遗传优化模糊免疫PID在梭式窑温度控制中的研究

将遗传算法、模糊控制和免疫反馈机理与传统的PID控制相结合,提出了一种基于遗传整定的模糊免疫PID控制器并将它应用在梭式窑温度控制中,其中免疫比例控制器的非线性函数由模糊推理实现,PID及免疫比例控制器的参数由遗传算法实现寻优.实验结果表明,该控制方法的控制性能优于常规的PID控制,具有一定的推广应用价值.     

异步电机模糊免疫PID矢量控制系统

由于在转子磁场定向矢量控制中,转速PI控制器抗干扰能力较差,提出了采用模糊免疫PID控制器取代转速PI控制器,对提高异步电机控制系统的性能起到改善作用.模糊免疫PID控制将生物免疫机理、模糊控制理论及PID控制理论相结合,提高了系统的自适应能力,实现了控制器参数的优化及在线自整定.构建了基于模糊免疫PID控制器和空间矢量脉宽调制的异步电机矢量控制系统.仿真结果表明,该系统既具有良好的动、静态特性,也具有自适应和鲁棒性强的特点.     

基于遗传整定的永磁交流伺服系统模糊免疫PID控制器

提出了一种基于遗传整定的模糊免疫PID控制器,并将其应用于永磁交流伺服系统之中.该控制方法将生物免疫反馈机理与模糊控制相结合,由一个常规的PID控制器和一个免疫型比例控制器顺序串联实现,其中免疫比例控制器的非线性函数由模糊推理实现,PID及免疫比例控制器中的参数由遗传算法实现自寻优.利用功能强大的仿真工具Matlab/Simulink对交流伺服系统进行仿真,控制器算法简单,易于实现.结果表明,该控制方法具有响应速度快、鲁棒性强等优点,显著提高了系统性能.     

开关磁阻电机调速系统的模糊免疫PSD控制研究

针对开关磁阻电机（SRM）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SRM系统的智能控制。仿真结果表明,采用该方法能使SRM系统获得良好的控制性能,并能减少参数调整的工作量。     

基于自适应模糊PID算法的切纸机伺服控制器设计

针对现代工业对切纸机实时性及高精度的要求,介绍以TMS320F2812为核心、CAN总线通信的伺服电动机跟踪系统.采用基于自适应模糊P1D算法控制器对切刀从电机进行伺服控制.测试实验给出了使用传统PID算法和使用自适应模糊PID算法的控制效果比较.结果表明应用模糊PID控制器能够在不同的速度切换情况下对切刀从电机进行有效控制,达到了系统实时性及精度要求.     

伺服控制系统中模糊免疫PID控制器设计

设计一种基于FPGA平台的模糊免疫PID控制器的硬件实现方式,该控制器将模糊免疫PID算法的抗干扰性、鲁棒性与硬件实现的实时性有效的结合起来,提高了伺服控制系统的性能.首先对模糊免疫PID算法进行了介绍和数学推导,然后采用离线计算,在线查找表的方法实现模糊免疫控制.基于Verilog语言设计PID控制器,完成时序仿真测试.数据表明控制器设计过程合理,仿真结果正确,改善了传统PID控制器的性能,是小型系统智能控制一种新的有效途径.     

冷带轧机厚度控制系统的智能优化控制

针对冷带轧机AGC控制系统中存在的时变非线性和时滞以及传统PID控制参数不易调整的问题,提出将智能模糊自适应PID控制器用于厚度控制回路的优化控制方案.在原有PID控制器的基础上融合了模糊推理的功能,通过模糊推理控制器在线实时调整PID控制器的参数,以满足PID参数时变的要求.仿真试验结果表明,采用智能模糊自适应PID的控制系统调节时间短,超调量小,动静态性能优越,控制效果优于传统PID控制.     

模糊自适应免疫非线性PID控制及其在过热蒸汽温度控制中的应用

介绍了免疫非线性P和模糊自整定积分微分2种控制方法.结合常规PID、模糊控制和免疫反馈控制的优点,提出了一种新型的模糊自适应免疫非线性PID控制算法,以克服常规的PID控制难以协调系统快速性和稳定性之间的矛盾,以及单纯模糊控制自适应能力不理想且易产生振荡的局限,设计了模糊自适应免疫非线性PID控制器,将其应用于具有非线性、时变、纯滞后、不确定等特性的锅炉过热蒸汽温度控制.仿真结果表明,与常规PID控制器相比较模糊自适应免疫非线性PID控制器具有良好的动静态性能,较快的适应性,较强的抗干扰性和鲁棒性,以及具有更好的动态跟踪性能,超调量较小,调节时间短,稳态后无振荡等优点.     

基于模糊PID的交流电动机矢量控制系统

交流电动机矢量控制系统是一个非线性、强耦合、时变的复杂系统,用传统的PID难以达到理想的控制效果。基于模糊控制原理与传统PID原理相结合设计了模糊PID控制器。仿真结果表明,采用模糊PID控制器比采用常规PID控制器具有更好的动稳态性能。     

基于论域自调整的模糊PID开关磁阻电机控制系统研究

针对开关磁阻电机系统较强的非线性,提出了一种基于论域自调整技术的模糊PID控制方法.根据论域自调整理论,设计了论域自调整模糊PID控制器;搭建了开关磁阻电机和论域自调整模糊PID控制器的Matlab仿真模型;通过仿真将开关磁阻电机在传统PID控制和论域自调整模糊PID控制条件下的运行状况进行了对比.仿真分析表明,论域自调整模糊PID控制方法比传统PID控制方法响应速度更快,控制精度更高,抗干扰能力更强.     

