基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定优化

针对经典粒子群算法应用在PID控制器参数上整定的方法效果往往不佳的问题上,提出了一种改进粒子群算法的PID控制器参数整定优化设计,在粒子群的基础上加入遗传算法中的交叉算子,并将粒子群中的惯性权重因子改成动态参数,应用到PID控制器,使参数的自适应整定问题也获得了改进,快速性和稳定性也都优于经典粒子群算法的PID控制器．借助Matlab获得仿真系统的响应曲线图,根据对比得出系统性能的指标改进情况．     

基于改进PSO算法的柴油机PID控制器参数优化

PID控制器因具有结构简单、鲁棒性强和适用性广的特点而得到广泛应用;其控制效果取决于比例系数(Kp)、积分系数(Ki)和微分系数(Kd)3个参数的取值。为了解决控制参数的选取,提出一种基于改进粒子群优化(ParticleSwarm Optimization,PSO)算法的PID控制器参数优化策略,并将优化方案应用于柴油机转速PID控制器。仿真研究表明,改进PSO算法的PID参数优化策略具有很强的灵活性、适应性和鲁棒性,进而验证了优化方案的可行性和有效性。     

基于无量纲参数的PID控制器参数整定方法

通过扩展的内模整定方法提出了基于无量纲参数（无量纲时滞时间和无量纲过程增益）的ＰＩＤ控制器参数整定方法,给出了ＰＩＤ控制器参数整定公式对系统的时滞大小没有限制,对于不同的时滞系统均适用;而且整定后的闭环系统与原模型参数无关,其瞬态性能指标和鲁棒特性具有一致性。     

PID控制器参数自整定方法综述

由于PID控制器具有简单而固定的形式和良好的鲁棒性,因而在工业生产中得到了广泛的应用。但由于控制系统的复杂性和非线性等因素,使PID控制器的参数受到了影响,因此如何整定PID控制器的参数成为当前乃至今后的研究热点。文章概述了PID的理论,讨论了一些常用PID整定方法,并对新技术进行了探索。     

改进粒子群算法在PID参数优化中的应用

针对火电厂循环水加酸控制系统存在控制系统对象难以建立、非线性和时变的特性,采用了改进的粒子群优化算法优化PID参数,使得控制器可在不同环境温度下采用不同的PID参数.实际运行结果表明,该系统能够克服环境温度带来的干扰,使循环水pH值被控制在给定值范围内.     

改进粒子群算法在PID参数优化中的应用

针对火电厂循环水加酸控制系统存在控制系统对象难以建立、非线性和时变的特性,采用了改进的粒子群优化算法优化PID参数,使得控制器可在不同环境温度下采用不同的PID参数.实际运行结果表明,该系统能够克服环境温度带来的干扰,使循环水pH值被控制在给定值范围内.     

一种改进的PID参数整定方法

首先利用MATLAB软件建立被控对象的数学模型,再按Ziegler-Nichols经验公式整定出PID参数。仿真结果表明：该PID控制器具有结构简单,控制品质优等特点,且实现方法简单。     

基于粒子群整定的PID算法在VAV空调中的应用

VAV空调系统是一个非线性、强耦合的大时滞系统,常规PID控制难以取得良好的控制效果,本文设计了一种将粒子群整定的PID控制算法应用于VAV空调的控制方法。仿真结果表明,新的控制方法与常规控制方法相比,控制效果良好。     

基于经验整定公式的热工系统控制器参数智能优化

提出了基于大量实验总结得到的针对有自平衡和无自平衡对象的控制器经验整定公式,实验证明了公式的有效性,该公式可直接用于工程中。进而,利用粒子群算法(PSO)优化有自平衡对象构成的主蒸汽温度系统以及无自平衡对象构成的锅炉汽包水位系统的控制器参数,采用经验整定公式进行初始路径的选择,指导了粒子群最初的寻优过程,大大降低了寻优的随机性,克服了PSO进化速度慢及易于陷入局部最优解的缺陷。     

