时滞系统的T-S模糊PID控制

以输出误差e、误差积累Σe、误差变化率△e为控制器输入,设计了三输入单输出的T-S模糊PID控制器。针对时滞系统,分别采用传统PID控制器、Smith预估补偿器、T-S模糊PID控制器进行控制并仿真比较,结果表明：T-S模糊PID控制器具有控制精度高、响应快速、适应性强的特点;当时滞系统的时滞发生较大变化时,控制器仍具有很好的控制效果,系统稳定。     

基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制

在分析单神经元PID特性的基础上,设计了基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制器。该控制器通过神经元的自学习,对传统PID控制器的比例、积分、微分系数进行在线调整,实现了挖掘机功率匹配自适应控制。仿真结果显示单神经元PID自适应控制器具有较强的鲁棒性。     

主动悬架 LQG 控制与模糊 PID 控制的比较研究

为了解决主动悬架系统控制问题,建立了1／2车辆主动悬架系统动力学模型,并设计了两种应用于主动悬架的控制器：LQG控制器和模糊PID控制器。 LQG控制器以车身垂向加速度、俯仰角加速度、悬架动挠度、轮胎动位移和悬架控制力作为其性能评价指标。模糊PID控制器将PID控制器与模糊控制器并联,采用了双模糊控制,分别以质心速度及其变化率和俯仰角速度及其变化率作为前、后悬架模糊控制器的两个输入;输出分别为前、后悬架的控制力。将分别应用这两种控制器的主动悬架在Simulink中仿真,结果表明两种控制器均能很好地改善汽车平顺性和乘坐舒适性。通过对两种控制的综合比较,模糊PID控制更具有实用性。     

模糊PID控制的助力模式对操纵稳定性影响分析

电动助力转向系统(EPS)设计中最重要的是助力控制模式的控制器设计。在PID控制的基础上引入了模糊控制,提出了基于模糊PID控制的助力控制模式;应用TruckSim和Simulink建立EPS联合仿真模型;采用常用的操纵稳定性开环和闭环两种评价方法进行PID控制和模糊PID控制仿真对比试验,研究模糊PID助力控制模式对EPS性能及整车操纵稳定性的影响。开环评价对比试验结果表明:模糊PID控制器的助力性能较好,但操纵稳定性略差一些。闭环对比试验表明:EPS助力控制模式能有效地提高转向系转向轻便性,模糊PID控制器作用下的操纵性和汽车行驶安全性较好。认为模糊PID控制器下的助力控制模式助力性能好于PID控制器,模糊PID控制器更适合EPS助力控制模式。     

数字PID在什么条件下是最小方差控制

本文讨论了数字PID控制器和最小方差控制的关系。指出,只有在某些被控对象和环境噪声,PID控制器才能使系统输出方差为最小。本文给出了存在延迟情况下这些对象和环境噪声的模型结构形式,可用于设计在噪声情况下的PID控制器以及评价PID控制器与最小方差的接近程度及适用条件。     

热电偶校验炉程序升温装置的智能PID控制研究

针对具有较大的滞后性、非线性和时变性特点的热电偶校验炉对象，常规方法难以达到良好的控制效果，结合模糊专家系统控制器与PID控制器，提出了一种智能PID控制器结构．它具有PID控制器的参数在线白整定和直接控制型模糊控制器的功能，既保持了模糊控制灵活而适应性强的优点，又具有常规PID控制器的动态跟踪品质好和稳态精度高的特点，解决了热电偶校验炉的控制问题．仿真结果表明：智能PID控制方案是可行性的、有效的，与常规PID控制器相比，系统的响应速度提高了、超调量减少了．     

泵控马达系统微机控制的实验研究

结合自动控制理论研究了泵控马达系统的微机控制。设计了PID控制器和模型参考自适应控制方案,实验结果表明,当系统参数不变时,这两种控制器都能很好地工作。当系统参数变化较大时,模型参考自适应控制器的性能显著优于PID控制器。     

基于神经网络的自适应PID控制

本文提出了一种采用人工神经网络的自适应PID控制结构。在该控制结构中,一个三层反向传播神经网络用于对被控对象进行在线辨识;另一个二层线性神经网络构成具有传统PID控制结构的控制器。对PID控制器网络的在线训练方法,本文进行了较详细的叙述。仿真及实时控制实验研究表明,本文提出的控制方法可取得满意的效果,并易于在线实现。     

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。     

一种基于非线性PID神经网络算法的PMSM控制

针对常规PID控制器无法很好地应对永磁同步电机参数变化和负载扰动等不确定因素的影响,设计一种以三角函数为神经元激励函数的非线性PID神经网络控制器,并将其与常规PID控制器相结合用于永磁同步电机控制.仿真实验结果表明,该控制系统具有快速的响应能力、更好的动态性能和更加稳定的跟踪性能,适合于永磁同步电机速度控制.     

非脆弱鲁棒PID控制器设计

为了验证鲁棒PID控制器的非脆弱性,利用已有的非脆弱PID控制器参数范围,根据鲁棒PID参数计算方法,给出非脆弱性和鲁棒性都较好的参数.发现了控制器的非脆弱性的获得是以牺牲其鲁棒性为前提的,该结论对非脆弱鲁棒控制器的设计具有指导意义.仿真结果表明:鲁棒PID控制器具有较好的非脆弱性.     

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。     

风力发电机的模糊PID控制器设计

将PID和模糊PID应用于风力发电机的控制,其中风力发电机采用具有强非线性的数学模型,模糊PID控制器使用二维线性规则库和标准三角型隶属度函数的结构.在MATLAB平台上搭建仿真模型,仿真结果表明在误差存在的情况下,采用模糊PID控制比PID控制效果好,模糊PID控制鲁棒性强.     

模糊PID自整定在加热炉上的应用

分析在加热妒温控系统中,常规PID控制器的不足,指出如何引入模糊控制才能使控制方案更合乎控制要求,并由此设计出模糊PID自整定控制器。经过仿真证明控制性能显著提高,且在实际应用也取得了很好的控制效果。     

最少拍控制器的设计方法

最少拍控制器对输入响应快，但是有静差存在。ＰＩＤ控制器适应性强，但是响应比较慢。我们可以设计一种新的控制器同时具有两者的优点。本文研究了这种控制器的设计方法。     

带有跟踪微分器的模糊自整定PID控制器

带有非线性跟踪微分器的模糊自整定PID控制器结合了跟踪微分器、PID控制和模糊控制的优点,改变了以往通常采用差分求微分的做法,实现了对PID参数的实时在线整定.     

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。     

无刷直流电机的自适应模糊PID控制器设计

无刷直流电机发展迅速,稳态控制要求日益提高,比例积分微分控制以良好的控制性能成为其首选控制方法,但控制参数整定困难费时,且当对象特性发生变化需要控制器参数作相应调整时,该控制器缺乏自适应能力,必须重新整定参数。提出一种结合自适应模糊的控制方法,仿真结果表明,和基于相角裕度整定算法相比,响应速度快,超调量小,系统性能稳定,鲁棒性好。算法综合了模糊控制和比例积分微分控制的优势,实现了控制的快速性和精确性的统一。     

模糊PID控制结构分析

本文研究了经典PID控制器和正在兴起的智能控制技术在现实工业生产中的有效融合,分析了模糊控制器的设计方法的发展历史。基于这些分析,提出并讨论了结合经典PID控制和模糊控制的控制器的结构和方法。