基于模糊自适应PID的随动系统设计与仿真

研究随动控制系统优化问题,常规PID控制器参数调试凭经验,导致系统性能不高。为了提高系统快速性和稳定性,提出并设计了模糊自适应PID控制器,可以对参数进行在线修正以使系统性能最优。可采用经验法调试的常规PID参数为初值,再用模糊化和近似推理等对参数进行在线修正,从而使系统性能达到最优。既具有模糊控制灵活性和适应性强的优点,又具有PID控制精度高的优势。通过设计模糊自适应PID控制器,以某二维随动转台系统为对象,在MATLAB环境中进行了仿真,并与常规PID控制器的性能进行了对比,结果表明模糊自适应PID控制器的响应特性优于传统的PID控制器,响应速度更快,稳态精度更高,为随动系统优化设计提供了依据。     

基于模糊自适应PID的铸轧机结晶器液位控制系统

结晶器内钢水液位控制系统是一个时变的、非线性的、多干扰的复杂系统，通过对铸轧机结晶器液位控制系统的分析，建立包含液压执行机构在内的结晶器液位模型，并且提出模糊自适应PID控制策略，给出模糊控制规则，从而实现PID参数的在线整定．仿真表明该系统较常规PID控制具有更好的稳定性，且控制精度高．     

单神经元自适应PID控制器的应用

对单神经元自适应PID控制器的控制算法进行了研究；利用Matlab／Simulink对复杂对象进行了闭环仿真，将单神经元自适应PID控制算法与常规PID控制算法进行了比较。结果表明单神经元自适应PID控制算法明显优于常规PID控制算法；将单神经元自适应PID控制器应用到焦炉集气管压力控制系统，集气管压力系统的抗干扰能力得到提高，取得了良好的控制效果。     

改进型单神经元PID在多温区系统中的应用

在介绍多温区控制系统的基础上,提出一种改进型单神经元自适应PID控制策略,利用模糊集理论和Marsik与Strejc的无需辩识的自适应控制算法对单神经元自适应控制策略进行了改进,并对该策略进行了仿真,对比了传统PID、单神经元PID和改进型单神经元PID三者的仿真曲线,并且将该策略应用到温度控制系统中,仿真和实际控温效果表明该控制策略具有很好的自学习、自组织能力和鲁棒性,而且具有较好的实现性,是一种很有发展前景的控制策略.     

自适应模糊PID前馈补偿在机载挂飞摆扫转台控制中的应用

针对机载挂飞转台的摆扫速度控制问题,提出了一种利用模糊自适应PID技术进行前馈补偿的复合控制策略。首先根据实际应用提出摆扫转台的期望摆扫速度曲线,并对直流力矩电机驱动的摆扫转台进行了建模;然后根据扰动前馈补偿的控制原理,提出了模糊自适应PID前馈补偿方法,为摆扫转台的速度环设计了模糊PID控制器,并在此基础上设计了与之相适应的的自适应前馈补偿函数;最后进行了仿真结果验证。通过Matlab仿真结果表明,相对于模糊PID控制,所设计的模糊自适应PID前馈补偿控制器能有效的跟踪期望的转台摆扫速度,大幅地提高了在有稳定干扰和摆扫速度越变情况下的跟踪精度。     

基于Carsim轻型货车EPS系统控制策略研究

汽车转向性能的优劣直接决定汽车驾驶的安全性,是影响汽车主动安全的重要因素。为了提高汽车在不同工况转向时的操纵动力学性能,以轻型货车为载体,利用模糊自适应PID控制策略参数自适应调整的优势,制定模糊自适应PID控制策略,在EPS系统基本的助力模式下展开研究,通过结合Carsim和Matlab/simulink建立的整车联合模型进行仿真,并和传统PID控制策略对比分析。结果表明:汽车行驶在不同的工况时,模糊自适应PID控制策略不仅能够满足在助力模式下转向的轻便性,还通过自身的参数自调整,比常规PID控制策略具有更快的响应速度和较小的超调量,系统的性能提高。研究的控制策略能够实现更好的控制效果,对轻型货车电动助力转向系统控制器的开发具有重要的意义。     

