模糊-PID控制器在空调温度控制中的应用

该文首先利用计算机仿真软件中的优化工具箱对常规PID控制器中的比例、积分和微分参数进行优化，并且针对中央空调温度控制系统非线性、大滞后的特点，设计了在规则上可调整的模糊控制器，该模糊控制器通过α因子自调整和Ku的自寻优，达到适应和跟踪系统参数变化的目的；而后采用模糊逻辑工具箱和MATLAB函数相结合，方便地实现空调温度控制系统的计算机仿真。仿真结果表明，这种控制方式控制效果优于常规PID控制，有效地改善了系统的动态性能、稳态精度和鲁棒性。     

基于强化学习的参数自整定及优化算法

传统PID控制算法在非线性时滞系统的应用中,存在参数整定及性能优化过程繁琐、控制效果不理想的问题。针对该问题,提出了一种基于强化学习的控制器参数自整定及优化算法。该算法引入系统动态性能指标计算奖励函数,通过学习周期性阶跃响应的经验数据,无需辨识被控对象模型的具体数据,即可实现控制器参数的在线自整定及优化。以水箱液位控制系统为实验对象,对不同类型的PID控制器使用该算法进行参数整定及优化的对比实验。实验结果表明,相比于传统的参数整定方法,所提出的算法能省去繁琐的人工调参过程,有效优化控制器参数,减少被控量的超调量,提升控制器动态响应性能。     

基于PLC的模糊PID控制器在发动机试验台测控系统中的应用

将模糊控制和PID控制结合起来运用于发动机试验台测控系统中,构造了一个参数自整定模糊PID控制器,通过模糊控制规则在线调整PID控制器的参数,用MATLAB实现该控制器的仿真。仿真结果表明该控制器的动态响应曲线好、超调量小、稳态精度高。并给出基于PLC直接查表方式实现该模糊PID控制器,为模糊控制技术在工业控制中应用提供了更加广阔的空间。     

基于继电反馈PID参数整定的床温控制系统

对循环流化床锅炉床温控制过程进行了分析,介绍了床温过程的原始控制策略,分析了影响床温的主要因素,根据这些因素设计基于继电反馈的模型辨识及PID参数自整定的床层温度控制器,给出了在该控制器下实际动态品质及参数优化结果,证明该控制器在热工控制中具有推广的可行性。     

SCARA机器人自组织模糊聚类神经网络控制器

本文提出了用于SCARA机器人运动控制的自组织模糊聚类神经网络控制器.该控制器基于模糊聚类方法在学习模糊规则之前先优化训练数据,去除冗余数据并解决数据冲突问题,不但减少了神经网络的计算负担,而且生成的规则更加适合机器人运动控制.控制器主要特点是能够动态地自组织结构,学习速度快,鲁棒性强.仿真结果表明控制效果很好.     

采用遗传优化自适应模糊PID控制球杆系统

为解决球杆系统动态、静态性能不高的问题,提出了遗传算法优化自适应模糊PID控制器的控制方法.该模型在拉格朗日方程建立球杆系统数学模型的基础上,采用遗传算法优化模糊控制规则、隶属函数和自适应PID参数.在GBB1004系统中建立了遗传算法优化后的自适应模糊PID控制器以及控制模型,并对该控制器进行实验验证.实验结果证明了遗传算法优化后的模糊控制器有效地减小了系统的超调量,缩短了系统的调节时间,能够较好地控制球杆系统.     

基于规则与优化方法相结合的PID整定

现有的PID整定方法在水电控制等系统中难以获得令人满意的效果。提出基于规则与优化相结合的PID整定方法 (RO) ,对于模型未知的被控对象 ,首先对其进行辨识 ,得到其参数模型 ,在整定规则的基础上 ,通过优化计算使该PID控制器直接满足一组频域性能指标要求 ,能为某一运行工况提供最佳PID参数 ,改善控制系统的动态品质。     

一种计算动词PID控制器设计的改进

随着计算动词理论的不断发展,其应用也逐渐受到人们的关注。动词PID控制器正是这一理论实际应用的产物。文献中已对动词PID控制器作了初步研究,但在动词控制规则的制定和参数整定方面存在不足。本文提出了一种新的动词控制规则制定方法,同时给出了明确的动词PID参数优化方法。改进后的动词PID控制器具有更简单、响应速度更快和稳态精度更高等特点。     

混沌优化模糊控制器在铝电解控制中的应用

设计了基于CAN总线的预焙铝电解槽计算机控制系统的总体方案及基于混沌优化的电解质温度模糊控制器。将混沌优化算法引入模糊控制器,采用混沌粗搜索与细搜索相结合的优化方法,对量化因子、比例因子及控制规则进行优化。利用该控制器实现对预焙铝电解槽的温度控制。实验结果表明,该方法能有效地实现模糊器参数和控制规则的在线优化,控制具有鲁棒性好、适应性强、精度高等优点,算法结构简单,容易实现,控制性能优于普通的模糊控制器。     

进化规划模糊算法在PID控制中的应用

针对非线性控制系统,利用进化规划模糊算法,对PID控制器规则基的参数进行离线优化,优化后的模糊控制规则可对系统实现实时控制。该控制算法无需任何先验知识和量化因子,具有很强的数据挖掘能力,且模糊规则基的寻优速度较快。通过对非线性系统进行仿真,验证了该算法的有效性,与传统固定参数PID控制方法及遗传算法整定参数PID控制方法相比,明显地提高了系统的稳定性和动态性能。     

