火电厂水质调节系统的模糊免疫自适应Smith-PID控制

火电厂水质调节加药系统为大时滞时变被控对象.模糊免疫自适应PID控制和常规Smith控制难以取得令人满意的控制品质.借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理的自适应性,以及Smith预估器可以解决系统时滞性的特点,提出了将模糊免疫自适应PID控制器和Smith预估器组合成复合控制器的控制策略.用模糊免疫P调节器实时整定P1D控制器的比例增益,用模糊控制器在线整定PID控制器的积分时间常数和微分时间常数.仿真研究表明,该控制算法具有调节时间短,系统稳定性强,抗干扰能力强等优点,取得了令人满意的控制效果.     

模糊PID控制的助力模式对操纵稳定性影响分析

电动助力转向系统(EPS)设计中最重要的是助力控制模式的控制器设计。在PID控制的基础上引入了模糊控制,提出了基于模糊PID控制的助力控制模式;应用TruckSim和Simulink建立EPS联合仿真模型;采用常用的操纵稳定性开环和闭环两种评价方法进行PID控制和模糊PID控制仿真对比试验,研究模糊PID助力控制模式对EPS性能及整车操纵稳定性的影响。开环评价对比试验结果表明:模糊PID控制器的助力性能较好,但操纵稳定性略差一些。闭环对比试验表明:EPS助力控制模式能有效地提高转向系转向轻便性,模糊PID控制器作用下的操纵性和汽车行驶安全性较好。认为模糊PID控制器下的助力控制模式助力性能好于PID控制器,模糊PID控制器更适合EPS助力控制模式。     

模糊自适应PID控制在电阻炉温控中的应用仿真

电阻炉是一个具有工作参数随炉温变化而变化的受控对象,具非线性和大滞后的特性,很难建立其精确的数学模型.本文设计了一种电阻炉温模糊自适应PID控制器硬件系统及控制逻辑,首先将电阻炉温度模型等效为一阶惯性滞后环节,根据系统误差e和误差变化率ec作为系统的输入量,然后采用一种模糊自适应PID控制方法,对PID的参数进行在线自动调整.为了验证设计系统的合理性,通过软件MATLAB对整个控制系统进行建模和仿真.仿真结果表明:设定电阻炉控制炉温为100℃时,采用传统的PID控制算法超调量为18.5%,经过600 s达到稳态;而采用模糊自适应PID控制算法的超调量基本为零,达到稳态时间为300 s,由此说明模糊自适应PID控制算法响应快、达到稳态时间短且稳态效果好;在仿真时间第600 s的时候对两种不同电阻炉炉温控制系统添加一个-5℃的干扰信号,模糊自适应PID控制系统波动小、恢复稳态时间短,说明其抗干扰能力强、鲁棒性好;因此,通过本文研究表明:将模糊自适应PID控制算法应用在电阻炉温度控制中,控制效果好、实用价值高.     

积分分离模糊PID控制在中央空调温湿度控制中的应用

提出在中央空调温湿度控制系统中,基于常规模糊PID控制器,引入积分分离PID控制思想.当系统调节开始时由于系统误差较大,系统的积分系数为零,系统的控制主要由模糊PD控制来实现;当系统误差较小时加入积分控制环节,系统切换为模糊PID控制,从而改善和提高系统的控制性能.     

模糊免疫PID在主汽温控制系统中的应用

借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特性,提出将模糊免疫PID控制策略应用到火电厂主汽温控制系统中。仿真研究表明,该方法的控制效果优于常规的PID串级控制。     

基于模糊神经网络PID的焙烘机温度控制

以控制焙烘机内流动的热风温度为目的,提出了将模糊控制器、神经网络控制器与PID相结合构成模糊神经网络PID对焙烘机进行温度控制的方法,并建立了模糊神经网络PID控制器的网络模型;利用MATLAB进行仿真分析,并与传统PID和模糊PID进行对比。结果表明:利用传统PID控制时,超调量达到45%,调节时间为1 150 s,且震荡明显;利用模糊PID控制时,系统超调量为15%,调节时间达到1 750 s,震荡明显减弱;利用模糊神经网络PID控制时,该方法满足焙烘机温度控制系统的各项技术指标要求,且超调量接近零,系统无震荡,调节时间减小为500 s,并且温度受外界扰动的影响很小,有良好的扰动补偿和抗干扰能力,系统鲁棒性有了很大提升,可以很好地满足控制焙烘机热风温度的目的。     

模糊PID控制在风表自动检测系统中的应用

针对风表自动检测系统风速控制中,传统PID算法存在超调量大、稳定性差、调节时间过长等问题,导致风速很难精确控制的难题,提出了将模糊PID控制应用于变频控制的方案．仿真实验结果表明,基于模糊PID控制有效改善了系统的动态性能,降低了超调量,减小了调节时间,提高了鲁棒稳定性．     

PID参数模糊自整定控制在液位控制系统中的应用

针对液位控制过程中存在的大滞后、时变、非线性的特点,提出了PID参数模糊自整定控制算法。运用阶跃响应测试对双容水箱液位系统建立数学模型选取恰当的隶属度函数和PID控制规则,设计PID参数模糊自整定控制器。最后,利用MATLAB工具对PID参数模糊自整定控制算法和传统PID控制算法进行仿真比较。仿真结果表明,与传统PID控制算法相比,PID参数模糊自整定控制算法具有超调小、调整时间短等特点。     

基于自适应模糊PID控制的电阻炉温度控制系统

以电阻炉温度控制作为对象,针对温度常规PID控制系统由于温度的非线性、时变性和滞后性等特性,存在超调量较大、调节时间较长等问题,对控制系统采用自适应模糊PID控制算法,使用MATLAB软件的Simulink进行了仿真.由仿真结果知,该自适应模糊PID控制具有良好的控制性能.最后给出了该自适应模糊PID控制系统PLC的实...     

