双电机四驱电动汽车自适应复合防抱死控制

为了进一步提高双电机四驱电动汽车防抱死控制的响应速度和精度,在电液复合变参数PID防抱死系统的基础上,采用径向基函数神经网络系统对电动汽车电液复合制动系统进行在线辨识,利用车轮滑移率对于电机制动转矩变化的灵敏度信息对PID的控制参数进行滚动优化调整,实现自适应复合防抱死控制。运用离线仿真和快速控制原型在环实时实验对控制算法和在线实时控制效果进行了验证,结果表明:改进的控制算法提高了系统的控制精度和响应速度,而且满足控制系统的实时性要求。     

重型车辆防抱死系统控制算法仿真研究

文章提出了一种新型的NPID非线性控制算法,并将其应用于重型车辆ABS(防抱死制动系统)问题中。NPID算法不仅鲁棒性强,而且参数便于整定。使用仿真软件TruckSim,在各种情况下的仿真结果显示,相对于常规的PID控制器,NPID控制器具有更短的制动距离和更好的速度表现。     

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。     

非线性PID控制算法在重型车辆ABS中应用的仿真研究

提出一种新型的NPID非线性控制算法,并将其应用于重型车辆ABS(防抱死制动系统)问题中.NPID算法不仅鲁棒性强,而且参数便于整定.使用仿真软件TruckSim,在各种情况下的仿真结果显示,相对于常规的PID控制器,NPID控制器具有更短的制动距离和更好的速度表现.     

非线性PID控制算法在重型车辆ABS中应用的仿真研究

提出一种新型的NPID非线性控制算法，并将其应用于重型车辆ABS（防抱死制动系统）问题中．NPID算法不仅鲁棒性强。而且参数便于整定．使用仿真软件TruckSim。在各种情况下的仿真结果显示。相对于常规的PID控制器。NPID控制器具有更短的制动距离和更好的速度表现．     

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．     

一种智能双模数控伺服进给控制器设计

以数控伺服进给控制器为研究对象,采用在全论域范围内带有自调整模糊规则因子和模糊比例因子的自适应控制策略,提出一种可提高数控伺服进给系统动态性能的智能Fuzzy-PID双模控制器设计方法．仿真分析证明该方法在不同的工作状态下,根据不同的响应阶段的动态性能要求在线自动调整控制器的控制参数和控制算法,可有效地克服传统控制算法存在的扰动、超调量大、调节时间长等缺点．Matlab软件仿真证明该控制器较常规PID、模糊控制器具有响应快、超调小、鲁棒性强和自寻优等特点．     

神经网络模糊PID技术在光伏系统MPPT控制器中的应用

针对传统光伏系统MPPT控制算法的局限性及无法自适应外部复杂情况等诸多问题,提出一类以神经网络、模糊控制器以及PID控制器组成的神经网络模糊PID控制器。利用光照幅度、环境温度等参数的离线训练后的权值作为整个三层前馈神经网络的优化参数;通过预测最大功率点与实际的工作电压进行比较,运用模糊推理对PID相关参数进行最佳调整。仿真结果表明：与传统PID控制器、模糊控制器相比,本系统能增强消除系统误差能力,稳态性能有了明显提高,同时可获得更高的控制精度。     

基于多级鲁棒PID控制的汽车稳定性控制策略

利用AMESim软件搭建了整车和液压制动系统模型。将基于H∞控制理论的PID控制算法应用于汽车稳定性控制的研究。根据车辆行驶状态的变化调整鲁棒PID控制器的参数,构建以横摆角速度和质心侧偏角为控制目标的汽车稳定性控制算法。进而利用PID控制算法得出制动轮缸压力,实现了整车的稳定性控制。利用Matlab/Simulink和AMESim建立联合仿真平台,对控制算法进行验证。结果表明,该控制算法具有很好的实时性和控制效果,能够满足车辆稳定性控制的要求。     

基于神经元网络与模糊PID的光伏系统MPPT复合控制

将神经元网络与模糊PID复合控制技术应用在光伏系统MPPT控制器中,解决光伏系统传统MPPT控制算法的局限性以及无法自适应外部复杂情况等诸多问题。利用离线训练后的前馈神经网络预测最大功率点电压与实际电压进行比较,作为模糊控制器的输入,通过模糊推理对PID相关参数实现最佳调整。仿真结果表明:该控制算法能增强消除系统误差能力,可获得更高的控制精度。更多还原     

Fuzzy-PID控制算法在永磁电磁混合悬浮系统中的应用

永磁电磁混合磁悬浮平台控制系统是典型的非线性迟滞系统,单纯采用经典PID控制或Fuzzy控制难以满足系统的快速性、稳定性、鲁棒性等要求.虽然可以采用PID控制算法结合分段调节PID控制参数的所谓非线性PID来进行控制,但是这种整定方法由于采用了分段控制,在每个分段内PID参数不再变化,在受到较大扰动时控制作用可能会不及时,从而导致吸死现象的发生.针对以上问题,提出采用Fuzzy控制和PID控制相结合的Fuzzy-PID控制算法,在常规PID调节器的基础上运用模糊推理思想,根据不同的偏差、偏差变化率对PID参数进行自校正.仿真结果表明,系统具有较好的动静态性能,满足混合磁悬浮系统的要求.     

