基于模糊自适应PID控制的平板硫化机温度控制系统

平板硫化机系统温度控制系统存在控制精度低,难以达到国家硫化标准等问题,提出了一种基于模糊自适应PID控制的平板硫化机温度控制系统,该系统以模糊自适应PID控制为理论基础,以PLC为控制平台,配以高性能的模块化外设,详细介绍了平板硫化机温度控制系统的硬件选型及软件设计。     

基于神经模糊PID控制的四旋翼飞行器算法

四旋翼飞行器在执行任务时经常会出现稳定姿态精度低,抵抗干扰能力差等问题,提出一种神经模糊PID控制算法来调整原有模糊PID控制的模糊规则和隶属度函数,将设计的神经模糊PID控制算法与建立的四旋翼飞行器动力学模型相结合.为了验证神经模糊PID控制器的有效性,将传统PID、模糊PID控制算法作为对比算法,同时给定人为干扰因...     

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。     

无刷直流电机模糊自适应PID控制研究与仿真

针对传统的PID控制方式在对无刷直流电机系统控制时,存在精度低、抗干扰能力弱等不足,提出一种基于参数自适应模糊PID集成控制策略。首先,分析了无刷直流电机的数学模型,建立了基于双闭环调速系统的无刷直流电机控制系统模型,并对无刷直流电机双闭环系统转速进行模糊PID控制;然后,详细分析了建立该模糊自适应PID控制器的设计方法,提出一种优化模糊算子的优化方法,并运用仿真软件Matlab/Simulink实现了系统的设计和仿真;最后,在相同环境下,对比传统PID控制和模糊自适应PID集成控制两种控制策略的仿真结果。仿真结果表明,模糊自适应PID集成控制算法能使无刷直流电机双闭环控制系统具有更好的动、静态性能及较强的自适应能力。     

基于神经元的模糊自适应PID控制及其应用

调节环节的控制策略设计对自控系统控制效果起着至关重要的作用。基于神经元的模糊自适应PD控制，模拟生物神经元的某些结构和功能，依据实际系统输入、输出数据、现场操作人员的运行经验和传统的PD控制方法，选取不同的权值，由计算机能识别且能实现控制算法来完成。这项技术已在河工模型进口流量、尾水位自控系统中成功应用。     

基于自适应模糊PID控制的太阳光跟踪伺服系统

针对太阳光跟踪伺服系统中传统PID控制过程中的一些问题,通过对自适应模糊PID控制系统的分析,设计了一种双轴跟踪伺服系统自适应模糊PID控制器,同时在Simulink环境中建立了方位角跟踪传动机构仿真模型并完成了仿真。仿真结果表明,太阳光跟踪伺服系统自适应模糊PID控制器较传统PID控制器具有较强的稳定性、适应性与鲁棒性,在太阳光跟踪伺服系统控制领域具有重要的实用价值与应用空间。     

基于模糊自适应PID的压力波动试验台

作为一种典型的环境模拟设备,压力波动试验台广泛用于军工、汽车、航天等行业产品的可靠性与耐久性测试.本文详细讨论了系统硬件总体结构设计,对系统控制软件的总体设计方案进行了较为全面的描述,并具体介绍了数据采集模块、串口通信模块、控制算法模块等软件功能模块的设计与实现,最后重点探讨了模糊自适应PID控制策略在该系统中的实现.     

基于和利时系统的模糊自适应PID防喘振控制

针对固定极限流量防喘振控制能量浪费严重,而可变极限流量控制的比例积分控制器不能很快地响应工作点向控制线的移动,又需安全裕度比较大(>13%)的问题;利用和利时DCS系统模块丰富、组态灵活的特点,设计出自适应模糊PID控制器,根据偏差及偏差的变化,协调好PID参数,实现离心式空压机的防喘振控制;避免了过多回流,同时也保证了机组的安全。     

潜艇推进器模型参考模糊自适应PID控制方法研究

本文主要介绍了模型参考模糊自适应PID控制在潜艇推进液压伺服系统中的应用。潜艇推进液压伺服系统因随外界环境的变化而变化,因此常规PID控制无法满足要求,本文采用模型参考模糊自适应PID控制对其进行控制,并对控制结果进行仿真分析,通过与传统PID控制进行比较从而得出该控制方法可以有效抑制负载干扰和参数扰动,具有很强的鲁棒性。     

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。     

小型无人机纵向姿态模糊自适应PID控制与仿真

针对某小型实验无人机智能自主飞行的要求,提出了一种无人机纵向姿态的模糊控制方法,设计了模糊自适应PID控制器,可有效实现该无人机的纵向姿态控制和纵向航迹跟踪.仿真结果表明,所设计的模糊自适应PID控制器较传统的PID控制器具有更好的控制性能,其响应快、超调小、精度高,而且鲁棒性和自适应能力也较强,可满足自主飞行的要求.     

