免疫PID控制器遗传优化方法的研究

免疫PID控制是一种基于生物学中免疫原理的智能PID控制方法,参数设定是该控制器设计的重要环节.基于人工智能中的遗传算法理论,设计了一种针对免疫PID控制器参数设计的新型寻优算法,并给出相应的计算机辅助设计方案.仿真实验体现了该方法的良好优化效果.     

一种基于多参数优化的神经网络控制器研究

针对常规PID+CMAC复合控制器中多个控制参数难以确定的问题,提出采用改进遗传算法对PID控制参数、CMAC神经网络学习率和惯性量等多参数进行寻优,把常规PID控制、CMAC神经网络和遗传算法的优点结合起来,设计了基于改进遗传算法多参数优化的PID+CMAC自适应控制器.仿真结果表明,提出的多参数优化的CMAC控制器具有良好的鲁棒性、抗干扰能力和自适应能力,是解决不确定性非线性对象控制问题的一种有效的控制方法.     

遗传算法和小波神经网络PID在电机控制系统中的应用

提出了一种基于遗传算法和小波神经网络的PID参数整定方法.首先,利用具有自然进化的遗传算法对小波神经网络的初始权值进行优化训练,解决了控制器网络初始权系数对控制效果产生的影响;其次,利用小波神经网络对PID参数进行在线调节;最后,将此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控制器可以极大地提高寻优速度,鲁棒性强,改善了电机控制系统的动态性能和稳定性.     

遗传算法在工业机器人控制中应用研究

在构建工业机器人实验硬件系统的基础上,对机器人控制技术进行深入的研究,忽略机器人关节间的耦合,设计单关节的PID控制器.为获取最优的控制效果,利用遗传算法进行PID参数的自整定.最后,对所设计的PID控制器进行了仿真试验,结果表明,与单纯的PID控制相比,基于遗传算法的PID控制器响应速度快,基本无超调,可满足实际作业的要求.     

基于遗传算法的液压系统优化设计

根据液压系统的动力学模型，确定了PID控制器的控制对象，以综合控制性能为优化目标函数，运用遗传算法理论基于Matlab语言编制程序对PID参数进行优化整定，优化实例结果证明遗传算法这一全新的优化方法能快速、有效地得到全局优化解。     

基于改进遗传算法的电液伺服系统轨迹控制

为了提高挖掘机器人电液伺服系统的轨迹精度,首先,建立挖掘机器人电液伺服系统模型;其次,对遗传算法的种群、适应度函数、交叉概率和变异概率进行改进,设计改进遗传算法的PID控制器,在联合仿真平台上进行了仿真研究,用阶跃和斜坡信号评估控制器性能;最后,搭建挖掘机器人轨迹控制实验平台,采用对挖掘机器人精度要求较高的斜坡作业验证控制器性能。结果表明:相比较于传统的PID控制器和经典遗传算法优化的PID控制器,改进遗传算法优化的PID控制器调整时间短,响应快速,实际动作控制时轨迹跟踪误差最小,可用在挖掘机器人实际轨迹控制中。     

变频泵控马达调速系统遗传算法PID控制

提出了基于遗传算法的变频泵控马达调速系统的PID参数寻优方法。仿真结果证明了遗传算法寻优后的PID控制器较常规PID控制器具有更好的控制特性，对模型失配和负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性，很适合具有慢时变和存在负载扰动的变频泵控马达调速系统的控制。也指出了用遗传算法寻优变频泵控马达调速系统PID参数的局限性。     

基于遗传算法的PID控制参数研究分析

针对PID控制参数整定这一自动控制领域研究的难点问题,提出了一种基于遗传算法的PID控制参数优化方案,并详细给出了PID控制参数优化算法的实现步骤。为提高算法效率与控制器性能,分别对算法中的交叉环节与变异环节做自适应处理,并进行仿真实验。结果表明,提出的基于遗传算法的PID参数优化方案在最优解的质量与执行效率方面都具有较好的控制效果。     

异步电机矢量控制系统设计

基于异步电机的矢量控制理论,用MATLAB/SIMULINK构造出仿真模型。电机控制中控制器的PID参数对系统的精确度至关重要。文章以速度误差积分型为目标函数,采用惩罚机制,利用遗传算法对异步电机速度控制器的参数进行优化、仿真。实验结果表明,用遗传算法优化的参数,可以提高系统的控制精度、动态性能。     

