轮式机器人模糊遗传PID转向控制实验研究

为了对模型复杂的轮式地面机器人进行转向控制，应用了模糊遗传PID控制方法。先用模糊神经网络建立车体模型，再用遗传PID进行参数寻优，最后用优化参数控制机器人转向。该方法能直观地判断PID参数是否有效。经过对车体转向控制的实验研究，控制效果良好。     

参数模糊自整定PID控制器在皮革收缩温度测定仪中的应用

针对皮革收缩温度测定仪的温度控制系统提出了一种参数模糊自整定PID控制方法,该方法集中了模糊控制和常规PID控制两种控制的优点.在重点介绍了模糊PID控制器的设计方法基础上,并利用MATLAB软件分别进行了参数模糊自整定PID控制系统和常规PID控制系统的仿真实验.仿真实验结果表明,参数模糊自整定PID控制方法使皮革收缩温度测定仪的温控系统的性能得到很大的改善.     

模糊免疫PID控制器的设计与仿真

针对模糊控制系统设计复杂，实验数据调整繁琐的现象，设计了一种模糊自调整免疫PID控制器，该控制器结构简单，参数调整方便，快捷，并成功应用于冷轧带钢的厚度自动控制系统中。借助MATLAB的模糊控制工具箱和SMULINK仿真工具对其进行的仿真实验表明，该控制器的控制性能远优于常规的PID控制器，为冷轧带钢厚度精度的提高提供了一种新的尝试。     

一种参数自调整PID模糊控制器

结合传统PID控制原理 ,提出一种新型模糊控制器结构 ,即PID型模糊控制器。为提高PID控制器性能 ,设计能在线调整PID参数的模糊控制方法。仿真结果表明 ,自调整参数PID型模糊控制器使系统在暂态响应及稳态性能方面性能优良。     

轮式机器人横向纵向统一遗传模糊神经网络控制研究

在对轮式地面机器人进行纵、横向统一遗传模糊神经网络控制中，提出了一种多目标遗传优化的策略，用分别编码、先分再合的分步优化遗传算法寻找模糊神经网络的参数。并采用先对车体动力学模型进行仿真控制，再用仿真得来的数据控制实际车辆，进行车体在线遗传寻优的方法，这种方法能最直接地控制车体运动。经过实验研究，控制效果较好，有一定意义。     

一种参数自调整PID模糊控制器

结合传统PID控制原理,提出一种新型模糊控制器结构,即PID模糊控制器。为提高PID控制器性能,设计能在线调整PID参数的模糊控制方法。仿真结果表明,自调整参数PID型模糊控制器使系统在暂态响应及稳态性能方面性能优良。     

模糊遗传在Profibus网络型PID控制器的应用

针对电加热炉被控对象的大延迟、模型不确定性,着重研究和设计了一种基于Profibus-DP网络结构的新型PID控制器。提出一种在现场总线环境下基于模糊遗传自适应PID的算法设计。使Profibus-DP从站和复合模糊自适应PID算法相结合构成了网络型模糊遗传自适应PID控制器,以实现PID参数的快速在线自动调整功能。并用MATLAB进行仿真,同时通过三路电加热炉实验证明。该PROFIBUS现场总线通信系统中PID控制器工作稳定,控制效果显著,优于常规PID控制器。     

电动助力转向系统的模糊自适应PID控制

研究实时跟踪助力转向系统,针对汽车电动助力转向系统(EPS)控制的可靠性和稳定性要求,由于正常运行电机转向柱和轴运动均有滞后稳定性差的问题,在对EPS的结构和动力学性能分析的基础上,建立EPS系统仿真模型,提出模糊自适应PID控制策略.模糊自适应PID控制在系统动态过程中能实时改变PID参数,使系统不同的状态对应不同的PID参数,克服了控制参数固定不变无法实时控制EPS系统动态响应特性.仿真结果表明,在EPS中模糊自适应PID控制比常规PID控制具有更好的稳定性和可靠性,完全满足EPS的控制系统快速特性的要求.     

无刷直流电机模糊自适应PID控制研究与仿真

针对传统的PID控制方式在对无刷直流电机系统控制时,存在精度低、抗干扰能力弱等不足,提出一种基于参数自适应模糊PID集成控制策略。首先,分析了无刷直流电机的数学模型,建立了基于双闭环调速系统的无刷直流电机控制系统模型,并对无刷直流电机双闭环系统转速进行模糊PID控制;然后,详细分析了建立该模糊自适应PID控制器的设计方法,提出一种优化模糊算子的优化方法,并运用仿真软件Matlab/Simulink实现了系统的设计和仿真;最后,在相同环境下,对比传统PID控制和模糊自适应PID集成控制两种控制策略的仿真结果。仿真结果表明,模糊自适应PID集成控制算法能使无刷直流电机双闭环控制系统具有更好的动、静态性能及较强的自适应能力。     

参数自调整PID模糊控制器及在数字随动系统中的应用

结合传统PID的控制原理，介绍一种参数自调整的PID模糊控制器。开发了一套能在线调整PID参数的模糊控制方法的软件，并分别将它和传统的PID控制器作用到数字随动系统中。对二者的控制结果进行了比较。实验结果表明，参数自调整PID模糊控制器使系统稳态性能优良，并能提高控制精度。     

