基于负载分析与遗传算法的工业以太网控制系统设计

为减小网络延时对系统控制性能不良影响和实现冗余结构工业以太网系统控制要求，利用负载分析理论乖排队论，建立了网络延时计算模型，挣出了延时计算方法；根据该网垮延时，在传统PID控制器设计方法基础上，以保证系统时域与频域性能指标为评价目标，提出了利用遗传算法朱实现PID参数整定．为扩大算法的搜索空间，获得更多最优解，引入了排挤小生境策略，设计了基于该策略下系统设计的遗传算法。     

基于遗传神经网络的自整定PID控制器

提出了一种基于遗传算法和神经网络的自整定PID控制器的设计方法。该控制器主要由三个部分组成。第一部分利用遗传算法搜索出一组准优的PID参数，作为PID控制器参数的初值，第二部分利用神经网络具有逼近任意非线形函数的能力，在线调整PID参数，以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能，第三部分是传统的PID控制器，直接对被控对象闭环控制。计算机仿真结果表明，这种控制算法鲁棒性强，响应速度快，可用于控制不同的对象和过程。     

基于MBDE和参数稳定域的PI/PID控制器参数整定

提出了一种应用改进二进制差分进化算法(MBDE,modified binary differential evolution algorithm)对PI/PID控制器参数进行优化整定的方法。基于参数稳定域理论,预先确定保证闭环系统稳定的PI/PID控制器参数的约束范围。根据实际问题的需要,结合相应的性能指标,设计恰当的复合性能准则作为优化算法的优化目标,并采用MBDE智能优化算法对优化目标进行优化,从而得到PI/PID控制器的最优参数。将该方法分别应用于针对某循环流化床床温和一个非最小相位系统的PI/PID控制器的参数整定。仿真结果表明,通过上述方法设计的PI/PID控制器,跟传统方法相比,实现方式简单灵活,可以满足闭环系统动态性能的特殊需求。     

智能PID控制在电石炉电极调节系统中的应用

针对三相电极电流耦合的电石炉系统,设计出一种智能PID控制器。该控制器首先采用实数编码的遗传算法优化PID控制器的参数,得到一组参数的最优值。然后以此最优值作为PID参数的初始值,结合积分分离的原则设计出一种模糊解耦推理规则对PID参数进行实时整定,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能。对比仿真试验的结果表明,与常规的PID控制器相比,这种智能PID控制器用于电石炉控制系统可达到良好的动、静态性能和鲁棒性。     

基于GA与CSA-RBF神经网络辨识的自适应PID控制器

提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(csA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法.该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;四是单神经元PID控制器,学习并在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程.     

基于迭代学习控制的PID控制器设计

针对传统的经验PID整定方法,提出了一种新的PID参数整定算法。该算法首先利用PD型迭代学习控制来进行期望轨迹的跟踪控制,然后根据迭代学习控制的输入输出数据序列,通过强跟踪滤波器来进行参数辨识,可获得对应于期望轨迹的优化的PID控制参数。给出了迭代学习控制的收敛条件,以及如何利用强跟踪滤波器来进行参数辨识。仿真和实验结果表明,采用该算法设计PID控制器,被控系统可以获得较佳的动态性能和较强的鲁棒性。     

分数阶PID控制器参数的自适应设计

分数阶比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)控制器是整数阶PID控制器在复数域的推广,通过引入两个可调参数λ和μ使得控制器参数整定范围变大,但使得参数设计变得更加复杂。针对分数阶PID控制器的特点,提出了一种参数自适应的改进型差分进化算法整定方法,在目标函数的选取上,针对传统时间与绝对误差乘积准则对超调量控制不足,引入误差与控制信号加权,分别对整数阶和分数阶被控模型进行理论分析和数值仿真,仿真结果证明了该控制器参数设计方法的有效性和准确性。     

一种新型的模糊PID控制器

文中将PID控制器在工程整定方法的基础上，对PID参数作归一化处理，然后通过模糊控制规则和模糊推理确定对PID的参数进行调节，提出了一种新型的模糊PID算法，从而使PID控制器具有适应非线性、时变，不确定性等复杂难控对象的能力。最后利用某火力发电厂过热气温为对象对该算法进行了仿真研究。结果表明该算法使用可靠、精度高，而且具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。     

一种自校正PID控制器设计与仿真研究

介绍了一种基于改进Ziegler-Nichols参数整定方法的自校正PID控制器。给出系统的ARX模型,引入带遗忘因子的最小二乘实时参数估计算法和增量式PID控制算法;给出改进的Ziegler-Nichols整定方法,建立临界增益和临界振荡周期与系统参数之间的关系式。以其在变风量空调系统的变频风机—管道静压控制回路中的应用为例,进行MATLAB仿真。仿真结果显示,自校正PID控制系统能够实时估计被控对象的参数,实时整定控制器参数,适应被控过程的变化,具有较强的实时参数估计和自校正能力。     

一类多输入多输出系统的预测PID控制算法仿真

研究了一类参教未知的多变量系统的广义预测PID参数整定问题。基于广义预测控制(GPC)的思想和γGPC与PID的相互关系，提出了一种新的离散多变量系统PID参数整定方法，其中性能指标包含了稳态误差加权项。PID参数通过γGPC与PID的相互关系递推计算得到。仿真例子说明了该方法的有效性和可行性。