基于模糊PID的控制器研究

模糊PID控制系统就是模糊理论与传统的PID控制器的结合。以一控制对象为例,对两种方式的控制进行了仿真和比较,并得出了相应的结论。     

一种新的模糊PID控制器的优化及其仿真研究

该文提出了一种新的最优模糊PID控制器。该控制器由两部分组成，一部分是常规PID控制器，另一部分是在线模糊推理机构。在模糊推理机构中，引入了三个可调节因子Xp，Xj，和Xd，其作用是优化模糊推理结果，该模糊PID控制器用来控制智能人工腿中的一个直线电机，并已获得很好的控制效果。     

三维模糊PID控制器的一种简化

本文提出了一种简化模糊控制方案将三维的控制规则简化为二维控制规则，大大减少了模糊控制规则的数目，简化了控制策略，控制器的设计及调整过程，并讨论了该控制器的调整方法，最后通过仿真验证了其优越性。     

模糊PID控制器

本文介绍一种新的模糊PID控制的设计和参数整定方法。运行结果表明，在控制非线性和时变对象时，其控制效果优于数字PID控制器。     

一种简单的PID型模糊控制器的参数调整方法

对常规模糊控制器的结构进行了深入的研究,提示了模糊控制器与PID控制器的相似之处,分析了模糊控制器与PID控制器参数之间的关系,进而用PID控制器的参数就能很容易地设计出模糊控制器,从而大大简化了模糊系统设计的复杂性。仿真结果表明了该方法的有效性。     

模糊免疫PID控制器的设计与仿真

针对模糊控制系统设计复杂，实验数据调整繁琐的现象，设计了一种模糊自调整免疫PID控制器，该控制器结构简单，参数调整方便，快捷，并成功应用于冷轧带钢的厚度自动控制系统中。借助MATLAB的模糊控制工具箱和SMULINK仿真工具对其进行的仿真实验表明，该控制器的控制性能远优于常规的PID控制器，为冷轧带钢厚度精度的提高提供了一种新的尝试。     

一种新型的二维PID模糊控制器

通过对常规PID控制器的结构分析,设计出一种新型的二维PID模糊控制器,其结构形式简称为fuzzy PD+ fuzzy ID型.根据模糊规则的图解分析,提出fuzzy ID控制嚣的输入变量(偏差和偏差变化加速率)与输出变量之间的控制结构,并确定两控制器的模糊控制规则的相似性.通过对该PID模糊控制器的结构分析,给出与常...     

新型模糊- PID复合控制器设计及应用

提出一种模糊-PID复合控制器的设计方法，通过PID线性控制器和模糊控制器并行结合，在偏离工作点较远的区域以模糊控制为主，工作点附近则主要使用PID线性控制。为保证两者的平稳过渡，采用模糊推理完成“切换”(模糊切换)，仿真结果表明该控制器实现了PID控制器和模糊PID控制器的优势互补和控制性能的明显改进。     

一种参数自调整PID模糊控制器

结合传统PID控制原理,提出一种新型模糊控制器结构,即PID模糊控制器。为提高PID控制器性能,设计能在线调整PID参数的模糊控制方法。仿真结果表明,自调整参数PID型模糊控制器使系统在暂态响应及稳态性能方面性能优良。     

基于遗传优化和模糊推理PID及MATLAB仿真

本文提出一种基于遗传优化和模糊推理相结合的自适应模糊PID控制算法,算法由遗传算法和模糊推理两部分构成,分别用于离线优化和在线优化。仿真结果表明,这种自适应PID控制器的性能,比仅用遗传算法优化的PID控制器更好,并且抗干扰能力更强。     

基于模糊推理的自整定PID控制器

设计了一种新的模糊PID控制器。用基于给定的相角裕度和幅值裕度的方法给出了PID控制器参数的初值。在运行过程中 ,用模糊控制器在线调整PID参数 ,使过程具有较高的控制品质     

一种新的Fuzzy-PID复合控制方法

提出了一种新的Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ复合控制方法，这种方法将模糊控制与传统的ＰＩＤ控制方法相结合，充分利用了两者的优点。仿真结果证实了方法的有效性和可行性。     

Constrained Nonlinear‐Based Optimisation Applied to Fuzzy PID Controllers Tuning

This paper aims at studying the optimal Fuzzy Proportional–Integral– Derivative controllers' tuning problem by considering two different nonlinear constrained optimisation techniques. One relying on a Hessian‐based analytical approach, and the other based on a differential evolutionary method. In the case of offline implementation, two basic frameworks are under assessment, depending on the controller parameters to be adjusted. For online scaling factors and membership functions' width tuning, its implementation is based on the parallel computation paradigm. The performance index is described by a quadratic cost function, taking as arguments control errors and the increment of control actions. Constraints on the scaling factors, membership functions' width, as well as on the system inputs and outputs are also included in the optimisation problem. Experiments carried out on a benchmark system favour the offline joint optimisation based on the differential evolutionary approach of scaling factors and membership functions' width.     

