一种遗传模拟退火算法在温室系统上的应用

在通风速率设定条件下，常规的温室环境小气候动态系统可看成一个只由加热设备控制的二阶时滞温室模型。根据这个模型，提出一种基于遗传模拟退火算法的PID参数优化整定方法。该方法继承了遗传算法和模拟退火算法这两者的优点，与采用常规遗传算法的PID参数整定方法相比较，这种方法在克服解早熟、增强局部寻优能力和提高计算效率等方面都有明显的改进。这些在最后都通过仿真结果得到了验证，由此可见，该方法是一种有效的整定方法，具有一定的应用前景。     

一种改进遗传算法在抽油机节能器中的应用

提高油田抽油机的电能利用率一直是人们关心的一个热点。传统的方法是采用双模控制技术（bang—bang和PID控制相结合），但由于模型的不确定性等因素，难以获得满意的控制效果。为此该文设计了一种基于改进遗传算法的PID模糊控制器，通过检测抽油机的电压与电流之间的相位差，实时构建不同工况条件下的系统模型，采用改进遗传算法与模糊控制相结合的技术，优化PID整定参数。仿真和实验表明，控制器具有很好的控制效果。     

轴向主动磁轴承的无模型控制

轴向主动磁轴承系统是一个典型的非线性开环不稳定系统,且其准确模型也难以得到.它的控制一般是采用PID,但存在PID参数调整费时和扰动抑制效果差的问题.新的无模型控制方法不需要知道被控对象的精确模型和阶次.依据此方法所设计的控制器具有结构简单、控制参数调整方便等优点.因此,尝试将该新型控制方法应用于轴向主动磁轴承的控制.仿真和实验结果表明:与PID控制方法相比,应用该方法所设计的控制系统具有无超调、稳态精度高、对扰动抑制作用强等优点.     

基于参数实时最优整定的智能PID控制器研究

在参数时变系统中,为了解决PID参数不易实时调整问题,提出了基于PID控制律的智能控制方法;其主要思想是以PID的控制律作为神经网络输入输出模型,以PID的3个参数作为神经网络权值,通过对PID的控制模型进行实时在线训练,获得PID的最佳参数,从而实现对参数时变系统的最优控制;研究结果表明,基于PID控制模型的神经网络优化方法在处理非线性和时变系统时具有很强的鲁棒性,因而是一种有效的智能控制方法。     

基于小脑模型关节控制器与PID复合的高速公路交通流密度控制

高速公路交通控制系统是一个复杂的非线性时变系统, 传统的匝道控制方法难以取得满意的控制效果. 为此, 本文提出基于小脑模型关节控制器(CMAC)与PID复合的匝道控制方法. 首先建立了二阶宏观动态交通流模型, 然后研究了CMAC与PID复合控制算法, 结合非线性反馈理论, 设计了基于CMAC与PID复合的高速公路交通流密度控制器, 该密度控制问题是一个输出跟踪和扰动抑制问题, 最后采用两个仿真实例对该方法的有效性进行验证. 结果表明, 复合控制具有优越的密度跟踪性能和抑制噪声干扰的能力; 复合控制方法能够有效地消除交通拥挤, 并使主线车流趋于稳定.     

基于混合控制的冷轧带钢厚控系统仿真

带钢轧制是一个复杂的非线性过程，轧辊偏心是高精度冷轧机厚度控制不能忽视的问题。当带钢原料性质、处理量变化等也会导致过程模型发生变化。该文提出一种基于重复控制进行偏心补偿、鲁棒PID控制器对模型不确定性不敏感的带钢厚度控制系统。重复控制是基于内模原理的一种新型控制策略，优点是对周期信号的初始状态没有要求，对轧辊偏心扰动有很强的抑制力；鲁棒PID采用基于最小-最大原理的参数整定方法，对于过程模型在一定变化范围内，控制器具有良好的控制性能。仿真结果证明：系统具有良好的跟随和抗扰性能，表明这种混合控制方法有一定的适用性。     

