柴油机的模糊PID调速控制策略研究

研究了一种基于模糊PID算法的柴油机调速控制策略。提出了一种模糊控制改进算法,对电子调速器PID参数按调速系统过渡过程进行在线实时模糊自整定。Matlab/Simulink仿真结果表明,该系统超调量控制效果明显得到改善,动、静态控制效果要好于常规PID控制,具有控制灵活、响应速度快和适应性强等优点。     

柴油机电子调速系统动态仿真分析

本文根据自控原则建立了柴油机电子调速系统的动态数学模型，普利用离散相似法数字仿真程序对该系统进行动态的仿真分析，为设计和调试系统提供了可靠的依据。     

基于CMAC与PID复合控制的柴油机调速系统

提出了柴油机调速系统CMAC与PID复合控制方案,给出了柴油机调速系统数学模型和控制算法.仿真分析表明,CMAC与PID复合控制比传统的PID控制有更好的控制效果,鲁棒性强,适合于非线性实时控制.     

基于ARM的模糊PID直流电机控制系统

直流电机具有调速范围广、调速性能平稳光滑、启动转矩较大、易于起停车等优点,特别适合用在调速要求比较高的场合。传统 PID 直流调速控制在工况变化情况下需要调整参数,过程复杂且难以自适应,针对这个问题,设计了一个模糊PID直流调速控制系统,首先分析了直流电机工作特性,构建了PID参数调节的模糊规则表,进行了理论分析和仿真;在此基础上,设计实现了一模糊 PID 直流调速控制系统,实现了对直流电机转速的自适应控制与显示。系统包含上位机程序和下位控制器两部分,其中上位机程序采用Visual Basic编写,用于设置PID参数、通信端口、转速显示等;下位控制器采用ARM S3C2440作为核心控制单元,包括IGBT驱动部分、H桥可逆电路、通信电路、电源电路、转速反馈电路等。仿真和实际实验显示该系统不仅提高了自适应性,而且大大提高了调速快速性和准确性。此外,该系统结构模块化,易于推广,可用于实际调速场合和教育培训实验台,具有一定理论价值和实际意义。     

柴油机调速系统的模糊自适应PID控制

提出了一种模糊自适应PID算法。利用模糊自适应PID算法对柴油机电子调速器PID参数按调速系统过渡过程进行模糊自整定。从仿真结果看调速性能有明显改善。     

柴油机调速系统的模糊自适应PID控制

提出了一种模糊自适应PID算法.利用模糊自适应PID算法对柴油机电子调速器PID参数按调速系统过渡过程进行模糊自整定.从仿真结果看调速性能有明显改善.     

直流调速系统的模糊／PID控制器设计

本文采用模糊/PID控制策略对直流调速系统的转速环进行了设计,根据转速误差的阀值由模糊控制切换到PID控制,给出了模糊控制规则和PID控制器各参数确定的方法,并利用Matlab进行了仿真验证,结果表明模糊/PID控制器具有较好的控制性能。     

柴油机数字式调速系统模型建立及仿真分析

介绍了一种柴油机数字式调速系统数学模型的建立及仿真分析方法,通过对PID的常规算法和几种改良算法进行了仿真分析,根据仿真的结果,可为柴油发电机组转速控制算法的设计奠定基础.     

基于遗传算法的PID整定的柴油机调速系统的研究

柴油机调速系统的电子调速器多采用传统的PID控制器,但随着转速、负荷及其它运动条件的变化,模型参数将发生很大的变化,这时PID控制器的参数就需要在线整定.本文提出了应用遗传算法来进行参数寻优,构造基于遗传算法的PID控制器,通过仿真实验,取得了较好的效果.     

模糊PID控制在机床阀控马达系统中的联合仿真

针对机床中阀控马达系统超调大、调节慢、易受外界干扰等问题,将传统PID控制系统改进为模糊PID控制系统,以获得更好的控制效果.首先建立机床阀控马达系统的传递函数模型,并在此模型的基础上,建立了系统的AMESim/Simulink联合仿真模型,根据联合仿真得到系统的阶跃响应曲线和机床工作台的实际位置误差曲线.结果表明,模糊PID控制不仅使系统的超调量大大减小,调节更快,提高了系统的适应性、稳定性和动态性能,而且控制精度得到极大的改善.经改进的系统可以为企业提供一定的理论依据,提高企业经济效益,具有很高的实用价值和很好的应用前景.     

COMPARATIVE STUDY OF FUZZY CONTROL,PID CONTROL,AND ADVANCED FUZZY CONTROL FOR SIMULATING A NUCLEAR REACTOR OPERATION

Based on the background of fuzzy control applications to the first nuclear reactor in Belgium (BR1) at the Belgian Nuclear Research Centre (SCK˙CEN), we have made a real fuzzy logic control demo model. The demo model is suitable for us to test and compare some new algorithms of fuzzy control and intelligent systems, which is advantageous because it is always difficult and time-consuming, due to safety aspects, to do all experiments in a real nuclear environment. In this paper, we first report briefly on the construction of the demo model, and then introduce the results of a fuzzy control, a proportional-integral-derivative (PID) control and an advanced fuzzy control, in which the advanced fuzzy control is a fuzzy control with an adaptive function that can self-regulate the fuzzy control rules. Afterwards, we present a comparative study of those three methods. The results have shown that fuzzy control has more advantages in terms of flexibility, robustness, and easily updated facilities with respect to the PID control of the demo model, but that PID control has much higher regulation resolution due to its integration term. The adaptive fuzzy control can dynamically adjust the rule base, therefore it is more robust and suitable to those very uncertain occasions.     

