基于模糊免疫自适应PID的汽车烘房温度控制系统

烘房温度控制是汽车涂装系统的重要环节,对汽车生产的质量、成品率等有重要影响。针对烘房温度控制系统的难点和性能要求,提出了利用模糊免疫自适应PID控制器调节烘房温度。该控制方法兼具模糊控制、免疫控制和传统PID的优点,通过实时调整PID控制器的参数来保持系统的稳定性。仿真结果表明基于自适应模糊免疫PID控制器在响应速度、抗干扰能力上都优于模糊PID控制器和传统PID控制器。该控制方法为汽车烘房温度控制提供了一种新的控制策略。     

自适应模糊PID控制的太阳光跟踪伺服系统

针对太阳光跟踪伺服系统中应用的传统PID控制过程中的一些问题,本文通过对自适应模糊PID控制系统的分析,设计了双轴跟踪伺服系统自适应模糊PID控制器,并在Simulink环境中建立方位角跟踪传动机构仿真模型且完成仿真。仿真结果表明,太阳光跟踪伺服系统自适应模糊PID控制器较传统PID控制器具有较强的稳定性、适应性与鲁棒性,这在太阳光跟踪伺服系统控制领域具有重要的实用价值与应用空间。     

RBF辨识PID控制器在温室温度控制中的应用研究简

针对温室温度控制系统存在的大滞后、大惯性等问题,提出采RBF辨识PID控制策略。该控制算法根据径向基函数（RBF）网络在线辨识温室温度系统的模型,获取被控对象Jacobian信息。利用BP网络实时调整PID控制器的3个参数,实现温室温度控制系统的在线自整定控制。通过仿真验证,并与RBF—PID控制器作对比,仿真结果表明,该控制算法有较强的鲁棒性、自适应性,其追踪性能和控制参数自适应的能力都优于RBF—PID控制器。     

自适应模糊PID在温度控制中的应用

温度控制具有非线性、大惯性、时变性等特点,常规PID控制和常规模糊控制还不能使温度的控制达到理想效果。设计一种自适应模糊PID控制器,该控制器在大偏差范围内采用模糊控制,根据偏差和偏差变化的需要实时调整PID参数,小偏差范围内采用PID精确控制。介绍自适应模糊PID控制器的构成和原理,并利用Matlab／Simulink和模糊逻辑工具箱对其进行仿真,仿真结果表明,这种自适应PID控制器既具有模糊控制灵活、响应快、适应性强的特点,又具有PID控制精度高的特点,改善了温度控制的效果。     

半导体激光器温度控制系统的设计

设计了一种基于MCS-51系列微控制器的激光二极管（LD）温度控制系统，该系统分别采用铂电阻及半导体制冷器作为温度传感器和控温执行元件，并应用模糊理论与数字PID参数自适应调整相结合的控制算法对LD温度进行控制。实验结果表明：该系统在10-40℃温度范围内的控温稳定性优于0．2℃，能够有效抑制LD波长的漂移。     

高精度半导体激光器自稳温控系统

文章介绍了一套精密的温度控制系统 ,该控制系统采用PID控制器的原理 ,对发热功率为 10～ 30W的半导体激光器的控制效果良好 ,控温的稳定度可小于± 0 .1°C。     

基于Hopfield网络的PID模型参考自适应控制的研究与仿真

为了得到较好的PID模型的控制效果,提出一种有效的控制方案.阐述PID控制技术的定义与Hopfield网络的基本原理.结合PID控制的特点,构造了基于Hopfield网络的PID模型参考自适应控制算法.利用Hopfield网络对控制器进行优化,得出优化后系统的相应参数.通过Matlab软件对构造的系统模型进行仿真.仿真结果表明,该算法实现简便,具有较好的实时性、稳定性和鲁棒性,对被控对象的控制效果比较理想.     