模糊PID控制器及在汽温控制系统中的应用研究

本文将模糊控制和常规ＰＩＤ控制两种设计思想融合起来，提出一种基于模糊规则的ＰＩＤ控制器的设计方法。这种方法首先通过建立模糊规则和进行模糊推理来确定ＰＩＤ控制器的参数，而后由ＰＩＤ控制律直接确定控制作用。仿真结果表明，用本文方法所设计的汽温控制系统比常规的具有固定参数的ＰＩＤ控制具有更加优良的性能。     

智能PID控制器在电厂热工过程控制中的应用前景

智能PID控制器是智能控制技术与常规PDI控制器相结合的产物，该文对近年来模糊控制、神经网络和遗传算法与常规PID控制器相结合的主要研究成果进行了总结，对智能PID控制器在电厂主要热工过程控制系统中应用研究情况进行了回顾，理论研究结果和实际应用情况表明，智能PID控制器在电厂热工程控制中的应用是有效的和可行的。有着广阔的发展前景。文中指出了智能PID控制器的研究方向和有待进一步解决的问题，对电厂热工过程控制系统中智能PID控制顺的应用提出了建议。     

基于PID模糊免疫的永磁同步电机调速系统

在分析永磁同步电机(PMSM)数学模型的基础上,引入模糊控制算法和免疫反馈机理,并与传统的PID控制相结合,设计了一种新型的PID模糊免疫控制器,将其应用于永磁同步电机调速系统的控制过程当中。仿真研究表明,采用这种新型PID模糊免疫控制方式的调速系统具有响应快速、超调量小、鲁棒性好、抗干扰能力强等优点,与传统PID调速系统相比具有更好的动态性能和稳态精度。     

基于遗传算法与模糊PID复合控制的电机调速研究

为了加强永磁同步电机调速系统的智能控制,提出了一种基于遗传算法与模糊PID智能控制的永磁同步电机调速控制策略。首先建立永磁同步电机的基本模型,利用遗传算法对模糊PID控制器进行改进,优化其参数选择和提高控制效率,并搭建Simulink仿真模型和实验验证模型。其结果得到:利用遗传算法能够迅速得到模糊PID控制器的最佳匹配初始参数,且在电机启动阶段和突加干扰阶段,遗传改进模糊PID控制系统相比于传统的PID控制系统其转速、转矩以及三相电流输出均表现出更加稳定以及波动更小。系统出现干扰后,在该组合智能控制作用下系统在极短时间内恢复稳定,其动态响应速度显著快于传统PID控制方法。结果表明该基于遗传算法与模糊PID控制系统能够对永磁同步调速系统进行有效控制,进而使系统具有较优异的启动特性和动态稳定。     

基于模糊神经网络PID的锅炉汽包水位控制

将基于模糊神经网络的PID控制器作为给水控制系统的锅炉汽包水位调节器,可实时整定PID控制器的参数,以适应控制系统的要求。仿真结果表明,基于模糊神经网络的PID给水控制系统的响应快速性、调节平稳性及抗干扰能力均优于常规的PID控制器。     

模糊自适应PID控制在逆变电源中的应用

逆变电源控制系统具有非线性、时变性等性质,运用常规的模糊PID控制难以达到满意的控制效果。将专家经验用于模糊PID参数的在线自适应整定,设计了基于专家经验的自适应模糊PID控制器。这种控制器既具有模糊PID控制器的精度高、稳定性好、鲁棒性强的优点,又具有专家控制器进入稳定状态快的特点。仿真实验结果表明：基于专家经验的自适应模糊PID控制器在逆变电源控制系统的控制中,控制性能优于单独模糊PID控制的性能,表现出了良好的自适应性、稳定性、鲁棒性,能够用来实现对逆变电源控制系统的有效控制。     

基于模糊神经网络的无刷直流电机位置伺服控制

针对多变量、非线性、时变的永磁无刷直流电机位置伺服控制系统的特点,提出一种基于免疫遗传算法（IGA）的递归模糊神经网络（RFNN）控制器的设计方法,并应用于无刷直流电机三闭环控制系统中的位置调节器中,实现系统精确的位置控制。在与传统PID位置控制器仿真比较中,采用该方法的系统显示出良好的控制性能和控制效果。     

水轮机调节系统的模糊神经元控制

水轮机调节系统具有非线性和时变性的特性 ,传统的PID控制器无法获得高性能的调速系统。针对水轮机调节系统的上述特性 ,在常规模糊控制的基础上 ,采用径向基函数神经网络来逼近过程模型 ,并设计了自适应神经元来在线优化控制器的输出。理论分析和仿真结果表明 ,这种控制策略与传统的PID控制和模糊控制相比 ,能够得到更快的响应速度和更好的控制效果     

全方位移动机器人模糊自适应PID控制

针对全方位移动机器人,结合PID和模糊控制两者的优点,提出了一种模糊自适应PID(FAPID)的控制方法。对模糊自适应PID控制算法进行了理论分析,基于Matlab建立了全方位移动机器人的简化仿真模型。仿真研究表明,采用模糊自适应PID控制方法,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要优于常规的PID控制。