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针对工业过程中再热汽温等一类大迟延惯性时变对象,采用模糊自整定PID控制器对PID参数调节和优化,该方法将模糊技术与PID控制综合起来,实现了PID控制的智能化.仿真结果表明与常规PID控制器相比,模糊自整定PID控制器具有很强的适应性、鲁棒性和抗干扰性. 相似文献
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航空发动机具有强非线性和强时变性的特点,使用定参数PID方法的转速控制系统的性能在全飞行包线内难以保证.针对上述问题,提出设计模糊自整定PID控制器,利用输入误差及变化率建立一组PID参数在线调整规则,运用模糊推理方法实时进行参数自整定.结合某型航空发动机核心机非线性实时模型,进行转速串级控制硬件在回路仿真.结果表明,提出的模糊自整定PID控制方法实现了控制器参数在线调整,参数切换扰动小,满足全包线内转速控制的指标要求. 相似文献
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针对工业过程中再热汽温等一类大迟延惯性时变对象,采用模糊自整定PID控制器对PID参数调节和优化,该方法将模糊技术与PID控制综合起来,实现了PID控制的智能化。仿真结果表明:与常规PID控制器相比,模糊自整定PID控制器具有很强的适应性、鲁棒性和抗干扰性。 相似文献
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针对刨花板热压控制系统中热压控制存在的非线性、纯滞后和时变性等现象,根据BP神经网络PID和常规PID控制的控制思想,提出了BP神经网络PID的控制策略,实现了对PID参数的在线自整定,完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.仿真结果表明,与常规PID控制器相比,该控制器明显提高了热压控制系统的动态性能和稳定性... 相似文献
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车用柴油机电液调速系统的控制,具有非线性、时变、非稳定等特点,柴油机调速控制采用采用模糊自整定PID控制和采用传统PID控制两种控制算法,都难以达到满意的控制效果.本文采用非线性控制器来控制其效果非常明显. 相似文献
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球杆系统自适应遗传PID控制 总被引:3,自引:0,他引:3
遗传算法全局寻优参数,但训练时间较长;PID控制算法简单,却难以控制非线性复杂过程.将自适应遗传算法和PID相结合,可有效地改善控制效果.通过建立球杆系统机械部分模型、角度模型和电机模型,得到整个球杆系统的数学模型;设计基于遗传算法的自适应PID控制器,通过在线整定控制器参数,提高球杆系统的控制性能.仿真实验结果证明了该算法的控制效果良好,适应能力较强,具有算法简单、参数整定容易等优点. 相似文献
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模糊PID在电阻加热炉温控系统中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在PID控制和Fuzzy控制的基础上,提出了一种模糊自调整PID控制,并基于Matlab对电阻加热炉温控系统进行了仿真。结果表明,模糊PID控制能使系统达到良好的控制效果。 相似文献
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一种新型模糊非线性PID控制器 总被引:4,自引:0,他引:4
采用一维输入一维输出的模糊映射关系与传统PID控制器相级联的方式,构成一个模糊非线性PID控制器以提高现有PID控制器的性能.一维模糊控制器无需选择与调整量化因子和比例因子,采用五条规则,易于实现.数值仿真和误差泛函积分评价指标表明,所提出的模糊非线性PID控制器比现有控制器具有更好的动静态性能. 相似文献
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一类模糊PID控制器的优化设计 总被引:4,自引:0,他引:4
为扩展传统的PID控制,在分析模糊控制和PID控制原理的基础上,得出了模糊控制和PID控制相结合的一种复合控制的有效结构。本文针对传统的模糊控制进行改进,提出了一类模糊PID控制器的优化设计。 相似文献
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通过对CFB锅炉汽包水位动态特性的分析,讨论了一种自校正PID模糊控制对汽包水位进行控制的策略。仿真研究表明,这种方案使汽包水位控制系统具有较强的鲁棒性及良好的控制品质,提高了系统的动静态性能指标。 相似文献
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Conical tank level control using fractional order PID controllers: a simulated and experimental study 总被引:1,自引:0,他引:1
C. J ''auregui M. A. Duarte-Mermou R. Or ''osti J. C. Travieso-Torres O. Beyt ''ia 《控制理论与应用(英文版)》2016,14(4):369-384
In this paper, simulated and experimental results on the conical tank level control are presented. PI/PID controllers of integer order (IO) as well as of fractional order (FO) are studied and compared. The tuning parameters are obtained first by using root locus (RL) and Ziegler and Nichols methods, for comparison purposes. Next, particle swarm optimization (PSO) is employed to determine the optimal controllers'' parameters using as fitness function the integral of the absolute value of tracking error (IAE). From the experimental results it is concluded that PI/FOPI are the controllers presenting the lowest IAE indexes, whereas PID/FOPID controllers present the lowest energy consumption by the control signal. 相似文献
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周巨青 《数字社区&智能家居》2014,(11):7445-7447
过程控制系统广泛的采用PID控制,它的系统直接关系到生产过程的平稳和产品的最终质量,因而其优化设计十分重要。常规PID控制得到了广泛的应用,但是不难满足高精度要求。智能PID控制吸取了智能控制和常规PID控制的优点,能够满足很多场合的高精度的要求。用于机械人移动控制取得了很好的效果。采用神经网络,可实现对机器人动力学方程中未知部分的精确逼近,从而实现无需建模的控制。 相似文献