风力发电机的模糊PID控制器设计

将PID和模糊PID应用于风力发电机的控制,其中风力发电机采用具有强非线性的数学模型,模糊PID控制器使用二维线性规则库和标准三角型隶属度函数的结构.在MATLAB平台上搭建仿真模型,仿真结果表明在误差存在的情况下,采用模糊PID控制比PID控制效果好,模糊PID控制鲁棒性强.     

基于Fuzzy-PID智能车舵机控制系统

为提高智能车舵机的响应速度,分析了智能车控制系统的特点以及应用常规模糊控制器进行控制的局限性,提出了模糊PID控制算法.推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并介绍了模糊PID控制器的设计方法.实验结果表明,模糊PID控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于具有非线性和迟滞性特点的智能车舵机控制系统具有良好的控制性能.     

Temperature Control System Based on Fuzzy Self-adapting PID

将传统PID控制技术与有着广泛应用的模糊控制技术相结合,设计了一种模糊自适应PID控制器,并实现了基于PLC的自适应模糊PID温度控制系统,该控制系统具有模糊控制的简单、有效的非线性控制作用,稳定性好,有较强的鲁棒性.     

基于改进PSO的励磁系统非线性PID控制研究

针对线性PID控制器在励磁控制系统中难以取得满意控制效果的缺点,在分析了PID控制器增益参数和偏差信号之间的非线性函数关系的基础上,根据控制量与误差信号之间的调节规律,构造出一种非线性PID控制器。因为粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,通过引入交叉因子的改进PSO算法来寻优非线性PID控制器各增益参数。仿真结果表明非线性PID控制器能够有效地改善机端电压的控制精度,并且具有良好的动态品质。     

模糊PID算法在回转窑的喂煤量—烧成带温度控制系统中的应用

喂煤量-烧成带温度控制系统是回转窑生产的一个重要组成部分,但其具有大惯性、纯滞后、非线性等特点,常规PID控制算法难以对其生产温度进行准确的控制。文章提出的模糊PID控制器是将模糊控制与传统PID控制相结合,用模糊控制理论在线整定PID控制器的比例、积分、微分系数。仿真结果表明,该控制器在响应速度、稳态精度等方面均优于常规PID控制器。     

工业汽轮机调节系统的模糊PID控制器设计

针对汽轮机电、热载荷存在不确定因素,简单的线性和非线性微分方程不能完全代表实际调节系统,许多基于数学模型的常规控制方法受限的问题,开发了一种非线性模糊PID控制器.利用模糊推理的方法实现对PID参数的在线自动整定.仿真结果表明,通过与PID控制和单独的模糊控制相比较,模糊PID控制器明显改善了控制系统的动态性能,对系统参数和外部干扰显示出极高的鲁棒性.     

模糊PID控制结构分析

本文研究了经典PID控制器和正在兴起的智能控制技术在现实工业生产中的有效融合,分析了模糊控制器的设计方法的发展历史。基于这些分析,提出并讨论了结合经典PID控制和模糊控制的控制器的结构和方法。     

模糊比例控制器在温度控制系统中的应用

针对常规PID控制器对于非线性、时变系统难以达到控制要求的不足 ,采用了模糊比例双模分段控制器设计温度控制系统。仿真表明该系统具有良好的精度和鲁棒性。     

混沌自调整模糊PID控制器的研究与应用

模糊控制器中的控制规则一般都是人们对在控制过程中所认识的模糊信息的归纳与总结,这往往都伴有主观因素,使得其在高阶次、时变性及随机干扰等情况下对被控系统的控制效果不完善.针对这一问题,提出了基于混沌理论优化自适应模糊PID控制器中的可调整因子的算法.仿真结果表明,改进后的模糊PID控制器在超调量、调节时间上均有改善,说明此控制器具有更加良好的动静态性能.     

双模糊复合控制策略及其在交流调速系统中的应用研究

双模糊复合控制相当于一类非线性PID调节器,与一般三维模糊PID控制器或模糊PI-PD复合控制器相比,具有控制规则少,动作响应快,不易丢失控制信息等优点.将双模糊复合控制应用于交流调速系统的转速环,可以提高系统的鲁棒性,加快系统的动态响应.     

直驱式永磁同步风电系统变桨距控制算法研究

以直驱式永磁同步风电系统为研究对象,在各部分数学模型的基础上,建立了整个风电系统的模型。基于此模型,考虑到风电机组非线性强、转动惯量大导致变桨距控制困难的问题,提出了基于模糊自适应PID和模糊前馈结合的变桨距控制算法并对该算法进行了仿真。仿真结果表明,当风速高于额定风速时,该控制算法能有效地控制风电机组的输出。最后在相同风速条件下比较了该控制算法与模糊控制算法、传统的PID控制算法的控制效果。比较结果表明,当风速高于额定风速时,虽然3种控制算法均能控制风电机组的输出,但是与模糊控制算法和传统的PID控制算法相比,本文提出的算法具有更好的稳定性和动态特性。     

ACS algorithm-based adaptive fuzzy PID controller and its application to CIP-Ⅰ intelligent leg

