新型模糊- PID复合控制器设计及应用

提出一种模糊-PID复合控制器的设计方法，通过PID线性控制器和模糊控制器并行结合，在偏离工作点较远的区域以模糊控制为主，工作点附近则主要使用PID线性控制。为保证两者的平稳过渡，采用模糊推理完成“切换”(模糊切换)，仿真结果表明该控制器实现了PID控制器和模糊PID控制器的优势互补和控制性能的明显改进。     

定向战斗部随动系统新型模糊-PID复合控制

针对随动定向战斗部随动系统工作中存在的非线性与随机干扰问题,普通的PID控制器和模糊控制器不能满足快速性与适应性的要求,基于模糊自整定PID参数控制器与模糊-PID切换控制器,提出了一种新型模糊-PID复合控制算法,控制前段利用模糊控制加快控制速度,后段利用模糊逻辑整定PID参数提高精度与自适应能力;仿真结果表明,采用这种新型模糊-PID复合控制算法能够保持跟踪精度,减少调节时间,加快系统跟踪速度,减小切换冲击,提高抗干扰能力。     

海水淡化温度模糊-PID控制的设计与实现

针对海水淡化主体温度控制过程复杂、非线性、参数时变和滞后性的特点,采用模糊控制理论和PID控制理论相结合方法,综合PID控制具有算法简单、可靠性高和稳态误差小的优点和模糊控制具有灵活性和鲁棒性好的优点,研究和设计模糊-PID温度控制器,实现海水淡化主体的稳定控制.     

基于遗传算法优化的模糊PID控制在粮食干燥中的应用

针对传统控制算法在粮食干燥机的控制系统中控制效果不理想的问题,本论文提出了一种遗传优化的模糊PID控制算法,实现了粮食干燥机的自动控制。该算法结合了模糊控制和PID控制的优点,并且利用遗传算法的全局优化能力和并行能力优化模糊PID控制器的量化因子及其PID参数的修正系数,实现了最优控制。以控制系统的动态性能指标与稳态性能指标作为综合评价指标,建立了包含控制系统的调节时间、超调量和稳态误差三项指标的目标函数,基于该目标函数,利用遗传算法进行了模糊PID控制器的参数优化,改进了常规PID控制、常规模糊PID控制器的控制效果。最后,在MATLAB中,进行了控制性能的仿真与比较,仿真结果表明:粮食干燥机采用基于遗传算法优化的模糊PID控制后,其控制性能优于无优化的模糊PID控制以及常规的PID控制。该算法可为粮食干燥的实际控制策略提供有效的参考。     

灰狼算法优化分数阶模糊控制器参数

PID模糊控制在工业控制中是最广泛的一种控制方法,在一些复杂的实际系统中,应用分数阶PID模糊控制器在整定系统参数性能上优于整数模糊控制器.分数阶模糊控制器具有较多的控制参数,这些控制参数直接影响了模糊控制器的性能.用传统的算法校准分数阶模糊控制器并不能得到最佳的参数值,而且标定参数的过程较为复杂.因此提出用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化分数阶模糊控制器的参数.将基于灰狼优化算法的分数阶模糊控制器优化方法与其他五种典型的基于群智能的优化方法进行了比较.实验结果表明,该方法的控制效果更好.     

中央空调房间温度智能PID控制的仿真研究

中央空调房间温度控制系统是一个复杂系统,针对一次性整定得到的PID参数难以保证系统控制始终处于优化状态和良好的品质特性,提出了参数自整定方法,通过实时改变PID参数从而保证控制系统的优良品质。结合粒子群优化算法和模糊控制以及传统PID控制各自的优势,设计了一种新的自适应模糊PID控制器。鉴于PID控制器的性能完全依赖于其参数的整定和优化,采用粒子群算法离线优化PID参数,并利用模糊控制在线调整PID参数,以取得良好的控制效果。利用Matlab软件进行了数字仿真。仿真结果表明,方法调节精度较高,调节迅速,超调小,具有一定的可行性。     

