多种PID控制及其仿真比较

同一控制对象．分别用常规整定PID控制、模糊自适应整定PID控制、基于BP神经网络整定的PID控制、基于遗传算法整定的PID控制四种方法用MALTAB仿真分析,并对效果进行比较。     

基于Matlab参数自整定PID控制器的设计与仿真

本文针对常规PID控制器不能在线进行参数自整定的问题,结合模糊控制技术,提出了一种模糊自整定PID参数的方法,并利用Matlab的模糊控制工具箱以及Simulink对其进行了仿真,结果表明设计的自整定PID模糊控制器具有控制精度高,超调小,动态性能好的特性.     

SR电机模糊自整定PID控制器设计与仿真

针对开关磁阻电机的非线性、时变和强耦合性,提出了模糊自整定PID的调速控制策略.在分析SR电机非线性数学模型的基础上,将速度偏差和偏差变化率作为控制器输入,PID的三个控制参数为输出.利用模糊规则对PID参数进行在线修改,实现PID参数的自动最佳调整.通过将MATLAB中的Fuzzy Toolbox和SIMULINK有机结合,实现了基于模糊自整定PID控制器的开关磁阻电机调速系统仿真,并进行了传统PID控制与模糊自整定PID控制的仿真比较.结果表明:模糊自整定PID控制器能够明显改善系统的调速性能,具有较强的鲁棒性,并且计算量少,易于实现,便于工程应用.     

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.     

柴油机调速系统的模糊自适应PID控制

提出了一种模糊自适应PID算法.利用模糊自适应PID算法对柴油机电子调速器PID参数按调速系统过渡过程进行模糊自整定.从仿真结果看调速性能有明显改善.     

模糊自适应整定PID控制在纸浆浓度中的应用

在造纸生产过程中,纸浆浓度的稳定调节是达到纸张质量标准的重要环节。为了克服传统PID控制的参数整定过程中耗时长、能耗高以及参数整定困难等问题,对模糊自适应整定的PID控制进行研究。模糊自适应整定PID控制以纸浆浓度以及纸浆浓度误差变化作为输入,利用模糊控制规则对PID参数进行在线自适应整定,以满足不同时刻的纸浆浓度误差和纸浆浓度误差变化对PID参数自整定的要求。利用传统的PID控制以及模糊自适应整定PID控制,分别对生产80 g/m~2以及有无扰动输入的纸浆浓度模型进行仿真。与传统的PID控制相比,模糊自适应整定PID控制不仅缩短了参数的整定时间,而且稳态性能好,调控性能也优于传统的PID控制。模糊自适应整定PID控制实现了纸浆浓度在线自适应参数整定,具有很好的应用价值。     

基于PLC的矿井排水系统的模糊-PID设计

针对水泵系统具有非线型、大时滞的特点,将参数自整定模糊PID控制算法应用于水泵系统,利用模糊逻辑进行在线参数自整定的Fuzzy-PID控制.通过对PID参数进行在线自动调整,实现水泵系统自动控制.仿真结果和实际应用表明:采用参数自整定的Fuzzy PID控制,系统具有较强的鲁棒性和良好的稳定性.     

遗传算法优化的模糊+变论域自适应模糊PID复合控制策略

针对变风量空调系统的不确定性和参数整定困难问题,提出了一种用遗传算法优化的模糊+变论域模糊PID复合控制器的新方法.该控制器由模糊控制和变论域模糊PID控制两部分组成.在系统动态阶段,采用模糊控制使其具有最优的动态性能;当系统进入稳态阶段,采用变论域自适心模糊PID控制使其具有最优的稳态性能.用遗传算法对主控制器的PID参数值进行离线优化,将其作为在线调节的初值,通过变论域的模糊推理在线调整系统的PID参数,使之具有良好的自适应能力.用模糊平滑切换保证了两种不同控制方式的平稳过渡.将提出的复合控制策略应用于变风量窄调系统的室温串级控制中,计算机仿真结果表明,该方法使系统具有良好的动、稳态性能,抗干扰和鲁棒性好.     

基于3D激光扫描系统的模糊自整定PID控制的研究

针对3D激光扫描系统的特点,设计了以模糊自整定PID控制技术为基础的转速调节器,最后利用MATLAB分别对模糊自整定PID与常规PID控制的调速系统进行仿真分析与对比研究。仿真结果表明,与常规PID控制的调速系统相比,模糊自整定PID控制的调速系统调速性能更好,抗干扰能力更强,更适合应用于3D激光扫描系统。     

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。     

用继电自整定实现模糊PID智能控制

从提高控制器的智能化水平出发，文中提出了模糊PID自适应控制与继电自整定相结合构成PID双模智能控制器的方法。即用继电自整定法整定出PID控制的初始参数，然后切换到模糊PID自适应控制，完成模糊PID智能控制。将该算法应用于一温控系统中，得到了令人满意的效果。     

具有不完全微分的Fuzzy-GA PID控制器及其在智能仿生人工腿中的应用

以模糊推理和遗传算法为基础，提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的设计方 法．该控制器由离线和在线两部分组成．在离线部分，以系统响应的超调量、上升时间以及 调整时间为性能指标，利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数Kp*、Ti* 和 Td*，作为在线部分调整的初始值．在在线部分，一个专用的PID参数优化程序以离 线部分获得Kp*、Ti* 和Td*为基础，根据系统当前的误差e和误差变化率e ，通过一个模糊推理系统在线调整系统瞬态响应的PID参数，以确保系统的响 应具有最优的动态和稳态性能．该控制器已被用来控制由作者设计的智能仿生人工腿中的执 行电机．计算机仿真结果表明，该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能．     

