模糊PID技术在高速液压伺服控制器中的应用研究

针对电液伺服阀的非线性特点,介绍了一种采用模糊PID技术的高性能液压控制器的设计方法。采用高性能的TMS320LF2407DSP芯片作为主处理单元,软件采用了自适应模糊PID控制。通过建立的液压系统数学模型,利用Matalb仿真工具对模糊PID和数字增量式PID在高速液压系统中进行了仿真,结果说明:模糊PID控制器能够满足系统高速度和高精度的要求。     

基于模糊PID控制的人工腿位置伺服系统设计与仿真

智能人工腿是机器人学和生物医学领域一个备受关注的研究课题,以前研制的智能人工腿,其汽缸内针阀开度的控制都是采用步进电机所构成的开环系统,位置精度不高,在本文中,我们将设计一个具有位置的速度反馈的闭环控制系统并引入基于Fuzzy推理的整顿PID控制策略,以提高控制系统的智能性,鲁棒性,快速性和准确性。本文首先概述了智能人工腿的控制原理和TMS320F240数字信号处理器（DSP）的主要特点,其次设计了一种基于Fuzzy-PID的直流电机位置伺服控制系统的结构,最后对该位置伺服系统进行了计算机仿真,结果表明,本文所提出的设计方法是正确的,可行的,可以有效地用于智能人工腿的行走控制。     

模糊PID控制在温度控制系统的应用

对工业上一些温度控制系统不能采用传统的PID控制器的原因进行了分析,并通过MATLAB仿真进行说明。然后重点论述了模糊PID控制在温度控制系统中应用,并设计了模糊PID控制器。最后针对同一对象采用模糊PID控制进行了仿真,并和前面的PID仿真相比较,分析控制性能。     

模糊PID控制器在自适应巡航控制系统中的应用

车辆的油门控制算法是自适应巡航控制系统(ACC：Adaptive Cruise Control)中的核心算法之一。这里采用的模糊PID算法(Fuzzy PID)是对常用的两输入单输出模糊控制算法的改进。通过使用Matlab／Simulink建立车辆动力学模型和控制器模型,对控制器的性能进行了仿真分析,验证了算法的合理性。     

模糊免疫PID在温度控制系统中的应用

针对实际工业过程中温度控制的特点，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，提出了将模糊免疫PID控制算法应用到温度控制系统中。仿真结果表明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，控制效果优于常规的PID控制方法。     

带钢跑偏电液伺服控制系统的PID控制器设计

为了对带钢卷取机的跑偏进行控制,建立带钢卷取机电液伺服跑偏控制系统的数学模型,并用MATLAB软件对此系统的时域性能指标进行分析。对系统采用常规PID控制器和模糊自适应PID控制器设计,使系统性能达到设计要求。对两种方法进行仿真,表明模糊自适应PID比常规PID控制系统有更好的动态性能和稳态特性。     

模糊PID控制在过程控制装置上的应用

简单介绍了常规PID控制的优缺点和模糊控制的基本原理，介绍了模糊PID控制的系统结构，针对过程控制装置中的单容液位被控对象，基于Matlab仿真和组态王控制软件进行应用实现，仿真和应用实现效果均表明，模糊PID具有比常规PID更好的控制效果。仿真和应用结果对于过程控制的理论研究和工程应用，具有较好的参考价值。     

基于模糊PID控制的太阳能电池板跟踪系统

由于太阳能电池板跟踪系统具有非线性的特点,使得利用简单模糊控制和传统PID控制精度不高,因此,文中提出利用模糊PID控制器实现对跟踪系统的控制,并设计了模糊PID控制器。通过SIMULINK对系统进行仿真,其结果表明：该控制方法调节精度较高、动态响应快、超调较小。     

参数自适应模糊PID控制器在温度控制系统中的应用

电阻炉模型参数具有随温度而变化的时变特性．当温度大范围变化时．采用常规PID控制方法不能满足较高工艺要求．为此，本文应用一种参数自适应模糊PID控制方法，并设计了基于单片机的温度控制硬件装置。实践证明该控制方法有较高的稳态精度和跟踪性。装置简单，运行效果较好。     

基于PLC的模糊PID控制器在发动机试验台测控系统中的应用

将模糊控制和PID控制结合起来运用于发动机试验台测控系统中,构造了一个参数自整定模糊PID控制器,通过模糊控制规则在线调整PID控制器的参数,用MATLAB实现该控制器的仿真。仿真结果表明该控制器的动态响应曲线好、超调量小、稳态精度高。并给出基于PLC直接查表方式实现该模糊PID控制器,为模糊控制技术在工业控制中应用提供了更加广阔的空间。     

模糊PID控制器在伺服系统中的应用

在借鉴传统PID控制应用于单片机的方法的基础上,引进模糊规则的调用方式.使用TI公司的DSP专用电机控制芯片TMS20LF2407A上构建伺服系统,系统硬件得到了极大的简化,提高了系统的可靠性.根据偏差绝对值和偏差变化绝对值的改变,在线调节PID参数,最后进行MATLAB仿真,经过比较传统PID控制与模糊PID动态性能的差异,验证车栽天线伺服系统的动态性能得到明显的改善.     

