模糊PID在核酸提取工作站温控系统中的应用

针对常规PID温控方法难以满足核酸提取工作站对温度精度高、响应快、静态稳定性好的控制要求,提出了一种基于模糊PID的复合式温度控制策略,并在STM32硬件平台上实现。提出依据系统温差自动选择不同温控策略的复合式温控算法,分别设计其中的PID控制部分与模糊控制部分,通过与常规PID温控算法的实验对比,验证该算法对核酸提取工作站的适用性。实验结果表明:基于模糊PID的复合式温控算法具备了模糊控制动态性能良好、适应性强的特点,同时保留了常规PID控制静差小、静态稳定性好的优点。     

基于模糊自适应PID的硫化机外压温度控制系统

针时硫化机平板温度非线性、时变和分布稳态误差小等特点,结合PID和模糊控制的优点,提出了一种模糊自适应PID控制方法.对模糊自适应PID算法进行了理论分析,给出了该温控系统的硬件实现方法.对硫化机的简化模型进行了仿真.结果表明:采用模糊自适应PID控制,系统的调节时间缩短,响应速度加快,抗干扰能力和适应参数变化的能力都优于常规PID控制,具有更好的动态特性和稳定性,有效减小了温度的波动.     

基于智能算法的白酒发酵罐温度控制PID参数整定

针对白酒发酵罐温度控制精度要求逐步提高,对白酒发酵罐温度控制系统的数学模型进行了分析和搭建,利用Simulink建立了白酒发酵罐温度PID控制系统仿真模型,给出常规PID控制系统仿真模型和模糊算法PID控制系统仿真模型,基于GA和Fuzzy对温控PID控制器参数进行了整定优化,优化仿真表明:相对基于GA算法进行的PID控制器参数整定系统,基于Fuzzy算法的PID控制器参数整定系统性能更优,系统阶跃响应曲线超调量缩小了41％以上,调整时间下降了36％以上,稳态误差降低了67％以上.     

基于Smith预估器的温控系统设计与仿真

本文针对温控系统的大时滞特性,提出了基于Smith预估控制的设计方法。对Simulink仿真和常规PID控制方法进行比较,分析了Smith预估控制在模型参数发生变化时的系统性能。仿真结果表明,Smith预估控制具有很好的鲁棒性,可以改善系统的动态性能,提高控制品质。     

基于模糊PID的乌龙茶烘焙机温度控制系统设计

设计了适于乌龙茶烘焙的基于模糊PID控制的温度控制系统。以单片机为下位机,PC机为上位机（以VB为平台设计界面）,单片机主要完成数据采集和对加热装置的控制,由主机完成复杂的数据处理（模糊PID算法）和对单片机的控制。利用Natlab的Simulink仿真工具箱对一阶惯性环节的滞后温控系统进行仿真实验,表明了模糊PID在超调量和调节时间上都优于常规的PID控制,改善了系统的动态性能。     

灰色模糊PID控制在感应加热管道中的应用

在感应加热管道的控制系统,采用GM(1,1,τ)模型、模糊控制和常规PID控制3种控制理论的结合,即含时滞参数的灰色模糊PID控制,以解决该控制系统为时滞系统而造成的控制滞后。该算法是先建立模糊控制规则,通过模糊推理来调节PID控制器的3个参数,然后通过PID控制器来控制输出量,在反馈环节利用GM(1,1,τ)模型预测控制对象在一段时间后的反馈量,将预测值代替原反馈值,进行"超前"控制运算。仿真结果表明,利用该算法设计的感应加热管道控制系统比模糊PID控制的控制系统具有更加优良的性能。     

模糊参数自整定PID控制器的设计与仿真研究

为实现PID参数的自动整定,在PID控制和模糊控制的基础上,设计了一种用于某型热像仪分子筛激活机中恒温炉温控系统的模糊参数自整定PID控制器,它基于PID参数的优化规律利用模糊控制规则对PID参数进行在线的自动整定.与常规PID温控系统比较,该控制器的系统超调量明显减小,控制系统的动静态性能均得到改善,升温速度和目标温度控制精度超过了设计指标,且结构简单、计算量小.系统仿真验证了该设计的有效性与实用价值.     

