车载卫星天线鲁棒跟踪控制系统设计

针对车载卫星天线跟踪控制系统同时存在参数摄动和外部干扰引起的不确定性,采用综合方法设计其降阶鲁棒控制器。实验结果表明:该控制器对被控对象的参数摄动和未建模动态有较好的鲁棒性,对被控对象输入端的干扰具有很好的抑制能力,达到了期望性能。     

模糊神经网络补偿的伺服系统二次型最优控制

针对伺服系统二次型最优控制存在的问题,提出了基于模糊神经网络补偿的二次型最优控制方法,该控制方法利用模糊神经网络的实时学习能力,能够及时补偿被控对象建模不准确、参数摄动和外界干扰等非线性因素对控制系统性能的影响,增强控制系统的自适应能力,有效提高控制系统的跟踪性能和抗干扰鲁棒性能.仿真试验结果验证了该控制方法的有效性.     

双容神经网络解耦控制的在线实现

主要进行基于神经网络的解耦控制研究.针对罗克韦尔实验室中的双容液位对象强耦合的特点,将模糊自适应PID算法控制和神经网络引入控制系统的设计中.提出一种神经网络在线解耦算法并用神经网络对双容液位系统进行建模.将该算法用于双溶液位控制系统的设计中,用来实现对被控对象的解耦控制.通过对设计方案的仿真研究和现场实时控制,结果表明:该设计方案具有良好的解耦效果;控制系统的调节品质令人满意.     

一种改进的自抗扰解耦方法及其应用仿真

针对一类多入多出系统的解耦问题,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)的动态解耦方法。将系统输入变量间的耦合作用,被控对象参数时变和外界干扰视为一个总的扰动,用ESO估计扰动并反馈到控制器进行补偿,从而实现动态解耦,对解耦后的子系统按照极点配置方法设计出控制器。采用参数动态确定法确定ESO的参数。上述动态解耦方法简化了解耦过程,放松了对系统模型精度的要求,计算量小,响应速度快,鲁棒性强。并通过对常压蒸馏塔模型进行仿真控制,并与模糊PID解耦控制方法对比,结果表明本方法有效可行。     

机械伺服系统基于模糊神经网络的复合控制

惯性参数大范围变化和低速状态下的非线性摩擦是制约机械伺服系统跟踪性能的主要因素,基于LuGre动态摩擦模型和干扰观测器的补偿控制可以实现非线性摩擦力矩的动态补偿,但状态观测器的设计是基于被控对象的数学模型,当负载惯性参数大范围变化时,上述控制系统性能无法保障,针对上述问题提出一种基于模糊神经网络补偿的状态观测器复合控制,分析了基于模糊神经网络补偿复合控制的理论与实现方法,并以直流电机飞行仿真转台作为被控对象进行了仿真试验,试验结果表明了控制方法的有效性。     

预估模糊控制在温度控制中的应用

本文介绍了参数预估模糊控制系统的设计方法,工作原理及其在温度控制系统中的应用.该控制系统是解决带有纯滞后性质的被控对象的有效方法.这种方法只需知道被控对象的粗糙模型.并且系统有很好的鲁棒性,能有效抑制系统振荡.     

循环流化床锅炉双模糊解耦控制的研究

针对循环流化床锅炉多参数、非线性、时变、强耦合的特点,引入了一种新型的模糊解耦算法,依据解耦补偿原理和模糊控制思想,提出了以模糊控制器作为解耦补偿器,以模糊PID作为系统控制器的双模糊解耦控制方法。以耦合最严重的燃烧系统为研究对象,通过相对增益确定多变量的耦合程度,并配对合适的输入输出变量。利用模糊控制器不要求被控对象精确的数学模型,适合于强耦合、大滞后等优点,有效地减少了系统动态响应时间,提高了实时性和控制精度。仿真结果表明,本文提出的控制策略简单可行、效果良好。     

故障检测滤波器的鲁棒性设计

该文设计了全维非线性未知输入观测器，实现检测滤波器对于被控对象模型误差和系统不确定性因素的干扰解耦。某型航空发动机控制系统传感器和执行机构的故障检测仿真实验表明，具有干扰解耦的故障检测滤波器可以准确地对传感器和执行机构的故障进行检测和隔离，提高了检测滤波器对于故障检测的鲁棒性。     

