Fuzzy-PID在柔索并联驱动转台控制系统中的应用

本文提出了一种带有约束机构的并联柔索驱动转台,介绍该转台的机构构型,设计了一种利用模糊逻辑进行在线参数自适应的Fuzzy-PID控制器.该控制器能够对PID的参数进行在线自动调整,仿真结果表明,采用参数自适应模糊PID控制器后,控制系统的响应速度加快,超调量减小,过渡过程时间大大缩短,振荡次数少,具有较强的鲁棒性和良好的稳定性.     

基于模糊自适应PID的随动系统设计与仿真

研究随动控制系统优化问题,常规PID控制器参数调试凭经验,导致系统性能不高。为了提高系统快速性和稳定性,提出并设计了模糊自适应PID控制器,可以对参数进行在线修正以使系统性能最优。可采用经验法调试的常规PID参数为初值,再用模糊化和近似推理等对参数进行在线修正,从而使系统性能达到最优。既具有模糊控制灵活性和适应性强的优点,又具有PID控制精度高的优势。通过设计模糊自适应PID控制器,以某二维随动转台系统为对象,在MATLAB环境中进行了仿真,并与常规PID控制器的性能进行了对比,结果表明模糊自适应PID控制器的响应特性优于传统的PID控制器,响应速度更快,稳态精度更高,为随动系统优化设计提供了依据。     

基于神经网络的PID控制器

提出了一种新型PID控制器,该控制器利用BP网络实现PID参数的在线调整,采用RBF网络对被控对象在线辨识。仿真结果表明该控制器的控制效果优于传统的PID控制算法和模糊自适应PID控制算法。     

模糊自适应控制器的设计及其仿真

提出了一种参数自适应模糊PID控制器,将模糊控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制,并把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和SIMULINK有机结合起来,实现了PID控制器参数在线自调整.进一步完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.仿真结果表明:该控制器明显改善了控制系统的动态性能,参数自适应模糊PID控制器能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有很好的参考价值.     

优化GA的模糊自适应张力控制

以典型的卷绕张力系统为研究对象,结合模糊自适应PID控制与遗传算法,设计了基于遗传算法的模糊自适应PID张力控制器.该控制器由离线和在线两部分组成,离线部分利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数作为在线调节的初始值,在线部分用来实时调整系统响应的PID参数.仿真结果表明,采用的模糊自适应PID控制策略较传统PID控制器具有响应速度快、控制输出稳定、抗干扰能力强、鲁棒性好等优点.     

一种基于Labwindows和Matlab的模糊自适应PID控制器设计

PID控制是一个广泛应用于工业控制的算法,但它对非线性和不确定性系统适应性不够理想。PID参数自适应模糊控制器将模糊逻辑推理引入PID参数的在线自调整,是目前一种较为先进的控制器。本文介绍了模糊自整定PID控制器的设计方法,利用Matlab中的模糊工具箱设计模糊控制器,将PID与模糊控制器有机结合,并引入Labwindows虚拟仪器平台,实现PID参数自调整模糊控制系统的设计和仿真。结果表明,该控制器改善了控制系统的动态性能,增强了其实用性。     

自适应模糊PID前馈补偿在机载挂飞摆扫转台控制中的应用

针对机载挂飞转台的摆扫速度控制问题,提出了一种利用模糊自适应PID技术进行前馈补偿的复合控制策略。首先根据实际应用提出摆扫转台的期望摆扫速度曲线,并对直流力矩电机驱动的摆扫转台进行了建模;然后根据扰动前馈补偿的控制原理,提出了模糊自适应PID前馈补偿方法,为摆扫转台的速度环设计了模糊PID控制器,并在此基础上设计了与之相适应的的自适应前馈补偿函数;最后进行了仿真结果验证。通过Matlab仿真结果表明,相对于模糊PID控制,所设计的模糊自适应PID前馈补偿控制器能有效的跟踪期望的转台摆扫速度,大幅地提高了在有稳定干扰和摆扫速度越变情况下的跟踪精度。     

参数自适应模糊PID控制在恒压供水系统中的应用

针对变频调速恒压供水系统具有多参数、非线型、大时滞的特点,设计了一种利用模糊逻辑进行在线参数自适应的Fuzzy-PID控制器。该控制器能够对PID的参数进行在线自动调整,根据不同的工况条件选出合适的控制参数,对供水系统中的水压调节进行有效控制。仿真结果和实际应用表明,采用参数自适应模糊PID控制器后,控制系统的响应速度加快,超调量减小,过渡过程时间大大缩短,振荡次数少,具有较强的鲁棒性和良好的稳定性。     

一种参数自适应模糊RID控制器的设计与记真

提出了一种参数自适应模糊PID控制器,利用模糊推理的方法实现对PID参数的在线自动鉴定。仿真结果表明,该控制器明显地改善了控制系统的动态性能,并且此方法计算量少,易于实现,便于工程应用。     

具有双层调节作用的PID模糊控制系统

提出一种PID模糊控制系统。由于该PID模糊控制器具有自适应地调节比例、积分、微分的作用,从而使系统具有自适应性强、调节时间短的优点,克服了传统PID控制器的缺点,并实现了PID模糊控制器的在线调节。     

