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。     

Profibus-DP环境下的模糊PID控制器设计

目前,现场总线被广泛应用于制造业、流程工业、楼宇、交通和电力等自动化领域.针对在现场总线环境下如何实现先进控制箅法的问题,提出一种基于模糊自适应PID算法及Profibus-DP总线控制器的设计方法,使Profibus-DP从站和模糊自适应PID算法相结合构成了网络型智能化控制器,以实现PID参数的快速在线自调整功能.同时通过实验证明,该控制器的控制系统工作稳定,控制效果显著.     

大时滞网络自适应主动队列管理新算法

针对PID控制器无法严格处理主动队列管理（AQM）中的大时滞情况,且不能随着变化的网络环境在线调节参数,提出了一种基于增益自适应Smith预估控制和模糊控制的大时滞网络的自适应PID主动队列管理（GAS-FPID）算法。引入增益自适应Smith预估控制器实现滞后补偿,模糊控制器来实现PID参数动态网络环境的在线调整;NS2仿真表明,所提出算法能克服滞后的影响,能快速的适应动态网络环境,具有很好的稳定性和鲁棒性。     

基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统

网络控制系统中存在着时延、丢包、网络干扰等问题。针对网络控制系统中存在恶化系统的控制性能,甚至导致系统不稳定的因素,提出了一种基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统,它能根据系统的实际输出与期望输出误差,利用自适应模糊控制和神经网络自学习的原理进行控制参数的自行调整,以符合控制系统的实际要求,同时,分析了网络延时,丢包率及网络干扰因素对系统性能的影响。利用TrueTime工具箱建立了包含自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的仿真模型,并将其分别与基于常规PID控制器的网络控制系统和基于模糊参数PID控制器的网络控制系统进行了比较。实验结果表明,在相同的网络环境下,基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的控制效果比基于常规的PID控制器和基于模糊参数PID控制器的要好,且具有较好的抗干扰能力和鲁棒性能。     

基于神经网络的PID控制器

提出了一种新型PID控制器,该控制器利用BP网络实现PID参数的在线调整,采用RBF网络对被控对象在线辨识。仿真结果表明该控制器的控制效果优于传统的PID控制算法和模糊自适应PID控制算法。     

基于PLC白灰回转窑的模糊PID控制系统

通过活性白灰回转窑PLC生产线工艺分析,对系统硬件进行了配置,分析设计了模糊PID控制器,并给出了自适应模糊推理与优化设计方案,经编程在PLC环境下实现,经过运行效果良好。     

基于执行器–评价器学习的自适应PID控制

针对传统PID控制器无法在线自整定参数的不足,提出了一种基于执行器一评估器（Actor-Critic,AC）学习的自适应PID控制器结构与学习算法．该控制器利用AC学习实现PID参数的自适应整定,采用一个径向基函数网络同时对Actor的策略函数和Critic的值函数进行逼近．径向基函数网络的输入为系统误差、误差的一次差分和二次差分,Actor实现系统状态到PID参数的映射,Critic则对Actor的输出进行评判并且生成时序差分（temporaldifference,TD）误差信号．基于AC学习的体系结构和TD误差性能指标,给出了控制器设计的步骤流程图．两个仿真实验表明：与传统的PID控制器相比,基于AC学习的PID控制器在响应速度和自适应能力方面要优于传统PID控制器．     

铁路防尘自动喷洒系统的模糊自适应PID控制研究

针对大滞后、非线性的自动喷洒试验系统,进行了模糊自适应整定参数的PID控制策略研究.对运煤车防尘自动喷洒系统进行了分析;设计了模糊自适应PID控制器;在MATLAB语言环境下编写仿真控制程序.仿真运行结果表明控制方案的有效性和正确性.     

矿井通风机倒机过程自适应PID抗饱和控制器设计

针对矿井通风机倒机过程中存在的执行器饱和问题,将变结构PID抗饱和控制与非线性自适应控制相结合,设计了自适应PID抗饱和控制器。基于带死区的投影算法建立矿井通风机倒机过程线性和非线性模型;针对这2个模型,分别设计一个变结构PID抗饱和控制器;计算线性和非线性自适应PID抗饱和控制器在不同状态下的运行评价指标,选择评价指标值较小的控制器用于该状态下的矿井通风机倒机过程控制。仿真结果表明,自适应PID抗饱和控制器能够保证井下传输风量的平稳,很好地解决了执行器饱和问题。     