自适应神经模糊推理结合PID控制的并联机器人控制方法

针对6自由度液压驱动并联机器人的精确控制问题,提出一种结合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和比例积分微分(PID)控制的机器人控制方法。首先,利用浮动坐标系描述法(FFRF)来模拟机器人柔性组件,并构建并联机器人的拉格朗日动力学模型。然后,根据模糊推理中的模糊规则来自适应调整PID控制器参数。最后,利用神经自适应学习算法使模糊逻辑能计算隶属度函数参数,从而使模糊推理系统能追踪给定的输入和输出数据。将该控制器与传统PID控制器、模糊PID控制器进行比较,结果表明,ANFIS自整定PID控制器大大减小了末端器位移误差,能很好的控制并联机器人末端机械手的运动。     

基于模糊推理的空调智能控制

随着人们生活水平的提高,空调成为家居工作必不可少的一部分.传统空调PID控制技术仍被广泛应用,但其存在参数控制不精确、突变性、滞后性等问题,如何精确地控制空调参数,提高空调控制系统的性能成为空调控制领域研究的热点.针对这些问题,本文基于模糊推理提出了一种空调智能控制机制,通过对参数模糊化、规则库构建、模糊推理等步骤实现空调的模糊控制.实验证明了本方法的可行性,并进一步验证了在处理非精确问题方面与PID相比具有较大优势.系统实现部分给出了空调智能控制的具体交互过程.     

Fuzzy PID Control of a Five DOF Robot Arm

This paper studies the application of fuzzy logic control on a five degrees of freedom (DOF) robot arm, the Maker 100 of U.S. Robots. The elaboration of the fuzzy control laws is based on two structures of coupled rules fuzzy PID controllers. The fuzzy PID controllers are numerically simulated and the simulation results confirm the success of the fuzzy PID control in trajectory tracking problems. Seeking a performance optimization, a systematic study of the choice of tuning parameters of the controllers is done. The success of the proposed fuzzy control law is again affirmed by a comparative evaluation with respect to the computed torque control method and the direct adaptive control method, the last two controls being also numerically implemented using the same dynamic model of the robot arm.     

一类模糊PID控制器的优化设计

为扩展传统的PID控制,在分析模糊控制和PID控制原理的基础上,得出了模糊控制和PID控制相结合的一种复合控制的有效结构。本文针对传统的模糊控制进行改进,提出了一类模糊PID控制器的优化设计。     

利用神经网络进行推理的模糊控制器

本文介绍了一种利用神经网络进行推理的模糊控制器。网络的输入和输出均为模糊集。训练后的网络能完成合成关系，即模糊推时。为了减少ＢＰ网络的高线训练时间，对模糊集进行了“编码”。最后给出了该控制器应用于曲线环节的实时控制结果。     

Study of Learning Fuzzy Controllers

This paper compares two types of learning fuzzy controllers, the self-organizing fuzzy (SOF) controller and the hybrid self-organizing fuzzy proportional–integral–derivative (SOF-PID) controller. The SOF is an extension of the rule-based fuzzy controller, with additional rule creation and rule modification mechanisms. The hybrid SOF-PID comprises the SOF as a learning supervisory controller readjusting the proportional gain of the PID controller at the actuator section, when the system is on line. The structures of the SOF controller and the hybrid SOF-PID controller are studied. The performances of the SOF controller and the hybrid SOF-PID controller are compared by applying them to a two-link non-linear revolute-joint robot arm. For the path tracking experiments, the hybrid SOF-PID controller followed the required path more closely and smoothly than the SOF controller. The results of the experiments for the SOF controller and the hybrid SOF-PID controller are also compared with those obtained with a conventional PID controller, using the same values supplied at the setpoint.