基于模糊PID算法的烘箱控制仿真分析

模糊算法能解决传统方法难以解决模型的不确定性、非线性、复杂等问题的任务，PID算法在定模型下控制稳态性能好，能消除静差等特点．结合这2种方法，提出模糊PID算法，应用于通用烘箱的温度控制，通过仿真分析，表明：对不同烘箱、不同环境下，用该算法控制，有高精度、超调量小，无需调节PID参数，具有智能控制等功能．     

基于模糊神经元PID算法的注塑机注射速度控制算法研究

基于一款市场较为畅销的注塑机, 设计出一种能精确控制注射速度的模糊神经元PID控制器. 首先, 设计出具有自学能力的神经元PID控制器, 利用模糊算法对其进行优化; 其次, 在原有注射速度线性数学模型的基础上, 构建注塑机注射速度的非线性模型; 最后, 利用MATLAB在所建数学模型的基础上对模糊神经元PID控制器进行仿真实验. 实验结果表明, 所设计控制器具有响应迅速、无超调量、控制精度高、控制稳定等优点.     

模糊神经元PID在培养箱温控系统中的应用

针对传统PID控制算法难以实现对非线性、慢时变以及大惯性的婴儿培养箱温度控制系统的高精度控制问题, 设计了一种模糊神经元PID控制算法. 采用模糊算法在线调整神经元PID控制算法的比例系数、比例学习效率、积分学习效率和微分学习效率, 并结合机理分析和阶跃响应法构建婴儿培养箱温度控制系统数学模型, 运用MATLAB进行控制仿真. 实验表明, 该控制算法具有控制精度高、稳定性好以及响应速度快的特点.     

遗传BP神经网络在PID控制器中的应用

提出了一种基于遗传BP神经网络的自整定PID控制器的设计方法．利用遗传算法搜索出一组准优的PID参数,作为PID控制器参数的初值,在利用BP神经网络具有逼近任意非线形函数的能力,在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能．计算机仿真结果表明,这种控制算法鲁棒性强,响应速度快,可用于控制不同的对象和过程．     

基于信号约束块的水轮机调速器的PID优化

PID控制是应用比较普遍的控制方式之一，但在控制要求以及控制对象变化的情况下，其传统的参数整定方法难以满足系统调节品质的要求．针对使用PID控制的水轮机调节系统以及基于MATLAB7中的Simulink响应优化工具，讨论了水轮机调速系统在具有参数不确定性的情况下，如何调整PID的3个参数以满足给定的性能指标要求．仿真结果表明：使用信号约束模块可快速和有效地完成PID控制器参数优化任务，不仅使系统响应满足性能指标要求，而且还有较强的抗干扰能力和鲁棒性，具有一定的参考使用价值．     

基于自适应神经PID改进算法的非线性系统控制

通过研究非线性系统动态特性,分析了一般神经PID控制器的控制特点并在此基础上给出了一种改进算法.通过在线训练和学习来修正参数,实现神经网络自适应调整比例常数PID控制.该算法充分利用BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,使得比例常数随着偏差的大小而变化,使目标函数达到最优化.仿侣真结果表明.在对非线性动态系统进行控制时,自适应PID神经网络控制算法具有很强的灵活性和高效性,能取得良好的控制性能.     

模糊控制在非线性系统中的应用

自动控制系统中存在非线性环节时，会给系统带来不利影响。本文介绍一种参数自整定模糊－复合控制器，理论分析和仿真结果表明，该方法具有良好的控制效果。     

基于P-变论域模糊自适应PID的婴儿辐射保暖台温控系统研究

在模糊PID算法的基础上提出了一种多模态P-变论域模糊自适应PID算法,即P-VFPID(Proportion-Variable Fuzzy PID).首先采用阶跃响应法及Matlab系统辨识工具箱建立婴儿辐射保暖台床面的传递函数模型;其次利用偏差分级方法对专家经验确定的区间进行改进,分别得到输入输出伸缩因子的3个偏差区间,结合模糊算法和比例控制(P控制)构成了P-VFPID;最后运用Matlab进行仿真.结果表明,相较于普通PID算法和VFPID, P-VFPID具有调节时间短、超调量几乎为零、无稳态误差、抗干扰能力强等特点,应对婴儿辐射保暖台温控系统具有较好的自适应能力.     