基于快速反射镜的自适应控制算法研究

捕获、跟踪和瞄准(ATP)系统是进行高速大容量激光通信的核心,在长距离激光通信中大气等外界扰动产生的光斑抖动严重影响了激光通信终端间的精确对准,大大降低了通信链路的稳定性和通信质量.为抑制光斑抖动造成的影响,提高对目标的跟踪精度,提出一种改进的快速反射镜(FSM)控制方法.分析了自适应控制和常规比例-积分-微分(PID)控制的特点,并论述了结合两种算法进行复合控制的优势,根据李雅普诺夫(Lyapunov)理论提出参考模型自适应PID控制算法,并对常规PID和参考模型自适应PID复合控制算法进行仿真分析和对实际光斑抖动的闭环跟踪实验.实验结果显示:自适应PID控制器获得的超调为2％,上升时间为3 ms,跟踪精度优于2μrad,全面优于常规PID控制算法.与传统PID控制相比,文中提出的控制算法对抑制光斑抖动具有更好的控制效果.     

带钢跑偏电液伺服控制系统的PID控制器设计

为了对带钢卷取机的跑偏进行控制,建立带钢卷取机电液伺服跑偏控制系统的数学模型,并用MATLAB软件对此系统的时域性能指标进行分析。对系统采用常规PID控制器和模糊自适应PID控制器设计,使系统性能达到设计要求。对两种方法进行仿真,表明模糊自适应PID比常规PID控制系统有更好的动态性能和稳态特性。     

基于自适应模糊PID控制器的非线性系统仿真

对于缺乏精确模型的过程或参数时变的滞后过程,传统PID控制难以达到良好的控制效果.普通模糊控制能够对一些非线性系统进行控制,并不需被控对象精确的数学模型,但是模糊控制难以消除系统的静态误差.针对复杂的非线性系统,设计了自适应模糊PID控制器.该控制器将模糊控制的动态性能好的优点和PID控制的稳态精度高的优点结合起来,采用模糊控制与PID控制分段控制策略,当偏差大于某一阈值时,采用模糊推理的方法调整系统的控制量,当偏差小于某一阈值时,切换到PID控制以消除系统的静态误差,较好地克服了传统PID控制和普通模糊控制所存在的主要问题.通过仿真实验分析,证明了该控制方法的有效性.     

Nonlinear model predictive control of fed-batch fermentations using dynamic flux balance models

Fed-batch fermentation is an important production technology in the biochemical industry. Using fed-batch Saccharomyces cerevisiae fermentation as a prototypical example, we developed a general methodology for nonlinear model predictive control of fed-batch bioreactors described by dynamic flux balance models. The control objective was to maximize ethanol production at a fixed final batch time by adjusting the glucose feeding rate and the aerobic–anaerobic switching time. Effectiveness of the closed-loop implementation was evaluated by comparing the relative performance of NMPC and the open-loop optimal controller. NMPC was able to compensate for structural errors in the intracellular model and parametric errors in the substrate uptake kinetics and cellular energetics by increasing ethanol production between 8.0% and 14.7% compared with the open-loop operating policy. Minimal degradation in NMPC performance was observed when the biomass, glucose, and ethanol concentration and liquid volume measurements were corrupted with Gaussian white noise. NMPC based on the dynamic flux balance model was shown to improve ethanol production compared to the same NMPC formulation based on a simpler unstructured model. To our knowledge, this study represents the first attempt to utilize a dynamic flux balance model within a nonlinear model-based control scheme.     

