一种基于免疫算法的PID控制器

传统的PID控制器存在着参数不可实时调节的缺陷。已有的基于免疫反馈原理的PID参数优化方法可改善传统PID控制器的性能,但每次只能将三个参数以同等倍数增大或降低,缺乏针对性。为此,提出一种改进方法,利用免疫控制器对三个参数有针对性地进行调整,仿真结果表明改进后的免疫PID控制器性能得到了进一步的提高。     

混沌粒子群优化的模糊神经PID控制器设计

针对常规PID控制的线性局限性及传统模糊控制和模糊PID控制中积分误差规则难以获取,系统存在稳态误差的问题,提出一类以模糊神经网络和PID神经网络组成的模糊神经PID控制器．以整个神经网络的权值为优化参数,利用基于混沌策略的粒子群全局优化算法离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得控制器参数,并设计了混沌优化与粒子群结合的两步方案．仿真结果表明:与传统PID、模糊、模糊PID控制相比,系统的瞬态和稳态性能有了明显提高,且保持了一定的鲁棒性及高跟踪精度．该方法有效地拓展了PID控制的使用范围,并为智能方法与PID控制的结合提供了一种新的参考方案．     

混沌天牛须算法在分数阶PID参数优化中的应用

针对分数阶PID控制器参数整定的复杂性问题,提出了一种基于混沌天牛须算法的分数阶PID控制器参数整定方法。首先,利用天牛须算法的寻优机制,进行不断的迭代寻优,寻找最适合受控系统的分数阶PID参数。同时,在原始天牛须算法中引入了混沌扰动机制,根据Logistic映射公式对天牛个体的位置进行随机扰动,增强全局搜索效果。为了验证所提出的混沌天牛须算法的优越性,将混沌天牛须算法与天牛须算法、粒子群算法对分数阶PID控制器参数分别进行寻优,最后进行仿真实验,结果表明混沌天牛须算法具有更好的寻优性能。     

基于混沌优化的规范化PID控制器及其应用

为了解决PID参数整定繁琐，难以达到最优状态，控制结果出现较强的振荡和大超调等问题，作者提出一种规范化PID控制器参数混沌优化方案，由于混沌运动具有遍历性，随机性等特点，它能在一定的范围内按期自身规律不重复地遍历所有状态，把混沌动力学特性与退火策略结合起来在规范化PID参数域中实现混沌优化搜索，具有更强的搜索PID参数全局最优值的能力，对水轮机调速系统进行控制仿真，结果表明；该算法能有效地实现PID参数最优整定；控制结果具有稳定，超调小，响应快，调节时间短，结构简单，容易实现的优点，为解决PID控制器参数全局最优设计提供了一种有效的方法。     

基于混沌演化的蒸汽动力装置负荷控制优化

为提高蒸汽动力装置负荷控制系统适应机组负荷变化的能力,将混沌理论和演化算法相结合,基于系统辨识提出一种PID控制参数的在线优化方法.该方法利用演化算法的全局最优性和混沌的遍历性实现对控制器参数的在线整定,避免了传统PID控制算法受控制对象影响较大,只有在各参数整定良好的前提下才能得到满意控制效果的缺点.仿真试验证明:采用混沌演化优化后的控制系统在保留传统PID控制结构简单、易于实现、可消除静差等优点的同时,还具有超调小、响应迅速、抗干扰能力强等特点,适用于工况频繁变化场合下的自适应控制.     

积分过程的PID控制器智能优化设计

针对积分时滞过程,采用微粒群优化(PSO)算法对比例-积分-微分(PID)控制器的参数进行优化设计.通过将PID控制器的参数设置为群体微粒在参数空间中的位置,模拟群体智能和动物觅食的动态行为来对PID参数寻优,使代表PID控制器参数的微粒逐渐向最优区域移动,获得最佳的PID参数.在优化过程中采用了偏差平方积分(ISE)的优化指标.实例仿真结果表明,基于微粒群算法优化得到的PID控制器不仅响应速度快、超调量小、抗干扰能力强,而且对过程时滞的变化具有较强的鲁棒性.     

约束优化问题的免疫混沌算法

结合免疫算法极强的全局搜索能力以及混沌优化方法适合局部搜索的特点，提出了一种新的免疫混沌算法.从一组可行解出发，采用免疫算法通过克隆选择、克隆扩增、高频变异和审查形成记忆细胞，并将其作为全局近似最优解，然后采用混沌优化方法按照混沌运动规律在近似最优解的邻域内进行局部搜索并审查，从而获得全局精确最优解.审查过程包含了对约束条件的处理，即对新产生的候选解进行审查，保留满足约束条件的可行解.利用该算法对几个经典约束优化问题进行了仿真测试，与以往方法相比获得了更优的结果，表明该算法是一种解决约束优化问题的有效方法.     

感应电机的模糊免疫控制研究

针对感应电机调速系统的严重非线性、时变和强耦合性,应用免疫反馈机理、模糊控制技术以及自适应PSD控制律,在传统PID控制器基础上设计一种模糊免疫PSD控制器,实现了IM系统的智能控制。仿真结果表明,采用该方法能使IM系统获得良好的控制性能,并能减少参数调整的工作量。     

混沌自调整模糊PID控制器的研究与应用

模糊控制器中的控制规则一般都是人们对在控制过程中所认识的模糊信息的归纳与总结,这往往都伴有主观因素,使得其在高阶次、时变性及随机干扰等情况下对被控系统的控制效果不完善.针对这一问题,提出了基于混沌理论优化自适应模糊PID控制器中的可调整因子的算法.仿真结果表明,改进后的模糊PID控制器在超调量、调节时间上均有改善,说明此控制器具有更加良好的动静态性能.     