一种新型带可调因子的模糊控制器

分析了模糊控制器的量化因子和比例因子对系统性能的影响,并针对基本模糊控制器存在不能消除稳态误差以及无法同时获得较好的动态性能和稳态性能的缺点,提出一种新型带可调因子的模糊控制器的设计方案.并以工业过程普遍存在的带滞后的二阶对象为例设计这种模糊控制器,仿真结果表明该模糊控制器能获得较常规模糊控制器优良的控制效果,因而更具有实用价值.     

模糊控制在交流伺服系统中的应用

提出了一种具有调整因子的规则自校正的模糊控制交流伺服系统，可以满足不同时域的控制要求，按不同的规则生成模糊控制查询表，使得模糊控制规则可以在线调整．仿真结果表明具有调整因子的规则自校正模糊控制器的交流伺服系统的性能较一般PID控制的交流伺服系统有了较大的改善．     

前馈神经网络在水厂混凝投药中的应用

为了解决自来水生产过程中混凝投药量难以控制的问题,提出了一种将神经网络前馈控制与反馈控制相结合的控制策略。神经网络前馈控制器采用三层结构的BP神经网络模型,输入层神经元分别是原水的流量、浊度、温度、pH值及浊度的设定值,输出层神经元为混凝投药量。反馈控制采用传统     

基于LonWorks现场总线技术的氮气加热器控制系统研究

氮气加热器用于石化工业丙烯精制工程，给再生氮气加热．针对新疆独山子石化厂氮气加热器．利用LonWorks现场总线控制技术构成网络，采用前馈控制PID算法．通过周波调整法对电加热管的加热功率进行控制，在保证的规定时间内连续输出合乎温度要求的高温氮气．本控制网络的核心技术是神经元芯片(Neuron Chips)、智能网络节点和Lon Talk通信协议．本文介绍了LonWorks技术以及氮气加热控制系统总体方案与网络结构设计，节点模块设计与配置，控制电路设计，控制算法设计与软件编程．     

PID模糊镇定算法在液位控制系统中的应用

鉴于液位过程控制系统是时变、非线性、多干扰的复杂系统,因此通过对过程控制装置中双水箱液住系统的分析,建立相应控制策略,提出采用PID模糊镇定算法,并基于MATLAB仿真和MCGS组态软件进行相关应用实现．仿真和应用实现效果均表明：采用模糊PID控制的下水箱液位较常规PID控制具有响应速度快,且能较快地达到稳定,从而改善系统的性能．     

非对称气电混合式机器人末端执行器及其静态力控特性研究

针对现有气动式机器人力控末端执行器存在力控精度低和响应慢等缺点, 提出一种非对称气电混合式力控末端执行器, 采用变参数PID控制器对非对称气缸的气动力与永磁直线同步电机的电磁力进行协调控制, 实现机器人连续接触式作业中接触力的实时补偿与精确控制. 通过对气动系统、永磁电机和控制器等进行建模与仿真分析, 研究其控制特性与力-位移特性. 仿真结果表明, 相比气动力控系统, 气电混合式力控系统可有效消除摩擦力与跟随误差等引起的滞环和爬行现象, 控制特性最大误差由9.2N(2倍最大静摩擦力+动静摩擦力差值)减小至1N, 其力-位移特性最大误差由9.6N(2倍动摩擦力+气动力波动)也减小至1N, 提高了力控精度, 可提升机器人连续接触式作业质量.     

基于CSA-SQP的预测控制器参数整定研究

针对预测控制器参数整定困难, 提出了一种基于克隆选择和序列二次规划的预测控制器参数整定算法, 建立了一个基于免疫原理和序列二次规划算法进行控制器参数整定的机制, 并给出了参数整定问题中的抗原、抗体及亲和力的定义. 在此基础上, 针对系统的不确定性干扰, 构造了基于事件触发的参数调整框架. 最后, 将算法应用于仿真实验, 通过与设定值控制结果的对比, 证明所提出的预测控制器参数整定方法是有效的.