基于GA整定PID的液压电梯速度控制研究

针对液压电梯在工作过程中出现的启动时间长、运行速度不平稳、停止阶段轿厢抖动等不足,借助多物理领域仿真软件Simscape对液压电梯系统进行了综合建模,并提出了遗传算法(GA)整定PID对液压电梯运行速度进行控制的新方法。介绍了液压电梯的速度控制原理以及遗传算法的控制策略,针对液压电梯的工作特点对遗传要素进行了合理规划,并对不同工况下的液压电梯进行了仿真研究。仿真结果表明:在载重量为0 kg,500 kg,1000 kg的工况下,遗传算法整定的PID控制器在动态特性、跟踪特性等方面都具有明显的优势。最后通过实验证明了基于遗传算法PID整定在提高液压电梯运行性能方面的有效性。     

基于改进遗传算法寻优的神经网络PID控制及应用

根据神经网络PID控制器初值的选取影响系统控制性能的特点,提出了一种基于改进遗传算法寻优的神经网络PID控制方法.即先利用遗传算法对PID控制器参数离线寻优,将求出的参数值作为控制器的比例、积分、微分系数的初值,再进行神经网络PID控制.对一类液位过程的实时控制结果表明采用本方法的控制系统具有较好的稳定性和鲁棒性.     

遗伟算法在PID控制器参数寻优中的应用研究

目的 用常规PID控制器对具有较大时间常数、大纯滞后特笥的被控对象实现最优控制。方法 采用遗传算法对PID参数进行寻优,在搜索空间内获得全局最优点。结果 将遗传算法和单纯形法分别用于PID参数寻优,仿真结果表明：采用遗传算法寻优能获得较好的控制效果。结论 在过程控制中,可采用遗传算法优化调节器参数。     

傅里叶变换光谱仪动镜运动控制仿真

在傅里叶变换光谱仪中,动镜按一定规律进行往复运动。一般控制方案采用直线电机直接推动,但在体积小而高分辨率的傅里叶变换光谱仪中,直线电机要做得很长,不是很合适。采用无刷直流电机进行动镜控制;分析了无刷直流电机(BLDC)数学模型和动镜速度均匀性对光谱仪的影响,采用自适应在线遗传算法整定的PID控制和传统PID控制方法分别进行仿真控制,着重分析了带负载无刷直流电机的控制效果,并人工加入负载扰动。仿真结果验证了采用合适的控制策略控制无刷直流电机可达到傅里叶变换光谱仪对速度均匀性的要求。     

机动弹头末制导模糊控制研究

机动弹头在末制导段的飞行参数随着飞行条件的变化而发生较大变化,呈现严重的非线性,给控制系统设计带来较大困难.结合模糊控制和PID控制的优点,从工程实用的角度出发提出了一种基于模糊PID控制器设计的方法.模糊控制系统对系统的参数变化有较强的适应能力,尤其适合于数学模型未知、非线性的、复杂的对象.模糊控制器可根据系统的误差和变化对PID控制器参数进行自动优化和调整,然后用同法设计导弹的俯仰通道模糊控制器,并与传统的PID控制器进行分析对比,最后在六自由度模型上进行仿真.仿真结果表明控制器能够满足机动弹头末制导控制系统要求.     

基于PSO的钻机快速自适应PID控制

针对传统液压盘刹钻机PID控制系统响应速度慢、稳态误差大、参数整定周期长,以及无法满足随钻遇地层变化实时参数优选的不足,以恒钻压自动送钻为研究对象,构建了液压盘刹钻机控制模型,设计了粒子群算法(PSO)优选钻机PID控制参数,并实现在Simulink环境下自动调用优选出的PID参数,提高了钻机控制参数的快速、自适应整定。仿真结果表明,与传统采用Z-N经验公式法、试凑法和遗传算法(GA)实现钻机PID控制相比,基于PSO的钻机快速自适应PID优化控制能够有效地提升系统响应速度,降低系统稳态误差,满足钻机恒钻压随钻控制的实时性、准确性需求,实验结果证明了该方法的可行性和优越性。     

热压机控制系统的PID改进

针对现有热压机多采用伺服控制系统，虽可以满足位置控制的要求，但很难实现大范围速度调节的问题，提出了一种新的热压机电液比例控制的PID改进系统。采用先开环控制再PID调节的方法，其中开环控制满足了速度调节的要求，PID调节保证了位置控制精度。并在PID调节时结合输出补偿，消除了比例流量阀的死区影响。还采用了正交试验的方法进行系统参数整定。结果表明，改进后的系统能很好地满足现代热压工艺同时实现速度及位置控制的要求。     

基于RBF神经网络PID的无人动力伞控制

动力伞是一个复杂的非线性动力学对象,难以用精确的数学模型描述。对于这种具有非线性、时变和强耦合特性的综合系统,采用传统PID控制方法不能得到满意的控制效果,因此提出一种基于RBF神经网络的PID控制方法。该方法利用RBF神经网络的自学习、自适应能力自调整系统的控制参数,从而实现对PID控制器各参数的优化整定。在Mat-lab软件中的仿真结果表明,该方法可实现对动力伞有效的控制,并且与传统PID相比,具有更短的调节时间,更好的稳定性、自适应性和鲁棒性。     

采用遗传优化自适应模糊PID控制球杆系统

为解决球杆系统动态、静态性能不高的问题,提出了遗传算法优化自适应模糊PID控制器的控制方法.该模型在拉格朗日方程建立球杆系统数学模型的基础上,采用遗传算法优化模糊控制规则、隶属函数和自适应PID参数.在GBB1004系统中建立了遗传算法优化后的自适应模糊PID控制器以及控制模型,并对该控制器进行实验验证.实验结果证明了遗传算法优化后的模糊控制器有效地减小了系统的超调量,缩短了系统的调节时间,能够较好地控制球杆系统.