参数自修正PID控制器

通过工程实例与仿真介绍了一类参数自修正ＰＩＤ控制器，研究了参数自修正ＰＩＤ控制器的实现及其控制特性，取得了令人满意的实际应用。     

一阶时滞不稳定系统的镇定及复合PID控制

针对具有时滞一阶非最小相位系统的被控对象，提出了一种复合ＰＩＤ控制方法，推导出复合ＰＩＤ控制器控制参数的整定公式及修正方案。考虑到被控对象的不确定性、慢时变等特点，以神经网络构造ＰＩＤ控制器，解决了ＰＩＤ控制参数在线调整的问题，使ＰＩＤ控制器适用范围更广泛。对闭环控制系统仿真结果表明，该系统控制参数整定方法简单，具有非常好的控制效果。     

PID参数整定发展的趋势

在详细分析ＰＩＤ 参数整定发展的基础上, 指出传统ＰＩＤ 参数整定具有物理意义明确、易于掌握的优点以及其参数优化不够的缺点, 并对现行ＰＩＤ 参数自整定的一些做法给予评述, 指出了几种ＰＩＤ 参数优化的特点． 最后就ＰＩＤ 参数整定发展的方向进行展望, 揭示先进控制理论与ＰＩＤ 整定方法的融合是新型ＰＩＤ 控制器产生的途径     

采用人工神经元的智能PID控制

采用单个人工神经元构成智能ＰＩＤ控制器．以系统的误差信号作为神经元的输入，神经元的权系数相当于传统离散ＰＩＤ的比例、积分、微分系数，神经元的输出为实际控制信号的修正值．利用ＢＰ学习规则在线修正神经无权值，以便能够获得在线自动寻优，调整ＰＩＤ控制器参数．该方法适用于被控系统模型未知、非线性严重和参数变化较大的场合．本文对一非线性系统进行了仿真，结果表明该控制器具有很强的自适应和自学习能力．     

基于混沌蚁群算法塑料挤出机温度控制系统

为了使 ＰＩＤ参数自适应调整,同时使得系统输出响应具有较好的动态和稳态性能,并在干扰作用下可自动整定 ＰＩＤ参数,使系统输出稳定在目标值,采用智能算法结合 ＰＩＤ控制原理,设计了一种 ＣＡＳ算法与 ＰＩＤ控制相结合的控制器用于塑料挤出机温度控制。借助 Ｍａｔｌａｂ软件建立控制器仿真模型,同时和增量 ＰＩD控制器进行控制效果对比。实验结果表明：在干扰作用下,ＣＡＳ ＰＩＤ参数自适应调整,通过修改 ＰＩＤ参数使得系统输出稳定在目标值;采用 ＣＡＳ ＰＩＤ控制器的温度控制系统鲁棒性强,将 ＣＡＳ ＰＩＤ控制器应用于塑料挤出机温度控制,可以在一定程度上提升挤出半成品质量和挤出机械的智能化水平。     

模糊PID控制器的设计研究

本文以数字ＰＩＤ控制器为基础，引入模糊集合论，将ＰＩＤ参数动态变化，介绍了一种新的模糊ＰＩＤ控制器。着重对模糊ＰＩＤ控制器的结构、原理、设计原则和步骤进行了叙述。研究结果表明，与数字ＰＩＤ控制器相比，模糊ＰＩＤ控制器的动态品质较优，适应性更强。     

低压加热器水位的模糊自调整PID控制

应用模糊自整定ＰＩＤ控制器控制低压加热器的水位，利用ＺＮ法确定ＰＩＤ参数的初始值，用模糊推理的方法对ＰＩＤ参数进行在线自整定，提高了系统的鲁棒性，明显改善了系统的性能。     

基于H_∞控制的多变量系统PID控制器设计

研究了基于环路成形Ｈ∞控制的多变量系统ＰＩＤ控制器设计。为了能方便地在实际工程中实现复杂的控制，提出了采用多变量ＰＩＤ控制器逼近所得高阶控制器的方法，并给出了如何选择影响闭环系统性能的预补偿器方法。这种设计方法的主要特点是，只通过调整反映闭环系统的鲁棒稳定性与时域性能的一个设计参数，便可以得到ＰＩＤ控制器。仿真结果表明，所得的多变量ＰＩＤ控制器具有较好的鲁棒稳定性和鲁棒性能。     

一种新型神经网络结构的PID控制器及其仿真研究

出了一种新型的神经网络结构的ＰＩＤ控制器（Ｎ－ＰＩＤ）,该控制器将神经网络和ＰＩＤ控制规律融为一体,既具有常规ＰＩＤ控制器结构简单、参数物理意义明确之优点,又具有神经网络自学习、自适应之能力．还给出了Ｎ－ＰＩＤ控制器的结构、计算公式及二阶对象下系统的仿真结果．     