基于遗传算法整定的PID控制

PID控制器是在工业过程中常见的一种控制器,遗传算法是一种具有极高鲁棒性的全局优化方法,针对传统PID参数整定的困难性,本文提出把遗传算法运用于PID参数整定中,用MATLAB仿真软件编程,仿真结果表明根据遗传算法寻优设计的PID控制器降低了超调量、加快响应速度,所以基于遗传算法整定的PID控制具有较好的动态品质和稳态精度。     

基于零力矩点的车辆侧倾评价指标及侧倾控制研究

为了使车辆的行驶状态和稳定程度更为便捷的显现出来，以及对系统研发初期的效果进行评价，需要引入一个比较准确的评价指标，使其可以判断并量化车辆的侧倾稳定性，因此将零力矩点(Zero-moment point,ZMP)的概念引入到车辆的侧倾评价体系之中，通过对车辆侧倾模型以及刚性车辆模型零力矩点的推导，从而来预测车辆的侧倾倾向，并得出车辆的侧倾指数y_zmp，根据其侧倾指数y_zmp算出侧倾指标s；再通过与其他现有侧倾评价指标的对比与转换，从而证明该指标的准确性以及有效性。之后，再以某19座商用车为例，建立整车模型，并设计H_∞鲁棒控制的算法对半主动横向稳定杆的侧倾刚度进行实时调节，最后通过Trucksim和Simulink联合仿真来验证两种控制方法的有效性，同时，以侧倾指标来对比判断鲁棒控制算法的半主动横向稳定杆与被动横向稳定杆、模糊PID控制的半主动横向稳定杆对于侧倾运动的改善效果。根据仿真结果显示，半主动横向稳定杆相对于被动横向稳定杆来说，其在各个侧倾参数上都有明显的降低，并且相较于模糊PID控制的半主动横向稳定杆，H     

基于快速傅立叶变换的轧辊偏心补偿控制

该文提出了基于快速傅立叶变换的轧辊偏心补偿控制的解决方案,论述了用快速傅立叶变换法提取液压AGC系统轧辊偏心基波信号的方法,并以此信号为依据,控制轧机的压下系统,实现对轧辊偏心的有效补偿,在实际应用中取得了很好的效果.     

基于离散辅助闭环的轧辊偏心补偿法

利用闭环控制原理,构建了一个辅助的闭环系统,提出了基于离散辅助闭环的轧辊偏心补偿法。在进行轧辊偏心补偿时,根据计算或检测得到的相位,通过从离散存取矩阵中读取对应的偏心补偿量进行补偿;根据控制期望值、实际输出值及原偏心补偿量对厚度的补偿影响量计算出补偿偏差,经辅助闭环控制器计算出修正偏心补偿量,并用修正偏心补偿量代替离散存取矩阵中对应相位处的原偏心补偿量,实现对偏心补偿量的滚动优化,从而改善补偿效果,提高补偿精度。通过在生产的轧机上分别使用常规偏心补偿法和基于离散辅助闭环的轧辊偏心补偿法在相同工况下厚控效果的对比,验证了基于离散辅助闭环的轧辊偏心补偿法比常规偏心补偿法更为有效、可靠。     

抑制船舶非线性横摇的主动陀螺减摇装置

考虑船舶在横浪中运动恢复力矩、阻尼力矩的非线性,建立船舶在不规则波浪中单自由度非线性横摇运动方程,提出一种基于控制力矩陀螺的船舶横摇抑制装置,研究船舶和减摇装置系统非线性动力学性质,设计变增益控制律控制陀螺减摇装置的进动,以产生期望的控制力矩,达到有效抑制船舶横摇的目的。以某船为研究对象,以随机横浪激励为干扰输入,研究所设计的减摇装置在不同海况下的横摇抑制效果,在有义波高分别为1 m和4 m时,横摇减摇率分别达到83.64%和79.04%。仿真结果表明,所设计的减摇装置能有效抑制船舶非线性横摇。     