单神经元自适应PID控制器在AQM中的应用

主动队列管理(AQM)对于保持TCP网络高性能是一种有效的策略。AQM的基本机制是调节数据包进入路由器缓冲区的速率,从而避免网络拥塞。针对传统PID控制器在拥塞控制过程中参数固定的缺点,将神经网络理论引入AQM的研究中,设计了一种改进的单神经元自适应PID主动队列管理器。基于NS2平台的仿真结果表明,与PID控制器及传统的单神经元自适应PID控制器相比,改进的控制器对网络环境的变化有更强的适应能力和更好的稳定性。     

一种RBF神经网络自适应PID控制器在超临界温度系统的应用研究

将传统PID控制器参数优化和径向基函数（RBF）神经网络结合,提出了基于RBF神经网络的PID控制器。将该控制器用于某超临界电厂温度系统中,由RBF网络对温度控制系统进行在线辨识,建立其在线参考模型并为PID控制器提供信息,控制器通过在线的自学习不断进行适应性控制,从而实现参数在线自调整,优化误差性能指标。MATLAB仿真结果表明,控制器对超临界温度系统有较好的控制效果,不仅跟踪性能良好,而且抗干扰性较强,鲁棒性较好。     

基于模糊神经网络PID控制器的EEC数字化设计

为实现航空发动机模拟式电子控制器(EEC)的数字化设计,以其低压压气机导流叶片调节通道为主要研究对象,提出一种模糊神经网络PID控制器,将模糊控制、神经网络、PID控制相结合,利用模糊控制专家经验优势和神经网络的自学习、自适应能力,优化PID控制参数,实现控制性能提升。仿真结果显示,基于模糊神经网络的PID控制器控制性能有较大提高,具有比常规神经网络PID控制器更小的超调量和更好的抗干扰性;适用于定常系统和非定常系统,具有更好的自适应性与鲁棒性;可应用于航空发动机模拟式电子控制器(EEC)的数字化设计。     

X-Q自适应PID及其在多目标满意控制系统中的应用

给出一种新型X-Q自适应控制器,它具有新颖的自适应频率特性对于控制信号而言,它是一个没有任何相位落后的PID,且高频段为一放大倍数为k的放大器,低频段为一积分时间常数为     

模糊逻辑在PID参数整定中的应用

PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由于受到参数整定方法烦杂的困扰,常规PID控制器参数往往性能欠佳,对运行工作情况的适应性差。本设计将模糊控制和PID控制结合起来,构建自适应模糊PID控制器,实现PID参数的最佳调整。该模糊自整定PID控制器既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、稳态特性。     

基于布谷鸟搜索算法优化的BLDCM角度控制

当前,经典比例积分微分(PID)控制在无刷直流电机(BLDCM)控制领域仍然占据十分重要的地位。为了解决传统PID控制器参数优化费时、最佳控制性能难以保证的问题,提出使用布谷鸟搜索(CS)算法优化PID控制器(CS-PID)构成电机的角度位置控制。其次,选用时间乘绝对误差积分(ITAE)函数作为CS算法的适应性函数,为PID控制器参数优化的合理性提供参考。最后,以粒子群算法优化PID(PSO-PID)控制器为基准,利用MATLAB仿真软件在恒定阶跃函数下分别对CS-PID控制器和PSO-PID控制器进行了实验测试。仿真试验结果表明:CS-PID控制器具有较好的控制性能指标;相对于PSO-PID控制器,CS-PID控制器优化算法具有优越性和有效性。     

基于混沌优化的二自由度PID控制仿真研究

混沌是存在于非线性系统中的一种较为普遍的现象，混沌优化方法是一种新兴的优化方法，利用混沌所特有的随机性、遍历性和规律性的特点实现全局优化搜索，避免了陷入局部极小。二自由度PID控制器它可以独立的整定两组PID参数，使目标值跟踪特性和干扰抑制特性两者同时达到最佳，将混沌优化应用于二自由度PID控制器参数的优化设计，对六个参数进行同时优化，对主蒸汽压力系统的仿真结果表明了二自由度PID控制器的优越性，以及混沌优化方法的有效性和实用性。     

网络控制系统Smith Fuzzy PID控制器的设计

针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。     

基于遗传算法的半导体制冷器非线性PID设计

针对常规线性PID对具有非线性特征的半导体制冷器温度控制系统存在快速性和超调量难以兼得、抗干扰能力差的问题,提出将非线性PID控制用于半导体制冷器温度控制的策略.通过对线性PID存在问题以及PID各增益参数与偏差信号之间非线性关系的分析,构建了增益参数的非线性函数,针对非线性函数中参数较多问题提出了自适应遗传寻优的求解方法.仿真和实验结果表明,基于此遗传算法寻优的非线性PID控制器相比线性PID控制器,调节时间缩短,超调量减小,抗干扰能力更强.     

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。