基于内模控制的PID控制器的设计

基于内模控制原理,针对典型的工业过程对象,给出了PID控制器的设计方法,并根据现代控制理论的观点,证明了该方法符合线性二次型最优控制的选型原则,将该方法应用于典型的工业过程对象的仿真研究,结果表明所设计的PID控制系统,只有滤波器的时间常数是需要整定的参数,方法比较简单,并且在系统特性变化的情况下具有很强的鲁棒性和抗干扰能力。此外,该方法在现有的可编程控制器(PLC)、智能仪表、集散控制系统(DCS)和现场总线控制系统中都很容易实现,无需增加硬件投资,具有较高的工程应用价值。     

BUCK变换器无静差二次型最优PID控制设计

基于二次型最优化理论,对BUCK变换器PID控制参数进行优化整定和设计.通过引入增广矩阵,增加了控制量U*(t)中对误差的积分环节,推导了无静差跟踪控制系统模型;同时,选取适当的加权矩阵Q和R,实现系统的无超调动态响应.最后,通过仿真结果验证了设计的合理性.     

控制能量有界的时不变系统线性二次型最优控制*

本文通过新的途径讨论控制能量有界的时不变系统一二次型最优控制问题,文中通过“不亏损的Ｓ－过程”方法将该问题转化成无约束的时不变性二次理优控制问题,从而利用后者的基本结果给出本文问题的最优控制的最优结构造,结果表明此时最优控制仍由一线性状态反馈控制器确定,但其增益矩阵的选择是与初始状态有关的,并且对某些安始状态还可能出现奇异情况。     

基于LQR的直升机最优控制系统的设计

设计了直升机LQR最优控制系统，并针对LQR控制中加权矩阵和难以确定的问题，进行了试验分析，从实际控制效果出发．找出了系统响应与和之间遵循的规律，为在利用该方法进行其它控制系统设计中和的选取提供了参考。     

基于线性二次型的单神经元PID最优控制器设计及仿真

讨论了线性二次型最优控制理论在神经网络PID控制系统中的应用.将二次型性能指标引入单神经元PID控制器中,设计出单神经元自适应PID最优控制器,从而实现了PID参数在线自适应寻优.给出了完整的设计过程和学习算法,分析了其稳定性.最后,运用MATLAB仿真实现证明了该方法的可行性、有效性,并得到了较为理想的控制效果.     

考虑执行器故障的线性系统H∞可靠控制

针对线性定常系统，采用比离散模型更一般的连续增益故障模型，提出了考虑执行器故障的H∞可靠控制问题。利用LMI分别给出了多故障H∞可靠控制器和单故障H∞可靠控制器的存在充分条件和设计方法。在故障情况下，保证闭环系统渐近稳定和在可接受的性能指标的基础上，无故障的正常情况下的指标得到优化。在仿真实例中，不仅验证所提出方法的可行性；而且通过比较正常H∞控制器和H∞可靠控制器的控制效果看出，对系统进行最优H∞可靠控制器设计的必要性。     

迭代学习在PID控制中的应用

利用迭代学习过程记忆的期望控制、期望轨迹以及跟踪误差,提出了拟合控制系统的PID控制器参数的方法。用这种方法实现的PID控制器结构简单,作用于系统可获得较佳的动态特性和较强的鲁棒性。仿真实例表明了这种方法具有很好的可行性和实用性。     

基于自适应神经模糊推理的倒立摆控制

本文研究基于自适应神经模糊推理（ANFIS）的三级倒立摆控制。ANFIS建立在专家经验的基础上，以收集到的数据为样本，进行训练学习，从而优化模糊控制器参数，然后用优化的控制器对倒立摆系统进行控制，并与线性二次型最优控制LQR做了比较，实验表明ANFIS具有调节时间短和稳定性好等优点。     

基于STK的编队飞行队形保持控制及仿真

小卫星编队飞行是近年来各个国家航天领域研究的重点,而编队飞行队形的保持控制是其中的一个重要方面.主要介绍了一种基于STK的编队飞行队形保持控制仿真实现方法.控制算法采用了基于Hill方程动力学模型的线性二次型最优控制.利用STK中的嵌入式脚本(Plug-in),将由控制算法得到的队形保持控制力,添加到STK轨道计算的力学模型中,从而进行队形保持控制.通过对有一定初始构型偏差的卫星编队飞行进行仿真,控制结果表明:控制后的卫星编队队形误差可控制在1m之内,最高精度可达到厘米级.从而验证了此控制方法及仿真实现方法的可行性.     