模糊PID控制在滚转控制系统中的应用研究

针对广泛应用的PID控制系统,采用模糊控制相结合,生成模糊PID控制系统进行控制。利用MATLAB进行仿真与分析,研究模糊PID控制器对导弹滚转控制回路的舵机与弹体控制影响。仿真与分析结果表明,它能满足舵机鲁棒性与稳定性的控制要求,控制性能优于传统的PID控制,应用前景广泛。     

基于预报误差补偿的液压弯辊预测控制策略的研究

针对轧机液压弯辊板形控制系统滞后、非线性和时变等特性，提出了一种基于广义预测控制的液压弯棍板形控制方案。利用时间序列预报策略，建立了弯辊控制系统未来输出误差预报模型。对预测控制算法进行了改进，将预测的输出误差作为预测控制的补偿校正量，提高了系统的抗干扰能力。利用预测信息修正控制量来减小系统为实现快速性而产生的超调，从而提高系统的控制精度。仿真结果验证了算法的优越性。     

神经元自适应模糊控制器应用于弯辊板形自动控制系统的研究

液压弯辊是板形控制系统最基本的环节，它的动态特性和稳态性能对于整个板形控制系统的性能起着至关重要的作用。针对其非线性、时变性及不确定性，设计了一种基于单个神经元的自适应模糊控制器并应用于带材板形控制中。仿真结果表明，神经模糊控制是对液压弯辊板形控制的有效工具，大大提高了液压弯辊系统的动态响应速度及对目标弯辊力给定值的跟踪精度，改善了板形控制质量。探索了一种非解析原理的弯辊板形自动控制建模方法，解决了系统建模带来的诸多困难。     

通过流固耦合加热的轧辊温度场分析

针对目前镁合金板材轧制过程轧辊温度控制方式精度差,易造成板材的板形、板厚及裂纹等缺陷,采用流体循环流动传热的方式对轧辊进行温度控制,建立轧辊、流体传热过程的流固耦合模型,基于FLUENT软件对二者间的流固耦合传热过程进行数值模拟及试验验证。结果表明：用该方法加热轧辊时,辊身表面温度呈线性分布,边部与中间的温差范围为3～7℃,轧辊有效轧制区间占轧辊总长85%～100%左右,且流体温度与速度对其影响较小;在不同流体温度和流速下,轧辊表面温度均呈速率减小的趋势上升,流体温度升高及流速增大时,轧辊温升速率增大;得出在不同加热条件下,轧辊表面平均温度T与加热时间t的关系式;轧辊表面平均温度的试验与模拟值的最大相对误差为6.29%。该模型可正确预测轧辊表面的平均温度,作为镁合金板材轧制模型的一部分,利于轧制过程中轧辊的“等温”控制,实现“镁合金板材的等温轧制”控制。     

磁流变半主动横向稳定杆对汽车侧倾的影响

由于智能材料磁流变液具有响应时间短、可控范围大等特性,基于磁流变液的半主动执行器件的应用越来越广泛。为同时保证车辆在高速转向时的行驶安全性（抗侧倾性能）和在通过不平路面时的行驶平顺性,提出一种磁流变半主动横向稳定杆。装有旋转式磁流变阻尼器的横向稳定杆可在车辆低速转向时提供较小的扭转力矩以提高平顺性,而在高速转向时提供大扭转力矩以提高安全性。为验证提出的半主动横向稳定杆的可行性和有效性,建立装有磁流变横向稳定杆的车辆侧倾数学模型,并基于整车动力学仿真软件CarSim对某型汽车整车模型进行半被动控制下的动力学仿真。以一种基于车身侧倾角速度的分段控制策略对磁流变横向稳定杆进行了初步的控制仿真,并与传统被动横向稳定杆对车辆侧倾的性能影响进行了对比、分析和评价。     

一种基于五次CVC和SmartCrown复合辊型的板形控制方法

为改善轧机的板形调控能力,在分析连续变凸度CVC辊型和SmartCrown辊型特性的基础上,提出了一种基于五次CVC和SmartCrown的复合辊型的板形控制方法。将五次CVC和SmartCrown辊型在控制板形缺陷方面的特性相结合,采用分解与迭加的方法重新确定其二次和四次凸度及调控能力。通过设计实例和效果分析验证,表明该方法有效改善了五次CVC和AVC辊型因辊径差较大不利于板形控制的缺点。