芯片级PCR仪温度模糊PID控制器设计与仿真

针对一款新型芯片级PCR仪温度智能控制系统,提出了一种基于模糊自整定PID控制算法实现该智能温度控制系统的温度快速跟踪及其控制。文中通过建立二输入三输出的自整定模糊控制器,并与经典PID控制器及其芯片级PCR仪温控系统结合起来,构建了芯片级PCR仪温度模糊PID控制系统仿真模型。仿真结果表明:模糊自整定PID控制器算法相对于普通的PID控制器算法,能大幅度地减小温度的超调量,有效实现芯片级PCR仪温度控制系统温度的精准控制,同时,该算法具有更强的鲁棒性,易于实现。     

模糊自适应PID在叶腊石烤箱温度控制中的应用

对叶腊石烤箱的温度控制提出了一种基于模糊自适应PID的控制方法,通过建立模糊控制模型,运用模糊合成推理的方法得到PID三个参数的模糊矩阵表,实现对PID的三个参数的在线校正.通过对叶腊石烤箱温控系统的仿真,验证了该方法的有效性和可行性.     

基于T-S模糊建模的广义预测控制系统在热工过程中的应用

由于过热汽温系统具有大惯性、大迟延和时变性的特性,传统的PID串级控制策略很难达到理想的控制效果。因此,本文被控对象的模型利用基于模糊聚类算法的T-S建模法,并利用广义预测控制算法对过热汽温系统进行控制。针对该算法在火电厂过热汽温控制系统中进行了仿真,仿真结果表明,该算法较常规PID控制方法具有更好的控制性能。     

模糊功率控制器的研制

以大型破碎机的功率控制器为例，介绍了一种适合随时间变化的无定常自控系统的微机Ｆｕｚｙ控制算法，该算法与ＰＩＤ算法、Ｆｕｚｙ控制常用算法相比，具有算法简单、调节容易、控制精度高等优点。     

补偿器轧机的数字控制系统

介绍了补偿器轧机的工作原理，并根据轧机的工作要求，设计了一套以ＭＣＳ－５１系列单片机８０３１为核心的数字控制系统。现场长期运行证明，该系统设计合理、工作可靠、操作方便、自动化程度高。     

Design of a fractional order PID controller using GBMO algorithm for load–frequency control with governor saturation consideration

Load–frequency control is one of the most important issues in power system operation. In this paper, a Fractional Order PID (FOPID) controller based on Gases Brownian Motion Optimization (GBMO) is used in order to mitigate frequency and exchanged power deviation in two-area power system with considering governor saturation limit. In a FOPID controller derivative and integrator parts have non-integer orders which should be determined by designer. FOPID controller has more flexibility than PID controller. The GBMO algorithm is a recently introduced search method that has suitable accuracy and convergence rate. Thus, this paper uses the advantages of FOPID controller as well as GBMO algorithm to solve load–frequency control. However, computational load will higher than conventional controllers due to more complexity of design procedure. Also, a GBMO based fuzzy controller is designed and analyzed in detail. The performance of the proposed controller in time domain and its robustness are verified according to comparison with other controllers like GBMO based fuzzy controller and PI controller that used for load–frequency control system in confronting with model parameters variations.     

基于Fuzzy—PID的除氧温度控制系统研究

针对被控对象存在的滞后、时变、非线性等特点,采用模糊控制与PID控制方式相结合的控制策略,设计了一种高精度温度控制算法,并以PIC18F258单片机为核心,实现了该控制方案。本控制方法在除氧器温度控制系统的应用中取得了良好的效果;文中使用MATLAB软件对PID控制、模糊PID控制分别进行了仿真研究,结果表明,参数模糊PID控制能满足调节时间短、超调量小且稳态误差在104±3℃内的控制要求。     

