某飞行器舵机控制的模糊PID算法

文中旨在探讨采用模糊PID算法对某飞行器的舵机系统进行控制.上位机设定的预定轨迹和导航仪检测的实际轨迹的偏差通过组合运算,得到预定舵面位置,同时舵回路不断的采样并反馈实时舵面位置,把预定舵面位置和实时舵面位置的偏差进行模糊处理,进而把偏差论域进行设定.结果表明,和经典PID相比,经过模糊PID算法处理后,舵机系统超调量和稳态误差减小,系统的阻尼性能和稳态性能得以提高.结果显示,舵机系统控制过程中,采用模糊PID算法,使得整个系统具有更高的稳定性和可靠性.     

模糊PID算法的火箭弹舵机控制方法研究

针对火箭弹飞行控制精度低的问题,基于PID控制理论,设计适用于火箭弹舵机的模糊PID控制算法.利用MATLAB模糊控制工具箱进行在线仿真,研究模糊PID算法对火箭弹舵机控制系统精度的影响.仿真结果表明,与传统PID控制相比,采用模糊PID算法的控制系统,响应精度高,控制效果好,具有较强的抗干扰能力.     

基于多重模糊神经网络的PID温度控制算法

传统PID算法在控制具有大滞后、非线性、时变性等动态特性复杂的温度对象时,存在超调量大、参数无法自调节、模型自适应能力差、系统稳定性低等问题。为此,文章提出一种多重T-S型模糊神经网络PID温度控制算法。该算法根据PID算法的结构特点,利用T-S型模糊神经网络的单输出特性,建立能分别输出PID 3个参数的3重网络模型。MATLAB仿真实验结果表明,该算法与传统PID、BP神经网络PID,以及常规模糊神经网络PID等相比,超调量低,稳定性好,模型自适应性强,抗干扰能力强,综合性能指标好。     

基于模糊-RBF神经网络优化的PID控制

采用模糊控制和RBF神经网络训练相融合的方法,应用于对PID控制器参数的调整中,对非线性系统的控制仿真试验结果表明,该方法的控制性能优于单独采用RBF神经网络的控制。     

基于BP神经网络的模糊PID风量控制

针对煤矿主风机通风系统多变量、非线性、时变滞后性等问题,提出一种基于BP神经网络的模糊PID算法。该算法综合神经网络、模糊控制与PID调节的各自优点,既具有神经网络的自学习和自适应能力,又具有模糊控制的非线性控制作用,同时兼备PID调节的广泛性。仿真结果表明,该算法的响应速度、稳态精度均优于传统的PID调节,取得比较理想的控制效果。     

模糊神经网络PID算法在输油泵系统中的控制研究

针对输油泵在复杂地形中,由外界的温度、湿度、原油特性等不良因素导致的漂离问题,本文研究与设计了模糊神经网络PID控制算法来对输油泵控制系统进行控制,结合常规PID控制,模糊控制,神经网络控制的优点,分析了输油泵控制系统的组成结构,设计了模糊神经网络PID控制算法的模型结构和实现过程。仿真实验结果表明,文中算法相比较常规PID控制算法,超调量减少约20%左右,相较于模糊PID超调量减少了约9%,达到稳定状态所需的控制时间也远低于常规PID和模糊PID,并且文中算法具有较好的自适应能力和抗干扰能力。     

模糊PID控制性能仿真分析

通过对目前流行的模糊PID控制方法的总结,研究了各种控制结构,使用Matlab的仿真工具Simulink的Fuzzy模块进行仿真分析,比较其各自的优缺点,得出规律性结论,为模糊PID控制系统设计提供帮助.     

基于神经网络的PID控制

论文讨论了基于神经网络理论的PID控制,并将其应用到了直流调速系统的仿真中,仿真结果表明它具有良好的鲁棒性。     

无人车运动稳定性的模糊神经网络PID控制

受转向或侧向风影响,无人驾驶车在运行的过程中易产生失稳.采用了模糊神经网络PID算法,将系统输出偏差的变化量,经模糊化后输入到神经网络PID控制器中,对车辆的质心侧偏角、横摆角速度进行调整,达到控制车辆平稳运行的目的.在不同的工况下对算法的有效性进行了试验分析.结果表明,该算法使系统响应超调减少,反应时间加快,具有较强的抗干扰性.     

