模糊参数自整定PID控制器的设计与仿真研究

为实现PID参数的自动整定,在PID控制和模糊控制的基础上,设计了一种用于晶体生长炉温度控制系统的模糊参数自整定PID控制器,该控制器基于PID参数的优化规律,利用模糊控制规则对PID参数进行在线的自动整定.与常规PID温控系统比较,该控制器的系统超调量明显减小,控制系统的动静态性能均得到改善,升温速度和目标温度控制精度达到了设计指标,系统仿真验证了该设计的有效性与实用价值.     

模糊自整定PID控制器的设计及其应用

以液压伺服控制系统为研究对象,根据模糊控制理论,运用常规PID控制器的设计方法,设计出了模糊自整定PID控制器,实现了PID控制器参数在线自调整．仿真试验表明,该PID控制器与常规PID控制器相比较,提高了控制系统的适应能力和鲁棒性,改善了系统的静、动态性能.     

基于遗传算法的红外点源目标模拟器测速系统的关键技术

针对红外点源目标模拟器调速系统稳定性和抗干扰性效果不佳的问题,提出了采用遗传算法优化后的模糊PID控制方法对红外点源目标模拟器进行控制的方法。基于调速控制原理,利用PID和PI调节器结合的方法设计双闭环负反馈控制系统,实现了对调速系统的控制。通过改进的遗传算法对模糊PID调节器参数进行寻优整定,并对系统的稳定性能和抗干扰性能做了仿真分析。仿真结果表明,遗传算法寻优设计的模糊PID调节器能够使系统具有良好的速度稳定性、抗干扰性能和较高的控制精度。     

基于模糊PID的永磁同步电机矢量控制系统

针对传统PID在永磁同步电机矢量控制系统中存在转矩脉动较大的问题,提出基于模糊PID的永磁同步电机矢量控制方法,实现系统PID参数在线整定。首先,建立PMSM的数学模型;其次,设计参数模糊自整定PID控制器,并进行参数模糊化;最后,在Matlab/Simulink中搭建模型进行仿真。仿真结果表明:在PMSM调速系统中,模糊PID控制器具有更好的鲁棒性。     

基于Larsen模型的模糊PID液位控制系统

针对液位控制系统需快速实现高低液位控制的需求,提出基于Larsen模型的模糊PID液位控制系统。该系统以偏差和偏差变化率为输入,以比例系数,积分系数和微分系数作为输出,利用Larsen模型的模糊推理规则对PID参数进行整定,结合模糊控制和PID控制的优点,建立语言控制规则,获取数学模型,从而实现对液位系统的优化控制。MATLAB仿真结果表明,基于Larsen模型的模糊PID液位控制系统比PID液位控制系统的超调量降低,调节时间大幅度缩短,具有良好的动态特性且鲁棒性强。     

基于Matlab的参数模糊自整定PID控制器的设计与仿真

将PID控制与模糊控制融为一体,构造了一个参数自整定模糊PID控制器,通过模糊控制规则在线调整PID控制器的参数.用MATALB/SIMULINK工具箱设计了仿真模型, 结合具体实例实现了该控制器的计算机仿真,仿真结果表明:该控制方法提高了控制系统的动、静态特性.     

船用舵机电液伺服单元单神经元自适应PID控制的研究

在分析了船用舵机电液伺服单元的基本原理和数学模型的基础上,设计了单神经元自适应PID控制器。用单神经元PID替代常规PID控制,通过神经元的学习来调整PID参数,利用神经网络良好的自适应和抗干扰能力．使控制系统对参数变化表现出良好的控制性能和鲁棒性。通过仿真证明了该系统有较好的控制效果。     

模糊PID算法在网络控制系统中的应用

在网络控制系统中,传统PID控制方法的参数的非线性增加了对其参数的调整难度。搭建了基于模糊PID控制的网络化控制系统平台,对模糊自适应PID控制算法在网络化控制系统中的参数整定进行了研究,确定了变量隶属函数。在Matlab环境下利用TrueTime工具箱和fuzzy模糊控制模块对传统PID控制算法和模糊自适应PID控制算法进行了仿真比较,结果表明模糊PID控制算法明显地改善了控制系统的动态性能,并且此方法易于实现,便于工程应用。     

基于内模控制的窑炉温度控制系统

针对窑炉温度控制系统的大滞后、大惯性的特点,利用内模控制参数调节简单,鲁棒性好及PID控制易于实现的优点,设计了基于内模的PID控制器。仿真表明,控制器参数整定简单,具有良好的抗干扰性和稳定鲁棒性,可有效改善系统的控制效果。     

神经网络模糊PID控制器在直接矩控制中的应用

介绍了一种模糊自整定PID参数控制器的设计方法,并提出利用神经网络训练PID参数的基值。对常规PID控制和神经网络模糊PID控制系统作了对比研究,仿真实验结果表明新方法既保证了系统的稳态精度,又保证了系统的快速响应和坚韧性。将该方法用于直接转矩控制系统中,取得了远远优于常规PID调节器的控制效果。     

