基于参数自整定模糊PID双闭环直流调速系统的设计仿真

针对工程中直流调速系统需要高性能的电机转速控制和动/静态性能的问题,设计基于参数自整定模糊PID控制的双闭环直流调速系统。通过在MATLAB/Simulink中与常规PID控制系统进行仿真对比,证明了该控制系统的有效性和工程实用价值。     

基于阈值开关模糊PID控制的直流电机调速系统

介绍直流调速系统工作原理,在分析模糊PID控制器原理的基础上,充分结合传统PD控制响应速度快和模糊PID控制精度高的特点,设计了一种阈值型模糊PID算法,应用于直流电机调速系统。通过在MATLAB/Simulink中与传统PID控制进行仿真分析对比,证明了这种算法的有效性。     

基于DSP Builder的直流力矩电机模糊PID控制

为弥补常规PID控制方式在控制直流力矩电机转速方面的不足,提出一种模糊PID控制技术。给出了模糊PID控制算法模型及其流程。运用DSP Builder库模块搭建了模糊PID控制器的系统模型,并进行了仿真分析和转速控制实验,结果表明:模糊PID控制器获得的主要控制品质参数均优于常规PID控制器,当被控对象参数和结构发生较大变化时,模糊PID控制器的响应曲线与各动态特性参数未发生较大变化,较好地保持了系统的稳定性,达到设计要求,且仿真与实验结果一致。     

模糊PID控制器在无刷直流电机控制系统中的应用

针对传统PID控制依赖被控对象精确的数学模型,应用于无刷直流电机调速难于达到良好的动态响应的缺点,将模糊PID控制器应用于无刷直流电机的控制中,运用模糊控制原理对PID参数进行在线调整。在分析无刷直流电机数学模型和控制方法的基础上,在MATLAB中应用Fuzzy Toolbox和Simulink对无刷直流电机调速系统进行仿真。实验表明,模糊PID控制相对于传统的PID控制具有更好的动态和静态性能,控制精度也大为提高。     

基于Smith预估器的PID自适应控制及其应用

针对大时滞时变对象 ,把Smith补偿控制原理和PID参数的自适应调整方法结合起来 ,提出了基于BP神经网络整定Smith PID控制算法 ,即在Smith预估补偿控制系统中 ,利用BP神经网络在线自学习整定PID参数 ,使PID参数实现最佳的非线性组合 ,以适应对象特性的变化 ,从而克服了常规PID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。仿真研究和实际应用表明 ,本文算法具有很强的鲁棒性和良好的控制品质 ,工程应用控制效果令人满意。     

PID最小方差控制在参数整定中的应用

流程工业的控制回路中90%以上都使用PID控制器,在线PID参数整定方法一直是一个有很大意义却比较难解决的工程问题。PID最小方差性能评价常用于评价控制性能,然而其得出的最优PID参数往往并不适用于实际系统,当出现问题时需要重新加阶跃响应整定PID参数。将PID最小方差控制和系统传统的动态性能指针评价方法结合使用,通过系统传统的动态性能指针的要求给出PID参数的取值范围,再根据过程输出方差随PID参数变化而变化的趋势整定PID参数,该方法在实验装置的参数整定中得到了验证。     

电镀电流参数的节能PID控制方法

电镀是将电能转换成化学能的过程,转换过程中电流不能合理控制是影响电镀工艺的重要因素。提出电镀电流参数优化的PID控制方法,在传统PID电流控制的基础上,将Min Max原则和电流密度范围、被镀工件表面积等指标作为约束条件,进行PID参数整定,使电镀过程充分考虑这些因素,实现在约束条件下的最优工艺控制。仿真实验表明,该方法可以较好的降低电镀过程的能耗。     

基于BP神经网络整定的PID控制及其仿真

PID控制是连续系统控制理论中技术成熟、应用广泛的一种控制方法。但在实际应用中,其参数的整定往往是依靠经验和现场调试。本文把BP(Back Propagation)神经网络技术应用到PID控制中,利用其非线性函数逼近能力,对PID控制器进行整定,并通过仿真试验取得较好的结果。     

密炼机上顶栓压力的模糊PID控制

针对上顶栓压力常规PID控制存在响应慢、超调量大、抗干扰能力不强的问题,进行上顶栓压力的智能控制研究.利用AMESim和MATLAB/Simulink进行液压系统和控制系统的联合仿真.以仿真得出的参数实现了基于S7-300PLC的模糊自整定PID控制算法,在GK255N型密炼机上进行实验.Wince监控结果表明:模糊自整定PID控制比常规PID控制取得更好的控制效果.     

基于单神经元的自适应PID控制

本文对实际的直流调速系统电机模型设计了基于单神经元的自适应PID控制器。研究了单神经元自适应PID控制器性能优化问题,阐述了该控制器的特点和控制律。