模糊自适应PID控制器参数整定的研究

主要研究了模糊自适应PID控制器参数整定方法,给出了预估计PID参数值的经验公式和方法。用MATLAB软件对PID控制、模糊自适应PID控制的控制性能分别进行了仿真研究,结果表明参数模糊自整定PID控制具有良好的稳态精度和自适应能力。     

模糊自适应PID参数自整定控制器的研究

当控制系统中的被控对象存在纯滞后、时变或非线性等复杂因素时,普通的PID控制器的控制效果很难达到较好的控制效果,针对这一问题,应用模糊控制和自适应控制的知识,设计了模糊自适应PID参数自整定控制器,此控制器的比例系数、积分系数和微分系数可根据模糊推理规则进行在线调整。仿真结果表明,该控制方法提高了系统的动、静态特性,使该系统具有较好的鲁棒性。     

模糊自适应PID控制器

提出了一种模糊自适应ＰＩＤ（ＦＡＰＩＤ）控制器及其设计方法，并导出了ＦＡＰＩＤ闭环控制系统稳定的充要条件。ＦＡＰＩＤ控制器的设计分为相对独立的两步进行，设计方法简单，便于工程应用。仿真结果表明，与ＰＩＤ控制系统比较，ＦＡＰＩＤ控制系统鲁棒性大为提高，超调量大大减小，动态抗扰能力增强，较好地解决了快速性与小超调之间的矛盾。     

参数自调整模糊PID调节器的仿真研究

主要针对实际复杂工业对象中存在的非线性、不确定性、时变性等特点,在常规模糊控制器的基础上,提出了一种参数自调整模糊控制器的设计方法.采用该方法事先不需要获知对象的精确数学模型,而是基于人类的思维以及生产经验,用语言规则描述控制过程,并根据规则去调整控制算法或控制参数.实验表明,参数自调整模糊控制算法具有一定的自适应性,能实现对复杂工业过程的控制.     

基于参数实时最优整定的智能PID控制器研究

在参数时变系统中,为了解决PID参数不易实时调整问题,提出了基于PID控制律的智能控制方法;其主要思想是以PID的控制律作为神经网络输入输出模型,以PID的3个参数作为神经网络权值,通过对PID的控制模型进行实时在线训练,获得PID的最佳参数,从而实现对参数时变系统的最优控制;研究结果表明,基于PID控制模型的神经网络优化方法在处理非线性和时变系统时具有很强的鲁棒性,因而是一种有效的智能控制方法。     

基于RBF网络自整定PID控制的应用研究

经典PID的控制参数难以精确整定，且依赖于对象的数学模型，故自适应性较差，很难适应具有非线性、时变不确定性的被控对象，控制精度难以保证。该文对纯滞后工业对象提出了一种基于RBF神经网络PID参数自整定的控制方法，采用将RLS算法和梯度法相融合的新型学习算法，并将这种控制方法与PID控制器相结合应用于纯滞后工业对象中，克服了不确定性对控制对象性能的不利影响，解决了传统PID控制鲁棒性差，及需要预先知道受控对象精确数学模型的问题。仿真结果表明了该方法的鲁棒性和跟踪性能均优于传统PID控制方法。     

基于RBF网络自整定PID控制的改进算法

针对工业过程控制中存在的非线性,时变性以及各种不确定性,在已有的RBF网络整定PID控制的基础上,提出了一种改进的整定控制算法。先用RBF神经网络在线辨识被控对象离散模型,得到对象关于控制器输出的Jacobian信息,然后用Levenberg-Marquardt算法代替传统的梯度法对PID参数进行整定,得到改进的整定控制算法。通过对锅炉汽包水位控制系统的仿真研究,验证了算法的有效性和优越性。该控制算法提高了控制系统的快速性、鲁棒性,有一定的实用推广价值。     

一种基于离线优化参数的自校正PID控制器

本文针对典型工业过程，通过在线辨识对象脉冲响应间接获取对象等效参数，利用按偏差积分准则离线优化整出的ＰＩＤ参数与对象参数的关系，实现ＰＩＤ控制器的自校正，为抑制输出超调，提出了一种超前控制方法。仿真表明，该控制器对于变参数对象可获得满意的控制效果。     

PID控制器参数的优化整定方法

针对存在临界点的A类被控对象及不存在临界点的B类被控对象, 分别采用其$-180^\circ$和$-120^\circ$相位点的频率和增益提出了PID (Proportional-integral-derivative) 控制器参数的优化整定方法. 基于Tchebyshev多项式和分数阶积分器求取被控对象$-180^\circ$或$-120^\circ$相位点的频率和增益, 建立其积分滞后模型. 采用负载扰动下跟踪误差平方和(Sum of squares of tracking errors, SSE)最小作为优化指标, 使闭环系统具有强的鲁棒性的最大灵敏度和最大补灵敏度为约束方程, 针对两类被控对象, 分别建立了基于$-180^\circ$和$-120^\circ$相位点频率和增益的PID控制器比例、积分与微分三个参数的优化整定规则. 通过与其他常用PID控制方法的仿真与物理对比实验, 表明所提方法的优越性.     

