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.     

基于智能PID移动机器人电机转矩控制研究

针对移动机器人电机模型参数非线性、不确定性、时变性强等特点,采用常规的按照典型工况整定的固定参数PID控制器无法取得满意的效果.提出了用RBF网络来整定PID参数的控制方案,将RBF神经网络和经典PID控制相结合构成智能PID控制器.它具有较强的自适应能力,适于实时控制,控制品质优于经典PID控制器.     

非线性PID控制器应用于主汽温控制的研究

针对传统线性PID控制器中因参数固定导致的控制品质下降的问题,分析了控制器参数与对象误差的理想变化关系,给出控制器参数随误差变化的非线性函数,构建非线性PID控制器,并利用Simulink中的NCD模块进行参数整定。利用非线性PID控制器对某电厂主汽温控制系统的仿真结果表明,非线性PID较常规PID具有更好的控制品质和鲁棒性。     

基于遗传算法的同步发电机励磁控制器设计

本文对同步发电机的励磁控制装置采用PID控制,其中比例-积分-微分(PID)控制器参数的最优整定是自动调压系统良好运行的必要条件.因此,采用实编码遗传算法优化PID(Kp、Ki、Kd)控制器参数.在各种工况下,利用遗传算法获得了系统的最优PID增益,并与模糊控制器和Ziegler-Nichols方法进行了性能比较,并在扰动条件下进行了对比测试.通过在MATLAB/Simulink软件中仿真AVR系统,证明了遗传算法对于PID控制器参数整定的适应性.     

永磁同步电机模糊PID参数自整定

介绍了永磁同步电机(PMSM)在 d-q 轴下的数学模型,针对传统 PID 控制器无法满足非线性、参数时变、干扰繁多的永磁同步电机伺服系统的高性能要求的问题,提出了一种利用模糊控制器实时整定 PID 控制器参数的模糊 PID 控制方法,将其应用到基于矢量控制的永磁同步电机伺服系统速度环中.仿真结果表明,相对于传统PID 控制器,新的模糊 PID 控制器对系统负载和惯量扰动具有良好的鲁棒性.     

遗传优化的模糊免疫PID控制器在SRM中的应用

针对开关磁阻电机驱动系统的严重非线性、时变和强耦合性,应用免疫反馈机理和模糊控制理论,在传统PID控制器基础上设计一种模糊免疫PID控制器,并提出利用遗传算法对PID控制器参数进行优化设计方法.仿真结果表明,基于遗传优化的模糊免疫PID控制器具有良好的调速和控制特性,其控制性能明显优于传统PID控制和模糊免疫PID控制.     

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.     

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的调整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。     

视轴稳定系统的模糊PID控制器设计

为了实现无人机视轴稳定系统的准确测量与跟踪,设计了经典PID和模糊控制为基础的视轴稳定控制器。在实际工程中PID参数整定过程存在大量不确定性,为了实现PID参数的在线整定,将模糊控制算法与经典PID控制相结合,构造了参数自整定模糊PID控制器,实现了对PID控制器的修正。在MATLAB中的Fuzzy Toolbox和Simulink中,将PID和参数自整定模糊PID进行对比,参数自整定模糊PID控制器在无扰动和10 Hz的正弦扰动的阶跃响应曲线表明,模糊PID相对于模糊控制和PID控制有更短的响应时间和更小的隔离度;在输入为1~10 Hz的系统正弦响应曲线,模糊PID误差最小,控制效果最好。由此可得参数自整定模糊PID在视轴稳定系统中有良好的鲁棒性和控制性能。     

基于单神经元PID的异步电动机转速的自适应控制

针对异步电动机矢量控制中转速调节器参数整定困难、自适应性差和稳态精度低的问题,设计单神经元PID控制器.将神经元学习规则与PID控制相结合,采用在线学习的方式,在电动机运行过程中实时调整控制器参数,实现转速的自适应控制.在恒速变负载和恒负载变速的仿真实验中,结果表明基于单神经元PID的转速调节器具有较好的动态性能和较高的稳态精度.     

