一种智能PID型控制器的研究

采用模糊控制理论与PID调节器相结合，给出了一种智能PID控制器的设计方法．介绍了PID型模糊控制器的设计原理，并应用于开关磁阻电机驱动控制系统(SRD)进行仿真实验，证明该控制器较常规PID控制及单纯的模糊控制具有更好的控制性能．     

混沌粒子群优化的模糊神经PID控制器设计

针对常规PID控制的线性局限性及传统模糊控制和模糊PID控制中积分误差规则难以获取,系统存在稳态误差的问题,提出一类以模糊神经网络和PID神经网络组成的模糊神经PID控制器．以整个神经网络的权值为优化参数,利用基于混沌策略的粒子群全局优化算法离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得控制器参数,并设计了混沌优化与粒子群结合的两步方案．仿真结果表明:与传统PID、模糊、模糊PID控制相比,系统的瞬态和稳态性能有了明显提高,且保持了一定的鲁棒性及高跟踪精度．该方法有效地拓展了PID控制的使用范围,并为智能方法与PID控制的结合提供了一种新的参考方案．     

水轮机组调节的模糊控制算法研究

从提高模糊控制精度出发．提出了一种混合参数自调整模糊PID控制器结构,融合了常规PID控制器和模糊控制的优点．控制器主要包括了常规PlD控制器、增益调整型模糊控制器和直接控制型模糊控制器3个部分,能根据对象参数的变化合理地调整控制器的参数．叙述了混合参数自调整模糊PID控制器各部分的功能和参数的选择．针对水轮机组控制的仿真实验表明了该控制策略的有效性,与常规PID控制器的对比结果表明该控制算法能够提高系统的响应速度和鲁棒性．     

基于Fuzzy-PID智能车舵机控制系统

为提高智能车舵机的响应速度,分析了智能车控制系统的特点以及应用常规模糊控制器进行控制的局限性,提出了模糊PID控制算法.推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并介绍了模糊PID控制器的设计方法.实验结果表明,模糊PID控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于具有非线性和迟滞性特点的智能车舵机控制系统具有良好的控制性能.     

自适应模糊PID控制在烧结过程中的应用

烧结过程具有大时滞、参数不确定性等特性，仅利用常规PID控制很难使烧结过程中的各项性能指标满足工艺要求．针对这一情况，本文提出了一种参数白适应的模糊PID控制器．该控制器的参数调整采用确定性的模糊调整规则，不但使控制器的设计易于实现而且具有很强的适应性和鲁棒性．仿真结果表明，该控制器能够对烧结过程进行有效控制．     

关于模糊PID控制器的应用设计

研究了模糊PID控制器在直流调速系统中的作用，将常规PID控制器改善为模糊PID控制器，使其参数能进行模糊自整定．这是一种常规的PID控制和模糊控制相结合的方法．该方法利用模糊控制理论，以误差和误差变化作为输入语言变量，以输出增量作为输出语言变量，可有效地改善系统的稳态性能指标。     

基于模糊控制的智能大厦空调系统设计

研究了一种新型模糊楼宇控制器，以实现智能大厦空调系统的节能控制。采用便宜实用的单片机设计系统的硬件和软件。在传统模糊控制基础上进行改进，将PID控制和模糊控制结合起来，设计了一种复合模糊控制器。它既具有模糊控制灵活、响应快和适应性强的优点，又具有PID控制精度高、克服稳态误差能力强的特点。     

模糊神经网络在冷连轧厚度控制中的应用

由于冷连轧厚度控制系统具有非线性、大时滞的特点,在冷连轧厚度的常规PID控制中,PID控制器的参数往往针对某一种情况进行整定,很难控制冷连轧厚度始终处于一个好的状态．为此,在分析了厚度控制原理的基础上,设计了用一个2-5-1结构的BP网络实现的模糊神经网络控制器（FNNC）,并将该FNNC控制器与积分作用相结合构成一个FNNC-I控制器．仿真结果表明,该FNNC-I控制器提高了系统的动态和稳态性能、抗干扰性以及鲁棒性,其控制效果优于常规PID控制器．     

四辊板带轧机厚度的模糊自整定PID控制

针对轧机液压AGC控制系统中难以解决的时滞、非线性等问题,提出把模糊控制器与传统PID控制器相结合,组成一种具有自学习、自调整功能的新型智能模糊自整定PID控制器.模糊自整定PID控制器具有在线实时动态整定PID控制器参数的功能.通过对Matlab仿真实验结果的对比表明:采用新型智能模糊自整定PID控制器比传统PID控制器具有达到稳态时间短、稳态性能好等优点,能更好地满足控制系统对精度的要求.     