大时滞系统自适应模糊Smith控制

针对大时滞对象，把史密斯（Smith）预估控制原理和模糊控制器参数的自适应调整方法结合起来，即在Smith预估控制系统中，利用自适应机制在线整定模糊控制器的参数，即根据控制系统在各个阶段呈现出的不同特点来适时调节模糊控制器的量化和比例因子，以适应对象特性的变化。仿真研究表明，所提方法能有效克服普通模糊控制算法不适应大时滞系统控制和常规Smith算法过于依赖模型精度的缺陷，提高了普通模糊控制器对大滞后系统的控制能力。同时该算法还具有很强的鲁棒性和良好的控制品质。     

参数自调整的月球车路径跟踪模糊控制器设计

针对常规模糊控制器需要不断手动调整控制器参数才能获得更好控制效果的缺点,提出一种基于多目标遗传算法NSGA-II进行参数优化的路径跟踪模糊控制器。以CJ-1月球探测车原理型样机为研究对象,用模糊逻辑描述了月球探测车的路径跟踪问题,通过调整规则因子来达到调整模糊规则的目的;引入了积分器以达到较好的稳态性能;采用NSGA-II算法实现了控制器7个参数的优化选择,提高控制器的适应能力。仿真结果表明,在跟踪阶跃路径时,常规模糊控制器超调量达到4.25%,而所设计的参数自调整模糊控制器基本能平稳无超调地跟踪路径,获得更好的控制效果。     

模糊PID算法在燃气热水器水温控制中的应用

燃气热水器的水加热过程是非线性、时变的纯延迟控制过程,在燃气热水器水温控制系统中采用传统的PID控制算法进行温度控制难以达到满意的效果。本文提出一种采用模糊算法在线自动整定PID参数的方法,实现了燃气热水器水温的高精度恒温控制。结果表明:采用模糊PID算法的控制器响应快,超调小,控制效果更好。     

一种新型的比例-周期控温算法

提出了一种新型的比例-周期控温算法。控制器能自动辨识跟加热器功率有关的升温常数,结合实时的环境温度变化,动态地修改升温时间和降温时间,使受控件温度在设定的范围内波动。比例-周期控温算法综合考虑了环境和加热器对受控件的热影响,环境温度发生短时间的突变后,能够做出快速响应,从而取得较佳的控制效果。     

薄膜铂温度传感器多点温度检测系统

酒精生产过程中,需要对蒸馏塔多点温度进行检测。采用新型薄膜铂温度传感器设计了多点温度检测系统,使用正反馈型线性校正电路使输出电压与温度成线性关系,从而提高了检测系统的测量准确度。本系统的特点是电路设计新颖、测温准确度高、实用性强。     

基于粒子群优化的一类模糊控制器设计

针对一般模糊控制器存在稳态性能与动态性能之间的矛盾,提出一种参数自整定模糊控制器.该控制器结构简单,算法简便,具有良好的动态特性,能有效消除静态偏差,且有一定的鲁棒性.为避免模糊控制器设计中参数调试的复杂性,获得最佳的控制性能,应用改进的自适应粒子群优化算法对模糊控制器参数进行优化设计.通过典型的被控对象的仿真研究,验证了所提出算法的有效性和适应性以及所设计控制器的优越性.     

热电偶检定炉炉温模型参考自适应控制的研究

热电偶校检定炉在对热偶进行高温点的校验时,炉温难于稳定,主要原因在于控高温时加热时间较长环境温度产生较大变化,从而造成检定炉加热模型产生时变,导致控制器效果明显变差,本文利用模型参考自适应控制方法在线调整PID控制器参数以适应环境温度变化而造成的加热炉模型时变,试验结果表明该方法适应性良好,从而为热电偶检定炉的温度控制提供了新的方法。     

基于Bang-Bang模糊自适应PID的干燥窑温度控制

为解决产品干燥窑温度控制过程中温度参数不易及时、准确调整的问题,该文提出了一种Bang-Bang(时间最优控制)模糊自适应PID复合控制器,利用Bang-Bang控制能最大限度的提高干燥窑温度的快速性和模糊自适应PID能提高干燥窑温度控制的准确性,使系统静态、动态都有比较理想的性能。建立干燥窑温度模型,并对该模型进行Bang-Bang模糊自适应PID控制和PID控制的仿真,两者比较结果:表明:Bang-Bang模糊自适应PID的响应明显比PID控制的响应效果优越。     

基于单神经元的参数自学习模糊控制器的研究

为进一步改善永磁交流伺服系统的动静态性能,该文设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现三维模糊控制的效果。引入的单神经元采用改进的BP算法来实现比例因子的在线自学习。控制器具有结构及算法简单、易于解析实现的特点。为验证其有效性,该文通过仿真试验,将其与采用常规的PI调节器的控制系统进行比较,结果表明,这种模糊控制器具有较好的控制效果。     

用GA寻优线性系统模糊控制器规则

控制精度和自适应能力一直是模糊控制应用中较难解决的问题，解决这一问题的关键在于选取适当的控制规则，而遗传算法可以较好地解决常规的数学优化技术所不能有效解决的问题。该文给出了对于具有修正因子的控制规则，采用遗传算法对其参数进行自调整的方法，它可提高模糊控制器的性能。通过仿真实验表明了该方法对于线性系统的控制是有效的。