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李娟 《自动化技术与应用》2007,26(2):26-29
针对工业过程控制中被控对象往往为非线性、时变系统,常规的PID控制对于这样的系统的控制效果不是很理想,提出了模糊整定PID控制算法,并且在Matlab下利用S函数实现了模糊整定PID控制器的设计及仿真,并将该方法用于激光晶体生长系统的直径调节器中,结果表明,该系统对纯滞后、参数时变的激光晶体生长系统有很好的控制作用. 相似文献
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针对工业过程中再热汽温等一类大迟延惯性时变对象,采用模糊自整定PID控制器对PID参数调节和优化,该方法将模糊技术与PID控制综合起来,实现了PID控制的智能化.仿真结果表明与常规PID控制器相比,模糊自整定PID控制器具有很强的适应性、鲁棒性和抗干扰性. 相似文献
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PID控制器由于其结构简单和参数整定容易,具有良好的控制功能,被广泛应用在工程上的线性确定性系统中.但是,在非线性系统和不确定性系统中, PID控制器由于其固定的控制参数和结构限制,很难克服系统中内外干扰的影响,控制器鲁棒性能较差.本文按照被控对象中的标称模型设计常规PID控制器优化参数,对非线性系统中多个线性化模型和不确定性系统中的不同工作点模型,设计了一类补偿器,使得整个闭环系统具有与标称模型下相同的控制品质.工程应用例子论证了本文提出的补偿器能提高不确定与非线性系统的控制品质和鲁棒性能. 相似文献
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稳定跟踪系统中,被控对象呈现出强耦合、非线性现象多和系统参数多且难以辨识的特点。针对传统的PID难以对其进行精确控制的实际情况,提出了一种新的控制方法。通过在神经网络结构中加入递归层而构造的改进的模糊人工神经网络,可以很好地描述动态系统。采用高斯基函数可以使网络具有很好的泛化能力。仿真试验表明,这种模糊人工神经网络和PID联合起来对一类伺服系统进行多模态控制,可以提高系统的自适应性和鲁棒性,有效提高控制精度,具有很高的应用价值。 相似文献
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基于BP神经网络整定的PID控制 总被引:8,自引:1,他引:7
传统PID控制在控制系统中有广泛的应用,但是由于其在参数整定过程中对于对象模型过分依赖,并且参数一旦整定计算好后,在整个控制过程中都是固定不变的,而在实际系统中,由于系统状态和参数等发生变化时,过程中会出现状态和参数的不确定性,系统很难达到最佳的控制效果.为了改善传统PID控制的效果,又充分利用现有PID控制的研究成果,采用BP神经网络对PID参数进行整定,并对该系统进行了仿真分析.仿真结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高. 相似文献
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为了利用PID控制获得先进的控制性能,将广义预测控制(GPC)用于PID参数的实时优化,在此基础上提出了一种新的基于GPC的自适应PID控制器的设计方法.该PID控制器具有时变的比例增益,并且PID控制器的设计利用了GPC的未来参考输入.因此,GPC控制律能由设计的PID控制器精确实现.为使GPC控制器稳定地获得比例增益,采用了基于互质因子分解扩展的强稳定GPC,独立于利用标准GPC设计的闭环系统而重新设计GPC控制器,保证了闭环系统的稳定性.此外,利用递推最小二乘法对系统进行在线辨识,修正模型参数,增强了系统的抗扰性.以一阶时滞非最小相位系统为被控对象,在Matlab中对该设计方法进行了仿真,仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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针对工业过程中再热汽温等一类大迟延惯性时变对象,采用模糊自整定PID控制器对PID参数调节和优化,该方法将模糊技术与PID控制综合起来,实现了PID控制的智能化。仿真结果表明:与常规PID控制器相比,模糊自整定PID控制器具有很强的适应性、鲁棒性和抗干扰性。 相似文献
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传统的PID在控制过程中,尤其针对复杂被控对象易产生振荡和较大的超调,甚至控制系统无法稳定,为了解决这个问题,采用了一种新的基于细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)的智能PID控制方法,针对该算法收敛速度慢的缺陷,对步长及搜索范围做了一定的分析改进。通过与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)智能PID参数整定控制的仿真结果比较,特别是在系统的动态性能指标以及输入信号的跟踪情况等方面进行对比分析,得出基于BFO智能PID控制的优缺点及有效性。 相似文献
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The proportional integral derivative (PID) controller is the most frequently used controller design for industrial applications because of its favorable response and simplicity of adjustment. However, PID manual tuning is traditionally based on engineering experience, and adjusting nonlinear or unknown systems is extremely difficult. In promoting an intelligent controller design theory that can be applied to the control of various systems, this paper proposes a nonlinear control design method that involves determining the optimal solution and obtaining the transfer function of an unknown system by using sequential quadratic programming. In addition, this paper presents a case study of an induction motor V/F speed control to demonstrate the effectiveness of the proposed method based on MATLAB simulation. The results prove that the design of the proposed intelligent PID controller is more robust than traditional controller designs. 相似文献
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工业中的温控对象普遍具有大时滞、非线性和时变性等特点,采用传统的PID控制器难以取得满意的效果。基于BP神经网络的PID控制器具有逼近任意非线性函数的能力,能实现对PID控制器的参数Kp,KI,KD的实时在线整定,使系统具有更好的鲁棒性和自适应性,其输出也可以通过在线调整达到预期的控制精度,适用于温控系统。实验结果表明,该控制器具有抗干扰能力强、鲁棒性好等特点。 相似文献
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提出一种基于蚁群算法的PID参数优化控制算法,对航空发动机的双变量解耦控制方法进行了研究.蚁群算法采用分布式并行计算机制,易于与PID控制方法结合,优化后的控制器克服了传统的PID控制参数不易整定的缺点,且控制器结构简单规范、动态和静态性能良好,具有较强的鲁棒性.仿真结果表明该控制系统实现了解耦控制,对航空发动机模型参数在大范围内的变化均有良好的控制效果. 相似文献
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传统PID控制器参数范围变化大,要调到想要控制的结果,工作量大,整定方法过于繁锁,PID参数的优化方法很多,本文采用基于实数编码遗传算法的PID整定方法,具有操作简单、整定速度快等很多优点。 相似文献
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为了满足智能阀门在工业生产中极高的标准,本文进行研究了智能阀门设计与控制方法,设计了智能阀门硬件系统,包括电气转换模块、微处理器、信号处理模块和阀位反馈模块四个部分,以主控制器LPC2290为核心,以及A/D转换器和CAN总线进行通信,实现了智能阀门的控制功能,为了提高智能阀门控制的精确度,本文利用PID控制器和FUZZY-PI复合算法,通过PID控制的基本原理和稳定边界法整定PID控制参数的过程,完成PID控制器的设计,再结合FUZZY-PI复合算法实现智能阀门的偏差判别与条件控制和多路转换开关与信号的转换,实现智能阀门的高精度控制,最后设计了智能阀门定位器系统,实现了智能阀门的精准定位与自我诊断功能,实验表明,本文研究的系统在4s时就能够达到控制稳定,并且控制精确度可高达95%。 相似文献