基于灰色广义预测模型的自适应ＰＩＤ控制算法

将控制对象视为灰色系统,建立了基于灰色理论的广义预测模型(GM(1,2)-GPC),并将该模型的丢番图解与传统PID控制算法相结合,实现了PID参数的自适应整定。对系统模型中的参数通过递推最小二乘法进行辨识。建立的PID新算法为解决系统时滞问题提供了新的思路。仿真结果表明,预测控制算法具有超调量小、收敛速度快、鲁棒性强及较好的适应性和工程应用前景。     

基于变论域模糊控制的无刷直流电机转速问题

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、强耦合、非线性、时变的复杂控制系统。由于其采用传统的PID控制时很难满足需要,所以针对BLDCM精确调速的控制问题,在基于传统PID控制上引入模糊控制设计了模糊PID控制,并在此基础上应用变论域的方法,设计了变论域模糊PID控制器。以BLDCM为模型,通过MATLAB建立其仿真模型。仿真和试验结果表明,采用变论域模糊PID控制的BLDCM与传统控制的BLDCM相比,具有响应速度快、超调小、控制精度高等优点。     

基于改进遗传算法的脱硫浆液pH 值PID控制

首先建立了脱硫浆液pH值控制系统的近似数学模型,然后使用改进的遗传算法对脱硫浆液pH值控制系统的单回路PID参数进行在线整定寻优.改进的遗传算法在传统的目标函数ITAE基础上,融合超调量、上升时间及控制量的输出等,提出了一种综合性能指标函数作为PID参数寻优的依据.仿真试验表明,改进遗传算法整定结果与传统遗传算法整定结果相比,可有效提高脱硫浆液pH值的控制品质,降低控制系统超调量,提高响应的快速性.     

基于遗传算法的永磁同步电机调速系统PID参数优化

在分析永磁同步电机(PMSM)数学模型的基础上,针对传统PID整定方式存在的不足,引入了遗传算法对PMSM调速系统PID参数进行寻优。在迭代计算过程中采取最优保留策略,保证个体最终收敛于全局最优值。为了实现理想的电机转速控制效果,采用误差绝对值时间积分型目标函数,并在其中加入了超调惩罚项。仿真研究的结果表明,经过遗传算法优化后的PMSM控制系统具有超调量小、调节时间短、鲁棒性好的特点,与传统PID控制相比具有较高的动态品质和稳态精度。     

参数模糊自整定PID在ZVZCS变换器中的应用研究

由于全桥软开关变换器为强非线性时变系统,工作特性复杂,传统的PID控制器不具有在线自整定功能,控制效果较差,不能满足过程控制日益发展的需求。为了得到良好的控制效果,提出了采用PID参数模糊自整定控制变换器。在变换器数学模型的基础之上设计控制器,通过MATLAB/Simulink对其仿真。仿真结果表明:PID参数模糊自整定控制系统比传统的PID控制器超调量小,调节时间短,控制效果有明显的改观。     

基于ITAE指标的PID控制器参数优化设计

研究了比例一微分一积分（PID）控制器参数自整定问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数自整定方法,并以时间乘以误差绝对值积分（ITAE）的性能指标为适应度函数,对具有实参数不确定性的热工对象进行PID控制器参数整定,所设计的PID控制系统的ITAE性能指标比极点法,GPM法,Cohen法,IMC法效果更好,并通过超临界锅炉过热汽温控制的仿真实例验证了方法的有效性。     

基于遗传算法的永磁同步电机调速系统PID参数优化

在分析永磁同步电机（PMSM）数学模型的基础上,针对传统PID整定方式存在的不足,引入了遗传算法对PMSM调速系统PID参数进行寻优。在迭代计算过程中采取最优保留策略,保证个体最终收敛于全局最优值。为了实现理想的电机转速控制效果,采用误差绝对值时间积分型目标函数,并在其中加入了超调惩罚项。仿真研究的结果表明,经过遗传算法优化后的PMSM控制系统具有超调量小、调节时间短、鲁棒性好的特点,与传统PID控制相比具有较高的动态品质和稳态精度。     

