模糊PID和Hopfield神经网络在矿井通风系统中的应用

针对传统的PID控制或者单一的模糊控制无法准确控制矿井通风系统风量的问题,提出了一种采用模糊PID调节器和Hopfield神经网络调节器对矿井通风机的转速、风门、风量进行控制的方法。该方法利用模糊控制器对PID参数进行实时修正,并结合Hopfield神经网络的联想记忆功能和反馈调节特性,实现矿井通风机风量的快速、稳定输出。仿真与实验结果表明,模糊PID调节器和Hopfield神经网络调节器可以准确控制矿井通风机的转速和风量,实现通风系统的稳定输出。     

优化GA的模糊自适应张力控制

以典型的卷绕张力系统为研究对象,结合模糊自适应PID控制与遗传算法,设计了基于遗传算法的模糊自适应PID张力控制器.该控制器由离线和在线两部分组成,离线部分利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数作为在线调节的初始值,在线部分用来实时调整系统响应的PID参数.仿真结果表明,采用的模糊自适应PID控制策略较传统PID控制器具有响应速度快、控制输出稳定、抗干扰能力强、鲁棒性好等优点.     

非线性离散系统的自适应PID控制器

针对非线性离散系统设计了利用TSK(Takagi Sugeno Kang)模糊模型的自适应PID控制器。利用模糊模型预测控制信号误差,通过控制信号误差自适应PID控制器参数。比较系统输出和模糊模型输出自适应模糊模型的参数。该方法可以弥补系统参数的模糊性、数学模型的模型误差和系统参数的变化。非线性离散系统的仿真实验验证了所设计的自适应PID控制器对非线性离散系统控制的有效性。     

单神经元自适应PID控制器及其应用

研究了单神经元自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制律、适用对象及工程整定方法,在和利时公司的SmartPro系统平台上开发出单神经元自适应PID控制器,进行了单神经元自适应PID控制器的典型一、二阶对象闭环仿真,最终将单神经元自适应PID控制器应用于制药厂发酵罐温度控制回路中。单神经元控制器具有可调参数少、易于整定、控制输出平稳、鲁棒性强的独特优点,适用于大滞后且要求平稳控制输出的工业过程。     

模糊免疫PID控制器及其在苛化过程中的应用

在实际生产中,苛化工段温度控制系统中常用的常规PID控制器难以获得理想的控制效果。该文设计一种基于免疫反馈机理的PID控制器,采用Centroid反模糊化方法,得到每个模糊控制器的输出,使PID控制器的3个参数随控制器输出的变化而变化。仿真结果证明,该设计的控制效果优于常规PID控制,能适应对象参数的变化,具有良好的控制品质、较强鲁棒性和自适应能力。     

直流无刷电机控制器设计与仿真

关于无刷电机性能优化问题。无刷直流电机工作过程中电气参数具有非线性、时变性的特性,造成实时性差,由于传统的PID控制器的参数不能在线调整,在对其进行控制时存在鲁棒性差、精度低等缺点。为解决上述问题,提出将模糊自适应PID控制器应用于无刷直流电机的控制中,根据系统的转速偏差e和偏差变化率ec,经过模糊逻辑推理,动态自适应调整PID控制器的三个参数。在分析电机模型的基础上,借助在Matlab仿真平台设计了无刷直流电机模糊自适应PID控制器的仿真模型。结果表明:较之传统的PID控制器,模糊自适应PID控制器响应速度快、鲁棒性强、无超调、精度高,达到了较好的控制效果。     

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.     

基于FPGA的非线性PID控制器设计与实现

行车取力发电技术的核心问题是如何实现液压泵控马达系统输出转速恒定.而由变量泵一定量马达组成的液压变转速泵控马达系统输出转速存在非线性波动现象,为实现其恒转速输出,提出一种以基于转速偏差的指数函数为参数的非线性PID控制算法.该指数函数实质是一种新型、具有自动修正功能的非线性函数,能反映PID控制器各参数的变化规律.利用FPGA完成非线性PID算法的硬件实现,采用“FPGA+ SOPC架构”技术设计了泵控马达恒转速输出控制系统.实验结果表明,在系统负载突变工况下,泵控马达系统输出瞬间转速波动量最大为80 r/min,瞬时超调量小于3.5％,调节时间不超过2.8s,发电参数达到了国家三类发电要求.     

直流电机神经元PID调速系统设计与仿真

针对传统PI双闭环直流电机调速系统存在响应速度慢、超调量大、抗干扰能力及自适应能力差等问题,提出了一种双闭环直流电机调速系统的神经元PID转速调节器设计方法。该转速调节器采用神经元控制器和比例控制相结合进行设计,从而构成了一种具有自学习、自适应能力的神经元PID控制器,然后与传统单神经元PID设计的转速调节器控制效果进行了对比。结果表明,基于神经元PID转速调节器的双闭环直流电机调速系统具有较快的响应速度、良好的动态和静态稳定性、较强的自适应能力和抗干扰能力。     

粘度测量直流电机调速系统自适应控制器的建模与仿真

基于旋转法的液体粘度测量需要不同等级稳定的电机旋转速度。采用电流转速双闭环来实现对直流电机调速系统的控制。电流内环使用PI控制,转速外环采用大增益比例控制结合PID控制,PID参数使用模糊逻辑进行自整定,这种控制方式可根据输入偏差大小选择不同控制策略实现转速的自适应快速调节与准确跟踪。在Matlab/Simulink平台上搭建基于这种控制器的仿真模型,对直流电机调速系统进行仿真。仿真结果表明这种系统具有良好的控制性能,这种自适应控制器具有良好的动态响应特性,可以消除稳态误差。