一种新型自适应复合控制器在锂电池充电系统中的应用

为了解决锂电池充电系统的不确定性和参数整定困难的问题,本文提出了一种基于蚁群算法优化的模糊＋变论域模糊PID复合控制器的新方法。该控制器在系统波动频繁时,采用模糊控制使其具有最优的动态性能;当系统进入稳定阶段,采用PID参数自适应的变论域模糊控制以提高准确度。而用蚁群算法对PID参数值进行离线优化,并将优化后的值作为在线调节的初值,使系统更加稳定。将提出的复合控制策略应用于锂电池充电控制系统中。仿真结果表明,该系统具有良好的抗干扰性和鲁棒性。     

基于改进遗传算法的FNNPID控制器在温度控制系统中的应用

根据温度控制系统的特点,为提高其控制质量,设计了一种模糊神经PID控制器。该控制器在温度偏差大时采用模糊神经控制,偏差小时采用模糊神经PID控制,由模糊控制开关保证两种控制方法的平滑过渡,用改进的遗传算法优化网络参数。仿真实验表明采用该控制方法系统响应速度更快、超调更小、精度更高、适应性更强。     

基于模糊RBF神经网络的PID及其应用

针对传统的PID控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp, ki, kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。     

遗传算法优化的模糊+变论域自适应模糊PID复合控制策略

针对变风量空调系统的不确定性和参数整定困难问题,提出了一种用遗传算法优化的模糊+变论域模糊PID复合控制器的新方法.该控制器由模糊控制和变论域模糊PID控制两部分组成.在系统动态阶段,采用模糊控制使其具有最优的动态性能;当系统进入稳态阶段,采用变论域自适心模糊PID控制使其具有最优的稳态性能.用遗传算法对主控制器的PID参数值进行离线优化,将其作为在线调节的初值,通过变论域的模糊推理在线调整系统的PID参数,使之具有良好的自适应能力.用模糊平滑切换保证了两种不同控制方式的平稳过渡.将提出的复合控制策略应用于变风量窄调系统的室温串级控制中,计算机仿真结果表明,该方法使系统具有良好的动、稳态性能,抗干扰和鲁棒性好.     

Teaching–learning based optimization algorithm based fuzzy-PID controller for automatic generation control of multi-area power system

This paper deals with the design of a novel fuzzy proportional–integral–derivative (PID) controller for automatic generation control (AGC) of a two unequal area interconnected thermal system. For the first time teaching–learning based optimization (TLBO) algorithm is applied in this area to obtain the parameters of the proposed fuzzy-PID controller. The design problem is formulated as an optimization problem and TLBO is employed to optimize the parameters of the fuzzy-PID controller. The superiority of proposed approach is demonstrated by comparing the results with some of the recently published approaches such as Lozi map based chaotic optimization algorithm (LCOA), genetic algorithm (GA), pattern search (PS) and simulated algorithm (SA) based PID controller for the same system under study employing the same objective function. It is observed that TLBO optimized fuzzy-PID controller gives better dynamic performance in terms of settling time, overshoot and undershoot in frequency and tie-line power deviation as compared to LCOA, GA, PS and SA based PID controllers. Further, robustness of the system is studied by varying all the system parameters from −50% to +50% in step of 25%. Analysis also reveals that TLBO optimized fuzzy-PID controller gains are quite robust and need not be reset for wide variation in system parameters.     

基于Lonworks现场总线的模糊控制器的实现方法

目前,随着工业控制的对象日趋复杂,单纯的PID控制已无法满足要求.该文给出了一种基于Lonworks 现场总线的模糊PID控制器的实现方法.简述了Lonworks 现场总线的技术特点和网络结构;给出了模糊控制系统的三层结构：上位机部分负责监控及算法更新,Lon节点负责通信及模糊控制算法,单片机部分负责PID控制及数据采集.通过硬件部分来实现现场总线的通信,通过软件编程来实现模糊PID的控制算法.文中给出一个模糊PID控制温室温度的实例,将其控制效果与传统的PID控制比较,很好地解决温室的大时延问题,达到预期的控制效果.     