一种基于单神经元的模糊自整定PID控制器

为解决普通的PID控制器设计对系统模型有一定依赖性问题,本文将单神经元网络和模糊逻辑相结合,提出了一种基于单神经元的模糊自整定PID控制器。单神经元控制部分本身还是一个PID控制器,但由于权值可以在线调整,具有较强的自学习和自适应能力,而通过模糊控制器对输出整定,可加速控制过程。将该控制器应用于船舶运动控制仿真中,仿真结果表明,单神经元模糊自整定PID控制器能使船舶更快地达到设定航向,且航向曲线和打舵更加平稳,可明显改善对大纯滞后、大惯性系统的控制效果,在工业控制中有广泛的应用前景。     

基于改进人工蜂群优化算法的PID参数整定

针对传统的PID控制器参数整定方法中存在的整体效率低、控制效果差等问题,提出了一种改进的人工蜂群算法,在标准算法的搜索方程中引入差分进化算法的变异算子,并添加自适应调整参数,提升算法的收敛速度、增强局部寻优效果的同时,平衡了算法的全局探索和局部开发能力。实验表明,改进后的算法对PID控制器的参数整定优化有明显效果。     

基于频域的新型PID型模糊控制器设计及其参数整定

基于频域理论对模糊控制器结构进行了改进 ,并根据给定相角裕度和幅值裕度对模糊控制器的参数进行整定 .这种方法可离线对控制器的参数进行设计 ,也可对在线调整提供指导 ,将 PID参数与模糊控制器参数联系起来     

增益模糊自整定PID控制器设计

提出了一种模糊自整定ＰＩＤ控制器设计方法，仿真结果与ＰＩＤ系统比较，模糊自整定ＰＩＤ超调量减小，抗环境变化能力强．较好地解决了对象结构时变系统控制适应能力．     

一种模糊自整定PID控制器的设计及仿真

在模糊控制和PID控制研究的基础上，介绍了一种模糊自整定PID参数的控制方法，即用模糊逻辑对PID控制器的控制参数进行在线调整．该方法结合FUZZY控制与PID控制的优势，在对象参数和结构发生变化的情况下，对典型的大惯性对象进行控制，用Matlab／Simulink对此进行仿真研究，结果表明：模糊自整定PID控制优于传统PID控制，提高了控制的性能。     

预测型智能自整定PID控制器

提出一种预测控制和遗传算法相结合的自整定ＰＩＤ控制算法,该算法利用预测技术克服时滞,利用遗传算法优化ＰＩＤ控制器的参数,通过对工业过程中典型的大时滞被控过程进行数字仿真表明,这种控制算法鲁棒性强、响应速度快、抗干扰能力强,对控制有扰动、参数进变尤其时滞时变的在时滞生产过程有较好的的效果。     

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。     

运动控制器的PID参数整定

介绍了运动控制器的分类和功用,引入了速度/加速度前馈控制算法,并分析算法中各参数对系统控制性能的影响.详述了3种运动控制器的PID参数整定方法,并采用基于计算机标准总线的运动控制器和安川交流伺服电机组成速度内环、位置外环的闭环控制系统,对该3种方法进行验证,同时也验证了速度/加速度前馈算法.实验结果表明:速度/加速度前馈可以增加系统的鲁棒性,提高了系统的控制品质,3种整定方法方便、快捷、实用.     

一种无人机俯仰角控制PID参数的优化方法

为改善飞机俯仰角控制系统的动态性能及稳态精度,对小型无人机的俯仰角通道采用PID控制器进行控制.针对传统PID控制器容易整定不良的缺点,采用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)相结合的方式对PID的参数进行整定,并对PSO的惯性权重采用先减后增的方式进行动态调整.利用Matlab/Simulink对改进遗传算法及传统遗传算法进行了仿真.仿真结果表明改进遗传算法能有效改善系统的动态性能及稳态精度.     

一种基于闭环响应的加权PID参数自整定方法

通过系统的闭环响应曲线辨识系统的临界参数及标称参数，按Ｚｅｉｇｌｅｒ－Ｎｉｃｈｏｌｓ法和人的经验自整定加权ＰＩＤ控制器的参数及加权系数，得到一种智能的自整定方法。