神经网络在无人机自动飞行控制系统中的应用

采用神经网络与PID控制相结合的方法，提出了一种基于BP神经网络Kp、Kl、KD参数自学习的PID控制器，较好地解决了传统控制方式对于对象模型过于依赖、参数在线整定困难等问题。同时对BP算法进行了深入分析，引入了神经网络的自适应学习速率和带死区控制，进一步提高了算法的收敛性。利用本文所提出的算法对某型无人机进行控制设计仿真实验，仿真结果表明：该算法在跟踪速率、控制精度上明显优于传统的PID控制器，对无人机具有良好的控制效果。     

高稳定度激光光源数字温控技术

通过测量激光二级管(LD)制冷模块的响应曲线,采用曲线拟合的方法建立其数学模型,并针对该模型没计比例-积分-微分(PID)控制器控制LD的温度。实际测试证明该PID控制器能有效补偿制冷模块的相位延时,使LD的温度稳定度达到±0.05℃。     

在线实时模糊自适应PID控制器

本文介绍了在数字PID控制的基础上，引入自适应控制和模糊控制的概念，实现在线实时模糊自适应PID控制器的一种设计方法，并介绍了其应用实例。     

基于模糊控制的傅立叶变换红外光谱仪定镜动态校正研究

通过分析圆形通光孔径下动镜倾斜角度对干涉调制度和相位误差的影响,设计了定镜动态校正方案。传统的比例-积分-微分（PID）控制器严格依赖于动态校正系统的数学模型,在实际的闭环系统中无法精确获取模型所有参数。系统采用了模糊PID控制策略,选择模糊输入输出论域的隶属度函数,制定模糊规则库,再经过模糊推理、清晰化处理,给出了闭环控制系统实现方法。通过实验,验证了此种校正方法的可行性,有效的摆脱了对校正系统准确的数学模型的依赖,能够将激光干涉调制度从0.6提升到0.99,相位差降低到0.1°左右,且相对于传统PID控制,稳定性能较好、调整时间较短。     

用于光纤电流传感器SLD光源的温度控制系统

为减小高压电网中光纤电流传感器超辐射发光二极管（super luminescent diode,SLD）光源温度特性对测量准确度的影响,提出了一种模拟温度控制系统对光源温度进行恒温控制。根据设计要求,介绍了各重要环节的设计过程。分析了通过搭建合适的温度采集电桥,可以得到与温度近似成线性关系的输出差分信号。在频域上建立了系统的数学模型,计算了系统的传递函数,得到了比例-积分-微分（proportional-integral-derivative,PID）控制器各参数对时域上输出的影响。在实验室中搭建了用于光纤电流传感器SLD 光源的温控系统,对温控系统进行了定温与温度循环实验,实验结果表明:该控制系统可以实现对温度的实时控制,使光纤电流传感器测量准确度满足0.2 级工业要求。     

波前校正的变论域模糊控制方法

自适应光学校正技术中常用的PID控制依赖于变形镜的响应模型,响应模型易受扰动影响因此标定过程较为复杂。针对此问题提出一种不依赖变形镜响应模型的变论域模糊控制方法,将哈特曼重构波前中提取的波面评价指标的残差参数与残差差分参数作为变论域模糊控制器的输入,对输出的比例积分微分参数进行自整定,实现自适应控制。利用Matlab进行变论域模糊控制方法与传统模糊控制方法进行对比的相关仿真。波前校正实验结果表明,变论域方法校正后波面数据优于传统模糊控制方法,波前残差的均方根值也更小。控制器系统性能实验中,传统模糊控制器的超调量偏大,而变论域模糊控制器的超调量几乎为零,调节时间也更短。变论域模糊控制方法在保证系统的鲁棒性,提升系统的快速性的同时,利用参数自整定的特性克服了扰动因素对变形镜响应模型造成的不利影响,提高了校正效率,对于波前校正更具有实用性。     

基于模糊推理的人工气候室温度PID控制器参数的整定

具有较大容积的人工气候室温度控制是一个典型的大时滞、非线性复杂控制问题,应用基于模型的控制理论来进行分析和综合非常困难。运用模糊数学的基本理论和方法,提出了一种基于模糊推理的PID控制器参数自动整定方法。该方法将难以定量描述的参数调整经验用模糊集合来表示,并把对应的模糊推理规则作为知识存入控制器中,控制器根据控制系统的实际运行情况,在实现对PID参数的自动调整。实验表明,提出的模糊PID控制器参数整定方法,适合于具有较大可控率的人工气候室温度控制系统设计,在同类控制系统设计中具有先进性。     

