PID调节器参数优化设计的一种改进方法

本文较详细地介绍了ＰＩＤ调节器优化参数设计原理。提出了一种既简便实用又具有一定准确法的ＰＩＤ调节器优化参数初始值选择方法。此方法以典型二阶最佳系统作为模型匹配调节器参数，使得整个设计过程避免了不收敛的可能性。最后，通过实例证实了方法的准确性。     

一种改进的PID参数整定方法

当使用先进策略整定PID控制器参数时,往往要依赖于系统所辨识的对象模型。为了降低对系统模型的依赖性,提出了一种基于同时扰动随机逼近的在线、无模型的参数整定方法。算法的核心思想是利用高效的同时扰动技术对PID控制器性能指标函数的梯度进行估计,并利用随机逼近技术对PID的三个参数进行在线调整。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于模糊PID的移动电站励磁调节器

针对现在移动电站励磁调节器数据数据处理慢的问题,介绍了基于TMS320LF2407A的同步发电机励磁调节器。充分利用DSP数据处理能力强、片内外设丰富的特点。控制器采用参数自整定模糊PID的控制策略,通过MOSFET功率器件进行励磁电流的PWM调节。经过实践验证,这种基于模糊PID的微机励磁控制器具有硬件简单,软件灵活,抗干扰能力强,控制精度高等优点。     

一种基于遗传算法的PID参数的优化控制策略

针对某一控制对象，通过数学推导，得出一组值Kp，K1，KD将其作为遗传算法的参考值。虽是随机产生初始群体，但可以预置大致范围，并在此基础上进行优化，可提高遗传算法的收敛速度。     

PID调节器对制备纳米钛薄膜的重要作用

简述了IBAD(离子束辅助沉积)法制备纳米钛膜的过程中,关键工艺因素是如何将衬底温度维持在一个适当的范围,并运用PID(比例积分微分)调节器较好地实现这一要求的。     

一种改进PID控制算法的Boost变换器

为了克服采用SVPWM控制的三相Boost变换器中传统PID控制参数选取困难和控制过程中不能更改的问题,采用神经网络对PID控制算法进行了改进,设计了一种基于改进PID控制算法的三相Boost变换器,实现了PID控制参数的在线整定,提高了设计效率。仿真结果表明,与传统的PID控制相比,利用改进PID控制算法的三相Boost变换器能够有效地降低谐波,达到了设计要求。     

一种改进的最优PID参数自整定控制方法

为了解决大滞后系统控制难度大的问题,针对非线性、大时变、大延迟的控制对象,设计一种带嵌入式函数的最优PID参数自整定控制方法,通过仿真实验与ISTTE最优准则下最优PID参数自整定控制方法进行了比较,给出仿真波形及其分析,通过仿真实验结果表明该控制方法不仅具有PID控制器高精度、稳定性、鲁棒性高的优点,另外可以缩短系统的调节时间,有效地抑制系统的超调,从而可以有效改善大滞后系统的控制效果。     

基于AVR单片机的数字PID调节器设计

数字PID调节器具有操作简单,控制精度准确,安全可靠性高等优点,广泛应用于工业生产过程中。提出一种以AVR单片机ATmega16为核心的数字PID调节器,该调节器充分利用了高性能AVR单片机的片内资源及外围扩展电路,能够接收多种类型的测量信号,具有较强的在线修改和丰富的控制功能,并且采取硬件和软件双重抗干扰措施提高了调节器的可靠性。     

一种改进的PID控制算法的实现

本文给出了一种改进了的PID控制算法,该算法通过在线修正积分项权值和积分项,实现了PID控制的在线优化。基于上述方法,在Matlab中对一三阶系统进行仿真控制,仿真研究结果表明,本文所提出的控制算法抗干扰能力强,鲁棒性好。     

PID参数自整定在恒压供水控制器中的应用

传统的恒压供水控制器通常采用PID调节器,其算法难以编程实现,并且调试困难.将自整定PID调节器应用到恒压供水控制器中,这样,用户就不必调整PID参数,从而大大方便了现场调试,并保证了系统的长期稳定性.     

适用于一类工业炉窑对象的自适应PID控制方法

提出一种能在线辨识未知或时变对象参数包括未知或时变纯滞后的参数辨识方法，并结合鲁棒性ＰＩＤ调节器设计，形成了一种自适应ＰＩＤ控制方法。仿真表明：该方法对于具有时变或未知纯滞后的一类炉窑对象具有良好珠控制品质。     

一种智能PID参数整定控制系统设计与实现

在对多参量输入的嵌入式多模控制系统设计中,受到的参量扰动较大,控制精度不好,传统控制算法采用模糊PID控制算法,随着神经元输入的扰动向量不确定因素的增多,控制的收敛性受到限制。提出一种基于智能变结构模糊PID控制的多参量输入参数整定控制算法,并进行控制系统优化设计。结合滑膜积分控制和PID控制思想,首先进行多参量输入控制系统的被控对象描述,构建多模控制约束参量模型,采用变结构模糊PID神经网络进行控制约束参量的自适应训练,实现自适应控制加权,提高参数的自整定性,实现控制系统优化。仿真实验结果表明,该智能PID参数整定控制系统的控制精度较高,控制稳定性较好,参数自整定性的品质优于传统方法。     

一种改进的PSO算法在PID参数优化中的应用

PID控制器具有结构简单、容易实现、控制效果好、鲁棒性强等特点,其关键在于PID参数的优化。微粒群优化算法是一种进化计算技术,其优点是速度快且简单易实现。改进的PSO算法,是在基本PSO算法的基础上引入了遗传算法的思想。仿真实验表明,改进的粒子群算法显著提高了PSO算法的全局搜索能力。     

基于改进量子进化算法的PID参数优化

PID控制器是一类广泛使用的控制器,其参数优化决定了控制器的性能。提出了一种基于改进量子进化算法的PID控制参数优化方法。在该算法中量子个体的每位量子比特都可以向不同的目标学习,实现了量子个体之间信息的充分交换,一方面保证了算法的收敛性,另一方面保证了算法的探索能力,有效提高了算法的优化性能。将该方法用于PID控制器参数优化,与其他优化算法的仿真结果比较表明,该方法能获取更好的控制效果,验证了该方法的有效性。     

参数自寻优Fuzzy—PID控制器

在分析了ＰＩＤ控制和Ｆｕｚｚｙ控制的优缺点之后，作者提出了一种新的控制方法即参数自寻优Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ复合控制。基于这种方法，使用一台单片机对铜材退火炉进行温度控制实验，结果表明这种控制器的性能是优越的。     

一种实现系统PID参数实时整定与仿真的方法

工业现场PID控制器应用广泛,PID参数的整定直接影响控制器效果,如何整定PID参数变得尤为重要,应用OPC技术、利用Matlab进行实时仿真,使系统PID参数更能适应系统的生产过程。OPC技术作为一种开放式接口标准,其支持ActiveX技术,通过Matlab调用ActiveX控件,可以实现Matlab与OPC服务器进行动态数据交换,通过这种方法可以实现Matlab对工业现场生产实时数据获取。构造半实物仿真的系统。进行PID参数的实时整定,实现分段自适应,获得较好的鲁棒性。