基于SIMULINK的无刷直流电机模糊PID控制策略研究

在分析方波型永磁无刷直流电动机(BLDCM)数学模型的基础上,针对典型的两相导通星型三相六状态工作方式的无刷直流电动机,提出了一种模糊PID控制方法,在Matlab/Simulink平台上建立了无刷直流电机模糊PID控制策略的仿真模型,改变参数后,对其也进行了仿真,并且将模糊PID控制和传统PID控制的控制效果进行了比较。仿真结果表明:建立的该系统具有鲁棒性强、响应速度快、无超调,且稳态精度高等优点。     

基于模糊控制的永磁同步电机调速系统仿真研究

通过对永磁同步电机的数学模型的分析,结合矢量控制原理,建立永磁同步电机矢量控制调速系统仿真模型,针对被控对象的的非线性,强耦合,参数时变等特性,引进模糊控制策略,并设计模糊自适应PID控制器应用其中,以验证控制方法的有效性。仿真结果表明,与传统PID相比,模糊PID具有响应速度快,超调量小,抗扰能力和鲁棒性强等优点,能够更好的提高永磁同步电机的调速性能。     

PID控制系统和模糊自适应PID控制系统的研究及比较

首先介绍了PID控制系统的工作原理,因PID控制器结构简单、实现简单,控制效果良好,所以已得到广泛应用。但当控制对象变化时,控制器的参数难以自动调整。为了使控制器具有较好的自适应性,可以采用模糊控制理论的方法来实现控制器参数的自动调整。模糊PID控制系统就是模糊理论与传统的PID控制器的结合。最后以一控制对象为例,对该两种方式的控制进行了仿真和比较,并得出了相应的结论。     

内模-PID串级控制方法

将内模控制与串级控制相结合,为了发挥内模控制克服时间滞后方面的优良特性和串级控制良好的抗扰性,提出了内模-PID串级控制方法.PID控制调节系统的抗扰性,内模控制调节系统的鲁棒性,理论研究和仿真结果表明系统响应同时具有良好的抗扰性和鲁棒性,且参数整定简单.     

基于内模控制的PID参数整定及仿真

介绍了内模控制的发展历史及基本原理,分析了其控制器的设计方法,提出了一种利用Taylor级数展开的基于内模控制(Internal Model control,IMC)的PID控制器参数整定的方法.通过对热交换器PID温度调节闭环控制系统的MATLAB实例仿真,将IMC-PID整定的效果与传统PID进行对比,论证其控制效果明显优于其它经典PID整定,显示了其实际工程应用价值.     

带预测模型的神经网络PID控制器

在研究PID控制和神经网络的基础上提出了一种带预测模型的神经网络PID控制器,该控制器是一种3层前向神经网络,它适用于工业过程中觉的慢时变大时滞控制系统以及控制对象具体模型难以确定的控制系统,该系统能在调整PID控制器的3个参数Kp,Kd,Ki,再经PID调节器产生最优的控制作用于被控对象,采用该控制器对模型参数缓变的系统进行仿真,结果表明该器具有良好的自学能力,能获得较好的控制效果。     

模糊自镇定参数PID的设计与仿真

介绍了模糊自镇定参数PID的设计，重点阐述了控制器的模糊控制规则和模糊推理机理，用Matlab仿真结果表明，该控制系统具有较强的鲁棒性，并且此方法计算量少，易于实现，在工程模糊控制领域中应用是十分有意义的。     

时滞系统的自适应模糊控制研究

本文介绍了一种不依赖模型的线性时滞系统智能化控制方法.该方法根据偏差e和偏差变化ec与PID控制器三个参数之间的关系,利用模糊控制原理对PID参数进行在线修正,使被控系统具有良好的动静态特性和抗干扰能力.通过Matlab软件仿真研究和实验验证了该控制方法的有效性.     

基于神经元的自适应预测PID控制

提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案。神经元具有很强的自学习和自适应能力 ,它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数 ,使控制器能够适应受控对象结构参数以及环境的变化。因此采用单神经元构成自适应PID控制器 ,将神经元与PID控制结合 ,对PID参数进行在线寻优、自校正 ,使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象 ,特别是难于用传统方法建模的被控对象。同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力 ,采用了动态自适应神经元 (APE)对非线性系统进行预测 ,即用神经元建立起非线性系统的预测模型 ,预测系统的未来输出 ,从而提高了控制系统的控制品质。同时详细介绍了该控制系统的自适应控制算法。仿真结果表明 ,这种自适应控制方案切实可行 ,其控制品质明显优于常规PID控制 ,且具有较强的鲁棒性 ,达到了良好的控制效果。