基于神经网络PID控制的颗粒物料称量系统

颗粒状物料自动精确称量设备采用先粗称量再分粒精称量的新型控制方法,以保证对物料的高精度称量,其中粗称量控制精度与稳定性对整体控制精度及合格率有很大影响,传统控制方法难以满足控制要求。在粗称量控制系统中,利用BP神经网络与PID控制器相结合,可在线调节PID参数,提高称量系统控制的精度与稳定性,达到粗称量要求。仿真结果表明,神经网络PID整定收敛速度快,超调量小,跟踪误差小,控制效果良好,能够达到称量控制要求。     

基于改进的PID柴油机冷却水温控制系统

针对传统的PID柴油机冷却水温控制系统的控制精度较低稳定性差的现状,设计了一种改进的PID柴油机水温控制系统.该系统将积分分离PID继电自整定控制算法引入传统的柴油机水温控制系统中,在被控量与设定值偏差较大时取消积分作用,避免了由于积分作用造成的系统稳定性降低,超调量增大.应用结果表明,改进的PID控制器能在闭环状态下整定参数,降低控制系统的超调量,使系统的控制精度和稳定性得到显著提高.     

模糊参数自整定PID控制器的仿真研究

为了解决常规PID参数调节在非线性、时变和滞后性的工业控制系统中适应性能差、效果不理想的问题,采用模糊控制策略对PID控制参数进行在线自整定。利用Matlab的Simulink仿真工具箱对一阶惯性环节的滞后系统进行仿真研究试验,表明模糊参数自整定控制效果在超调量和调节时间上都优于常规的PID控制,改善了系统的动态性能。     

无刷直流电机抗饱和变结构PI控制研究

无刷直流电机(BLDCM)电流滞环控制系统中转速调节器因存在电流限幅环节会产生积分饱和现象,从而导致了控制系统的超调量增大,动、稳态性能变差等一系列问题。为此,对BLDCM电流滞环控制系统的积分windup现象进行了分析,并将抗饱和变结构PI控制算法应用到BLDCM电流滞环控制系统的转速调节器中。为验证采用控制方法的有效性,在MATLAB/Simulink仿真平台下搭建了控制系统仿真模型,仿真结果表明:相对于传统的PI控制算法,抗饱和变结构PI控制算法能够使系统的积分饱和现象得到抑制,速度响应的超调量更少,到达稳态时间更短,同时还提高了系统对负载扰动的鲁棒性。     

基于模糊控制的燃油泵系统建模与仿真

建立了无刷直流电动机(BLDCM)、离心泵和模糊控制器的模型,并将其有机组合构建了BLDCM驱动的燃油泵系统的模糊控制仿真模型,设计了基于流量的燃油泵转速闭环,并进行了仿真,仿真结果显示:采用模糊控制系统上升时间短,无超调,无震荡,无稳态误差,比PID控制具有更快的动态响应和更好的稳态特性。     

无刷直流电机模糊自整定PID控制研究及仿真

针对新能源汽车中的广泛采用的无刷直流电机的控制系统具有时变性、非线性、耦合强以及变量多等特点,基于无刷直流电机的数学模型,提出了一种简单实用的控制策略,即模糊自整定PID控制的闭环转速控制方案.该算法通过模糊逻辑语句创建模糊控制准则,根据转速变化对PID控制参数进行自动实时整定.利用MATLAB工具创建控制系统的仿真模型,仿真结果表明:模糊自整定PID控制系统实现转速响应快,超调量小,干扰后恢复时间短,鲁棒性强等优点,较传统PID控制有较大优势.     