Based on the ant colony system(ACS)algorithm and fuzzy logic control,a new design method for optimal fuzzy PID controller was proposed.In this method,the ACS algorithm was used to optimize the input/output scaling factors of fuzzy PID controller to generate the optimal fuzzy control rules and optimal real-time control action on a given controlled object.The designed controller,called the Fuzzy-ACS PID controller,was used to control the CIP-I intelligent leg.The simulation experiments demonstrate that this controller has good control performance.Compared with other three optimal PID controllers designed respectively by using the differential evolution algorithm,the real-coded genetic algorithm,and the simulated annealing,it was verified that the Fuzzy-ACS PID controller has better control performance.Furthermore,the simulation results also verify that the proposed ACS algorithm has quick convergence speed,small solution variation,good dynamic convergence behavior,and high computation efficiency in searching for the optimal input/output scaling factors.     

基于模糊自调整PID技术的励磁控制器研究

结合模糊控制理论和常规PID励磁控制器,提出了模糊自调整PID励磁控制技术。选取自并励励磁模型作为对象,在MATLAB软件下对常规PID励磁控制与模糊自调整PID励磁控制进行仿真研究。结果表明,模糊自调整PID励磁控制能有效地改善系统的动态品质,提高系统的抗干扰能力,对运行状态改变时模型变化的鲁棒性有较大提高。     

Tuning of fuzzy PID controller for Smith predictor

An analytical tuning method was proposed for fuzzy PID controller used in Smith predictor in order to extend its application and improve its robustness. The fuzzy PID controller was expressed as a sliding mode control. Based on Lyapunov theory, Smith predictor was analyzed in time domain. The parameters of the fuzzy PID controller can be obtained using traditional linear control theory and sliding mode control theory. The simulation experiments were implemented. The simulation results show that the control performance, robustness and stability of the fuzzy PID controller are better than those of the PID controller in Smith predictor.     

轻型军用静液传动车辆的模糊控制

对具有非线性和时变负载性的轻型军用车辆的静液传动系统进行了模糊控制的试验研究,并与常规数字PID控制的试验结果进行了对比。试验结果表明:模糊控制比常规数字PID控制更适合于军用静液传动车辆的控制。本试验为提高静液传动系统的控制特性提供了参考,有助于静液传动系统在轻型军用车辆上的开发和应用。     

直流电机速度控制比较

用比例积分微分(PID)控制器和模糊逻辑控制器(FLC)对他励直流电机的速度控制进行了对比研究,并对他励直流电机的串级启动进行了数字化实验.结果表明,PID控制器的原理和结构简单,其控制系统的设计是建立在控制对象精确的数学模型基础上,是线性控制,对于那些电机控制要求超调量小的,电压调节范围不宽的,应当优先考虑PID控制;FLC控制器是基于软件的规则和硬件的组合,是建立在专家知识库和人工操作经验的基础上,不需要对控制对象建立精确的数学模型,在鲁棒性要求高、响应时间快、稳定时间要求短的场合,FLC具有明显的优势,具有更好的设计参数,组成的控制系统更容易满足非线性控制系统要求.     

PID控制系统和模糊自适应PID控制系统的研究及比较

首先介绍了PID控制系统的工作原理,因PID控制器结构简单、实现简单,控制效果良好,所以已得到广泛应用。但当控制对象变化时,控制器的参数难以自动调整。为了使控制器具有较好的自适应性,可以采用模糊控制理论的方法来实现控制器参数的自动调整。模糊PID控制系统就是模糊理论与传统的PID控制器的结合。最后以一控制对象为例,对该两种方式的控制进行了仿真和比较,并得出了相应的结论。     

改进的加热过程模糊自调整PID算法及仿真分析

为解决工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变的非线性受控对象难于控制的问题,提出一种改进的控制算法。该算法采用1个单输入3输出的模糊控制器结构代替3个单输入单输出模糊控制器结构,通过Mam—dani模糊推理运算自调整PID（Proportional Integral Derivative）参数,并结合Smith预估补偿控制作用,优化系统动态响应指标,改善了控制器性能。将其应用于注塑机加热过程的温度控制中,并与常规PID控制器和Smith预估PID控制器比较。仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其他两种控制器,调节时间为420s,超调量和稳态误差均为0,具有抗干扰性强和鲁棒性好等优点,为进一步改善注塑机加热过程的实际控制性能提供了理论依据。     

基于模糊控制的桥式起重机防摆控制研究

近年来,随着智能控制理论的发展,模糊控制理论的研究已经应用到起重机的自动控制方面。本文在建立了桥式起重机的非线性数学模型的基础上,完成了模糊防摆控制器的设计,并在MATLAB/Simulink中进行了仿真分析。通过仿真结果对比分析,与常规PID控制器相比,位置环和摆角环采用模糊控制器取得了较好的防摆效果,响应速度快,稳态精度高。     

水轮机调节系统模糊控制的仿真

针对水轮机调节系统的非线性和结构参数易变化等特点,采用模糊控制,并且用MATLAB语言在混流式水轮机上进行了仿真,结果表明,系统多项性能比采用PID控制更佳,在水轮机调节系统中,模糊控制不失为一种较好的控制策略。