变论域自适应模糊PID控制系统仿真与应用

由于电液伺服系统具有非线性、时滞性等问题,自适应模糊PID控制方式仍难以精确控制马达转速,故设计了变论域自适应模糊PID控制算法。通过设计合适的伸缩因子,将变论域与自适应模糊PID控制相结合,该算法可以精确控制电磁比例阀的流量进而控制马达的转速。将PID控制、模糊控制、自适应模糊PID控制和变论域自适应模糊PID控制算法进行Matlab仿真,结果表明：变论域自适应模糊PID控制具有响应快、无超调、稳态误差基本为零的特点。通过可编程控制器实现了模糊PID控制与变论域自适应模糊PID控制算法在电液伺服系统中的应用,实验数据表明,变论域自适应模糊PID控制更加精确,符合工业控制要求。     

模糊控制与PID控制的对比及其复合控制

在对PID控制与模糊控制进行对比的基础上提出了一种模糊PID复合控制方案.首先,分别设计了一个常规PID控制器和一个基本模糊控制器;然后,对两种控制方案进行了仿真对比研究,并对它们的优缺点进行了评价;最后,为了将两种方案取长补短、优势互补,设计了一种模糊PID复合型控制器.该复合控制器根据偏差范围的大小,通过模糊控制与...     

模糊PID控制的柴油机调速系统仿真

PID控制是生产过程中应用最广泛的控制方式,但它对含变化参数的模型控制效果不理想。为了使舰船柴油机适应不断变化的工作环境,在传统PID控制的柴油机调速系统的基础上加入模糊控制环节,对PID参数进行在线整定。详细介绍了模糊PID算法在柴油机调速系统中的应用以及模糊控制器的设计,并通过MATLAB对模糊PID柴油机调速系统进行仿真,仿真结果表明,模糊自整定PID控制系统可以改善系统的动态特性,减小系统的振荡,提高系统的响应速度。     

Real-time control of a water-gas shift reactor by a model-based fuzzy gain scheduling technique

A model-based fuzzy gain scheduling technique is proposed. Fuzzy gain scheduling is a form of variable gain scheduling which involves implementing several linear controllers over a partitioned process space. A higher-level rule-based controller determines which local controller is executed. Unlike conventional gain scheduling, a controller with fuzzy gain scheduling uses fuzzy logic to dynamically interpolate controller parameters near region boundaries based on known local controller parameters. Model-based fuzzy gain scheduling (MFGS) was applied to PID controllers to control a laboratory-scale water-gas shift reactor. The experimental results were compared with those obtained by PID with standard fuzzy gain scheduling, PID with conventional gain scheduling, simple PID and a nonlinear model predictive control (NMPC) strategy. The MFGS technique performed comparably to the NMPC method. It exhibited excellent control behaviour over the desired operating space, which spanned a wide temperature range. The other three PID-based techniques were adequate only within a limited range of the same operating space. Due to the simple algorithm involved, the MFGS technique provides a low cost alternative to other computationally intensive control algorithms such as NMPC.     

基于MCGS的模糊PID算法在THJ-2型实验装置中的实现

针对THJ-2双水箱液位系统,用MATLAB／Simulink建立了液位串级控制系统,其主调节器采用模糊PID控制,副调节器采用比例控制。并用组态软件MCGS实现了模糊PID控制算法。实验结果表明,与常规PID控制和模糊控制相比,模糊PID控制具有鲁棒性强和动态性能好等特点。     

基于PLC的Fuzzy-PID分选密度控制研究

重介选煤工艺中，密度控制是保证产品质量的关键。密度控制过程中，由于被控对象具有不确定、非线性、干扰大等特点，常规的PID控制难以满足控制要求，造成生产质量的不稳定。针对这些问题，提出了一种基于PLC的复合模糊PID控制算法，利用模糊推理对PID参数KP，K1,KD进行在线整定。其中模糊决策器和PID调节器都通过PLC来实现，这样既保留了PLC控制系统灵活、可靠、抗干扰能力强等特点，又大大提高了控制系统的智能化程度。实践结果表明：该系统能有效抑制干扰的影响，调节快速、稳定。     

基于模糊PID的铀水冶吸附原液流量控制研究

在铀水冶原液吸附的过程中,原液流入吸附塔的流量控制,关系到铀水吸附的效率与质量。本文通过对铀水冶吸附原液流量控制系统的研究,建立了系统的数学模型。将模糊控制与PID控制结合在一起,设计了模糊PID控制器,通过模糊控制器输出对PID参数进行在线调整。经过实验研究,模糊PID控制系统比常规PID控制系统相应快,调整能力强,鲁棒性好,有效的改善了控制效果。