基于遗传算法和模糊PID的采煤机滚筒调高系统研究

针对采煤工况复杂和滚筒调高系统,采用电液伺服控制的非线性、参数时变的特点,设计了模糊自适应PID控制器。由于遗传算法具有良好的全局寻优特性,用遗传算法对自适应模糊PID参数进行了优化,得到最优的控制器参数,从而得到最优控制效果。采用MATLAB/SIMULINK仿真,仿真结果表明,经过遗传算法优化的自适应模糊PID控制器的控制效果具有调节时间短、超调量明显减小、稳态误差小,其对滚筒高度的控制效果得到明显提高,能更好地满足应用要求。     

基于模糊自适应PID的运煤列车防冻液喷洒流量控制

针对运煤列车防冻液自动喷洒控制,设计了基于模糊自适应PID的串级流量控制器,能够在线调整PID控制器中KP、KI、KD三个参数,适合用于大时滞、非线性、多干扰、系统模型参数不易建立的控制过程。利用MATLAB搭建控制器模型和仿真,并与传统PID控制、模糊控制比较。     

改进的粒子群优化液压伺服模糊控制系统研究

电液伺服系统是一个不确定的非线性复杂系统,传统PID控制往往难以取得理想的控制效果。为了提高煤矿机器人机械臂电液伺服系统的控制精度和稳定性,提出一种基于改进的粒子群算法优化液压伺服系统模糊PID控制器参数的方法,避免了模糊PID控制中参数选取的经验性及参数不变性等问题。应用改进的粒子群算法优化模糊PID控制器参数,可以增强控制器的自适应能力,提高其控制性能。仿真测试表明,改进的粒子群优化模糊PID控制系统的响应性能明显提髙,超调量小,稳态性能好。     

模糊自适应PID控制应用于二质量伺服系统的仿真研究

介绍了自适应模糊PID算法在二质量伺服系统中的应用以及模糊控制器的设计,并通过MATLAB对其进行仿真。仿真结果表明,自适应模糊控制系统可以改善系统的动态性能,减小系统的振荡,加快系统的响应速度。系统内部结构和参数改变对自适应模糊控制器的影响很小,控制器具有较强的鲁棒性,实现了对内部参数变化的自适应控制。     

复合模糊PID智能温度控制器设计与仿真

针对温度控制系统的非线性、时变性等特点,设计了一种复合模糊PID智能温度控制器,采用PID参数自适应控制与模糊控制相结合的方法,改善温度控制效果。以P87LPC764为控制芯片设计了系统的硬件电路,给出了系统的模糊控制器设计方案以及PID自整定算法,并对系统进行了仿真分析。仿真结果表明系统的控制效果优于常规PID控制器,满足温度控制系统实时性和精度高的要求。     

磨料水射流切割压力模糊PID控制仿真技术

以先导式比例溢流阀作为压力控制元件,压力传感器作为压力反馈系统,构成了喷嘴入口压力闭环控制系统。为实现对压力的精确控制,提出了将模糊控制理论与PID控制结合起来构成模糊PID控制器的方法。利用模糊控制规则在线对该控制器PID参数进行整定,增强了PID控制器的调节控制能力。并在基于MATLAB/SIMULINK仿真环境下,对模糊自适应PID控制器进行论证。结果表明,与传统PID控制器相比,该控制器可有效地提高系统的动态响应特性,有很好的稳定性和控制精度。     

基于模糊神经网络的PID控制器在矿井局部通风机调速系统中的应用

针对矿井掘进工作面通风的特点,提出了一种基于模糊神经网络的PID控制方法,用以控制矿井局部通风机。该方法利用模糊神经网络来调整PID控制器的参数,能根据瓦斯浓度的变化自适应调整通风机的转速。仿真实验表明,该控制器较传统的PID控制器,在超调量和稳定时间上,效果都要好得多,具有适应性强、控制灵活、稳定性好等优点。     

一种交流伺服系统中的神经元自适应控制器

针对交流伺服系统存在参数时变,负载扰动以及交流电动机自身和被控对象的严重非线性特性、强耦合性等不确定因素,采用传统的控制方法无法满足较高的控制要求。提出了基于神经元的自适应PID控制器。仿真实验结果表明,与传统的PID控制器相比,该控制器能使系统的控制性能得到较大的提高。     

史密斯模糊自整定PID控制器在温度控制系统中的应用研究

分析了PID控制器和模糊PID控制器的优缺点,将史密斯纯滞后补偿和模糊控制PID的优点结合起来,设计了史密斯模糊自整定PID控制器。计算机仿真和现场运行结果表明,史密斯模糊自整定PID控制器与模糊自适应PID控制器和常规PID控制器相比较,提高了烘干炉温度控制系统的自适应能力和鲁棒性,改善了系统的动态性能和静态性能,能使非线性、大滞后等特殊的系统达到良好的控制效果。     

论域调整模糊PID液位控制系统的仿真研究

针对液位控制系统的大时滞、时变特性,提出一种基于变论域模糊控制理论的自适应模糊PID控制方法.该方法通过论域调整改善模糊PID控制器参数的调整精度和范围,具有良好的自适应能力和鲁棒性能.可以用更简单的实现方法获得比基于遗传整定的模糊免疫PID控制方法更好的控制质量.仿真结果验证了其优越性.     

