一种基于BP网络的PID控制器

针对PID控制中三个参数的整定问题,提出了一种基于BP神经网络的PID参数整定方法,并依据此种方法对某模型进行了仿真仿真结果表明此方法能较好的调整比例(P)、积分(I)和微分(D)的关系,使之达到一种比较理想的组合状态。     

基于改进鸡群算法的PID参数整定

PID参数整定一直是控制工程研究的热点,利用传统的方法整定参数得到的系统性能往往较差,为解决PID参数整定问题,提高系统性能,提出一种基于改进鸡群算法(CSO)的PID参数整定方法。改进鸡群算法的目的是提高鸡群算法的收敛速度与精度,增强算法跳出局部最优的能力,4个标准测试函数的测试结果验证了改进的有效性。利用改进鸡群算法对4类典型工业过程的PID参数进行整定,以时间乘绝对误差积分函数(ITAE)为优化目标,Matlab仿真结果表明：通过改进鸡群算法整定PID参数得到的系统性能比传统的Z-N参数整定法以及Matlab遗传算法(GA)工具箱参数整定得到的系统性能有很大的提高。     

基于改进鸡群算法的比例-积分-微分参数整定

比例-积分-微分(PID)参数整定一直是控制工程研究的热点。利用传统的方法整定参数得到的系统性能往往较差,为解决PID参数整定问题,提高系统性能,提出一种基于改进鸡群算法(CSO)的PID参数整定方法。改进鸡群算法的目的是提高鸡群算法的收敛速度与精度,增强算法跳出局部最优的能力,4个标准测试函数的测试结果验证了改进的有效性。利用改进鸡群算法对4类典型工业过程的PID参数进行整定,以时间乘绝对误差积分函数(ITAE)为优化目标。Matlab仿真结果表明:通过改进鸡群算法整定PID参数得到的系统性能比传统的Z-N参数整定法以及Matlab遗传算法(GA)工具箱参数整定得到的系统性能有很大的提高。     

基于MATLAB/Simulink环境下的PID参数整定

针对PID参数复杂烦琐的整定过程这一问题,基于MATLAB/Simulink仿真环境,模拟工程稳定边界法的PID参数整定策略和步骤,提出了一种简单有效的PID参数整定方法.与通常的整定方法比较,其优点是非常直观、完全可视化操作、省去了编程的工作量.仿真结果表明该方法具有良好的收敛性,使得控制系统动态性能得到有效改善,并且很大程度上减少了工作量.     

基于微粒群算法的PID控制器优化研究

微粒群算法是近年来提出的一种新型群体智能优化算法,它具有结构简单,收敛速度快,所需参数少等优点.为改善传统PID参数整定问题,提出了基于微粒群算法整定PID控制器参数的优化设计方法.通过对双容水箱建模并与传统整定方法进行仿真比较.仿真结果表明,采用微粒群算法来优化PID参数,可以获得综合性能良好的PID控制器参数.对控制器的设计具有一定的指导意义.     

稳定边界法PID控制器的设计

根据稳定边界法整定控制器参数原理,将MATLAB仿真技术应用于PID控制器参数整定中,仿真结果表明,该方法响应特性好,是一种有效的参数整定方法.     

基于免疫思维进化算法的过热汽温控制系统参数整定

结合人工免疫系统的克隆选择机制,提出了一种基于免疫思维进化算法的PID参数整定方法,并在LabVIEW环境下实现了基于该方法的火电厂过热汽温串级控制系统的参数整定。仿真结果表明,基于免疫思维进化算法的过热汽温参数整定方法能获得比相同条件下,采用思维进化算法和常规PID整定方法更好的控制品质。     

模糊PID双层参数整定及其在固化炉中的应用

提出了一种模糊PID(proportion integration differentiation)控制器的双层参数整定方法。将模糊PID控制器的参数整定分为比例因子的整定与模糊隶属度函数参数整定2部分。推导出模糊PID控制器的解析模型,该解析模型包括线性部分和非线性补偿2个部分。整定的过程中,把模糊PID控制器解析模型的非线性补偿看作过程扰动,由线性部分和被控对象的二阶纯时滞模型,基于系统的增益裕度关系,导出模糊PID控制器的比例因子。再基于粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)对三角隶属度函数进行优化,使控制器进一步适应被控对象的动态特性。仿真结果表明了研究方法的有效性以及应用在芯片固化炉的温度控制过程中,提升温度控制的效果。     

互联电力系统AGC的模糊和遗传控制算法

针对互联电力系统自动发电控制(AGC)，结合模糊控制和遗传算法提出一种新型的PID智能控制器，这种控制器主要特点是选用遗传算法整定的PID参数值作为模糊自整定PID参数控制器的初值，然后再对模糊控制的相关参数用遗传算法优化，避免了参数选择的盲目性。仿真结果明显优于传统的PID控制器，同样也优于单独模糊PID控制器和由遗传算法寻优而设计的PID控制器。同时，在研究遗传算法寻优的过程中提出一种新的适应度选择方法。     

基于数据驱动的PID自整定方法的研究

传统的PID参数整定依赖于数学模型,通过大量工程实验来确定,这给PID的实际应用带来很大的局限性。文章基于数据驱动理论,提出一种PID参数在线自整定方法,适用于非线性离散系统,该方法无需系统模型的相关信息,且具有PID方法的适应性、抗干扰性、可靠性。通过仿真比较试验结果,验证了这种自适应数据驱动PID参数整定算法的可行性和有效性。