直流电机控制系统优化问题仿真分析

在直流电机控制优化的研究中,直流电机具有强非线性的特点,使用定参数PID方法的转速控制虽然可以提高直流电机的响应速度,提高其动态性能,但同时会产生超调现象,对转速控制系统的性能难以保证.应用专家系统和专家控制系统的基本知识设计了一个模糊自整定PID控制系统.该系统利用输入误差及变化率建立一组PID实时调整规则.结合所建立的直流电机模型,进行仿真.结果表明,所设计的模糊自整定PID控制器不但进一步提高直流电机的响应速度,同时很好解决了常规PID控制产生的超调问题.     

模糊自整定PID的航空发动机转速控制研究

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.     

基于改进模糊神经网络的PID参数自整定

针对传统PID整定控制效果差且单纯神经网络整定存在参数学习和调整困难等问题,提出了一种基于改进模糊神经网络的PID参数整定方法。在该方法中,PID控制器的控制参数采用基于Mamdani模型的模糊神经网络进行自适应整定,模糊神经网络参数采用混沌遗传算法离线粗调和BP算法在线细调的方式进行学习和调整,仿真结果表明该整定策略动态响应快、误差控制精度高且网络中各节点及参数物理意义明确。最后分别从模糊规则数的变化及适应度函数的选取两方面提出两种优化方案,仿真结果表明增加模糊规则数或采用不同的适应度函数都有利于进一步减小控制误差。     

遗传算法在PID参数整定中的应用

针对传统PID参数整定的困难性 ,本文提出了把遗传算法运用于PID参数整定中 ,采用遗传算法进行PID参数整定是一种寻求全局最优且与初始条件无关的优化方法。仿真结果表明基于遗传算法运的PID参数整定具有良好的控制特性。     

PID参数的模型整定器研究

提出了一种模式识别的PID参数模型自整定方法。其中,PID参数模型整定规则知识库是由专家经验和整定知识构成的。文中整定知识来自于对典型过程的参数整定经验,仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种解析的模糊PI自整定方法

针对模糊PID控制器缺乏系统的整定方法的问题,提出了一种解析的基于增益裕度和相位裕度的模糊PI控制器的参数自整定方法。首先推导出模糊PI控制器的解析模型,该解析模型包括线性控制器和非线性补偿控制器2个部分。参数整定时,将非线性补偿控制器看作过程的扰动,由线性控制器和被控对象的一阶纯时滞模型,基于系统的增益裕度和相位裕度,导出模糊PI控制器的参数。仿真结果表明,对于时变高阶系统,和传统的PI控制器相比,模糊PI控制器具有鲁棒性强,超调小,调整时间短等优点。     

基于模式识别的自整定控制及应用

本文提出一种基于模式识别的自整定控制方法,以模式表示和模式分类来描述系统的动态特性和调节器的结构,用模式识别优化方法求取调节器的参数,当系统动态模型参数未知时,这种自整定方法是建立在系统测量数据序列基础上的。该方法在实验性二元精馏塔上用IBM-PC微机获得成功应用。其结果优于常规PID调节器。     

直流电动机的PID整定

传统PID控制器参数范围变化大,要调到想要控制的结果,工作量大,整定方法过于繁锁,PID参数的优化方法很多,本文采用基于实数编码遗传算法的PID整定方法,具有操作简单、整定速度快等很多优点。     

改进PSO电液伺服系统的在线PID参数整定

针对传统的电液伺服系统PID控制器参数在线整定难以达到最优的问题,提出了一种解决方法。根据系统的动态模型,在系统时变参数的变化范围内取若干值,得到一组相应数目的定参数系统模型。针对这组模型,采用改进PSO整定PID参数,获得一组近似最优化的PID参数,拟合数据得到PID参数曲线,利用该曲线进行电液伺服系统的在线整定。该方法可实现近似最优的PID参数在线整定,控制系统的性能得到了明显的提高。仿真结果证明了该方法的有效性。     

PID参数自整定方法在热风炉燃烧控制中的应用

热风炉是高炉生产系统中重要的组成部分,其燃烧控制是一个相当重要的部分;但是国内大部分的中小型热风炉参数的设置几乎都采用常规PID,这样受人为因素影响严重,不能达到节约能源和优化控制的目的;因此,运用合适的PID参数自整定方法来代替常规PID整定,对煤气和空气流量进行控制,进而改善热风炉的送风效果显得尤为重要;文章设计了热风炉的燃烧控制方案,然后具体对几种不同的PID自整定方法进行研究,并以工业控制系统中常用的带有时间延迟的一阶模型为例,运用MATLAB对具体的PID自整定方法进行研究与仿真;同时,对仿真结果进行比较,得到了各种自整定方法的控制效果和适用范围;以便将PID自整定方法运用到热风炉的燃烧控制中,进而改善其燃烧效果。     

Analytical IMC-PID design in terms of performance/robustness tradeoff for integrating processes: From 2-Dof to 1-Dof

This communication addresses the analytical PID tuning rules for integrating processes. First, this paper provides an analytical tuning method of two-degree-of-freedom (2-Dof) PID controller using an enhanced internal model control (IMC) principle. On the basis of the robustness analyses, the presented method can easily achieve the performance/robustness tradeoff by specifying a desired robustness degree. Second, an analytical tuning method of one-degree-of-freedom (1-Dof) PID also is proposed in terms of performance/robustness and servo/regulator tradeoffs, which are not commonly considered for 1-Dof controller design. The servo/regulator tradeoff is formulated as a constrained optimization problem to provide output responses as similar as possible to those produced by the 2-Dof PID controller. The presented PID settings are applicable for a wide range of integrating processes. Simulation studies show the effectiveness and merits of the proposed method.     