风力发电系统变浆距模糊自适应PID控制器仿真与研究

为解决普通PID对风力发电机输出功率控制不稳定的问题。针对整个风力发电系统的非线性特点提出了模糊自适应PID变桨距控制的方案。以输出功率值与额定功率值的偏差以及偏差的变化率作为模糊控制的输入,把模糊推理出的三个整定参数和初始PID参数进行叠加后控制变桨距,最后在Matlab/Simulink上搭建整体模型并仿真得到输出功率波形。结果表明:模糊自适应PID比普通PID能更好提高输出功率的稳定性。     

一种新型自适应复合控制器在锂电池充电系统中的应用

为了解决锂电池充电系统的不确定性和参数整定困难的问题,本文提出了一种基于蚁群算法优化的模糊＋变论域模糊PID复合控制器的新方法。该控制器在系统波动频繁时,采用模糊控制使其具有最优的动态性能;当系统进入稳定阶段,采用PID参数自适应的变论域模糊控制以提高准确度。而用蚁群算法对PID参数值进行离线优化,并将优化后的值作为在线调节的初值,使系统更加稳定。将提出的复合控制策略应用于锂电池充电控制系统中。仿真结果表明,该系统具有良好的抗干扰性和鲁棒性。     

PCR温度模糊PID控制器的设计及仿真

根据PCR对温度控制的要求设计出一种模糊PID控制器,采用误差和误差变化率作为模糊PID控制器的输入,PID参数作为模糊PID控制器的输出,并使用一组模糊规则实现对PID参数的在线优化调节.通过使用Simulink图形化工具平台对模糊PID控制器和传统的PID控制器进行建模和仿真.结果表明,与传统PID控制器相比,模糊PID控制器性能优良,使系统响应速度加快,超调减小.     

遗传算法模糊PID测控系统在环控试验台中的应用

飞机环控试验台须模拟流量0～14000kg/h、压力0～2.5MPa和常温～500℃的空气环境;项目要求测控范围广、精度±1%且不超调;空气状态具有非线性、时变等特点,且控制参数之间存在复杂耦合;针对以上难点,设计了分布式测控系统,提出了改进的智能PID控制方案;通过遗传算法分段整定PID参数,离线建立PID数据库,使系统能够根据控制目标值选择最优PID初值;在此基础上,结合模糊推理在线调整PID参数,使系统具有了自适应性,能在具体工况和干扰下达到很好的控制效果;实际应用中完全满足了指标要求,解决了传统PID的控制难点,对类似的复杂系统有一定借鉴意义。     

基于改进PSO和BP混合优化算法的炉温控制系统研究

针对工业生产中电阻炉温度控制系统所存在的大惯性、大滞后等问题,提出一种应用于电阻炉炉温的基于改进粒子群(PSO,particle swarm optimization)算法的模糊RBF-PID控制策略.在该控制系统中,采用引入惯性权重因子和遗传变异算子的改进粒子群算法对模糊RBF(径向基函数)隶属度函数的初始值进行优化,再用BP(误差反向传播)算法进行细调,并结合模糊推理和RBF学习能力在线调整PID控制参数,从而达到最优的PID控制效果.仿真结果表明,该算法跟踪快、超调小、不易陷入局部极小值,同时鲁棒性和抗干扰性优于传统PID控制.     

深度确定性策略梯度与模糊PID的协同温度控制

针对现有温度控制系统控温时间长、误差大的问题, 本文提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)和模糊自整定PID的协同温度控制. 首先, 模糊PID在控制大滞后系统时, 控制器不能立刻对产生的干扰起抑制作用, 且无法保证大滞后系统的稳定性等问题, 本文建立了模糊PID和DDPG算法相结合的温度控制模型, 该模型将模糊PID作为主控制器, DDPG算法作为辅助控制, 利用双控制器模型实现温度协同控制. 接着, 利用遗传算法对模糊PID的隶属函数和模糊规则进行寻优, 获得模型参数最优解. 最后, 在仿真实验中验证所提方法的有效性. 仿真实验结果表明, 本文提出的算法可有效减少噪声干扰, 减小控制系统的响应时间、误差和超调量.     

模糊增益调整PID控制在VAV系统中的应用

本文针对用普通PID控制对VAV系统控制参数难以整定的问题,设计了一种基于模糊控制原理的PID参数在线自调整控制器,根据偏差和偏差变化率来实时调整KP,Ki,Kd参数。通过计算机仿真结果表明,这种模糊增益调整PID控制器比常规PID控制器有更好的控制效果,大大改善了系统的动态和稳态性能。     

基于遗传优化和模糊推理PID及MATLAB仿真

本文提出一种基于遗传优化和模糊推理相结合的自适应模糊PID控制算法,算法由遗传算法和模糊推理两部分构成,分别用于离线优化和在线优化。仿真结果表明,这种自适应PID控制器的性能,比仅用遗传算法优化的PID控制器更好,并且抗干扰能力更强。