液压舵机伺服系统灰色预测模糊PID控制

研究灰色预测模糊PID控制在液压舵机伺服系统中的应用问题。由于液压舵机伺服系统具有典型非线性和不确定性,传统的PID控制很难满足控制要求。为解决这一问题,提出了灰色预测模糊PID控制方法。在SimuIink中搭建液压舵机伺服系统的模型并进行仿真,灰色预测模糊PID控制无超调,调节时间为0．008s,消除干扰使系统再次达到稳定的时间为0．045s。结果表明：灰色预测模糊PID控制与传统PID控制、模糊PID控制相比,能有效加快系统的控制速度,缩短调节时间,提高控制精度,具有较强的抗干扰能力。     

双馈发电机的TS - PID模糊控制算法仿真研究

研究发电机控制器设计优化问题.针对常规PID控制算法鲁棒性差和响应速度低的问题,从电机学基本原理出发,建立了双馈感应发电机的动态数学模型.根据其数学模型的非线性特性,提出了基于TS模型的PID模糊控制算法.在数学建模的基础上,将PID控制算法和TS - PID模糊控制算法用于双馈感应发电机有功功率控制问题中,并对发电机的PID控制器和TS - PID控制器分别进行了仿真.仿真结果表明:采用TS模型的模糊PID控制方法比常规PID具有更大范围的鲁棒性与稳定性.     

基于RLS自适应逆控制理论的船舶自动舵研究

本文探讨了自适应逆控制理论中的对象动态控制问题和对象扰动控制问题，并且针对船舶模型特性，用最小二乘法对船舶进行模型参数辩识和控制器的设计。仿真结果表明。与PID控制相比，自适应逆控制方法具有动态响应快，抗扰动性好等特点。     

基于智能控制方法的风力发电系统的变桨距控制器

以对风力发电机系统进行功率控制为目的,提出基于智能控制方法的变桨距控制器的设计.风力发电系统结构复杂,具有非线性、时变的特点,单纯的模糊控制和PID控制都不能取得良好的控制效果.针对这一问题,提出风力发电系统模糊PID双模变桨距控制策略.使用Matlab中的Simulink组件建立系统模型,进行仿真试验.仿真结果表明,使用模糊PID双模控制变桨距控制器的风力发电系统确实具有较好的动态性能、收敛速度和静态误差.     

基于模糊神经网络PID算法的电阻炉温控系统

由于电阻炉温控系统是一个大惯性、大滞后、时变、且非线性的系统,采用传统PID控制不能解决系统的非线性、时变和PID参数的在线整定难等问题,为此提出一种控制算法—模糊神经网络PID算法。可根据电阻炉的温度的偏差及其变化率实时对PID的3个参数进行优化,达到具有最佳组合的PID控制,从而实现PID控制的自适应和智能化性能。使用MatLab的simulink仿真,通过传统PID与模糊神经网络PID阶跃响应曲线的比较,表明系统采用模糊神经网络PID算法具有更好的动、静态特性和自适应性,对突加的外部的扰动具有良好的抗干扰能力,具有实用价值。     

粗糙集和主元分析在基于神经网络的模拟电路故障诊断中的应用

针对基于神经网络的模拟电路故障诊断中,故障特征集维数过高带来的诊断难点,提出了利用粗糙集和主元分析法对故障特征集进行预处理。粗糙集对故障诊断决策表进行属性约简,主元分析进行数据压缩及特征提取。试验仿真表明,对预处理后的数据进行识别,简化了神经网络结构,可有效提高网络的训练速度与诊断效率。     

基于Matlab/xPC的直流电机参数辨识及双闭环控制研究

针对直流电机精确数学模型的获取及其双闭环控制器参数的整定问题,在Matlab/xPC目标环境使用递推最小二乘法对某型直流电机进行参数的在线辨识,获得某工作转速下的动态结构图参数.针对该结构图,在Simulink环境下对速度调节器和电流调节器的PI参数进行整定并仿真,达到满意效果后,将控制器下载到xPC目标机中,采用毫秒...     