增益自调整单神经元自适应PID算法的研究

针对单神经元自适应PID算法对增益K的敏感性,提出了增益K自调整的单神经元自适应PID控制算法。仿真结果表明,这种控制算法具有良好的自适应性和鲁棒性。     

热工系统PID参数整定公式的仿真研究

针对目前工业过程控制系统普遍使用PID控制律的特点,通过大量的仿真及数据分析,提出了有自平衡和无自平衡控制系统PID控制器参数的经验整定公式.仿真结果表明,在上述经验公式下得到的控制器参数,可以满足电力行业标准提出的模拟量控制系统的品质指标要求,而且,控制器参数既可以直接应用于实际火电机组的闭环控制系统,也可以作为各种PID控制器参数优化算法的寻优初值及优化区间的中心值.     

BP神经网络在PID控制器参数整定中的应用

研究工业控制过程,针对控制器优化问题,PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法.但在实际应用中,对有非线性、时变性系统,无法建立精确模型.为了解决控制参数整定,达到精确控制,改善系统性能,提出一种基于BP神经网络的PID控制器参数整定方法.通过建立三层神经网络模型,在控制过程中将神经网络的隐含层单元分别作为PID的比例(P)、积分(I)、微分(D)单元,从而构造参数自学习的PID控制器,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定.仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时,提高了实时性能,增强系统稳定性,并获得更好的控制效果.     

基于S函数的模糊整定PID控制器的设计及仿真

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.     

一种PID参数模糊自整定控制器的设计与仿真

本文提出了一种参数自整定模糊PID控制器,利用模糊推理的方法实现对PID参数的在线自动整定,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。     

基于神经网络的模糊自适应PID控制方法

提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器。该控制器综合模糊控制、神经网络与PID调节各自的优点，既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制作用，又具有神经网络的学习和适应能力，同时具备PID控制的广泛适应性，仿真实验表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。     

基于改进微粒群优化的PID控制器参数整定

针对微粒群优化用于PID参数整定时易陷入局部收敛、效率不高的缺点,提出一种基于动态邻域和自适应惯性权重的微粒群优化算法。首先,通过定义动态邻域及其最优维值,提出种群个体的动态邻域最优维值学习策略,使微粒跟踪个体极值和邻域的最优维值进行搜索,避免局部收敛;其次,提出一种基于个体适应度的惯性权重动态调整方法,提高算法的寻优效率。优化典型测试函数验证了本文所提方法的有效性。最后,将该方法应用于典型工业过程控制的PID参数整定,获得了满意的控制效果。     

基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定

粒子群算法是一种新的基于群体智能的全局优化算法,算法简单并且容易实现,已经被广泛应用在各个领域.本文为改善传统PID控制器的参数整定问题,提出了一种改进的粒子群算法.并用它来优化PID控制器的三个参数,得到的控制器结构简单,易于实现,仿真结果证明这种控制器具有良好的性能.     

小型无人直升机悬停状态自适应模糊PID控制器设计

小型遥控直升机在实际应用中主要是完成航拍,为了实现小型直升机水平姿态的自动平衡,将其升级为无人直升机.针对小型直升机的降阶模型,提出了一种便于单片机实现的、针对悬停作业时小型无人直升机自适应模糊PID控制器的设计方法,能对PID参数进行动态整定,实现无人直升机悬停状态时水平姿态的平衡,仿真实验表明,自适应模糊PID控制器的动态性能好、稳态精度高、鲁棒性较强,宜适用于小型无人直升机的增稳控制.     

DC／DC 变换器的模糊自整定PID 控制器设计

本设计以模糊集合理论为基础设计了一种自适应PID控制器。该控制器通过对误差及误差变化的识别,进行模糊推理,实现对控制参数（Kp,Ki,Kd）的在线整定,以达到优化控制的目的。并利用MATLAB进行仿真研究,结果表明：模糊PID控制系统比常规的PID控制能更有效地改善系统的动态和稳态性能,增强了系统的鲁棒性。     

模糊自适应PID控制器的设计及应用

针对用普通PID对高阶大惯性环节对象的控制参数难以整定的问题,设计了一种基于模糊控制原理的PID参数自适应控制器,根据偏差和偏差变化率来实时调整Kp,Ti,Td参数。试验结果表明,这种模糊自适应PID控制器比常规PID控制器有更好的控制效果,大大改善了系统的动态和稳态性能。