汽包水位模糊控制研究

针对汽包水位控制系统优化问题,基于模糊控制理论设计了一种二输入、三输出模糊自整定PID控制器,建立了汽包水位模糊自整定PID控制系统.并对基于传统PID控制和模糊自整定PID控制进行仿真对比分析.结果表明:模糊自整定PID控制可以很好地改善控制系统的动态和静态特性,使汽包水位的稳定性明显提高.     

BP神经网络PID温度控制在恒温振荡器中的应用

PID参数整定过程一直困扰着工程技术人员,研究PID参数自整定技术具有十分重要的工程意义。描述了PID参数整定的原理,阐述了BP神经网络PID控制的系统结构及算法,给出了基于LPC2368温度控制系统的硬件设计和软件设计方法。最后给出了基于BP神经网络的PID控制响应的温度曲线并与传统PID控制方法作了比较。结果表明:运用BP神经网络的PID控制算法,具有过渡时间短、超调量小、几乎没有振荡等优点,且结构简单,易于实现,具有较广阔的工业应用前景。     

基于模糊自整定PID的直升机飞行控制律设计

在经典PID控制律基础上,引入模糊控制的概念设计模糊自整定PID控制律改进无人直升机姿态回路控制器,实现了PID控制器的参数在线自整定,并改善了控制器性能.通过Matlab对闭环系统进行算法仿真,表明模糊自整定PID控制器能够发挥优于传统PID控制器的控制性能.最后对所设计的控制器进行半物理仿真验证,通过对比典型输入指令下经典PID和模糊自整定PID两种控制器的控制效果,验证了模糊自整定PID对系统性能的优化.     

自整定模糊PID控制器的设计与Simulink仿真

针对复杂系统的控制问题,在原有PID控制的基础上,将PID与模糊控制相结合,设计一种自整定模糊PID控制器,利用MATLAB中的Simulink软件进行仿真。仿真研究表明,自整定模糊PID控制器具有较强的自整定能力,控制效果优于原有PID控制器。     

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。     

模糊控制器的研究

文章设计了一种带有参数自整定功能的新型PID控制器,它具有参数自整定、在线参数自调整功能,使得它对于纯滞后、时变、非线性系统具有较好的控制作用。     

模糊参数自整定PID控制器的设计与仿真研究

为实现PID参数的自动整定,在PID控制和模糊控制的基础上,设计了一种用于晶体生长炉温度控制系统的模糊参数自整定PID控制器,该控制器基于PID参数的优化规律,利用模糊控制规则对PID参数进行在线的自动整定.与常规PID温控系统比较,该控制器的系统超调量明显减小,控制系统的动静态性能均得到改善,升温速度和目标温度控制精度达到了设计指标,系统仿真验证了该设计的有效性与实用价值.     

一种模糊自整定PID控制器的设计及仿真

在模糊控制和PID控制研究的基础上，介绍了一种模糊自整定PID参数的控制方法，即用模糊逻辑对PID控制器的控制参数进行在线调整．该方法结合FUZZY控制与PID控制的优势，在对象参数和结构发生变化的情况下，对典型的大惯性对象进行控制，用Matlab／Simulink对此进行仿真研究，结果表明：模糊自整定PID控制优于传统PID控制，提高了控制的性能。     

模糊自整定PID在工业温度控制系统中的应用与研究

文章通过工业温度的特点选择合适的控制算法,讨论了模糊PID控制器的原理及设计,建立了被控对象的数学模型,通过Matlab/Simulink仿真工具建立了仿真模型.在单位阶跃输入下,比较了常规的模糊控制、PID控制和模糊PID控制的仿真结果.仿真结果表明,文章建立的模糊自整定PID控制能获得更好的动态响应.     

基于内模控制的PID参数整定及仿真

介绍了内模控制的发展历史及基本原理,分析了其控制器的设计方法,提出了一种利用Taylor级数展开的基于内模控制(Internal Model control,IMC)的PID控制器参数整定的方法.通过对热交换器PID温度调节闭环控制系统的MATLAB实例仿真,将IMC-PID整定的效果与传统PID进行对比,论证其控制效果明显优于其它经典PID整定,显示了其实际工程应用价值.     