模糊PID控制在基于DSP的伺服控制系统中的应用

针对伺服系统的非线性因素及时变性的影响,模糊控制和PID控制的各自特点,提出了在基于DSP的运动控制器构建的伺服系统中采用模糊PID控制算法,来实现对伺服系统的位置进行实时控制,改善系统控制过程的静态、动态性能,最后通过MATLAB仿真,结果证明采用该方法使系统达到了较为满意的效果。     

雷达天线模糊自适应控制器的设计及分析

针对雷达天线控制系统对稳定性、精确性、鲁棒性以及随动性的高要求,结合控制系统PID参数调整经验,以积分时间和微分时间的关系为基础,设计一种新的模糊自适应PID控制器,并提出基于常规PID控制器参数的简易参数调整方法。通过Matlab/Simu-link进行仿真分析,结果表明,所设计的控制器在简单易用的基础上,弥补了常规PID控制器的不足,在超调量、响应时间和稳态静差都有比较好的效果;对随动信号也有较好的跟踪能力;尤其在系统辨识存在误差的情况下仍有较好的控制效果,具有广泛的实用价值。     

车用PEMFC空气供给系统建模与模糊PID控制研究

给出了PEMFC(Proton Exchange Membrane Fuel Cell)空气供给系统的数学模型,基于simulink进行了模型的仿真,仿真结果和实验证明了PEMFC空气供给系统模型是正确有效的,能够准确地反映PEMFC空气供给系统的动态变化趋势。设计了PEMFC空气供给自适应模糊PID控制算法,根据建立的控制对象模型,进行控制系统的仿真,仿真结果与实验结果证明设计的自适应模糊PID控制方法使系统响应时间短,稳态误差小,达到较理想的控制性能目标。     

脱硫喷淋系统的模糊PID控制

尾气脱硫喷淋系统的作用是在反应釜内喷淋中和溶液,去除柴油机尾气中所含的SO2,以达到排放标准.该工作过程具有变化参数多、实时性强和纯滞后的特点,工艺过程复杂,常规PID控制算法难以满足实际控制需求.本文提出了一种将模糊控制与传统PID控制策略相结合的模糊PID控制器,用模糊控制理论在线整定PID控制器的比例、积分、微分系数.进一步完善PID控制器的性能,提高系统精确度.给出了在西门子S7-300上实现模糊PID控制器的设计方法.Matlab仿真结果表明,该控制器能提高系统响应速度,减小超调量,具有较强的鲁棒性和稳定性.     

基于模糊PID控制的交流伺服系统

将模糊控制和PID控制相结合,提出了一种智能复合控制策略,并将其应用于交流伺服系统的控制。利用模糊控制在线自适应调整PID控制器的参数,从而使系统的静态和动态性能指标较为理想。实验结果表明,基于模糊PID控制的交流伺服系统具有响应速度快、稳态精度高和鲁棒性强等特点。     

模糊PID控制器在微重力系统中的应用

为迭到吊丝随动系统的性能要求，根据拉格朗日方程建立系统四自由度动力学模型，提出实时改变量化因子以改善模糊PID控制算法，在此基础上加以仿真。通过实时对PID控制器的比例参数、积分参数、微分参数以及模糊控制器参数的在线调节，实现对系统响应曲线的优化。结果表明，该算法可以有效提高系统的反应速度，抑制超调，效果显著。     

模糊神经网络PID在数字舵机控制中的应用

针对某型号数字舵机系统在非线性时变的复杂条件下,传统的PID控制器响应速度慢,精度低,抗过载能力差的缺点,通过对模糊神经网络算法的研究,结合传统的PID控制器,设计了模糊神经网络PID控制器。分别将两种控制算法应用到舵机系统进行实验可以得出,模糊神经网络PID控制器使得舵机位置环阶跃响应上升时间从80ms减小到35ms,超调量从10％减小到小于5％,在频率特性测试中反馈曲线衰减从-2.79dB减小到-0.77dB,相移从65°减小到35°,同时系统非线性引起的畸变明显改善。     

智能PID参数自整定技术在伺服系统中的应用

针对常规PID控制参数整定困难,且受时变、非线性等因素影响而不能达到预期控制效果的实际情况,提出了RBF网络动态辨识的BP神经网络PID参数自整定算法.此算法可实现PID控制参数的在线自整定和优化;同时,将算法应用于伺服控制系统中,以VC++6.0和Matlab为开发和仿真工具,对动态辨识神经网络智能PID参数自整定方法进行仿真研究.仿真结果表明,控制算法鲁棒性强、响应速度快,可用于控制参数时变的非线性系统.     

模糊PID控制器在火电厂温度控制系统中的应用

根据火电厂温度控制系统的特点,文章设计了一种基于模糊PID控制器的温度控制系统,介绍了该系统的结构、工作原理,详细分析了PID控制器的设计过程及其在火电厂温度控制系统中的应用。