模糊控制器的混沌优化方法

为了避免模糊控制器设计过程中参数的大量调试工作,并使其具有最佳的控制性能,本文首次将混沌优化方法应用于模糊控制器参数设计。混沌优化方法用载波方式将优化变量转变成混沌变量,然后利用混沌变量的遍历性直接寻优。倒立摆的仿真结果表明,该方法简单易行,所设计的模糊控制器鲁棒性好、适应性强,混沌优化方法为模糊控制器的参数设计提供了又一有效手段。     

Intelligent PID controller based on ant system algorithm and fuzzy inference and its application to bionic artificial leg

A designing method of intelligent proportional-integral-derivative(PID) controllers was proposed based on the ant system algorithm and fuzzy inference. This kind of controller is called Fuzzy-ant system PID controller. It consists of an off-line part and an on-line part. In the off-line part, for a given control system with a PID controller,by taking the overshoot, setting time and steady-state error of the system unit step response as the performance indexes and by using the ant system algorithm, a group of optimal PID parameters Kρ, Ti^* and Td^* can be obtained,which are used as the initial values for the on-line tuning of PID parameters. In the on-line part, based on Kρ, Ti^* and Td^* and according to the current system error e and its time derivative, a specific program is written, which is used to optimize and adjust the PID parameters on-line through a fuzzy inference mechanism to ensure that the system response has optimal transient and steady-state performance. This kind of intelligent PID controller can be used to control the motor of the intelligent bionic artificial leg designed by the authors. The result of computer simulation experiment shows that the controller has less overshoot and shorter setting time.     

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。     

ACS algorithm-based adaptive fuzzy PID controller and its application to CIP-Ⅰ intelligent leg

Based on the ant colony system(ACS)algorithm and fuzzy logic control,a new design method for optimal fuzzy PID controller was proposed.In this method,the ACS algorithm was used to optimize the input/output scaling factors of fuzzy PID controller to generate the optimal fuzzy control rules and optimal real-time control action on a given controlled object.The designed controller,called the Fuzzy-ACS PID controller,was used to control the CIP-I intelligent leg.The simulation experiments demonstrate that this controller has good control performance.Compared with other three optimal PID controllers designed respectively by using the differential evolution algorithm,the real-coded genetic algorithm,and the simulated annealing,it was verified that the Fuzzy-ACS PID controller has better control performance.Furthermore,the simulation results also verify that the proposed ACS algorithm has quick convergence speed,small solution variation,good dynamic convergence behavior,and high computation efficiency in searching for the optimal input/output scaling factors.     

DC-AC逆变器分数阶与整数阶PID控制对比

针对传统双环PID控制三相逆变器系统存在输出电压质量和鲁棒性不够理想,输出电压谐波含有率较高等问题,设计基于神经网络参数自整定的分数阶PIλDμ双环控制器:PIλDμ电流内环PIλDμ电压外环控制、PIλDμ电流内环PID电压外环控制和PID电流内环PIλDμ电压外环控制,并应用于不同的线性及非线性负载,考察其控制性能。仿真研究表明,分数阶PIλDμ电流内环整数阶PID电压外环控制性能最好,其次是整数阶PID电流内环分数阶PIλDμ电压外环控制和分数阶PIλDμ电流内环分数阶PIλDμ电压外环控制,性能最差的是传统的双环PID控制。     

基于模糊控制的桥式起重机防摆控制研究

近年来,随着智能控制理论的发展,模糊控制理论的研究已经应用到起重机的自动控制方面。本文在建立了桥式起重机的非线性数学模型的基础上,完成了模糊防摆控制器的设计,并在MATLAB/Simulink中进行了仿真分析。通过仿真结果对比分析,与常规PID控制器相比,位置环和摆角环采用模糊控制器取得了较好的防摆效果,响应速度快,稳态精度高。     

Relationship between fuzzy controllers and PID controllers

The internal relations between fuzzy controllers and PID controllers are revealed. First, it is pointed out that a fuzzy controller with one input and one output is just a piecewise P controller. Then it is proved that a fuzzy controller with two inputs and one output is just a piecewise PD (or I) controller with interaction between P and D (or PI). At last, the conclusion that a fuzzy controller with three inputs and one output is just a piecewise PID controller with interaction among P, I and D is given. Moreover, a kind of difference scheme of fuzzy controllers is designed.     

永磁同步电机分数阶微积分控制方法研究

为改善永磁同步电机系统动静态性能,提高系统鲁棒性,该文引入了一种新的速度调节方法--基于分数阶微积分的控制策略.相对于整数阶PID控制器,分数阶PIλDμ控制器多了两个可调参数,可以取得更好的控制效果.针对永磁同步电机调速系统,构建了基于分数阶速度反馈的闭环系统.仿真结果表明,分数阶PIλDμ控制器的控制效果明显优于整...     

基于CMAC（神经网络）与PID的并行控制

针对非线性系统,提出一种由CMAC神经网络与PID并行控制的模式.由于CMAC具有常规控制器所不具有的优越性能,故CMAC PID的并行控制在一定程度上克服了常规控制器所不能避免的一些弊端.并用仿真实验进行了验证.