调距桨推进仿真实验系统研制

介绍了江苏科技大学研发的调距桨推进仿真实验系统的设计方案及相应的船机桨仿真模型.该实验系统整合了按真实系统进行比例缩放的推进电机子系统、螺旋桨负载仿真子系统、调距桨子系统等物理硬件设备和在MATLAB平台上运行的船桨模型.该实验系统的研制成功将为调距桨推进系统的教学与研究提供良好的仿真实验平台.     

一种基于遗传算法的非线性PID控制器

基于PID控制器各增益参数与偏差信号之间呈现非线性关系,拟合各参数的非线性函数可分别对控制器的P／I／D各部分实施单独调节的思想,提出根据控制与误差之间的调节规律,给定一组增益参数的非线性函数,并采用遗传算法来优化和构造此非线性PID调节器．典型系统的仿真结果表明,该控制器可在一定程度上兼顾系统的动态和静态性能．     

可调距螺旋桨推进特性分析及控制系统研究

介绍了可调螺距螺旋桨的定义及工作原理,并归纳了可调螺距螺旋桨推进装置的工作特性及特点,通过与定距桨进行的对比分析,总结出适用于可调螺距螺旋桨的三类船舶;目前调距桨控制系统一般采用传统的PID控制方法,但由于PID控制器的参数不便于调节,不能取得良好的控制效果,从而提出了基于模糊神经网络控制的调距桨控制系统的设计,以提高调距桨在各种工况下的控制效果,仿真试验结果表明了调距桨控制系统设计的合理性.     

新型非线性PID控制器仿真研究

提出一类非线性ＰＩＤ控制器结构,并进行了控制系统仿真研究。结果表明,非线性ＰＩＤ控制器具有优良的动态性能,且参数整定比较简便,显示出良好的工程应用前景。     

基于实时状态的大型风电机组变桨非线性控制器设计

变桨控制技术是MW级大型变速变桨风电机组的核心控制技术之一,通过变桨控制可以使大型风电机组在高于额定风速的情况下调整风能吸收系数,保证风电机组输出功率恒定在额定功率附近.风轮是一强非线性环节,由于目前常规的控制手段缺乏对风轮这类强非线性环节自适应调整能力,导致只能在某一段线性化区域内获得比较好的控制效果,而在全工况范围内往往存在超调或跟踪不及时等问题.本文提出通过建立反向传播双层神经网络的方法动态估计有效风速,并基于有效风速和风电机组实时状态动态设计变桨控制器非线性校正环节,使控制器输出控制率依据风电机组实时工作点非线性程度动态调节,确保在全工况范围内控制器输出均能获得良好的控制效果.仿真结果表明了本文提出方法的有效性.     

基于非线性类PID算法的控制器优化过程仿真

研究控制器的优化控制问题.在较为复杂的工业控制环境下,被控对象具有不确定性、非线性及时变性.传统PID算法不能满足控制复杂过程的要求,会造成传统的非线性类PID神经元网络控制方法计算量相对较大,且整定困难,造成控制不稳定.为了解决上述问题,利用本地混合递归神经网络设计了一种低复杂度类PID神经元网络控制器.构造一个适用于强耦合大时滞MIMO系统的多变量控制器.实验中,运用Lyapunov稳定性理论分析电力线载波通信流量控制、塑料注射成型机通道温度控制过程,仿真结果表明,提出的类PID控制器模型闭环稳定且非线性控制性能优异,对强耦合时滞系统具有良好的跟踪与解耦能力.     

可调螺距螺旋桨推进特性分析及控制系统研究

介绍了可调螺距螺旋桨的定义及工作原理，并归纳了可调螺距螺旋桨推进装置的工作特性及特点，通过与定距桨进行的对比分析，总结出适用于可调螺距螺旋桨的三类船舶;目前调距桨控制系统一般采用传统的PID控制方法。但由于PID控制器的参数不便于调节。不能取得良好的控制效果，从而提出了基于模糊神经网络控制的调距桨控制系统的设计，以提高调距桨在各种工况下的控制效果，仿真试验结果表明了调距桨控制系统设计的合理性。     

一种新型非线性PID控制器

将非线性函数与简单的PID控制器相级联，构成一种新型的非线性PID控制器，以提高现有PID控制器的性能，新型PID控制器的设计过程十分简单，只要适当构造非线性函数，并与原PID控制器级联起来便可实现，数值仿真结果表明，所提出的PID控制器比简单的PID控制器具有更好的动静态性能。     

演化非线性参数估计在PID控制器设计中的应用研究

在目前的工业过程控制中,采用最多的控制策略依然是PID方式。这是由于PID控制器具有简单而固定的形式,较好的鲁棒性。PID参数复杂的整定问题一直是这一领域中的一个重要的技术问题。该文将由阶跃响应求取受控对象模型的过程看作是一个非线性回归问题,讨论了用演化算法来进行参数估计的方法和步骤。数值算例表明：该方法具有良好的计算效率和精度。这种方法也适用于一般的传递函数模型。     