云雾室串级模糊自适应PID控制研究及实现

针对云雾室温度系统的纯滞后、多容等特点,对云雾室内各设备环节作必要的热力学关联性分析和非线性环节的合理线性化并逐一进行数学建模;以模糊PID控制策略与串级系统结构相结合的方法,提出了串级自适应模糊PID控制方案;通过Matlab仿真实验证明,上述控制方案能有效抑制温度超调,改善动态性能及抗干扰能力,充分发挥模糊PID的适应性与串级系统的快速性两者优点;给出了云雾室温度控制应用案例,验证了其良好的控制效果。     

基于模糊自适应整定PID 的活套高度控制系统

针对板带热连轧机传统活套高度控制策略存在的问题，提出用模糊自适应整定PID的控制策略．控制器输入取活套量的偏差e和偏差变化率ec，输出取PID控制器3个参数的修正量，从而实现了PID参数的在线自整定．通过MATLAB语言，进行了传统PID控制与模糊自适应整定PID控制动态性能的仿真比较，结果表明采用模糊自适应整定PID控制可明显提高活套高度控制系统的动态性能．     

基于CC-Link液位模糊控制设计

采用PLC作为现场液位控制器,在工业和日常生活中被广泛运用在液位控制系统中.提出了模糊PID算法对液位进行调节的控制策略,实现了液位控制响应速度快、稳定度好和准确度高的效果.测试表明,建立在模糊算法基础上的液位PID控制比常规PID控制具有更好的动态性能.此外,还采用CC-Link总线技术建立主从通信的工业网络系统,实现设备间的数据传送,并通过人机界面对现场液位进行实时远程监控.     

一种神经网络PID自适应控制及其应用研究

为提高PID控制的自适应性能,提出了一种神经网络PID自适应控制算法.最小资源分配网络(MRAN)是一种可以在线调整隐节点的RBF网络,具有泛化能力强、计算精度高的优点.通过对MRAN的剪裁策略进行改进,使改进的网络具有更加紧凑的结构;把改进的MRAN和PID控制相结合,提出了一种基于动态RBF网络的PID自适应控制策略,并应用到对电站锅炉过热汽温的控制上.仿真结果表明,所提出的控制算法与常规的控制算法相比具有更好的控制品质.     

灰色预测神经网络PID控制研究

由于火电厂过热汽温控制系统的大惯性、大迟延和时变等特性，传统的串级PID控制方法不能适应负荷变化，因而难以取得满意的控制效果。因灰色预测具有少数据、贫信息且运算量小的优点，将灰色预测控制及神经网络相结合，提出了基于灰色预测的神经网络PID控制策略。仿真研究表明，该策略的控制效果优于常规的PID控制，能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质，具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

Control of absorption columns in the bioethanol process: Influence of measurement uncertainties

The alcohol lost by evaporation during the bioethanol fermentation process may be collected and recovered using an absorption column. This equipment is also used in the carbonic gas treatment, a by-product from the sugar cane fermentation. In the present work, the development of nonlinear feedforward–feedback controllers, based on neural network inverse models, was proposed and tested to manipulate the absorbent flow rates. The control purposes are: to keep low ethanol concentration in the effluent gas phase from the first absorption column (ethanol recovery column); and to reduce the residual water concentration in the CO₂ gas effluent from the second tower (CO₂ treatment column).Based on simulation studies, the neural network (ANN) controller performance was compared with the conventional PID control scheme application. The best ANN architecture was set up according to the Foresse and Hagan (1997) criterion, while the PID parameters were found from the well-known Cohen–Coon Equations and trial-and-error fine tuning.Initially, performances were evaluated for the system without concentration measurement uncertainties. From these tests, the ANN controller presented the smallest response time and overshoot for regulator and servo problems. Three uncertainty levels were applied afterwards: 5%, 10%, and 15%.The ANN controller outperformed the PID for all uncertainty levels tested for the ethanol recovery column. For the CO₂ treatment column, the ANN controller proceeded successfully under uncertainties of 5% and 10%, while the PID did not deal properly with uncertainties above 5%. The statistical F-test, besides the ITAE, ISE, and IAE performance criteria, were calculated for both controllers applications and then compared. They proved the superiority of the ANN control scheme.Using appropriately the proposed well-controlled absorption columns increases the efficiency of the bioethanol production plant and can also provide carbon credits by avoiding CO₂ emission into the atmosphere.     