模糊PID控制在温度控制系统的应用

对工业上一些温度控制系统不能采用传统的PID控制器的原因进行了分析,并通过MATLAB仿真进行说明。然后重点论述了模糊PID控制在温度控制系统中应用,并设计了模糊PID控制器。最后针对同一对象采用模糊PID控制进行了仿真,并和前面的PID仿真相比较,分析控制性能。     

Optimal Control of Nonlinear Inverted Pendulum System Using PID Controller and LQR: Performance Analysis Without and With Disturbance Input

Linear quadratic regulator(LQR) and proportional-integral-derivative(PID) control methods, which are generally used for control of linear dynamical systems, are used in this paper to control the nonlinear dynamical system. LQR is one of the optimal control techniques, which takes into account the states of the dynamical system and control input to make the optimal control decisions.The nonlinear system states are fed to LQR which is designed using a linear state-space model. This is simple as well as robust. The inverted pendulum, a highly nonlinear unstable system, is used as a benchmark for implementing the control methods. Here the control objective is to control the system such that the cart reaches a desired position and the inverted pendulum stabilizes in the upright position. In this paper, the modeling and simulation for optimal control design of nonlinear inverted pendulum-cart dynamic system using PID controller and LQR have been presented for both cases of without and with disturbance input. The Matlab-Simulink models have been developed for simulation and performance analysis of the control schemes. The simulation results justify the comparative advantage of LQR control method.     

基于内模PID控制的火电厂主汽温控制系统

基于内模控制理论,针对电厂主汽温被控对象的大惯性、大滞后特点．设计了内模PID串级控制系统。为了快速消除内扰,使控制过程的的持续时间较短．内回路采用比例控制;外回路采用内模控制．以有效地补偿对象的大滞后特性。对控制系统进行仿真试验,仿真结果表明设计的控制器具有良好的位置跟随性能、抗干扰性能和鲁棒性。     

模糊PID控制器在聚丙烯生产中的应用

以聚丙烯生产为工业背景,针对聚丙烯的生产过程是一个大滞后、时变、非线性的复杂系统,普通PID控制器有参数整定不良,性能欠佳,对运行工矿的适应性很差等方面的问题,本文提出了模糊加PID的控制方案,并结合聚合反应控制的特点,提出了聚合反应温度的模糊加PID控制的方案,并取得了较好的仿真结果。     

低阶时滞过程的伪预测PI／PID控制

基于单位反馈控制结构,根据期望的闭环传递函数设计得到了一种伪预测PI/PID(ADQPI/ADQPID)控制器。这种控制器只有一个可调参数,可调参数与系统动态响应性能和鲁棒稳定性之间存在直接关系,只需单调的调节控制器参数,便可实现系统的动态响应性能与鲁棒稳定性之间的最佳折衷。仿真实例表明,这种控制器在扰动和模型失配的情况下仍然具有良好的控制性能和鲁棒稳定性,是一种值得在实际工程中推广运用的新型控制器。     

基于内模控制的PID控制器在大时滞过程中的应用研究

基于内模控制的PID控制器,只有一个可调参数,且该参数直接与系统的闭环响应速度和回路的鲁棒性在前,克服了常规PID控制参数整定复杂的缺点,易于为工程技术人员所掌握。城市供水出水浊度过程是一个大惯性、大时滞、非线性、时变以及随机干扰多的难控对象。而把IMC—PID控制器应用在该对象上,仿真结果表明可以取得较理想的控制效果。     

神经网络PID控制及在纸页水份定量控制中的应用

针对抄纸过程水份定量控制系统的特点 ,利用一种多层神经网络 ,组成神经网络PID控制器。经仿真研究及实际运行表明 ,多层神经网络PID控制器具有很强的鲁棒性、自学习功能和自适应解耦功能。     

一种基于PID反馈控制的分时调度算法

近年来,在实时操作系统的研究中,已开始将反馈控制融人操作系统的任务调度,将这一想法与分时操作系统相结合,提出一种基于PID反馈控制的分时调度算法,它能根据任务对CPU带宽的个性化需求,并考虑开放的分时系统中CPU占用率的不确定动态变化特性,动态地分配CPU带宽,使CPU对任务集的处理效果始终处于最佳状态,性能分析实验结果表明,它不仅兼容传统的分时调度架构,还具有良好的动态、静态特性及鲁棒性,且引入的调度费用较低。     

基于Ziegler-Nichols频率响应方法的自适应PID控制

提出一种基于Ziegler-Nichols频率响应方法的自适应PID控制器,它通过控制回路正常运行中的过程对象输入输出数据在线辨识出过程对象重要的临界频率响应特性,然后基于Zieger-Nichols整定规则或改进的方法在线更新PID控制器参数.PID控制器的自适应过程不需要系统的任何先验知识,也不需要建立任何对象模型,可以保证控制回路始终运行在最佳状态.仿真实验表明了自适应PID控制的有效性和可行性.     

CMAC神经网络与PID复合控制的应用研究

阐述了CMAC神经网络的基本原理,并结合PID控制的特点,将CMAC神经网络与PID复合控制算法应用在工业领域的温度控制系统中,并同传统的Zieglar-Nichols阶跃响应法及单纯形算法作了比较。仿真结果表明:该复合控制算法具有较高的控制精度及良好的控制效果。