基于PC/104和步进电机的三轴转台控制器设计

叙述了基于PC/104和步进电机的三轴转台控制器的设计和实现。该控制器采用PC/104作为中央处理器,系统兼容性好、扩展能力强、软件开发周期短;用48路强驱动数字输出板(HSM-3221/3222)为I/O板设计接口电路,大多数逻辑均在PC/104内实现,可靠性高、抗干扰能力强;对步进电机的控制主要采用软件控制的方式,控制简单方便,节省资源。     

Control of delayed recycling systems with unstable first order forward loop

Unstable time-delay systems and recycling systems are challenging problems for control analysis and design. When an unstable time-delay system has a recycle, its control problem becomes even more difficult. A control methodology for this class of systems is proposed in this paper. The considered strategy is based on the fact that if some internal system signals are available for measurement, then it will be possible to decouple the backward dynamics of the system and then a feedback controller could be designed for the forward dynamics. The key point for this strategy to be carried out is an asymptotic observer–predictor proposed to estimate these required internal signals. Necessary and sufficient conditions to assure convergence of this observer are given. After proving that the proposed control scheme tracks a step input signal and at the same time reject step disturbances, a procedure summarizing the methodology is provided. Robustness with respect to delay uncertainty and model parameters are also analyzed.     

控制幅值受限下定常离散线性系统最小拍控制序列的一种综合方法

控制幅值受限下离散线性系统的最小拍控制问题与连续线性系统的快速控制问题是有很 大差别的,主要是它的非唯一性与非bang-bang性.文中用凸集的支撑超平面等方法研究了 能控域及其边界面的结构特性,给出了求解最小拍最小幅值控制序列综合解的一种计算方法, 该方法计算量较小,有实用价值.     

曲线递增策略的自适应粒子群算法研究

群智能算法以其动态寻优能力强、实现途径简单等特点不断成为进化算法领域的研究热点.控参的选择对算法寻优性能有着极大影响,首先从数学推导角度对粒子群参数进行深入研究,接着提出一种契合粒子本身进化公式的,且具有反向思维的曲线递增策略的改进算法.最后验证该算法具备以下两点突出优势:a)有效避免早熟问题,在处理维度灾难问题上,寻优性能更强,且具备良好的平衡全局与局部寻优性能;b)算法控参简单,可有效解决鲁棒性低且繁琐的人工调参问题.     

基于RTAI-Linux的飞行仿真实时管理系统

探讨基于Linux的飞行仿真实时管理系统需要解决的实时控制问题。研究Linux实时扩展的开源项目RTAI及其用户态硬实时控制方案LXRT,结合系统的开发研制分析如何利用RTAI/LXRT实现关键任务的实时控制以及实时和非实时任务的管理。最终实现的多任务飞行仿真管理系统具有良好的实时性,在1 ms, 5 ms, 10 ms仿真周期下,关键任务的最大单步误差均小于30 μs。     

ATO系统速度控制的BP-FIPID算法

针对列车自动运行（Automatic Train Operation,ATO）系统控制算法的稳定性与智能性需求,以及比例积分微分（Proportion Integration Differentiation,PID）控制算法的拓展优化,结合BP（Back Propagation）神经网络算法和模糊免疫PID（Fuzzy Immune PID,FIPID）控制算法,提出一种基于BP神经网络的免疫控制参数自适应调整的模糊免疫PID控制算法（BP-FIPID）。以列车运行控制模型为控制对象,分别采用阶跃信号和列车运行目标速度曲线对传统FIPID以及BP-FIPID进行仿真检验。测试结果显示,与FIPID算法相比,BP-FIPID算法具有更好的阶跃响应和抗干扰性能,针对复杂工况的速度-时间曲线同样体现出理想的追溯性。免疫控制参数的自适应调整有助于改进FIPID的性能,两种算法均可作为实践参考。