一阶时滞不稳定过程的复合PID控制

针对一阶时滞不稳定过程讨论了一类复合ＰＩＤ控制及其参数整定公式．该方法基于分步设计的思想，在比例控制器镇定基础上对闭环所构成的广义稳定对象，设计二级ＰＩＤ控制器．在二级控制器设计中，通过引入时滞二阶稳定模型优化ＰＩＤ参数．本文同时讨论了等价的二自由度ＰＩＤ控制器．     

基地模糊预测的间歇PID控制器

将模糊预测和间歇ＰＩＤ控制器相结合，提出了变控制周期控制器，根据对被调时未来偏差和偏差变化率的模糊预测，合适地造反间歇ＰＩＤ控制器的控制周期，有利于改善具有纯时滞对象控制系统的动态品质，最后由仿真结果说明了该方法的有效性。     

神经网络PID速度控制器的研究

本文提出了一种基于神经网络的ＰＩＤ控制器。利用递推最小二乘法在线整定ＰＩＤＣ 克服神经网络ＢＰ算法收敛速度慢和可能出现的局部最小,仿真研究表明,这种ＰＩＤ控制器参数整定方便,控制精度高,跟随特性好,抗干扰能力强。     

基于遗传算法的PID神经网络解耦控制

提出一种基于遗传算法的ＰＩＤ神经网络解耦控制算法。该算法将遗传算法用于多层前向神经网络的连接权系数的学习。克服了ＢＰ算法易陷入局部极值的缺点,并具备ＰＩＤ神经网络控制器结构简单规范、动态和静态性能良好等优点,适用于对非线性多变量系统的解耦控制。     

基于模糊预测的间歇PID控制器

将模糊预测和间歇ＰＩＤ控制器相结合，提出了变控制周期控制器．根据对被调量未来偏差和偏差变化率的模糊预测，合适地选择间歇ＰＩＤ控制器的控制周期，有利于改善具有大纯时滞对象控制系统的动态品质．最后由仿真结果说明了该方法的有效性     

神经网络PID控制及在纸页水份定量控制中的应用

针对抄纸过程水份定量控制系统的特点，利用一种多层神经网络，组成神经网络ＰＩＤ控制器。经仿真研究及实际运行表明，多层神经网络ＰＩＤ控制器具有很强的鲁棒性、自学习功能和自适应解耦功能。     

单区域负荷频率的神经模糊自适应PID控制

利用神经网络辨识单区域电力系统的动态模型,并结合模糊逻辑技术具体设计了一种单区域负荷频率的模糊自适应ＰＩＤ控制器,通过动态寻优确定最优性能指标下的ＰＩＤ控制器参数,使单区域负荷频率控制既有非线性控制作用和自学习自适应能力,又有ＰＩＤ控制的广泛适应性。     

增益模糊自整定PID控制器设计

本文提出了一种模糊自整定ＰＩＤ控制器及设计方法，仿真结果表明与ＰＩＤ系统比较，模糊自整定ＰＩＤ超调量减小，抗环境变化能力强。较好地解决了对象结构时变系统控制适应能力     

有效克服系统时延的PID自校正预测控制新算法

给出了ＰＩＤ自校正预测控制器的一种简单设计方法。其主要内容有：不同于自适应预测算法，基于内模原理构成ｄ步超前预测控制器；根据ｄ步超前预测信号，应用数据处理的新技术，构成了ＰＩＤ自校正预测控制的新算法。仿真及运行结果表明，这种控制技术是有效的。     

二自由度PID控制及其应用

讨论了适合工业过程计算机控制的两种二自由度ＰＩＤ控制器，给了了二自由度ＰＩＤ控制技术在加热炉自动燃烧中的应用实例及控制效果分析。     

基于IGPC的时变大时滞系统自适应控制

针对工业过程中常见的参数时变和大时滞问题，研究了广义预测控制算法在其中的应用问题。为了克服普通广义预测控制算法计算复杂的缺点，采用隐式广义预测控制算法(IGPC)通过直接辩识控制器参数求解最优控制增量，具有计算量小、计算速度快的特点。仿真结果表明，在不需要关于被控对象的先验知识的情况下，隐式广义预测自校正控制器能很好地跟踪设定值的变化，当参数时变时仍具有很好的控制性能，适合于实现时变大时滞系统的自适应控制。     

Time-varying sliding mode control for a class of uncertain MIMO nonlinear system subject to control input constraint

To solve the regulator problem of a class of uncertain MIMO nonlinear systems subject to control input constraint, three types of time-varying sliding mode control laws are proposed. The sliding surfaces pass the initial value of the system at the initial time, and are shifted/rotated towards the predetermined ones. The controller parameters are optimized by genetic algorithm (GA). Lyapunov method is adopted to prove the stability and robustness to the parameter uncertainties and external disturbance. By me...     