基于模糊神经网络的PID温度控制系统

应用模糊神经网络PID控制技术，建立了高分子聚合物反应温度控制系统。该系统利用模糊神经网络调整PID参数，进一步完善了PID控制的自适应性能，自行设计了该控制系统的硬件和软件部分，可以接入8点热电阻信号，具有显示温度、自动控温、声光报警等功能，应用结果说明，该温度控制系统充分利用了模糊神经网络和PID控制的优点，具有良好的动、静态特性和自适应性。     

基于模糊PID的压电式点胶机轨迹跟踪控制仿真

为解决由于迟滞、液压、结构等因素导致的压电式数控点胶机点胶轨迹难以精确控制以及提高点胶机速度等问题,提出一种基于模糊PID控制的数控点胶机轨迹跟踪方法。通过对点胶系统的分析和建模,并运用模糊PID控制器对其进行补偿控制。结果表明,使用这种控制器对压电式数控点胶机的点胶轨迹具有较好的控制效果,且该方法可用于其他类似数控点胶系统,具备通用性。     

基于模糊PID的多功能卷绕机张力控制仿真

由于用于碳纤维退捻及卷绕的多功能卷绕机工作过程中存在张力波动,对卷装后的碳纤维质量有一定影响。需进行张力控制．运用模糊控制的有关理论,设计了模糊PID控制器,并在Simulink中对工作过程中的张力进行了仿真．仿真结果表明,模糊-PID控制较常规PID控制更有优越性,超调小,响应快,能够满足工艺要求．为后继控制方案的选择提供了理论支持．     

基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真

本文提出了一种基于遗传算法优化的模糊PID控制系统:采用遗传算法优化模糊控制中的隶属函数和控制规则,进一步完善了模糊PID控制器的性能,提高了系统的控制精度。最后对优化后的模糊控制器进行了Matlab仿真研究,仿真结果表明:经过优化后的控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。     

测功机模糊PID控制动态仿真研究

将模糊控制和PID控制结合起来运用于发动机——测功机试验台测控系统中,确定模糊控制规则,并建立发动机——测功机传动系统动力学模型,利用MATLAB／Simulink对发动机的转矩、转速进行了仿真研究,结果表明：模糊PID控制方案有着比常规PID控制方案更好的控制效果．     

基于Simulink的下肢外骨骼机器人模糊PID控制与仿真分析

为研究下肢外骨骼的轨迹跟踪控制,结合人体生物学特点及户外助力要求,设计了一款可穿戴式下肢外骨骼机器人。针对PID控制在轨迹跟踪时无法消除扰动的问题,为实现下肢外骨骼的柔顺控制,设计了一种模糊PID控制算法。首先在Solid Works上进行外骨骼结构设计,然后将外骨骼模型导入Simulink中搭建动力学仿真模型,对髋、膝、踝六关节驱动输入正常人体行走的力矩信息,在仿真模型中分别用普通PID控制器与模糊PID控制器对比控制效果,并对比了步态输入曲线与实际跟踪曲线。通过仿真结果对比可知,模糊PID控制相较于普通PID控制具有响应速度快、抗干扰能力强等优点。     

一种基于非线性PID神经网络算法的PMSM控制

针对常规PID控制器无法很好地应对永磁同步电机参数变化和负载扰动等不确定因素的影响,设计一种以三角函数为神经元激励函数的非线性PID神经网络控制器,并将其与常规PID控制器相结合用于永磁同步电机控制.仿真实验结果表明,该控制系统具有快速的响应能力、更好的动态性能和更加稳定的跟踪性能,适合于永磁同步电机速度控制.     

基于模糊免疫算法的变风量空调系统PID控制

由于变风量空调系统具有惯性大、时间滞后等特点,单独采用常规PID控制往往效果欠佳。本文借鉴生物免疫反馈机理和模糊控制理论,设计了模糊免疫PID控制器,将模糊免疫算法应用于室内温度控制环节,并运用模糊免疫PID控制技术对温室进行仿真试验。试验结果表明,控制环节的精度、鲁棒性、超调量及调整时间都得到较大改善。     

基于神经网络的自适应PID控制

本文提出了一种采用人工神经网络的自适应PID控制结构。在该控制结构中,一个三层反向传播神经网络用于对被控对象进行在线辨识;另一个二层线性神经网络构成具有传统PID控制结构的控制器。对PID控制器网络的在线训练方法,本文进行了较详细的叙述。仿真及实时控制实验研究表明,本文提出的控制方法可取得满意的效果,并易于在线实现。