纯滞后系统的模糊复合控制方法

针对具有纯时间滞后的系统,分析了PID算法、Smith预估算法以及模糊控制的不足,由此提出了一种新的模糊复合型控制器,该控制器是基于Smith预估的模糊-PID控制器,利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,而在稳态阶段则切换为PID控制来提高控制精度.在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明该复合型控制器既具有模糊控制较强的鲁棒性,又具有PID控制精度高的特点,尤其是在模型失配时表现出良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种实用而简便的控制方法.     

交流伺服系统多模协调控制策略研究

提出了基于模糊控制和PID控制的多模智能协调控制策略。该控制器充分利用了模糊控制和单神经元自适应PID控制的优点,并将其应用于交流伺服系统。同常规切换控制相比,它把点切换改为相对平滑的智能切换,大大提高了伺服控制的动、静态性能。仿真结果表明,该控制器可以有效地抑制负载变化和各种干扰对系统的影响,能满足系统设计要求。     

一种新颖的模糊自适应PID控制器的设计

在传统数字PID控制的基础上,结合模糊控制,提出了一种基于模糊规则的模糊自适应PID控制算法,该算法通过模糊控制规则和模糊推理确定模糊控制表,在实时控制中通过对模糊控制表的查询,在线调整PID控制参数。研究结果表明,与数字PID控制器相比,该控制算法具有简单、鲁棒性强和动态品质优良等特点。     

模糊PID控制在岩石测试专家系统中的应用

针对岩石测试专家系统软件的设计,对其控制过程中的核心技术PID控制技术作了深入研究,将PID控制技术与模糊控制技术相结合,设计了模糊PID控制器并将其应用于岩石测试专家系统,解决了该控制过程中量程切换时易出现的震荡现象,实现了该控制过程的全自动化处理并达到了控制精度和稳定性要求.     

基于模糊PID的电液位置伺服控制器设计研究

介绍了电液位置伺服控制系统的组成与工作原理,并建立了系统的数学模型。将模糊控制与PID控制结合在一起,设计了模糊PID控制器,即通过模糊控制器输出对PID参数进行在线调整。利用MATLAB软件进行仿真,比较常规PID控制与模糊PID控制仿真结果,发现模糊PID控制器提高了系统的动态性能和稳态特性。     

基于Matlab的参数模糊自整定PID控制器的设计与仿真

将PID控制与模糊控制融为一体,构造了一个参数自整定模糊PID控制器,通过模糊控制规则在线调整PID控制器的参数.用MATALB/SIMULINK工具箱设计了仿真模型, 结合具体实例实现了该控制器的计算机仿真,仿真结果表明:该控制方法提高了控制系统的动、静态特性.     

基于fuzzy-PID的灰水处理控制系统

根据现场情况推导出第二级蓄水池的近似数学模型.基于控制对象迟滞、非线性的特点,将模糊PID控制应用于水位控制系统中.阐述了模糊控制器的设计过程:模糊化、模糊控制规则的建立和反模糊化,并给出合适的隶属函数、量化因子取值及模糊控制规则等.同时从理论上推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并用MAT-LAB工具箱对系统进行仿真试验.通过对仿真结果的分析得出:模糊PID控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于此类非线性迟滞系统具有良好地控制性能.     

变论域模糊PID自整定控制器的设计及仿真

在一般模糊控制和PID控制的基础上,将模糊控制和PID控制技术相结合,研究了基于变论域的模糊PID控制原理,并利用MATLAB的SIMULINK以及模糊控制工具箱相结合的方法,实现了变论域模糊PID控制器与常规PID控制器的仿真比较.结果表明,设计的变论域模糊PID控制器,不仅保持了模糊控制器和PID控制器原来的优点,而且很好地解决了普通控制器的控制死区问题,提高了控制精度,缩短了响应时间,增强了实用性.     

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。     

模糊自整定PID控制器的设计及其应用

以液压伺服控制系统为研究对象,根据模糊控制理论,运用常规PID控制器的设计方法,设计出了模糊自整定PID控制器,实现了PID控制器参数在线自调整．仿真试验表明,该PID控制器与常规PID控制器相比较,提高了控制系统的适应能力和鲁棒性,改善了系统的静、动态性能.     

基于模糊RBF神经网络的永磁同步电机位置控制

针对比例-积分-微分(PID)控制器参数固定而引起永磁同步电机位置伺服系统控制效果不佳问题,设计了基于平滑切换的模糊PI控制和径向基函数(RBF)神经网络PID控制的位置控制器。暂态时,采用模糊PI控制;稳态时,采用RBF神经网络PID控制,两者中间采用模糊PI-RBF神经网络PID复合控制。该位置控制器既结合了模糊PI控制和RBF神经网络PID控制的优点又克服了各自的缺点。仿真结果表明,当永磁同步电机受到外部扰动时,采用模糊RBF神经网络控制器的永磁同步电机位置系统具有良好的动态性能,能够实现快速响应,做到精确定位,而且当负载变化时具有很强的抗干扰性。     

模糊PID控制交流伺服系统的研究

介绍了模糊PID控制器的构成与工作以及模糊PID控制器的交流伺服系统.交流伺服技术是研制开发各种先进机电一体化产品的关键性技术，由模糊PID组成的控制器无需知道系统的精确模型，采用模糊控制和PID控制的复合控制，使交流伺服系统具备了更强的鲁棒性和更为优良的动、静态性能.利用了变频器的多种控制功能，用编码器精确测速，控制算法采用了参数自整定PIDD算法，实现了精确的变频调速闭环控制.仿真结果表明，该交流伺服系统具有优良的性能和实际应用推广价值.     

Fuzzy adaptive PID control on hydraulic servo system of quadruped robot

Quadruped robot driven by high power density hydraulic device works in unstructured en- vironment. With variable load and various external disturbance, the hydraulic servo system has fea- tures such as nonlinear, time-varying parameters. Traditional control method has some limitation. In order to help the hydraulic servo system of the quadruped robot to adapt to harsh environments, and to obtain high control quality and control precision, an incremental fuzzy adaptive PID controller based on position feedback is designed to solve the related technical problems. Matlab/Simulink sim- ulation and experimental results show that the incremental fuzzy adaptive PID controller improves the dynamic performance of the system, enhances the respond speed and precision of the hydraulic ser- vo system, and has some theory significance and practical value.     

进给伺服系统模糊自整定控制建模与仿真

分析了模糊自整定PID控制器的特点,建立了二输入三输出的单变量二维速度环自整定模糊控制器,并将建立好的模糊PID控制器与数控机床进给伺服系统结合起来,构成了数控机床进给伺服系统模糊PID控制系统仿真模型,仿真结果表明,模糊自整定控制系统具有比普通PID控制系统更好的控制性能。     

减振器试验台模糊自适应PID控制及仿真研究

针对减振器试验台电液位置伺服系统,提出了模糊自适应PID控制策略,介绍了其工作原理及控制器的设计过程。与普通PID的控制效果进行比较,仿真结果表明该控制方法响应速度快、超调小、运行平稳,说明了在试验台的控制过程中模糊控制的优越性。     

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。     

基于专家、模糊和PID复合控制的设计

根据专家（ECR），模糊（FLCR）和PID控制理论，深入研究了把ECR，FLCR和PID控制策略相结合的问题，采用分层递阶智能控制结构把多种控制策略相结合，并把分层递阶智能控制思想引入到交流伺服系统中，构成了多级式智能复合控制的交流伺服系统。