钢管捆自动成形系统电液比例控制研究

为了满足钢管生产过程中对钢管捆成形和包装的需要，对钢管捆自动成形电液比例系统进行了模糊比例-积分-微分(PID)控制研究.基于该系统的组成和工作原理，分析了双缸管排水平定位和竖直定位堆放控制问题，给出了管排竖直定位堆放误差的补偿算法.采用专家智能控制与模糊PID控制技术相结合，得到了具有二级结构的模糊PID控制策略，并对实际系统设计了相应的模糊PID控制器.系统控制结果表明，模糊PID控制器能修正各控制参数，提高了系统控制的自适应性和鲁棒性.与常规的PID控制器相比较，该控制器具有更好的系统运行性能.     

ACS algorithm-based adaptive fuzzy PID controller and its application to CIP-Ⅰ intelligent leg

Based on the ant colony system(ACS)algorithm and fuzzy logic control,a new design method for optimal fuzzy PID controller was proposed.In this method,the ACS algorithm was used to optimize the input/output scaling factors of fuzzy PID controller to generate the optimal fuzzy control rules and optimal real-time control action on a given controlled object.The designed controller,called the Fuzzy-ACS PID controller,was used to control the CIP-I intelligent leg.The simulation experiments demonstrate that this controller has good control performance.Compared with other three optimal PID controllers designed respectively by using the differential evolution algorithm,the real-coded genetic algorithm,and the simulated annealing,it was verified that the Fuzzy-ACS PID controller has better control performance.Furthermore,the simulation results also verify that the proposed ACS algorithm has quick convergence speed,small solution variation,good dynamic convergence behavior,and high computation efficiency in searching for the optimal input/output scaling factors.     

一种模糊自整定PID控制器的设计及仿真

在模糊控制和PID控制研究的基础上，介绍了一种模糊自整定PID参数的控制方法，即用模糊逻辑对PID控制器的控制参数进行在线调整．该方法结合FUZZY控制与PID控制的优势，在对象参数和结构发生变化的情况下，对典型的大惯性对象进行控制，用Matlab／Simulink对此进行仿真研究，结果表明：模糊自整定PID控制优于传统PID控制，提高了控制的性能。     

现代水轮发电机调速策略的发展

讨论了水轮机调速器PID控制、自适应控制和几种智能控制及非线性鲁棒控制的优缺点,指出了神经网络控制、模糊控制和PID控制相结合可以实现PID控制器参数的在线调整.针对经典的PID调节,利用改进遗传算法对参数进行了优化,实现PID参数快速调整.非线性鲁棒控制是针对水轮发电机组的非线性化模型设计的,可有效改善水电厂远距离输...     

基于粒子群算法的锅炉主蒸汽压力模糊PID控制

采用模糊PID智能控制算法,对锅炉主蒸汽压力进行控制,建立锅炉主蒸汽压力控制的MATLAB/Simulink仿真模型,编写基于MATLAB的粒子群程序优化模糊PID比例因子和量化因子,并与模糊PID和常规PID控制算法进行比较。仿真结果表明:与PID控制、模糊PID控制相比,采用基于PSO优化的锅炉主蒸汽压力控制,具有较强的适应性、鲁棒性和抗干扰性。     

基于模糊控制的桥式起重机防摆控制研究

近年来,随着智能控制理论的发展,模糊控制理论的研究已经应用到起重机的自动控制方面。本文在建立了桥式起重机的非线性数学模型的基础上,完成了模糊防摆控制器的设计,并在MATLAB/Simulink中进行了仿真分析。通过仿真结果对比分析,与常规PID控制器相比,位置环和摆角环采用模糊控制器取得了较好的防摆效果,响应速度快,稳态精度高。     

基于性能协调的溶解氧复合控制方法

针对常规比例积分微分(proportion-integral-derivative,PID)控制存在精度不高,在线自适应差的缺点,提出了一种在线PID-TS模糊神经网络复合控制方法.该方法利用TS模糊神经网络的自学习能力提高溶解氧的控制精度,并通过构造的性能协调因子在线调整两者权重.将提出的控制方法应用于国际基准仿真平台.结果表明:所提方法能有效控制污水中的溶解氧参数,与常规PID和BP(back-propagation)神经网络控制器相比,该方法具有更优的动态性能.