四种先进PID控制方法及性能比较

针对常规PID参数固定,使得应用范围受到限制的问题,研究四种先进PID控制方法。在常规PID基础上,分别引入模糊技术、Vague技术以及遗传算法,提出Fuzzy—PID、Vague—PID、GA—Fuzzy—PID、GA—Vague—PID控制方法并对其控制性能进行比较。在介绍常规PID的基础上,引入智能技术,在线实时调整PID的三个参数,即自适应PID。利用模糊控制对被控对象模型精度要求不高且鲁棒性高、解耦性强的优点,构成Fuzzy—PID;基于Vague集相似度量的近似推理更符合实际,易于得到控制量,便于工程实践,构成Vague—PID;利用遗传算法（Genetic Algorithms,简写成GA）实现对模糊控制规则的整定,构成GA—Fuzzy-PID、GA—Vague－PID。给出上述四种自适应PID设计方法,并从理论上进行分析比较,指出各自优缺点。仿真结果表明：上述自适应PID较常规PID上升时间短、响应速度快;引入GA整定后的GA—Fuzzy-PID、GA－Vague—PID分别比未引入GA的Fuzzy－PID、Vague－PID上升时间短、响应速度快。     

模糊自适应PID算法在波浪补偿起重机中的应用

在波浪补偿控制中,由于波浪运动具有非线性、时变等特点,常规PID算法难以满足控制要求。为实现对波浪引起的两船相对运动的补偿控制,采用模糊自适应PID算法,运用模糊推理在线修正PID控制器的三个参数Kp、Ki、Kd。实际运行结果表明,该控制器具有较好的快速性和稳定性。     

遗传算法优化的Fuzzy+变论域自适应Fuzzy-PID复合控制策略研究

提出了一种用遗传算法优化的Fuzzy+变论域Fuzzy-PID复合控制器的新方法。该控制器由Fuzzy控制和变论域Fuzzy-PID控制两部分组成。在系统的动态阶段,采用Fuzzy控制使其具有最优的动态性能;当系统进入稳态阶段,采用变论域自适应Fuzzy-PID控制使其具有最优的稳态性能。用遗传算法离线搜索出一组最优的PID参数作为在线调节的初始值,在在线部分,以离线搜索出的PID参数为基础,通过变论域的模糊推理在线调整系统瞬态响应的PID参数,使系统具有良好的自适应能力。 采用加权平滑切换的方式,保证两种不同控制过渡的平稳性。将提出的复合控制策略应用于变风量空调系统的室温串级控制中,计算机仿真结果表明,该方法使系统具有良好的动、稳态性能,抗干扰性和鲁棒性好。     

Performance analysis for bounded persistent disturbances in PD/PID-controlled robotic systems with its experimental demonstrations

This paper is concerned with performance analysis of proportional-derivative/proportional-integral-derivative (PD/PID) controller for bounded persistent disturbances in a robotic manipulator. Even though the notion of input-to-state stability (ISS) has been widely used to deal with the effect of disturbances in control of a robotic manipulator, the corresponding studies cannot be directly applied to the treatment of persistent disturbances occurred in robotic manipulators. This is because the conventional studies relevant to ISS consider the H_∞ performance for robotic systems, which is confined to the treatment of decaying disturbances, i.e. the disturbances those in the L₂ space. To deal with the effect of persistent disturbances in robotic systems, we first provide a new treatment of ISS in the L_∞ sense because bounded persistent disturbances should be intrinsically regarded as elements of the L_∞ space. We next derive state-space representations of trajectory tracking control in the robotic systems which allow us to define the problem formulations more clearly. We then propose a novel control law that has a PD/PID control form, by which the trajectory tracking system satisfies the reformulated ISS. Furthermore, we can obtain a theoretical argument about the L_∞ gain from the disturbance to the regulated output through the proposed control law. Finally, experimental studies for a typical 3-degrees of freedom robotic manipulator are given to demonstrate the effectiveness of the method introduced in this paper.