飞航导弹自动驾驶仪系统控制方案研究

为了克服飞航导弹运动过程中的非线性、时变性和不确定性对自动驾驶仪系统性能的不良影响,进一步提高导弹的飞行质量,对自动驾驶仪系统及其采用的控制方案进行了研究;首先对系统的整体结构进行了分析,然后在介绍经典PID方案的基础上,分别采用模糊自调整PID方案和神经网络自适应PID方案设计了导弹姿态运动控制器,最后进行了仿真实验;仿真结果的对比展示了所设计控制器良好的品质,验证了将模糊控制和神经网络应用于飞航导弹自动控制中的可行性和有效性,为其它非线性控制理论与导弹传统控制相结合以进一步提高导弹控制系统的性能奠定了基础。     

基于Hopfield网络的PID在直流伺服电机中的应用

针对直流伺服电机的非线性和时变性因素,本文结合传统PID控制器特点,介绍了一种基于Hopfield神经网络PID控制方法。该方法利用Hopfield神经网络的自学习能力,经过有限次的训练可以得到了PID控制器所需要的最优参数。采用Matlab软件对构造的系统模型进行了仿真和跟踪实验。实验表明这种方法既简化了经典控制PID参数整定,同时使系统具较好的实时性、稳定性和跟踪性,控制效果比较理想。     

板球系统的T-S模糊多变量控制方案

板球系统是一个典型的多变量、非线性控制对象，它是杆球系统的扩展，适合用以 检验各种控制方案．本文介绍了板球系统及其数学模型，就轨迹跟踪问题提出了基于T-S模 型的模糊多变量控制方案，并验证了这种控制方案能使系统全局渐进稳定．仿真实验结果表 明本文所采用的控制方案明显优于传统的PD控制方案．     

板球系统T—S模糊多变量控制方案

板球系统是一个典型的多变量，非线性控制对象，它是杆球系统的扩展，适合用于检验各种控制方案，本文介绍了板球系统及其数学模型，就轨迹跟踪问题提出了基于T－S模糊的模糊多变量控制方案，并验证了这种控制方案能使系统全局渐进稳定，仿真实验结果表明本文所采用的控制方案明显优于传统的PD控制方案。     

热工过程时滞对象的NLPID控制

针对火力发电厂热工过程的时滞对象,提出采用NLPID加前馈的控制方法,即利用跟踪-微分器和非线性组合方式来改进经典PID调节器实现复杂系统中被控对象的非线性控制,提高其适应性和鲁棒性.仿真研究表明,文中所采用的控制方案比常规NLPID控制表现出更好的控制品质,在实际应用中有一定的实用价值.     

基于自适应模糊PID控制器的非线性系统仿真

对于缺乏精确模型的过程或参数时变的滞后过程,传统PID控制难以达到良好的控制效果.普通模糊控制能够对一些非线性系统进行控制,并不需被控对象精确的数学模型,但是模糊控制难以消除系统的静态误差.针对复杂的非线性系统,设计了自适应模糊PID控制器.该控制器将模糊控制的动态性能好的优点和PID控制的稳态精度高的优点结合起来,采用模糊控制与PID控制分段控制策略,当偏差大于某一阈值时,采用模糊推理的方法调整系统的控制量,当偏差小于某一阈值时,切换到PID控制以消除系统的静态误差,较好地克服了传统PID控制和普通模糊控制所存在的主要问题.通过仿真实验分析,证明了该控制方法的有效性.     

数据与未建模动态驱动的非线性PID切换控制

本文充分利用系统的数据信息和知识,把数据驱动控制、PID控制与一步超前最优控制策略相结合,提出了数据与未建模动态驱动的非线性PID切换控制方法.该方法首先利用被控对象往往运行在工作点附近的特点及系统丰富可测的数据信息,把被控对象表示成低阶控制器设计模型与高阶非线性项(未建模动态)和的形式.与以往方法的本质区别在于,所提的方法直接将未建模动态分解为前一拍数据与未知增量的和,并充分利用未建模动态可测数据信息补偿系统未知的非线性动态特性,设计非线性PID控制器,对未建模动态的未知增量采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行估计,从而设计带有未建模动态增量估计的非线性PID控制器.将控制器的跟踪误差引入切换指标,两个控制器通过切换机制协调控制系统,既保证系统的稳定,同时提高系统的性能.为解决PID控制器参数难以选择的问题,采用一步超前最优控制策略进行参数设计,从理论上给出了PID控制器参数选择的一般原则和方法,推导了保证闭环系统输入输出稳定性的条件;最后,通过数值仿真实验以及在水箱液位控制系统的物理对比实验,实验结果验证了所提算法的有效性和实用性.     

基于快速BP算法的非线性系统神经网络自校正控制器

提出了对于一大类未知,不确定,时变单输入单输出离散非线性系统,利用三层BP网络,采用快速BP算法构成学习和自校正控制的方案,针对同一被控对象,设计了PID控制器,仿真结果表明本文所提出的神经网络自校正控制的优越之处。     

PEM燃料电池加湿器温度系统的模型辨识与控制

本文分析了质子交换膜燃料电池的膜加湿器系统,介绍了采用本课题组开发的NetCon控制器对加湿器系统进行数据采集和温度控制的系统集成方案。在此基础上辨识了加湿系统的温度模型,并采用变速积分PID控制算法控制加湿器的温度。仿真和实验结果表明,辨识得到的加湿系统温度模型能够准确地描述被控对象,本文采用的控制策略可以得到满意的控制效果。     

非线性离散系统的自适应PID控制器

针对非线性离散系统设计了利用TSK(Takagi Sugeno Kang)模糊模型的自适应PID控制器。利用模糊模型预测控制信号误差,通过控制信号误差自适应PID控制器参数。比较系统输出和模糊模型输出自适应模糊模型的参数。该方法可以弥补系统参数的模糊性、数学模型的模型误差和系统参数的变化。非线性离散系统的仿真实验验证了所设计的自适应PID控制器对非线性离散系统控制的有效性。