电液力伺服系统控制策略的半实物仿真

通过在半实物仿真环境中进行模型辨识试验,获得电液力伺服系统的辨识模型.为了改善电液力伺服系统的控制性能,设计了一种复合模糊PID控制器.这种控制器结合了经典PID控制器和带有自调整修正因子的模糊控制器的优点,并加入了前馈校正.为了避免由于两种控制方式相互切换时造成的不良扰动,采用了模糊切换的方法 .通过在电液伺服试验台上对所设计的复合模糊PID控制器进行半实物仿真实验,并对比PID控制器和传统模糊控制器的实验控制曲线,验证了复合模糊PID控制器的可行性和控制性能.同时在负载刚度和质量变化时进行了半实物仿真实验,实验结果表明,复合模糊PID控制器不仅改善了稳定性和速度,并具有良好的实时性.     

基于VAV变风量智能建筑空调系统控制

为了解决传统VAV空调系统的非线性、延时性、波动性以及模型准确性等问题,在传统PID控制系统的基础上,引入模糊PID控制机理,建立了模糊增益控制器.结合自适应调节系统,通过模糊调整方法,以变风量空调系统终端阀门的开度为最终控制对象,通过MATLAB编程建立模型,对PID控制器参数进行在线调整.结果表明,引入模糊PID控制方法的VAV空调系统与传统PID控制方法相比,前者动态响应速度快,校正时间短、超调量小,具有广阔的应用前景.     

水源热泵空调系统参数自整定模糊控制

目的研究一种水源热泵空调系统的智能控制方法,改善系统的控制效果．方法采用参数模糊自整定的控制策略,先对模糊控制器进行设计,再确定参数的原则,再将模糊控制和PID控制相结合,实现PID参数在线自动调整．结果参数自整定PID控制比普通PID控制超调量小5％-10％,调节时间缩短近50％．结论参数自整定模糊PID具有良好的动、静态性能,有效地提高了系统的控制效果,满足了系统的节能技术要求．     

变风量空调系统温度模糊PID控制

将模糊PID控制应用于变风量空调系统中,任务是将送风温度和空调房间内的温度（回风温度）控制在各自的设定目标值附近。分别设计了变风量空调系统的送风温度模糊PID控制系统和室内温度（视为回风温度）模糊PID控制系统,通过调节冷冻水阀门的开度来控制送风温度,通过调节变频风机的转速来控制室内温度。应用所设计的模糊PID控制器对送风温度和空调房间的温度（即回风温度）进行了实时在线控制,控制结果表明模糊PID控制器设计合理,控制效果良好。     

变风量空调系统末端的模糊神经网络控制研究

针对目前传统PID控制对模型依赖性强,难以在线调整,对具有非线性和不确定性的变风量(VAV)空调系统的控制动态性能差的特点,提出将模糊神经网络应用于该系统.建立了模糊神经网络控制器,基于变风量空调系统末端装置的数学模型进行了仿真研究.结果表明,该控制策略比传统PID控制更适合于VAV系统,控制系统具有更好的鲁棒性和自适应能力,可以取得更优的动态性能.     

基于自适应模糊PID控制的中央空调冷冻水系统仿真研究

定风量空调系统的调节是通过调节冷冻水流量实现的,建立了各个部件的数学模型,通过调节水泵转速来调节冷冻水流量。由于空调系统参数的时变性,常规PID控制存在局限性,本文建立自适应模糊PID控制器,并与常规PID控制器进行比较,表明自适应模糊PID控制调节效果更好,简单易行。     

基于模糊免疫PID的煤矿超高水充填料浆控制

现有超高水充填A/B料浆混合控制系统只检测、控制流量,本文提出增加浓度控制,使A/B料浆配比严格为1:1。将充填料浆流量与浓度实时的检测数据与模糊推理逻辑和生物免疫反馈响应过程的调节作用相结合,将模糊免疫PID控制方法应用到超高水充填控制系统中。仿真结果表明,优化后的控制效果优于常规的PID控制,具有较强的自适应能力和鲁棒性。     

Design of Adaptive Fuzzy PID Altitude Control System for Unmanned Aerial Vehicle

Based on Matlab/Simulink and Fuzzy Logic toolboxes,the altitude control system is designed and simulated.The validity of conventional PID control method and adaptive fuzzy PID control method is compared.It can be drawn out that the adaptive fuzzy PID control method is superior to the conventional PID in rising time and overshoot etc.The effectiveness of a fuzzy PID controller shows potential application in the future,especially in the presence of model uncertainty or changing dynamics and time-varying parameters.     

Design of Adaptive Fuzzy PID Altitude Control System for Unmanned Aerial Vehicle

Based on Matlab/Simulink and Fuzzy Logic toolboxes, the altitude control system is designed and simulated. The validity of conventional PID control method and adaptive fuzzy PID control method is compared. It can be drawn out that the adaptive fuzzy PID control method is superior to the conventional PID in rising time and overshoot etc. The effectiveness of a fuzzy PID controller shows potential application in the future, especially in the presence of model uncertainty or changing dynamics and time-varying parameters.