰抑制参数KP，KI，KD，其时外界扰动敏感性较强，难以达到系统控制要求这一问题，给出了一种基于模糊逻辑的二自由度PID的实现，运用模糊逻辑算法对KP，KI，KD三参数进行整定，较好地改善了系统的抗干扰性能。仿真结果表明该控制器具有良好的干扰抑制特性和设定值跟踪特性。     

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。     

最优Fuzzy-GA PID控制器及其应用

提出了一种基于模糊推理与遗传算法的最优PID控制器的设计方法 .该控制器由离线和在线 2部分组成 .在离线部分 ,以系统响应的超调量、上升时间及调整时间为性能指标 ,利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数K p ,T i 及T d ,作为在线部分调节的初始值 ;在在线部分 ,采用一个专用的PID参数优化程序 ,以离线部分获得的K p ,T i 及T d 为基础 ,根据系统当前的误差e和误差变化率 e ,通过模糊推理在线调整系统瞬态响应的PID参数 ,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能 .计算机仿真结果表明 ,与传统的PID控制器相比 ,这种最优PID控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能 ,可用于控制不同的对象和过程     

发酵过程温度控制PID-P参数的模糊自校正

阐述了发酵控制系统及对象特性设计了下位机控制算法,实现了罐温控制。在基本ＰＩＤ控制的基础上,论述了模糊算法设计,由控制规则生成单元生成控制规则,并离线计算其模糊控制查询表,最后在分析温的基础上,对ＰＩＤ－Ｐ参数进行模糊自校正。     

基于改进鸡群算法的PID参数整定

PID参数整定一直是控制工程研究的热点,利用传统的方法整定参数得到的系统性能往往较差,为解决PID参数整定问题,提高系统性能,提出一种基于改进鸡群算法(CSO)的PID参数整定方法。改进鸡群算法的目的是提高鸡群算法的收敛速度与精度,增强算法跳出局部最优的能力,4个标准测试函数的测试结果验证了改进的有效性。利用改进鸡群算法对4类典型工业过程的PID参数进行整定,以时间乘绝对误差积分函数(ITAE)为优化目标,Matlab仿真结果表明：通过改进鸡群算法整定PID参数得到的系统性能比传统的Z-N参数整定法以及Matlab遗传算法(GA)工具箱参数整定得到的系统性能有很大的提高。     

带修正因子模糊PID控制的PMSM交流伺服系统

为了克服永磁同步电机(PM SM)伺服系统的非线性和不确定性因素的影响,提高伺服系统的控制精度和性能特性,提出了带修正因子的模糊比例、积分和微分(PID)控制。它是集PID控制和模糊控制的优点于一体的控制系统,根据转速偏差来决定速度控制器采用模糊控制算法还是PID控制算法,并且根据控制系统的转速偏差和速度误差率,利用修正因子对模糊控制器的参数进行在线修改。仿真结果表明:带修正因子的模糊-PID控制优化了系统的动静态特性,满足系统的高性能要求,验证了该控制策略的优越性和可靠性。     

基于遗传模糊免疫算法的PID参数整定优化研究

针对工业过程中的PID参数整定较难的问题,在分析模糊免疫算法的基础上,提出了一种遗传模糊免疫算法,用于在线整定PID参数。该算法用免疫反馈机理在线调整比例系数,模糊算法在线整定积分系数和微分系数。同时,该算法引用具有全局寻优特性的遗传算法优化免疫参数,克服了免疫参数选取不当而导致系统超调量较大、响应速度过慢的问题。针对工业过程中的无时滞过程、一阶惯性加时滞过程、二阶惯性加时滞过程、高阶系统过程,将该算法用于PID参数整定优化,并与模糊免疫算法、免疫PID算法、常规PID算法整定结果进行对比分析。仿真实验结果表明,遗传模糊免疫算法整定出的PID参数具有超调量小、调节时间短、抗干扰性强、鲁棒性强等优点,取得了较好的控制效果。     

位置伺服系统PID控制器参数在线整定算法

为了使ＰＩＤ控制器参数能够在线自动调整,获得最优或次优的控制器参数,提出了基于浮点数编码遗传算法（ＧＡ）的位置伺服系统ＰＩＤ控制器参数在线整定算法（ＧＡＣＰＴ）,设计了相应的改进遗传操作,同时提出了通过运动学习保证控制器稳定鲁棒性的适合度函数设计方法．完成一次ＰＩＤ控制器参数在线整定只需１０ｍｉｎ,效率较人工整定有很大提高．对一个实际机电位置伺服系统的仿真研究表明,ＧＡＣＰＴ算法能够在对象参数未知时,使系统阶跃响应趋于期望曲线,高效地完成ＰＩＤ控制器参数在线整定．该方法可用于数控机床位置伺服控制、过程控制等一般工业控制系统,以及机器人高精度轨迹控制系统．     

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。