线性模糊PID控制器的设计与分析

基于模糊语言控制规则描述的模糊控制,已成功地用于工业过程控制并具有广泛的应用前景。用模糊线性PID控制器的数学等效式在MATLAB Simulink和Floulib工具帮助下用Mamdani方法对一阶控制对象进行二维PID模糊控制仿真实验,理论分析与实验证明采用模棚线性PID控制方法比传统的PID控制方法在应用上简便、清晰,具有一定的实用价值。     

高速高精度平面并联机器人模糊自调整PID控制方法的研究

针对推力波动、负载变化等非线性因素对高速高精度平面并联机器人系统稳定时间的影响，本文设计了一种新颖的模糊自调整PID控制器：系统的位置偏差较大时，采用PI控制器，保证系统的平滑、稳定；当系统发出停止命令后，引入模糊增益参数自调整机构，加快静差消除．模糊增益参数调整机构采用“一维输入-二维输出”的推理结构，消除了参数调整中的“耦合影响”；为缩短整定时间，减少整定参数的数量，不同增益，误差E的模糊论域划分各不相同．经实验验证：引入该模糊自校正PID控制器后，机器人系统的稳定时间有显著改善．     

模糊控制在烟丝加香控制系统中的应用

本文介绍了烟丝加香模糊控制系统的设计与实现,在分析ＰＩＤ控制和模糊控制特点的基础上,结合烟丝加香的具体情况,提出了采用变增益积分模糊控制器的烟丝加香控制系统设计方案,讨论了智能积分控制对减小稳态误差的问题。     

一类大系统的间接自适应分散模糊控制

针对一类未知非线性大系统,将模糊控制、模糊逻辑系统及滑模控制相结合,提出了一种间接自适应模糊控制策略,仿真结果证明了所提出的算法是有效的.     

烧结过程的模糊控制系统设计

根据烧结过程是一个多变量、非线性、时变的复杂系统,提出带参数预估的模糊控制方法去调节物料平衡系统和烧透点系统。经一年的运行,系统具有较强的鲁棒性。     

基于模糊与PID混合算法的制浆蒸煮过程控制

本文在分析蒸球蒸煮过程数学模型的基础上，提出了基于模糊与PID的混合算法， 在小偏差时使用改进的PID算法，在大偏差时使用模糊控制算法．该算法用于某造纸厂六个 蒸球的工业曲线跟踪控制后，在系统存在较大干扰的情况下，跟踪精度大为提高．     

A STABLE SELF-LEARNING OPTIMAL FUZZY CONTROL SYSTEM

The issue of developing a stable self-learning optimal fuzzy control system is discussed in this paper. Three chief objectives are accomplished: 1) To develop a self-learning fuzzy controller based on genetic algorithms. In the proposed methodology, the concept of a fuzzy sliding mode is introduced to specify the system response, to simplify the fuzzy rules and to shorten the chromosome length. The speed of fuzzy inference and genetic evolution of the proposed strategy, consequently, is higher than that of the conventional fuzzy logic control. 2) To guarantee the stability of the learning control system. A hitting controller is designed to achieve this requirement. It works as an auxiliary controller and supports the self-learning fuzzy controller in the following manner. When the learning controller works well enough to allow the system state to lie inside a pre-defined boundary layer, the hitting controller is disabled. On the other hand, if the system tends to diverge, the hitting controller is turned on to pull the state back. The system is therefore stable in the sense that the state is bounded by the boundary layer. 3) To explore a fuzzy rule-base that can minimize a standard quadratic cost function. Based on the fuzzy sliding regime, the problem of minimizing the quadratic cost function can be transformed into that of deriving an optimal sliding surface. Consequently, the proposed learning scheme is directly applied to extract the optimal fuzzy rulebase. That is, the faster the hitting time a controller has and the shorter the distance from the sliding surface the higher fitness it possesses. The superiority of the proposed approach is verified through simulations.     

柴油发电机智能监控系统中控制台子系统的设计

介绍了一种柴油发电机智能监控系统中的控制台子系统的设计与实现,在设计实现的过程中采用了面向对象的设计方法,使得程序能够模块化,流程清晰,系统功能实现得以简化.该控制台子系统在实际运行中运行良好,系统功能基本实现.     

模糊串级控制及其在精炼炉吹氩系统中应用

提出了通过模糊串级控制实现氩气最佳流量高定的新方法，并通过电极位置变化采用归一ＦＵＺＺＹ量化方法，实现主控制对象的的前馈补尝，通过试验证明该方法在整精炼明都能保证氩气流量的优化控制，为生产高质量的钢材提供了必要保证。