水轮机调节系统的神经网络控制

设计了一个三层ＢＰ神经网络,对有功功率反馈参与控制的水轮机调节系统,以其典型工况下的最优ＰＩＤ系数作为训练样本,对所设计的ＢＰ神经网络进行离线训练,进而构成一个基于ＢＰ神经网络的变参数ＰＩＤ控制器;利用ＢＰ神经网络的函数逼近能力来实现ＰＩＤ控制器在线调整,以达到优化控制的目的。对简单电力系统的仿真结果表明,这种控制器与常规ＰＩＤ控制器相比可以取得较好的控制效果,是实现水轮机调节系统自适应控制的一种可行的方法。     

基于神经网络的自适应控制器

提出了一种基于神经网络的控制系统，将传统ＰＩＤ工程整定法与神经网络相结合，采用直接自适应控制方法，使基于神经网络的控制器在ＰＩＤ控制的基础上实现自适应控制，更有效地改善控制品质。     

二次调节静液驱动系统的智能PID控制

针对二次调节静液驱动系统的特点,基于常规的ＰＩＤ控制方法,设计了一种简单的智能ＰＩＤ控制器,试验研究表明,智能ＰＩＤ控制器能改善系统的动态性能,提高系统的抗参数变化能力。     

基于极点配置的PID控制器的再设计

利用参考输入前向通道附加零点配置技术，设计了新的基于极点配置的ＰＩＤ控制器控制一类二阶非最小相位对象。数字领导具表明，新的基于极点配置的ＰＩＤ控制器比原ＰＩＤ控制器具有更好的控制性能。     

起动机性能测试的智能PID控制

针对起动机性能测试，设计一种智能ＰＩＤ控制器，它根据不同控制状态采取不同控制策略，将ＰＩＤ控制与Ｆｕｚｚｙ推理控制相结合，在线自动整定ＰＩＤ参数，提高了控制系统的适应能力和鲁棒性，改善了系统的动态品质。此外，还介绍了测试系统组成、参数校对技术。实际运行结果表明，该系统检测精度高，快速性能好，可靠性高，能稳定运行于复杂环境的电机生产线上。     

自校正PID在炉温控制中的应用

将微处理机适时控制及常规ＰＩＤ控制的各自特点结合在一起，构成了一种新型的自适应控制器．这种控制素所具有的自动在线修正ＰＩＤ参数的能力，使其对连续式电加热炉具有更大的适应性和更好的动态品质．     

焊接电弧的微机模糊控制设计与应用

提出用模糊控制取代ＰＩＤ控制。工艺试验表明，所设计的通用模糊控制器完全可以取代ＰＩＤ控制器，其具有较好的动态特性和令人满意的稳态特性，还具有比ＰＩＤ控制更好的工作可靠性和稳定性。     

数字PID算法在发动机特性测试控制系统中的应用

Ｂ１１３５发动机自动控制系统中采用数字ＰＩＤ算法进行控制是切实可行的。通过实验选定了ＰＩＤ算法中控制器参数的最优值，证实了在这些数值下发动机自动控制精度达到了提出的要求。     

预测型智能自整定PID控制器

提出一种预测控制和遗传算法相结合的自整定ＰＩＤ控制算法,该算法利用预测技术克服时滞,利用遗传算法优化ＰＩＤ控制器的参数,通过对工业过程中典型的大时滞被控过程进行数字仿真表明,这种控制算法鲁棒性强、响应速度快、抗干扰能力强,对控制有扰动、参数进变尤其时滞时变的在时滞生产过程有较好的的效果。     

基于响应特性匹配的自适应PID控制

本文导出基于响应特性匹配的自适应ＰＩＤ控制算法，并给出了自适应３参数ＰＩＤ和５参数ＰＩＤ的仿真结果。结果表明：自适应５参数ＰＩＤ明显优于３参数ＰＩＤ，而且在基于响应特性匹配的工作方式下，容易实现３参数５参数的以及其它控制律的自适应控制。     

带预补偿环节的PID控制器

提出了一种基于被控量预补偿的ＰＩＤ控制器的原理，给出预补偿环节的补偿规则和方法，并从理论上推导了一种增加补偿环节后ＰＩＤ的运算关系式。采用此方设法计的控制器在稳定性、鲁棒性、调节时间上都优于常规ＰＩＤ控制器。且设计的控制器易于常规仪表实现。仿真结果表明，用此法设计的控制系统比常规的ＰＩＤ控制具有更好的调节性能。