基于数据驱动的模糊切换型PID控制及其在船舶中的应用

应用模糊切换型PID控制方法处理船舶运动线性模型.根据控制目标把船舶转向过程分化为两个模糊工作域,当偏差较大时,采用TS-PID模糊控制器提高船舶响应速度;偏差接近设定切换点时,由TS-PID与传统PI控制器组成的混合控制器进行控制;偏差足够小时,传统PI控制方式可使船舶尽快稳定在设定航向上.对某商船的仿真对比实验证明所设计的控制方式优于单一PID控制方式.     

基于小生境免疫算法的船舶FNN自动舵设计

结合隔离小生境技术的特点和免疫遗传算法的全局收敛特性,提出一种基于小生境免疫遗传算法的模糊神经网络控制器优化设计方法,并将其用于船舶自动舵的设计.隔离小生境能有效解决局部和全局收敛的矛盾,可以解决船舶运动控制的FNN控制器难于设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足.将神经网络结构辨识器作为船舶的辨识模型,船舶运动模型采用二阶非线性方程,模糊神经网络控制器为主控制器,对船舶航向运动控制系统进行仿真研究.结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,由此设计的船舶自动舵控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,与BP学习算法相比控制效果更趋于为理想,可以进一步提高航行的性能.     

模糊自整定PID航向控制算法优化及其性能评判

针对PID航向控制算法初始值选择的合理性对控制器性能所起的重要作用,文章通过建立PID航向控制算法的Kp、Ki和Kd初始值计算模型,实现对模糊自整定PID航向控制算法的优化;基于智能化SIHC仿真研究平台,全面测试了优化的航向控制算法性能,并利用改进的航向跟踪及保持性能评判算法定量评判了航向控制算法的性能。测试结果表明,优化后的模糊自整定PID航向控制算法具备自动根据环境条件和船舶操纵特性确定PID初始值的能力,算法的实用性及适应性得到提升。     

基于免疫算法和参考模型的船舶航向自动舵设计

为解决常规比例-积分-微分(PID)控制超调问题,将参考模型应用于船舶航向自动舵,提出一种模型参考跟踪的船舶航向PID控制算法,使船舶航向跟踪参考模型输出.针对自动舵参数整定问题,提出一种动态免疫克隆选择优化算法,在进化过程中动态改变种群规模、克隆规模和变异参数,从而加快全局搜索速度和提高局部搜索精度,保证控制器性能可靠;也可根据不同的性能指标要求,整定相应的控制参数.实船仿真试验表明,系统超调得到有效抑制,控制参数能根据需要自动调节,控制效果令人满意.     

基于模糊神经网络PID的无人艇航向控制器研究

针对常规比例、积分和微分(proportional integral derivative, PID)控制器在无人艇航向控制系统中表现出的稳定性差、控制精度低等问题,文章提出一种将模糊控制与反向传播(back propagation, BP)神经网络相结合的控制算法;在MATLAB中对比常规PID控制器、模糊PID控制器与模糊神经网络PID控制器在给定期望航向角下的航向控制性能,仿真结果表明模糊神经网络PID控制器对无人艇的航向控制性能最佳;在搭建的实验平台上对不同航向控制器下无人艇的航行轨迹和航向角进行比较,实验结果进一步验证了模糊神经网络PID航向控制算法的优越性。     

船用锅炉水位模糊免疫自适应PID控制器及仿真

在常规PID控制器的基础上,结合生物免疫反馈机理,引入免疫PID控制算法,进而基于模糊控制理论,设计出一种模糊免疫自适应PID控制器.其中,用模糊免疫反馈P控制器在线整定PID控制器的比例增益,用模糊控制器调整PID控制器的积分时间常数和微分时间常数.并将此控制器应用到船用锅炉水位控制系统中.仿真结果表明,控制器具有很好的快速响应特性和较高的鲁棒性.     

无人水面艇航向跟踪控制器的设计与验证

为解决"蓝信"号无人水面艇的航向跟踪控制问题,设计并实现了一种基于模糊自适应PID的无人水面艇航向跟踪控制器.首先,建立"蓝信"号无人水面艇的数学模型,利用实船操纵数据对其参数进行辨识;其次,在辨识的USV模型基础上,设计一种模糊自适应PID航向跟踪控制器并在干扰环境下进行仿真;最后,采用卡尔曼滤波算法对USV的姿态数据进行融合,设计并实现了"蓝信"号无人水面艇嵌入式航向跟踪控制系统的软硬件.实船验证结果表明,在实际的海洋环境干扰条件下,该航向跟踪控制器具有良好的动静态控制性能和抗干扰能力,可用于"蓝信"号无人水面艇精确和快速的航向跟踪控制.     

基于自组织广义椭球基函数模糊系统的船舶航向保持控制

为能够以较小计算量实现船舶航向的精确控制,针对船舶航向保持控制设计一种基于自组织广义椭球基函数模糊系统(SO-GEBF-FS)的航向保持控制器.分析非线性船舶航向运动模型,介绍SO-GEBF-FS的结构及组成,并设计一种有效的规则生长修剪算法.采用DSC设计方法设计控制器,利用SO-GEBF-FS逼近其中不确定性,通过Lyapunov稳定性理论证明闭环系统稳定性.将所设计控制器应用于船舶航向运动数学模型,结果验证了该控制器的有效性和优越性.     