模糊自适应控制的异步电动机系统研究

针对异步电动机调速系统的非线性和结构参数易变等特点,采用矢量变换,将模糊控制和PID控制结合起来,建立了模糊自适应PI调速系统的双闭环模糊控制仿真模型,对异步电动机模型参数进行分析整定。MATLAB仿真结果表明该控制器与常规PID相比较,具有良好的稳态精度和自适应能力,没有超调和振荡,明显改善了系统的动态性能,并且具有较强的鲁棒性,为煤矿安全生产发挥了重要的作用。     

模糊PID控制的SRD在煤矿矸石山提升机中的应用

设计了开关磁阻电机调速系统(SRD),介绍了SRD在煤矿矸石山提升机中的应用,详细叙述了模糊自适应PID速度控制器的设计。通过模糊控制器对PID参数的在线调整,解决了传统PID不能适应参数变化较大的煤矿矸石山提升机调速系统需要的问题,减小了系统超调量,缩短了系统响应时间,提高了系统稳态精度,取得了较好的调速效果。     

基于模糊PID控制的焊管切割机液压性能调节系统研究

为了能够提高焊管切割机的工作稳定性,深入地研究了模糊PID控制在其液压系统控制中的应用。分析了焊管切割机的工作原理和模糊自适应PID控制的基本原理,并且设计了参数初始化和模糊化的基本流程;进行了控制仿真分析,仿真结果表明,模糊PID控制技术能够获得较好的控制效果。     

模糊自适应速度调节器在无速度传感器直接转矩控制中的应用

为解决参数固定的常规PID速度调节器易受电机参数变化的影响而很难达到高精度的控制要求这一问题，设计了一种模糊自适应PID速度调节器。该调节器能根据当前速度误差和速度误差变化率，借助模糊经验推理出常规PID控制器的比例修正系数Cp,积分修正系数ci和微分修正系数ccl，实时在线调整常规PID控制器的参数。将之应用于无速度传感器直接转矩控制系统中，提高了系统的响应速度和稳态精度。仿真结果验证了本设计的有效性。     

基于单神经元控制器的异步电动机矢量控制

针对PID控制在提高异步电动机调速性能存在的瓶颈问题,本文提出了一种基于单神经元控制器的异步电动机的矢量控制方法。在分析单神经元控制器基本工作原理的基础上,采用梯度下降法与变步长法相结合的控制算法,并利用MATLAB软件建立神经元控制器与异步电动机调速系统的仿真模型,在计算机上进行了仿真和在笼型异步电动机上进行了应用实验。仿真与实验表明,单神经元控制器具有良好的自适应能力,可以改善调速系统的动态与静态性能,提高异步电动机跟踪能力,具有工程应用价值。     

基于遗传算法和卡尔曼滤波器的PID控制

针对PID控制系统中参数的整定及控制干扰信号和测量噪声信号,提出基于遗传算法和卡尔曼滤波器的PID控制方法。系统利用遗传算法优化PID参数,通过卡尔曼滤波器抑制控制干扰信号和测量噪声信号。仿真结果表明此方法响应速度快、抗干扰能力强、达到了全局最优PID参数整定,有效地滤除系统的控制干扰和测量噪声信号,具有比传统PID控制方法更好的动态和静态控制性能,控制品质有较大的改善和提高。为PID控制系统的研究提供了一种方法。     

基于PID控制器的矿井提升机仿真研究

建立了矿井提升机动力学特性方程,为了提高提升机的稳定性和舒适性,基于PID控制器算法设计,利用建模仿真软件AMESim建立了提升机的简单模型,设置参数后,结合Simulink对其进行仿真研究,分别得到了不同增益以及加入空段滤波器时的箕斗位置-时间曲线。仿真结果表明:与改变系统增益方式相比,应用PID控制器提升机的舒适性、稳定性有了明显改善。     

模糊自适应PID控制在液压凿岩机钻进速度优化中的应用研究

为了能够对液压凿岩机钻进速度进行有效的优化控制,深入地研究了模糊自适应PID控制技术在其中的应用。分析了液压凿岩机的钻进速度优化控制机理;研究了模糊自适应PID控制器的基本原理;探讨了液压凿岩机钻进速度优化控制精度分析的基本理论;进行了液压凿岩机钻进速度优化控制仿真,仿真结果表明模糊自PID控制技术可以提高液压凿岩机钻进速度优化的能力。     

永磁直线同步电动机模型参考自适应神经元速度控制的仿真

针对永磁直线同步电动机的矢量控制系统,提出了一种模型参考自适应的增益模糊自整定神经元速度控制器。仿真结果表明当突加负载扰动或参数突变时,模型参考自适应的增益模糊自整定神经元速度控制具有响应快、鲁棒性强、较好的动、静态特性等优点。     

基于自适应PID控制的Buck变换器设计与实现

Buck变换器具有器件少、控制简单等优点,已被广泛应用于微处理器供电的电压模块构架中,但目前工程上的Buck电路大多采用常规PID控制器,存在着参数整定复杂,调试时间长等缺点。通过把模糊控制器与PID控制器相结合,利用模糊逻辑控制实现了PID控制器参数在线自调整。理论分析和仿真结果表明,采用自适应PID控制具有更多的优点。