间歇精馏过程的模糊逻辑与增益自调整PID混合控制

针对间歇精馏过程的强非线性和非平稳时变特性,结合模糊逻辑控制和增益自调整PID控制的优点,提出了一种模糊逻辑和增益自调整PID混合控制的先进控制策略,详细推导了其控制算法,设计了相应的控制器,并在EuroBEEB工控机上用实时BASIC语言编程实现,对一套甲醇/水二元间歇精馏塔的塔顶浓度进行了推断控制实验,获得了比单独采用模糊逻辑控制时更好的控制结果。这说明,模糊逻辑和增益自调整PID混合控制是强非线性和非平稳时变过程的一种有效控制策略。     

基于模糊控制器的炉温控制算法仿真与应用

针对电阻炉数学模型时变的特点,提出了一种带积分输出的模糊控制器设计方案.以带积分输出的模糊控制算法为基础,对实验室电阻炉的炉温控制装置进行了软件设计,并以西门子S7-200可编程控制器为平台,采用组态王监控系统软件对控制算法进行了调试.Matlab仿真结果表明,带积分输出的模糊算法能够较好地适应数学模型时变的控制对象,得到满意的控制效果.     

转炉炉口微差压滑模变结构控制技术

针对宝钢梅山炼钢厂转炉煤气回收系统(OG系统)的工作现状以及转炉炉口微差压控制系统对象的非线性、时变、不确定性和干扰大的特点,采用具有强鲁棒性的滑模变结构控制策略,以克服系统的不确定性和增强抗干扰能力.对滑模变结构控制算法中存在的"抖振"问题,探讨了基于干扰观测补偿的滑模控制器的设计解决方案,通过仿真研究表明滑模变结构控制方法具有很强的鲁棒性,可有效地改善控制系统的动态响应品质.     

柴油机自适应遗传非线性PID调速控制仿真

研究船用柴油机控制优化问题,柴油机调速要求快、稳、准。针对船用柴油机调速系统的时变、非线性及外界干扰等特点,传统PID调速稳定时间长,控制效果不佳。为提高喷油量达到控制准确度,改善调速系统性能,提出了一种柴油机自适应遗传非线性PID调速控制策略。采用Matlab对柴油机调速系统模型进行辨识并验证其准确性。利用非线性PID控制实现各参数增益的实时调整,提高了抗干扰能力,通过自适应遗传算法对系统的动态偏差进行监控,优化非线性PID控制器参数,减少了超调量,提高控制精度。仿真结果表明,采用自适应遗传非线性PID控制器稳定时间更短,鲁棒性强,控制精度更高,优化了柴油机调速系统性能。     

一类结构时变SISO系统的自适应控制

本文考虑了一类结构时变SISO系统的自适应控制问题,讨论了模型结构状态逗留时间的确定方法,在此基础上给出结构时变系统的自适应控制律。     

一类时变系统鲁棒自适应状态反馈控制的稳定性分析

针对一类离散线性时变参数系统,给出了一种自适应状态反馈控制器,系统的时变参数是已知有界实函数和未知常数的线性组合,该控制器由带有死区的最小二乘辨识算法,状态反馈控制算法和状态观测器构成,文中详细地分析了闭环系统在有界外部干扰和小未建模不确定性影响下的全局稳定性和鲁棒性。     

自适应插补控制器及其在时变系统中的应用

为提高时变系统的稳定性和精度,提出了基于在线参数辨识的自适应插补控制方法.首先,采用传递函数的即约分解方法,利用Bezout等式,导出了针对时变参数系统的插补控制器,并证明了插补控制系统的稳定性.这种插补控制器还可改形为常用PI形式,以方便工程上的应用.其次,引入在线辨识方法,构造出自适应插补控制器.最后,将自适应插补控制器应用于参数时变的胶带压延机厚度控制系统中,通过仿真证明了控制的有效性.     

应用于Ad Hoc网络TCP/AQM的神经网络PID控制器优化设计

主动队列管理(AQM)PID(Proportional integral derivative)算法的控制效果取决于比例、积分及微分系数的整定,但传统整定往往基于试凑方法和经验知识。根据Ad Hoc网络参量时变的特点,推导Ad Hoc网络的TCP/AQM模型,利用遗传算法动态调整RBF(Radial Basis Function)神经网络PID控制器系数,提出基于遗传算法的RBF神经网络PID-AQM。仿真表明,相较RBF-PID,新算法在信道状态复杂的Ad Hoc网络健壮性更好,并具有较好的队列控制效果。