故障检测滤波器鲁棒性设计新方法

针对航空发动机动态过程中由于模型误差造成故障检测误报的问题,采用参数变化率法建立航空发动机动态线性变参数(LPV)数学模型反映发动机动态特性,同时结合全维非线性未知输入观测器,利用特征结构配置实现故障检测滤波器对于被控对象模型误差和系统不确定性因素的干扰解耦.通过某型涡扇发动机控制系统传感器故障检测仿真表明,减小残差信号与故障信号之间的误差,提高了残差信号对模型误差和未知输入信号的鲁棒性,对发动机过渡过程中故障检测准确度高,实时性好.     

多变量解耦控制系统设计与仿真

工业生产过程中,被控系统越来越复杂,需要控制的变量通常不止一对,而且相互耦合,较成熟的线性多变量控制理论与设计方法已难以满足实际的多变量生产过程控制。本文针对多变量强耦合带有延迟环节的被控系统,研究了一种简化的串联前馈补偿解耦控制器设计方法。根据被控对象的辨识模型,设计串联前馈补偿解耦器,使系统解耦成单输入单输出模型,进而分别对解耦后输入输出模型设计PID控制器,整定PID控制器参数。仿真结果表明该方法具有较好的解耦能力和鲁棒性,算法简单,易于实现。     

电动加载系统的模糊自适应PID控制研究

电动加载系统的突出优点是加载跟踪速度快,但加载过程中系统多余力能否快速消除是制约加载精度、影响加载系统动态品质的最重要因素.常规PID控制难以满足电动加载系统对高精度和快速性的要求,而模糊自适应PID控制能够解决这个难题,实验证实了系统采用模糊自适应PID算法后明显提高了加载精度和响应速度.     

燃煤锅炉供热系统的模糊控制

介绍燃煤锅炉供热系统的自动化节能模糊控制方案,燃煤锅炉供热系统是一个大惯性的滞后系统,传统的单纯PID控制效果不理想,而基于工人熟练的经验和专家知识的模糊控制能够达到比较好的效果。系统中对控制参考量水温和炉膛负压这两个输入量模糊化处理,由控制规则推出输出模糊子集,再应用模糊推理合成规则得出PID的系数,PID控制器根据输出量来控制鼓风机、引风机、炉排电机和水泵的变频器。     

基于给定系统的模糊PID控制

在借鉴传统PID控制应用于单片机的方法的基础上,引进了模糊规则的调用方式。根据偏差绝对值和偏差变化绝对值的改变,调节PID参数,最后进行Matlab仿真。经过对没有加入PID控制、加入传统PID控制与加入模糊PID动态性能的差异比较,验证被控系统的动态性能得到明显的改善。     

一种改进遗传算法在抽油机节能器中的应用

提高油田抽油机的电能利用率一直是人们关心的一个热点。传统的方法是采用双模控制技术（bang—bang和PID控制相结合），但由于模型的不确定性等因素，难以获得满意的控制效果。为此该文设计了一种基于改进遗传算法的PID模糊控制器，通过检测抽油机的电压与电流之间的相位差，实时构建不同工况条件下的系统模型，采用改进遗传算法与模糊控制相结合的技术，优化PID整定参数。仿真和实验表明，控制器具有很好的控制效果。     

具有不完全微分的Fuzzy-GA PID控制器及其在智能仿生人工腿中的应用

以模糊推理和遗传算法为基础，提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的设计方 法．该控制器由离线和在线两部分组成．在离线部分，以系统响应的超调量、上升时间以及 调整时间为性能指标，利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数Kp*、Ti* 和 Td*，作为在线部分调整的初始值．在在线部分，一个专用的PID参数优化程序以离 线部分获得Kp*、Ti* 和Td*为基础，根据系统当前的误差e和误差变化率e ，通过一个模糊推理系统在线调整系统瞬态响应的PID参数，以确保系统的响 应具有最优的动态和稳态性能．该控制器已被用来控制由作者设计的智能仿生人工腿中的执 行电机．计算机仿真结果表明，该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能．     