自适应PID控制器实现熟料料层自动控制

本文针对传统PID控制器在冷却机应用中存在的问题,提出了一种自适应PID控制器实现冷却机熟料料层的自动控制。在给出冷却机高温熟料料层厚度的测量方法之后,提出了模糊控制策略和PID控制器参数整定表。     

单神经元自适应PID控制在电动油门控制中的应用

利用单神经元模型自学习和自适应特点,在传统PID控制基础上设计出了一种单神经元自适应PID控制器,并将其应用于电动油门控制系统中。实验结果表明:采用单神经元自适应PID控制的电动油门系统能够适应油门手柄在较大范围内的推拉运动,而且控制具有较强的鲁棒性,控制品质优于常规PID控制。     

遗传算法优化的Fuzzy+变论域自适应Fuzzy-PID复合控制策略研究

提出了一种用遗传算法优化的Fuzzy+变论域Fuzzy-PID复合控制器的新方法。该控制器由Fuzzy控制和变论域Fuzzy-PID控制两部分组成。在系统的动态阶段,采用Fuzzy控制使其具有最优的动态性能;当系统进入稳态阶段,采用变论域自适应Fuzzy-PID控制使其具有最优的稳态性能。用遗传算法离线搜索出一组最优的PID参数作为在线调节的初始值,在在线部分,以离线搜索出的PID参数为基础,通过变论域的模糊推理在线调整系统瞬态响应的PID参数,使系统具有良好的自适应能力。 采用加权平滑切换的方式,保证两种不同控制过渡的平稳性。将提出的复合控制策略应用于变风量空调系统的室温串级控制中,计算机仿真结果表明,该方法使系统具有良好的动、稳态性能,抗干扰性和鲁棒性好。     

模糊自适应PID控制器在集中供热系统中的应用

基于对集中供热系统进行的数学模型辨识,并对常规PID控制器进行了调整,加入了模糊自适应控制,采用模糊工具箱进行了仿真试验。结果表明,模糊自适应PID控制器较常规的PID控制器,具有更好的鲁棒性和自适应能力。在复杂的集中供热系统中,达到了令人满意的控制效果。     

直流电机神经元PID调速系统设计与仿真

针对传统PI双闭环直流电机调速系统存在响应速度慢、超调量大、抗干扰能力及自适应能力差等问题,提出了一种双闭环直流电机调速系统的神经元PID转速调节器设计方法。该转速调节器采用神经元控制器和比例控制相结合进行设计,从而构成了一种具有自学习、自适应能力的神经元PID控制器,然后与传统单神经元PID设计的转速调节器控制效果进行了对比。结果表明,基于神经元PID转速调节器的双闭环直流电机调速系统具有较快的响应速度、良好的动态和静态稳定性、较强的自适应能力和抗干扰能力。     

一种新型的双闭环复合控制系统

针对常规PID控制器不能满足系统结构参数变化的控制要求,并且传统的单一控制器无法实现非结构参数变化和参数变化的分时控制。文章将自适应控制思想与PID控制器相结合,提出了一种分别控制扰动和系统参数变化的新的复合控制方法。通过Simulink仿真,结果表明该控制方案具有更加优良的鲁棒性和可靠性,实现了对受控对象的扰动和参数变化的分时控制。     

一种基于Matlab的参数自调整模糊控制器的设计方法

本文介绍了一种在MATLAB的模糊控制工具箱中,通过编写S函数实现对量化因子和比例因子的在线自动调整来设计模糊控制器,从而有效地实现参数自调整模糊控制器的设计方法。为了验证参数自调整模糊控制器的优越性,分别进行了空调温度控制系统的PID控制、常规模糊控制和参数自调整模糊控制的仿真研究。结果表明,参数自调整模糊控制器较之常规的模糊控制器,在被控对象特性变化或较大扰动的情况下,控制系统能保持较好的性能,是一种较理想的控制方法,具有广阔的发展前景。     

一种复合控制器在过热汽温中的应用研究

在电厂中,必须严格控制过热器出口蒸汽温度,蒸汽温度过高或过低,都将给安全生产带来不利影响。针对过热汽温被控对象的特点,充分利用模糊控制的动态特性好和PID调节能消除静态偏差的特性,设计了一种带自调整因子的模糊控制器,研究了Fuzzy-PID复合串级控制在电厂过热汽温控制系统中的应用,该复合控制器的切换采用一种简单的基于偏差量的模糊切换方法。仿真结果表明,Fuzzy-PID复合串级控制系统具有更好控制品质。     

一种带有无模型外环补偿的PID控制

提出了一种新的控制器来解决传统的PID控制器不能很好地控制的系统,如非线性系统、变结构系统等。使用无模型控制作为补偿,用来解决由时变参数和参数估计误差引起的系统跟踪误差。当把外环去掉时,就是PID控制器。如果PID控制效果已经达到了理想状态,即受控对象的输出已经跟踪了期望输出,无模型控制的输出控制信号不起作用。证明了无模型控制的收敛性,仿真结果表明了该方法的有效性。