智能积分型的船舶航向自动舵

针对常规PID自动舵中积分盲目、记忆了对航向控制不利的信息，导致超调增大、稳定时间延长的问题，提出了一种智能积分型PID自动舵；针对PID自动舵鲁棒性差的问题，采用了模糊控制，提出一种智能积分型模糊PID自动舵．这两种自动舵均应用智能积分控制，在船舶航向控制中的不同阶段采用不同的积分控制策略，通过特征辨识，仅保留有用信息，从而快速地消除了稳态误差．仿真试验证明这两种自动舵性能与原算法相比，性能改善，超调明显减小，稳定时间明显缩短．     

基于模糊逻辑的船舶航向变结构控制研究

运用变结构控制理论设计了船舶航向控制器．为了削弱控制器所带来的抖振,运用模糊逻辑理论对控制器的不连续项进行了修正,从而得到了一种新的基于模糊逻辑的变结构控制器．仿真结果表明：该控制器能对船舶航向进行很好的控制,并具有较强的鲁棒性．     

Fuzzy-immune PID Control for AMB Systems

In order to improve the dynamic performance of active magnetic hearing systems with highly nonlinear and naturally unstable dynamics, a new nonlinear fuzzy-immune proportional integral-derivative （PID） controller is proposed by combining the immune feedback law with linear PID con trol. This controller consists of a PID controller and a basic immune proportional controller in cascaded connection, the nonlinear function of the immune proportional controller is realized by using fuzzy reasoning. Simulation results demon strate that the active magnetic bearing system with the proposed controller has better dynamic performance and disturbance rejection ability than using the linear PID controller.     

基于遗传模糊免疫算法的PID参数整定优化研究

针对工业过程中的PID参数整定较难的问题,在分析模糊免疫算法的基础上,提出了一种遗传模糊免疫算法,用于在线整定PID参数。该算法用免疫反馈机理在线调整比例系数,模糊算法在线整定积分系数和微分系数。同时,该算法引用具有全局寻优特性的遗传算法优化免疫参数,克服了免疫参数选取不当而导致系统超调量较大、响应速度过慢的问题。针对工业过程中的无时滞过程、一阶惯性加时滞过程、二阶惯性加时滞过程、高阶系统过程,将该算法用于PID参数整定优化,并与模糊免疫算法、免疫PID算法、常规PID算法整定结果进行对比分析。仿真实验结果表明,遗传模糊免疫算法整定出的PID参数具有超调量小、调节时间短、抗干扰性强、鲁棒性强等优点,取得了较好的控制效果。     

直流调速系统的模糊免疫PID控制器研究

为了增强直流调速系统的抗扰动能力和鲁棒性能,提出了一种基于生物体免疫反馈机理的模糊免疫PID控制器.该控制器由一个PID控制器和一个基本的免疫型比例控制器顺序串联而成,免疫型比例控制器中的非线性函数由模糊推理来实现.利用Matlab/Simulink对闭环调速系统进行仿真,结果表明,与常规的PID控制器相比,该系统具有调整时间短、抗扰动能力强、鲁棒性好等优点.     

模糊免疫PID在污水处理系统中的应用

针对污水处理系统的复杂性、不确定性和难以建立准确的数学模型的特点,借鉴生物免疫系统中的免疫反馈原理,结合模糊控制器可以逼近非线性函数的特点,采用一种模糊免疫PID控制策略,理论分析和仿真研究证明了该方法的可行性和有效性。     

模糊反馈增量式比例积分微分油气悬架控制

为了提升工程车辆的行驶平稳性,以工程车辆油气悬架为研究对象,以车身加速度为主要优化目标,设计了基于模糊反馈的增量式PID油气悬架控制系统。对被动悬架,增量式PID和模糊反馈增量式PID控制器进行仿真,对车身垂向加速度,车轮动载荷,悬架动挠度和控制力四个指标进行分析。选取C级路面和车辆行驶速度作为油气悬架系统输入激励,在降低车身垂直加速度的前提下,着重解决增量式PID控制器存在的问题。仿真结果表明,与传统被动悬架系统相比,基于模糊反馈的增量式PID控制油气悬架系统的车身垂向加速度的均方根值降低52%、悬架动挠度降低24%、车轮动载荷降低了44%。与增量式PID相比,悬架动挠度降低了69%,且基于模糊反馈的增量式PID控制器相比较于传统增量式PID控制器其输出控制力降低了86%。因此可以证明,基于模糊反馈的增量式PID控制器,不仅可以提升油气悬架系统综合动态性能,对改善车辆行驶的平顺性和操作稳定性,具有较好的应用前景,且其在经济性和环保性方面同样更具优势。     

三相PWM整流器的模糊免疫PID控制

根据模糊参数自整定PID控制和免疫调节机理,设计了一种模糊免疫PID控制器,该控制器综合了模糊控制,免疫调节规律与PID控制技术.将其应用于基于电压定向的直接功率控制中,改善传统PID控制器时整流器的工作性能.仿真结果表明,该方法具有高功率因数、低谐波、动态性能好等优点,并对负载扰动具有良好的抑制效果.     

模糊免疫非线性PID控制的仿真研究

针对实际工业过程控制的难点,借鉴生物免疫系统中的免疫反馈原理,结合模糊控制器可以逼近非线性函数的特点,分析了积分系数在系统响应过程中的非线性变化规律,提出了一种模糊免疫非线性PID控制方法.该方法具有超调量小,调整时间短,抗干扰能力和鲁棒性强等优点.理论分析和仿真研究证明了该方法的可行性和有效性.     

基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究

针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络（FNN, Fuzzy Neural Network）的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力,利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数KP, KI和KD,从而达到理想的控制性能。将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明：基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器。