基于改进粒子群算法的PID参数优化与仿真

提出了一种基于改进的粒子群优化（PSO）算法的PID控制器参数整定方法。该方法采用了PSO的惯性权值自适应调整机制和粒子种群的动态更新策略，用以加速优化算法的收敛和维持群体的多样性。与常规的PSO算法相比，该方法简单易行，更容易找到全局最优解，优化效率和性能明显提高。将该算法应用非最小相位、一阶滞后等系统的PID控制器参数的优化，能够使控制系统获得较好的动态特性和很强的鲁棒性。仿真实验表明了所提出算法的有效性和优越性。     

过热汽温二级模糊鲁棒自调整PID控制器设计

许多过程控制对象的模型结构及参数常常具有随设备运行状态改变而产生较大幅度 变化的特性，或者具有某些不确定性，文章探讨了采用增益配置型模糊PID控制器的参数自 调整的鲁棒设计问题，提出利用二级模糊推理结合系统特征在线辨识实现PID参数动态调整 的控制器设计方法，实例仿真表明该控制器能较好地适应对象动态模型的大幅度变化，保持 较优的鲁棒调节性能．     

Statistically optimized FOPID for output force control of SEAs

Fractional order PID (FOPID) controllers have recently found an increasing application in different fields of control. Comparing to traditional PID algorithms, FOPID controllers provide more flexibility and better performances. The simple and non-model-based structure of FOPID controllers has boosted their usage in real-world applications. However, due to having two more control parameters than regular PID controllers and the non-linear structure of FOPID controllers, the tuning procedure of these controllers is still a challenge. The authors of the present paper have recently proposed a Taguchi-based gain tuning algorithm for tuning of control parameters of FOPID controller. The present paper is an experimental evaluation of the proposed method. A custom made SEA, FUM-LSEA, is used as the test bed in this study. Deriving a dynamic model of the FUM-LSEA, feed-forward terms are added to the controller to compensate for disturbances from motions of the output block. Optimal gains and orders of the controller are obtained through a set of experiments suggested by the Taguchi method. The Taguchi optimized controller is also compared to a Ziegler–Nichols tuned controller. The experimental results indicate 45% improvements in force tracking error.     

模糊PID控制在水厂混凝投药系统中的应用

本文针对水厂混凝投药系统PID控制的局限性，提出基于模糊自整定PID混凝投药控制结构。该控制具有更小超调和更快动态响应特性，取得了优于传统PID控制的效果。     

胎面生产线辅线速度链模糊自适应PID控制

针对常规PID控制在胎面挤出联动生产线辅线速度链整定中,参数整定不尽人意的问题,设计出一种基于模糊控制理论的自适应PID控制器。通过建立模糊控制规则和进行模糊推理来确定PID的参数,实现对辅线速度的调节。利用Matlab的模糊逻辑控制工具箱对算法进行仿真,仿真结果表明,该控制器与常规PID控制器相比,具有调节时间短、超调量小、跟踪调节性能好、鲁棒性等优点。实践证明,这种模糊自适应PID控制器比常规的PID控制器具有更好的控制特性。     

基于遗传算法的模糊PID控制在水轮发电机组中应用研究

水轮发电机组系统是一复杂的系统,常规PID控制很难满足高性能控制要求,本文设计了一自适应模糊PID控制器,模糊推理系统可在线整定PID参数,模糊控制系统的隶属函数和推理规则采用遗传算法优化。仿真实验表明这是一种有效的控制策略,尤其在启停机过程及负载扰动过程较传统PID控制具有更好的鲁棒性和稳定性。     

A PI/PID controller for time delay systems with desired closed loop time response and guaranteed gain and phase margins

In this article we present a graphical tuning method of PI/PID controller for first order and second order plus time delay systems using dominant pole placement approach with guaranteed gain margin (GM) and phase margin (PM). The stability equation method and gain phase margin tester have been used to portray constant GM and PM boundaries. The PID controller parameters have been obtained for different dominant poles and plotted graphically in the parameters plane of controller within the specified GM and PM regions. To demonstrate the effectiveness and confirm the validity of the proposed methodology, three examples with numerical simulations are presented.     

智能PID参数自整定技术在伺服系统中的应用

针对常规PID控制参数整定困难,且受时变、非线性等因素影响而不能达到预期控制效果的实际情况,提出了RBF网络动态辨识的BP神经网络PID参数自整定算法.此算法可实现PID控制参数的在线自整定和优化;同时,将算法应用于伺服控制系统中,以VC++6.0和Matlab为开发和仿真工具,对动态辨识神经网络智能PID参数自整定方法进行仿真研究.仿真结果表明,控制算法鲁棒性强、响应速度快,可用于控制参数时变的非线性系统.