空调房间温度复合模糊控制器研究

结合空调房间温度控制具有大滞后、非线性、时变的特点,设计了一种比例-模糊PID控制器。建立了空调温度的系统的模型,介绍了控制器实现原理以及结构,并详细叙述了各个参数的模糊控制规则。在MATLAB的Simulink中搭建系统模型并与传统PID比较,最后进行仿真。仿真结果表明,所设计的比例-模糊控制器比传统PID控制器有更好的动态性能和稳态性能。     

采用自抗扰控制的空间激光通信精跟踪系统

空间激光通信的视轴稳定是激光通信链路建立的前提。针对通信终端载体的非线性扰动和扰动模型未知造成视轴稳态误差较大的问题,设计了自抗扰控制方法,并采用模糊控制理论自适应调整非线性状态误差反馈控制律中的相关参数。实验结果表明,与自适应PID控制方法相比,采用模糊自抗扰控制方法可以有效抑制平台的非线性扰动,并且具有较快的响应速度与较强的鲁棒性,可以满足系统的稳态精度要求。     

AT89C2051在自适应模糊PID温度控制器中的应用

介绍了以AT89C2051单片机为核心的自适应模糊PID温度控制器的设计,并将其应用到制袋机温度控制上.该系统具有线路简单、性能可靠的特点,在实际中已成功应用.     

基于模糊自整定PID的汽轮机数字电液控制系统

基于模糊控制技术和汽轮机DEH系统的数学模型,将模糊自整定理论应用于汽轮机DEH系统,设计了一种适用于汽轮机数字电液控制系统的模糊自整定PID控制器。他利用偏差及偏差变化率作为模糊控制器的输入,并制定了模糊规则进行控制,实现PID参数的实时自整定,从而改善汽轮机调节系统的控制特性。仿真结果和分析表明在调节稳定性,超调量和自整定PID参数等方面,模糊自整定PID控制算法均优于传统PID控制算法。     

基于二阶Adaline网络的位标器自适应逆控制方法

为了提高导引头成像传感器视轴在系统参数时变时的稳定度,对基于二阶Adaline网络的位标器自适应逆控制方法进行了研究。先是对位标器的动力学模型和机电模型进行了数学推导与分析,接着通过对Adaline网络学习算法的研究,提出了一种不易受噪声影响的变步长LMS算法用于增强其学习能力。在最后设计的位标器双闭环控制系统中,电流环采用变速PID控制,速度环利用系统输出误差,按改进的二阶Adaline网络算法来实现其自适应逆控制的调节过程。内场实验表明,与PID控制相比,所提出的方法显著提高了位标器系统的控制精度,具有很强的鲁棒稳定性。     

大口径压电快摆镜机构迟滞非线性补偿与控制

为了提高空间天文望远镜精密稳像系统中大口径压电快摆镜机构（Fast Steering Mirror,FSM）的控制精度,采用迟滞前馈补偿和最优PID控制算法相结合的复合控制策略。针对基于广义Play算子的Prandtl-Ishlinskii（PI）模型可逆性受约束条件限制以及求逆过程中模型参数估计误差累加的问题,提出了一种基于广义Stop算子的PI逆模型进行压电执行器（Piezoelectric Actuator,PZT）迟滞补偿。针对逆迟滞模型的不确定性和直接前馈控制抗干扰能力差的问题,在控制系统中加入最优PID闭环控制器。采用自适应差分进化算法（Adaptive Differential Evolution,ADE）对迟滞逆模型参数和PID控制器参数进行寻优并引入混沌搜索机制来提高ADE算法的性能。实验结果表明:与传统PI模型解析求逆方法相比,基于广义Stop算子的PI逆模型能够更好描述逆迟滞曲线,拟合频率为1 Hz的迟滞曲线,拟合精度提高78.04%;实时跟踪频率分别为1、10、20 Hz的大口径快摆机构目标摆动位移,复合控制策略的跟踪精度相比于直接前馈控制分别提高了38.56%,22.92%和13.5%。