基于遗传算法的非线性PID调节器的设计

0　引言长期以来 ,传统的ＰＩＤ调节器在控制工程中占主导地位。然而 ,在实际应用中 ,对动态性能要求高的系统 ,常规线性ＰＩＤ调节器很难达到设计目的。文献 [1]提出一种带优化修正函数的规则自整定模糊控制算法 ,它采用调节器参数寻优的方法 ,可使模糊控制规则自整定 ,但它不能从本质上消除量化误差、静差与Ｇｉｂｂｓ现象[2 ] 。本文在文献 [1]调节器结构的基础上进行了改进 ,取消了模糊控制的量化取整运算与推理合成运算 ,提出一种带优化修正函数的非线性ＰＩＤ调节器的设计方法 ,将参数设计问题转化为离线寻优问题 ,并借助遗传算法 ,较…     

柴油机自适应遗传非线性PID调速控制仿真

研究船用柴油机控制优化问题,柴油机调速要求快、稳、准。针对船用柴油机调速系统的时变、非线性及外界干扰等特点,传统PID调速稳定时间长,控制效果不佳。为提高喷油量达到控制准确度,改善调速系统性能,提出了一种柴油机自适应遗传非线性PID调速控制策略。采用Matlab对柴油机调速系统模型进行辨识并验证其准确性。利用非线性PID控制实现各参数增益的实时调整,提高了抗干扰能力,通过自适应遗传算法对系统的动态偏差进行监控,优化非线性PID控制器参数,减少了超调量,提高控制精度。仿真结果表明,采用自适应遗传非线性PID控制器稳定时间更短,鲁棒性强,控制精度更高,优化了柴油机调速系统性能。     

基于自适应模糊PID控制器的非线性系统仿真

对于缺乏精确模型的过程或参数时变的滞后过程,传统PID控制难以达到良好的控制效果.普通模糊控制能够对一些非线性系统进行控制,并不需被控对象精确的数学模型,但是模糊控制难以消除系统的静态误差.针对复杂的非线性系统,设计了自适应模糊PID控制器.该控制器将模糊控制的动态性能好的优点和PID控制的稳态精度高的优点结合起来,采用模糊控制与PID控制分段控制策略,当偏差大于某一阈值时,采用模糊推理的方法调整系统的控制量,当偏差小于某一阈值时,切换到PID控制以消除系统的静态误差,较好地克服了传统PID控制和普通模糊控制所存在的主要问题.通过仿真实验分析,证明了该控制方法的有效性.     

基于FPGA的非线性预测控制器设计

对于非线性程度较高的复杂对象,非线性模型预测控制（NonlinearModelPredictiveControl,NMPC）是一种有效的控制策略。为了实现对这类对象的有效控制,设计了一种基于FPGA（FieldProgrammableGateArray）的非线性预测控制器,该嵌入式控制器具有灵活性和高适应性等特点,能够应用于工业现场控制。为了满足工业控制的可行性和实时性要求,提出了一种序贯二次规划（SQP）算法的改进算法,在FPGA有限的计算资源下,保证每个采样间隔内都能得到NMPC优化问题的可行解。经仿真实验证明,采用非线性预测控制器在计算速度和精度上都能达到较好的性能。     

基于神经网络的广义非线性预测PID控制

针对一些复杂的非线性系统用基于线性模型的预测控制器控制效果不理想的问题，本文提出在利用前馈网络对非线性系统建模的基础上，对系统输出实现递推多步预测，并且结合非线性PID，用另一前馈神经网络作为控制器，实现对非线性系统的控制。经网络的在线辨识采用梯度法，仿真实验验证了方法的有效性。     

水下自航器航迹控制系统仿真研究

该文提出了一种带优化修正函数的非线性ＰＩＤ控制器设计方法,用它设计 控制器能对复杂非线性对象进行简单而有效的控制。用它为某型自抗器设计的航迹控制器在不同入水条件下进行了仿真研究。仿真结果表明,用带优化修正函数的非线性ＰＩＤ控制器设计方法设计的自航器航迹控制系统,在不同入水条件下都具有良好的动、静态特性。说明非线性ＰＩＤ控制方案较好地解决了空投入水自航器的航迹控制问题。     

基于混沌遗传算法的PID参数优化

随着计算机技术的飞跃发展和人工智能技术渗透到自动控制领域,各种先进PID控制器参数整定方法层出不穷,给PID控制器参数整定的研究带来了无限活力和契机;然而很多先进的PID参数整定方法并没有像预期的那样产生完美的控制效果.将遗传算法和混沌优化方法智能集成,利用混沌序列的"遍历性、随机性、规律性"的特点生成初始种群,在遗传操作中加入混沌细搜索,大大提高了局部搜索能力,能有效防止遗传算法陷入局部最优和发生早熟现象,仿真表明,混沌遗传算法优化结果相当理想,效果令人满意,优于常规的遗传算法.     

基于自整定模糊PID控制的Buck变换器设计与仿真

DC-DC功率变换器在各个领域应用广泛,工业应用中大多采用PID控制。尽管PID控制具有结构简单、鲁棒性和可靠性高等特点,但PID参数不能随系统内部参数的变化而自行调整,导致无法达到最优控制。为此,设计一种基于模糊控制理论的、可在线自整定参数的PID算法,并用Matlab2012对典型Buck变换器和模糊自整定PID算法仿真。结果表明:模糊PID控制器既可实现高精度、高鲁棒性控制,又能完成PID参数的在线自整定。     

用遗传算法（GA）实现PID控制

遗传算法是基于达尔文进化论和孟德尔遗传学说来实现随机、迭代、自适应、并行性全局搜索的一种优化算法,尤其适合处理复杂的、非线性问题。本文介绍遗传算法,以及用GA实现PID控制问题。