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。     

神经网络PID参数自整定的应用研究

PID控制是工业控制中应用最为广泛的控制方法,但在实际应用中,其参数整定仍未得到较好的解决.本文把神经网络技术应用在PID控制中,采用BP网络对被控对象在线辨识,利用神经元自适应PID在线调整参数,构造神经网络PID自整定控制器.通过在实际交流变频调速系统上的实验表明,当突然加、减负载时,神经网络PID控制与传统PID控制相比,具有恢复时间短、超调量小等特点.     

基于模糊PID控制的靶板横摇调节系统研究

针对移动靶车在野外行驶过程中受路面激励的影响,容易发生靶板横摇的问题,设计了基于模糊控制和PID控制相结合算法的靶板横摇调节系统。将模糊控制和传统PID相结合,得到基于模糊PID控制算法,并通过此算法对靶板横摇倾角进行实时调整。运用MATLAB/Simulink模块分别对基于模糊PID算法的调节系统和基于传统PID算法的调节系统进行模拟仿真。仿真结果对比表明,采用模糊PID的调节系统的响应时间比采用经典PID控制的调节系统提高33.3%,在脉冲信号和锯齿波信号非线性干扰存在的条件下,系统输出的波动量分别减小21.4%和26%。仿真结果证明了该横摇调节系统的可行性。该调节系统为同类靶车靶板横摇控制设计提供了借鉴。     

灵巧手指力回路自适应神经网络模糊PID控制

在多指灵巧手位置控制的基础上 ,提出一种在力控制回路采用基于模糊规则的自适应神经网络 PID控制的方法 ,将神经网络、模糊规则和 PID控制相结合 ,以 Fuzzy控制粗调 ,ANN控制为细调 ,改善了常规 PID控制中参数线性组合的缺点 ,有利于提高系统对灵巧手指与外界工作环境接触时 ,接触力控制的自适应能力和对外部干扰的抗干扰能力。最后 ,通过仿真实验验证了提出方法的有效性     

基于遗传算法的PID参数整定

提出了一种基于遗传算法的PID控制器参数优化设计方法．通过仿真研究和加热炉实验表明遗传算法应用于PID参数整定可提高系统的稳定性和动态特性，与传统的整定方法相比明显地改善了整定的速度和准确度。     

基于模糊免疫算法的变风量空调系统PID控制

由于变风量空调系统具有惯性大、时间滞后等特点,单独采用常规PID控制往往效果欠佳。本文借鉴生物免疫反馈机理和模糊控制理论,设计了模糊免疫PID控制器,将模糊免疫算法应用于室内温度控制环节,并运用模糊免疫PID控制技术对温室进行仿真试验。试验结果表明,控制环节的精度、鲁棒性、超调量及调整时间都得到较大改善。     

基于改进递推预测误差神经网络算法的极点配置PID控制方法

针对工业控制中系统模型参数通常未知的特点,利用改进递推预测误差算法为基础的神经网络系统参数辨识方法,设计了极点配置自校正数字PID控制器.相比于基于梯度学习算法的神经网络辨识方法和通常的PID控制器,该方法具有参数辨识结构简单、神经元权值调整可持续且计算速度快、所采用的数字PID控制器鲁棒性强等优点.最后的数值仿真结果验证了本文算法及控制方法的有效性.     

基于遗传算法的广义预测PID控制及其在锅炉主汽温系统中的应用

针对超超临界机组的主汽温控制,提出了一种广义预测PID控制方法,该方法采用改进遗传算法对PID控制器参数进行在线优化.采用了一种基于广义预测控制性能指标的遗传算法寻优思路,建立了主、副回路PID参数优化模型;在选择、交叉和变异算子方面,初始种群设计方面和交叉、变异概率调整方面对遗传算法进行了改进.最后对广东潮州电厂某锅炉现场连续运行的历史数据进行了控制仿真,结果表明采用基于改进遗传算法的预测PID控制策略后,系统在动、静态特性和变负荷能力上均比常规串级系统效果更好.     

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.     

SLPC*E型自整定调节器功能讨论

对ＳＬＰＣＥ型自整定调节器的两个特殊功能进行了讨论,即专家自整定系统（简称ＳＴＣ）功能和可变型设定值滤波（简称ＳＶＦ）功能,将数字ＰＩＤ控制方法的专家系统技术融合在一起,从模仿人整定参数的判断推理决策入手,以经典的Ｚｉｅｇｌｅｒ Ｎｉｃｈｏｌｓ整定规则为基础,利用实际控制信息,将操作者的操作经验技巧归纳为一系列整定规则,运用到不同的对象模式,从而达到系统的最优控制。