串联机器人轨迹跟踪控制模糊自适应PID算法的误差修正

提出了一种基于改进PID控制算法的串联机器人轨迹跟踪控制策略,首先采用减聚类的方法和改进的Logistic映射对RBF神经网络进行聚类中心的优化,然后将改进RBF神经网络中的自适应学习机制和自调整能力应用于传统PID控制算法中,对PID控制算法进行最优PID控制参数的选取。仿真实验表明,提出的串联机器人轨迹跟踪控制策略相比较传统PID控制算法,其误差更小,精度更高。     

基于自适应模糊PID的UCAV姿态控制

针对UCAV刚体六自由度模型非线性强耦合的特点,结合专家经验设计了一种自适应模糊PID姿态控制方法。利用小扰动原理对UCAV非线性模型线性化,得到了纵向和横侧向通道的状态空间表达式,实现了纵向和横侧向通道的解耦。针对纵向通道的俯仰角和速度以及横侧向通道的滚转角对设计的自适应模糊PID控制器进行了仿真验证,结果表明该控制器具有较快的响应速度和较高的稳定性,能够有效控制UCAV实现预期姿态。     

基于PLC的中央空调模糊自适应PID监控系统

针对中央空调系统存在非线性、不确定性和干扰性等问题,提出了利用MATLAB实现模糊自适应PID控制,并对系统进行了编程仿真实验。仿真结果表明,将该方法应用在中央空调系统中是可行的,但是MATLAB不能与现场设备进行直接数据通信。因此将MATLAB和PLC控制相结合,利用OPC技术实现MATLAB和PLC之间的动态数据交换,达到智能控制的目的。     

规则自适应模糊PID数字电压调节器设计

应用自适应模糊控制理论,结合航空电源发电机控制器系统的实际情况,设计了基于规则自适应模糊PID算法的数字电压调节器系统.介绍了系统的硬件组成和相应规则自适应模糊PID控制器算法的具体实现.该算法克服了不能建立精确的数学模型所带来的弊端,经过验证,该系统具有良好的稳定性和快速的跟踪性,具有一定的现实意义.     

基于图像的双臂模糊自适应轨迹跟踪控制

在固定相机的监视下,随机位姿的目标物体在双臂系统的控制下执行轨迹跟踪控制任务时,既要考虑目标随机位姿引起的运动学和动力学不确定性问题,还要考虑运动学和动力学的协同问题.针对上述问题,分别采用自适应方法估计目标质心和特征点的位置信息,利用模糊逻辑系统逼近系统的动力学模型,使用分散控制策略处理双臂的协同问题,最后基于位置/力混合控制方法设计基于图像的双臂模糊自适应轨迹跟踪控制器,并采用李亚普诺夫方法证明系统的稳定性.仿真实验验证了所设计控制器的有效性.     

基于模糊自适应PID控制的吊车防摆定位系统

针对桥式吊车水平运动系统是一个非线性、变参数、强耦合的对象，采用模糊自适应PID控制器进行定位和防摆控制。仿真实验结果表明，系统具有良好的动态、静态特性和较强的鲁棒性。     

基于模糊自适应PID的锅炉汽包水位控制

针对工业锅炉汽包水位的反向特性,设计了一种基于模糊自适应PID控制策略的锅炉汽包水位的三冲量控制系统,该控制系统内环可以快速消除通道的给水扰动,外环能克服蒸汽流量变化产生的扰动。理论分析和仿真结果都表明,此方案对解决锅炉汽包水位的内外扰动具有显著效果,且有快速的适应性和较强的鲁棒性。     

自适应神经网络四旋翼无人机有限时间轨迹跟踪控制

针对带有模型不确定性和未知外部干扰的四旋翼无人机轨迹跟踪控制问题,提出一种基于径向基(radial basis function, RBF)神经网络的自适应全局快速终端滑模控制方法,确保系统对期望轨迹的有限时间跟踪。该方法考虑到全局快速终端滑模控制在实际应用中的适应性和抖振问题,利用RBF神经网络替代等效控制量,以神经网络的在线学习能力补偿系统内部的不确定性和未知的外部干扰,有效地降低了系统的抖振;根据Lyapunov方法导出的自适应律在线调整神经网络权值,以保证闭环系统的稳定性。通过一系列仿真算例和飞行实验验证了该方法的有效性与可行性,结果表明:该控制方法相对于滑模控制的抖振更小,具有更好的收敛性和抗干扰能力,同时对模型的参数摄动具有更强的鲁棒性。