基于优化PSO算法的SCR脱硝控制器研究

针对SCR脱硝控制系统中的PID参数整定困难,提出一种优化粒子群算法的PID控制器参数整定方法。该算法利用已知粒子信息得到适应度函数值的估值,在估值策略中,引入粒子间的相似度和粒子的可信度评价方法,增加适应度函数值估计次数和准确性,减少适应度函数值计算次数,提高算法性能。将优化的粒子群算法用于优化SCR脱硝系统中PID控制器参数,与传统整定PID控制器参数方法相比,基于适应值估值策略的粒子群算法整定PID控制器参数收敛速度快,系统内回路响应上升速度快、时间短,外回路静态误差小、无超调等优点,较好地满足SCR脱硝系统的动态特性。     

基于模糊神经网络PID算法的液位控制系统研究

在工业生产中,液位控制系统得到了广泛应用,但是对于这种大滞后、非线性的复杂控制系统,传统的PID控制方法存在着参数整定困难,控制效果不理想的缺陷。在对传统的PID算法、模糊控制算法和神经网络算法研究的基础上,提出了一种将模糊神经网络PID算法应用到液位控制系统中去的解决方案,并采用MATLAB对液位对象控制进行仿真实验,同时采用A3000型水箱实验平台对仿真实验结果进行验证。研究结果表明,基于模糊神经网络的PID算法的液位控制系统在调整时间和超调量上都优于传统的PID算法,控制效果和抗干扰能力更强,克服了传统PID算法的不足。     

数字PID调节器的一种改进算法

传统的PID调节器虽然可以兼顾系统的稳态与动态调节品质,但PID参数相互影响,其整定比较繁琐,有时甚至难以保证调节系统的正常工作.对此,在积分分离的PID算法基础上,采用一种根据被调量偏差绝对值变化方向进行积分增益修正的PID控制算法,并应用于火力发电机组控制系统仿真软件开发.结果表明,该算法彻底克服了积分作用引起的过调问题,大大提高了调节器参数的稳定范围,简化了调节器参数整定过程,可用于实际工业过程的自动控制.     

基于变论域模糊PID控制的BLDCM仿真分析

采用传统的PID控制方法,无刷直流电机(BLDCM)易受负载扰动、电机参量突变等不确定因素的影响,调速效果较差。研究了一种基于S函数的变论域模糊PID控制方案,应用于BLDCM速度环中,通过Simulink建立BLDCM速度、电流双闭环控制系统。仿真结果表明,变论域模糊PID控制方案在调速方面具有响应速度快、超调小、抗干扰能力强的特点,各项指标优于普通PID控制、模糊PID控制方案。     

磁粉离合器自调整模糊PID励磁控制技术

针对磁粉离合器应用环境复杂,采用传统的控制算法很难满足系统非线性、变参数的要求等问题,在研究了模糊控制和传统PID控制算法的基础上,提出了一种自调整模糊PID控制算法。该算法兼有模糊控制和PID控制算法的优点,实现了对过程参数的无稳态误差控制,同时具有很好的自适应特性,并且能够克服非线性因素带来的影响,具有较强的鲁棒性。将该算法应用于双轴水冷式磁粉离合器,能够实现在线PID参数的自整定。通过对该控制算法的仿真,并与常规PID控制算法的实验比较,该控制算法响应速度快,负载侧电流稳定时间短、电流超调量小,且控制系统具有很好的自调整能力。     

遗传优化PID整定算法在阀门定位器中的应用

电气阀门定位器调节阀门开度的PID控制过程容易出现较大的超调,通过自然泄气或增加反作用回调阀位,会对系统的鲁棒性和控制效率产生较大影响。提出一种遗传优化的PID整定算法,基于继电反馈法获得系统PID参数的大致范围,并利用改进遗传算法进行PID参数寻优,使系统接近无超调控制,提高控制精度,缩短调节时间。系统获得PID参数用于控制气动调节阀,超调量可控制在06%,调节时间相比于传统PID算法缩短66%。仿真和实验结果表明,该整定算法能够实现稳、准、快的控制方式,为优化电气阀门定位器的控制策略提供了一种新的思路。     

基于Buck电路的BLDCM调速系统设计

为了获得转速平稳、调节快速的无刷直流电机(BLDCM)输出,对BLDCM控制和驱动系统进行了设计。分析了BLDCM的运行原理和转矩波动原因,并采用Buck电路直接驱动解决了转矩波动的问题。针对传统PID调速慢、精度低以及参数调节困难等问题,采用了BP神经网络对PID进行参数调节。在MATLAB/Simulink仿真平台上搭建了系统的各个模块并进行仿真。结果表明,所设计的系统调节速度快,控制过程中超调小,转速平稳,转矩波动减小。