大流量液压系统的油温控制

针对某大型液压系统的油温恒定需求,分析系统发热的数学模型和油液温度变化的滞后特性,提出一套运用比例水阀连续调节板式换热器冷却水量的大型液压系统油温控制方法.在Matlab/Simulink仿真环境中,比较分析使用常规PID和参数自整定模糊PID算法的油温控制特性.仿真结果表明,模糊PID控制器具有不依赖系统模型、响应快、控制精度高的优点,且易于PLC实现.将模糊PID控制方案应用于实际系统中,实验结果表明,参数自整定模糊PID控制器能够克服油温的大时滞、非线性变化,使得油液温度有效控制在45±1 ℃;参数自整定模糊PID控制器的响应速度、控制精度均优于常规PID,适合应用于大流量液压系统的油温控制.     

汽车防抱死制动系统的自寻最优控制

针对汽车防抱死制动系统中路况经常变化的特殊性,提出了将自寻最优控制策略应用到防抱死控制中.构建了防抱死制动系统和制动时车辆动力学模型,设计了依据制动力矩和附着力矩变化量符号改变来调节制动力矩的自寻最优控制器.仿真结果验证,自寻最优控制可以自动搜寻到最佳滑移率,并使系统在最佳滑移率附近工作,达到最佳制动效果.本文为汽车制动性能的研究提供了有效可行的防抱死控制策略.     

电动车辆ABS的改进线性二次型最优控制

为充分利用轮毂电机控制精确和响应迅速的优势,提高电动车辆制动防抱死控制的稳定性,提出一种用于轮毂电机电动车辆制动防抱死系统(ABS)协调控制的改进线性二次型最优控制方法.建立电动车辆纵向动力学模型;结合复合制动系统的协调控制策略,分析现有线性二次型最优控制算法无法用于防抱死控制器设计的原因,提出一种通过构造虚拟阻尼量以及无穷小量来建立黎卡提方程的改进型线性二次型最优控制算法,并据此设计了防抱死控制器.在高附着路面、中附着路面和低附着路面3种不同行驶工况,对分别安装有改进线性二次型最优防抱死控制器和滑模防抱死控制器的电动车辆的紧急制动性能进行了仿真分析.结果表明:在不同附着系数路面行驶工况下,改进线性二次型最优控制算法能够有效提高电动汽车防抱死控制系统的控制精度和响应速度.     

基于遗传算法的可调因子模糊PID控制器的设计

传统的PID控制算法简单、易于实现,但对于非线性、不确定性的控制对象,控制效果并不理想。本文将不依赖于被控对象的数学模型,适应能力好的模糊控制和常规PID控制相结合,并对模糊算法中对系统性能有重要影响的量化因子用遗传算法进行优化,提出一种基于遗传算法的可调因子模糊PID控制器。仿真结果表明该控制器具有良好的动态性能和静态性能。     

锯床电机系统自适应模糊PID控制的仿真

基于锯床系统存在非线性、不确定性和时变性,传统PID控制并不能满足系统要求的现状.将模糊PID控制算法应用于锯床系统,采用转子磁场定向矢量控制变频调速,并分别对常规PID和模糊PID两种控制方式进行了仿真.仿真结果表明,将模糊PID应用于锯床系统加快了系统的响应速度,使系统很快达到稳定值并且没有超调,提高了锯床电机的稳定性、快速性,从而改善了锯床切割效果及其加工精度.     

聚合反应釜自调整模糊PID控制器的设计及仿真

针对聚合反应釜温度控制系统的数学模型具有非线性、大惯性、纯滞后以及时变等特点,将模糊控制算法与PID控制算法相结合,设计了一种自调整模糊PID控制器,能够实现在线自调整PID参数。仿真研究表明,该控制器具有使系统超调量小、调整时间短、鲁棒性好且算法简单等优点,是一种提高聚合反应釜温度控制效果的有效方法。     

基于Fuzzy-PID的电液位置伺服控制系统的FPGA设计与实现

本文以电液位置伺服机械手第一关节为研究对象,设计了一种基于VHDL设计、FPGA实现的Fuzzy-PID控制器。分析了模糊（Fuzzy）自整定PID参数的模糊逻辑推理和控制器算法结构,根据自顶向下的流程,对Fuzzy-PID控制器进行了VHDL分层设计,详细说明了模糊逻辑推理、模糊自整定PID电路架构、数据缓存和I/O接口控制的设计原理,最后下载到FPGA芯片实现了Fuzzy-PID控制器。实验表明,FPGA作为单一控制器实现Fuzzy-PID控制算法是可行的和有效的。     

模糊自适应PID控制器在无刷直流电机控制系统中的应用研究

对于具有多变量、时变性、非线性、强耦合等特性的无刷直流电机（BLDCM）控制系统,传统的PID控制很难实现良好的控制效果.基于无刷直流电机（BLDCM）的数学模型,提出一种基于模糊自适应PID控制的速度控制方案.该算法根据电机转速变化,采用模糊控制原理对PID的参数进行在线整定,实现优化控制.仿真结果表明,模糊自适应PID控制具有转速响应快,超调量小等优点,使系统对扰动和参数变化都具有较强的鲁棒性,控制效果优于传统的PID控制.     

铸轧液压AGC系统的模糊PID控制仿真

铸轧液压AGC系统是板带厚度主要控制手段,根据实际工程研究,通过液压系统的相关理论建立比较准确的五阶数学模型,采用传统PID对此类高阶模型的参数调整控制效果较差,而模糊PID能够根据实际工况自动调整PID参数来达到系统的要求。因此,在传统PID基础上加入模糊PID控制算法,能够有效地提高铸轧液压AGC系统响应过程,通过仿真验证了模糊PID控制暂态过程更优。