自适应模糊PID轧机厚度自动控制系统设计

针对在AGC板厚控制系统中存在时滞、时变、大惯性、非线性等问题和传统PID控制参数整定不易的局限,提出了将模糊控制和PID控制结合起来,构造了一个模糊自适应PID控制器,通过模糊控制规则在线调整PID控制器的参数.经Matlab仿真实验表明,模糊自适应PID控制器比传统PID控制器的动态响应曲线好,响应时间短,超调量小,稳态性能好,动静态性能好,取得了令人满意的控制效果.     

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.     

PID参数的设定调节

介绍了PID控制原理和特点,阐述了PID控制器的参数设定调节.     

基于布谷鸟搜索的伺服云台控制器设计

伺服云台是一种复杂的控制系统,具有高度的非线性、时变性以及参数不确定性.传统的PID控制算法在面对非线性和参数不确定系统时,难以取得较高精度的控制效果,同时对于外界因素的干扰也缺乏鲁棒性.针对此问题,引入模糊控制对PID参数进行实时整定,构建模糊自整定PID控制器.对于PID控制器参数和模糊控制器的量化因子通过布谷鸟搜...     

遗传算法在PID参数自整定中的应用

将遗传算法用于PID控制器的参数自整定,具有易于收敛、精度较高的优点,较一般的PID控制器参数整定方法省时,可以得到良好的控制效果.     

基于RBF和PID的混合控制器设计

针对永磁直线同步电机跟踪系统中出现的诸多非线性因素,提出了基于PID控制器和径向基函数(RBF)神经网络组成的混合控制器。混合控制器结合了PID控制和RBF神经网络控制的优点,实现了非线性PID控制、高精度跟踪控制,拥有参数自整定、结构简单、易于实施等优点。分别对PID控制器,RBF神经网络控制器、混合控制器建模仿真,试验结果表明,混合控制器有较好的自适应性和鲁棒性。     

改进量子遗传算法在PID参数整定中应用

参数整定是PID控制器设计的关键,针对PID控制器参数整定问题,提出一种基于改进量子遗传算法的参数整定方法.该算法在基本量子遗传算法的基础上引入了量子交叉、量子变异和群体灾变操作.基于改进量子遗传算法的PID参数整定方法将PID控制器参数整定转化为参数优化问题,通过改进量子遗传算法的进化计算实现参数整定.与其他参数整定优化算法的仿真结果比较表明,该方法能获取更好的控制品质.仿真结果验证了该方法的可行性.     

用于无刷直流电动机的模糊PID控制器的设计

无刷直流电动机由于其效率高,转矩大,体积小等优点被广泛地应用到很多工业生产中。提出了一种改进的模糊PID控制器,用于控制无刷直流电动机的转速。我们称这种控制器为比例积分微分控制器或者模糊比例积分微分控制器。介绍了传统PID控制器和模糊PID控制器性能的概况。利用传统PID控制器很难调整参数来满足控制要求。然而模糊PID控制器能够满足控制的要求,而且运行简单。     

模糊自适应PID楼宇变频恒压供水控制系统设计

针对楼宇变频恒压供水控制系统工作时被控对象参数会发生变化,同时整个系统是一个复杂、大滞后时延系统.传统的控制方法大多采用PID进行控制,但是其控制效果差.为了对楼宇中供水系统中的水压进行有效的控制,采用模糊自适应PID控制器根据楼宇中供水管网的水压偏差和偏差变化率对PID参数进行自动调整,并经过MATLAB仿真.结果表明,模糊自适应PID与PID相比,具有更好的稳态精度和动态响应,满足楼宇变频恒压供水系统的控制要求.     

永磁型无轴承电机悬浮系统的PID-PD控制

PID控制器被广泛应用于控制各种稳定的系统,其参数可采用Ziegler Nichols的方法进行确定,但对于不稳定系统采用PID控制,一般需进行大量的调试工作.此处采用双环PID控制,先将系统内环转化为稳定的控制模型,再通过外环控制器改善系统性能,针对永磁型无轴承电机(PMBM)的数学模型,设计了PID -PD控制器....