电液伺服扭振试验机模糊PID控制仿真研究

为提高电液伺服扭振试验机控制系统抗参数变化和干扰的能力,保证控制精度,提出了应用于本试验机控制系统的模糊PID控制。首先根据控制系统结构原理建立了控制对象的数学模型。然后设计了模糊PID控制器,使用正交试验法对PID控制参数进行整定,以获得较优的PID控制参数,同时使用模糊控制器对PID的控制效果加以修正。最后利用MATLAB／Simulink对控制系统进行了仿真。仿真结果表明：模糊PID控制对于参数的变化和干扰,能实现控制参数的自调整．具有较好的控制效果。     

基于状态反馈线性化的阀控非对称缸系统模型预测控制

针对使用PID方法对阀控非对称液压缸位置控制中出现的超调问题,以及传统非线性模型预测控制优化求解计算时间较长的问题,提出了一种基于状态反馈线性化的阀控非对称缸模型预测控制方案。首先建立了阀控系统状态空间模型,运用微分几何理论讨论系统可反馈线性化的充要条件,并将非线性系统映射为新坐标空间内的线性系统模型;设计了反馈线性化模型预测控制器(Feedback Linearization Model Predictive Controller, FLMPC),讨论了线性系统下的约束问题,其中由于系统仿真预测时域远小于系统响应时间,对模型预测控制的损失函数加以修正。结果证明,在相同输入情况下,反馈线性化系统与原系统的位置误差满足控制需要,且在保证被控对象快速稳定控制的条件下,对比该算法与非线性模型预测控制的单步计算时间,证明该算法能够缩短计算时间。     

基于ADAMS模型的履带车辆半主动悬挂自适应控制

建立了某履带车辆ADAMS整车模型。搭建了控制算法MATLAB与实体模型ADAMS之间的联合仿真接口。提出了采用模糊控制器调整PID调节器参数实现基于ADAMS建模的整车半主动悬挂控制策略。用动行程及其变化率作为模糊控制器的输入,通过模糊控制器的输出动态调整PID调节器的参数,形成了车辆半主动悬挂自适应控制系统。仿真研究表明,该自适应控制系统能够有效协调加速度和动行程在不同频段的矛盾,明显改善履带车辆行驶的平顺性。     

模糊自适应PID控制的仿真研究

首先介绍了PID控制系统的工作原理,因PID控制器结构简单、实现简单,控制效果良好,所以已得到广泛应用。但当控制对象变化时,控制器的参数难以自动调整。为了使控制器具有较好的自适应性,可以采用模糊控制理论的方法来实现控制器参数的自动调整。模糊PID控制系统就是模糊理论与传统的PID控制器的结合。最后以一控制对象为例,对该两种方式的控制进行了仿真和比较,并得出了相应的结论。     

基于LabVIEW的PID参数自适应模糊控制器设计

PID算法是一个广泛应用于工业控制的算法，但它对非线性和不确定性系统适应性不够理想。PID参数自适应模糊控制器将模糊逻辑推理引入PID参数的在线自调整，是目前一种较为先进的控制器。考虑到LabVIEW是一种基于G语言的高效的专为科学家和工程师设计的虚拟仪器开发工具，这里将Fuzzy Logic Toolkit和PID Controller Toolkit两个工具箱与LabVIEW相结合，实现了上述算法。正是因为LabVIEW能快速构建实现交互控制系统的图形用户界面，并且它与测量、自动化硬件紧密的结合完善了数据采集、信号分析和信息显示的解决方案，这种基于LabVIEW的PID参数自适应模糊控制器在工业控制领域必将有广阔的前景。     

基于模糊神经网络PID的液位串级控制的研究

利用PID算法对液位串级系统进行控制虽然是一种有效的控制方法,但由于它的精确数学模型难以确定,使得参数整定困难、控制效果不理想。该文将PID算法、模糊控制算法以及神经网络算法相结合,形成了一种智能控制算法——模糊神经网络PID算法。将该算法运用到液位串级控制系统中,实现了PID参数的自整定,并且提高了控制质量。实验结果表明,模糊神经网络PID算法与PID算法的控制效果相比,在鲁棒性和响应时间等方面有了较大的提高,具有一定的应用前景。