基于模糊PID实现树脂膜加热的高精度控制

介绍了一种单片机控制的高精度加热器，重点阐述了该加热器的控制策略及模糊PID控制的方法。文中提出的分段控制策略及应用极限环法实现PID控制器的参数初整定，缩短了系统的响应时间，提高了控制精度，在很大程度上改善了加热器的性能。应用模糊方法自整定参数，提高了加热器的抗干扰能力。该控制方法已经在树脂振膜的成型制造中应用。     

自适应模糊PID 控制在压射控制系统中的应用

压铸机工作环境恶劣,干扰较多,使参数发生较大变化,影响系统的稳定性,传统的PID线性控制在被控对象发生变化时,控制特性也随即发生变化。针对这个缺点,采用自适应模糊PID控制技术,并利用模糊控制的智能非线性特点来弥补PID控制器,从而对电液比例阀进行良好的控制,使系统达到一个最优的控制状态。通过实验仿真可知自适应模糊PID控制方法的可行性。     

一种新型的二维PID模糊控制器

通过对常规PID控制器的结构分析,设计出一种新型的二维PID模糊控制器,其结构形式简称为fuzzy PD+ fuzzy ID型.根据模糊规则的图解分析,提出fuzzy ID控制嚣的输入变量(偏差和偏差变化加速率)与输出变量之间的控制结构,并确定两控制器的模糊控制规则的相似性.通过对该PID模糊控制器的结构分析,给出与常...     

Multi‐objective robust fuzzy fractional order proportional–integral–derivative controller design for nonlinear hydraulic turbine governing system using evolutionary computation techniques

The present paper proposes a novel multi‐objective robust fuzzy fractional order proportional–integral–derivative (PID) controller design for nonlinear hydraulic turbine governing system (HTGS) by using evolutionary computation techniques. The fuzzy fractional order PID (FOPID) controller takes closed loop error and its fractional derivative as inputs and performs fuzzy logic operations. Then, it produces the output through the fractional order integrator. The predominant advantages of the proposed controller are its capability to handle complex nonlinear processes like HTGS in heuristic manner, due to fuzzy incorporation and extending an additional flexibility in tuning the order of fractional derivative/integral terms to enhance the closed loop performance. The present work formulates the optimal tuning problem of fuzzy FOPID controller for HTGS as a multi‐objective one instead of a traditional single‐objective one towards satisfying the conflicting criteria such as less settling time and minimum damped oscillations simultaneously to ensure the improved dynamic performance of HTGS. The multi‐objective evolutionary computation techniques such as non‐dominated sorting genetic algorithm‐II (NSGA‐II) and modified NSGA‐II have been utilized to find the optimal input/output scaling factors of the proposed controller along with the order of fractional derivative/integral terms for HTGS system under no load and load turbulence conditions. The performance of the proposed fuzzy FOPID controller is compared with PID and FOPID controllers. The simulations have been conducted to test the tracking capability and robust performance of HTGS during dynamic set point changes for a wide range of operating conditions and model parameter variations, respectively. The proposed robust fuzzy FOPID controller has ensured better fitness value and better time domain specifications than the PID and FOPID controllers, during optimization towards satisfying the conflicting objectives such as less settling time and minimum damped oscillations simultaneously, due to its special inheritance of fuzzy and FOPID properties.     

基于模糊PI的永磁同步电机矢量控制

针对永磁同步电机矢量控制系统中,传统PID控制器对永磁同步电机控制性能效率不高以及对工作环境变化的适应性能不良等问题,首先,在两相旋转坐标系下采取双轴理论建立永磁同步电机数学模型;接着,采用模糊控制理论对永磁同步电机矢量控制系统中转速环传统的普通PID控制器进行改进研究,深入地从理论层次研究分析建立得到模糊PI控制器。在Matlab/Simulink环境下建立基于模糊PI控制器的永磁同步电机矢量控制系统仿真模型,并且将建立得到的模糊PI控制器引入永磁同步电机矢量控制系统进行仿真实验。实验结果表明,模糊PI控制器相对于传统的PID控制器具有更加优越的动态性能和稳态性能。