仿人智能PID控制器及其应用

纯碱碳化塔中部温度控制中，对象本身滞后较大，用传统PID调节中部温度，其建立时间过长。改用智能PID控制与常规PID控制相结合的方法，利用多模式智能控制对付系统的暂态过程，用常规PID对付系统的稳态过程，极大地降低系统建立时间，增强了系统的抗干扰能力。     

热定型机的神经网络优化模糊-PID控制研究

热定型机的温度是复合管材生产过程中的重要参数，往往需要精确控制。由于该温度对象具有滞后特性，采用传统的PID控制、模糊控制或神经网络控制等单一的控制策略效果并不十分理想。本文提出了神经网络优化模糊一PID控制，并进行了相应研究，研究结果表明，该控制方法在超调量、调节时间、稳态偏差等控制性能指标上比传统的PID和单一的智能控制具有较好的效果。     

PID控制

现代PID控制是将自适应控制、最优控制、预测控制、鲁棒控制和智能控制策略引入到传统PID控制中的一种新型PID控制。简要回顾了PID控制器的发展历程，重点介绍了基于专家系统、模糊控制和神经网的智能PID控制器的研究概况，并对PID控制今后的发展进行了展望。     

基于模糊PID控制的永磁同步电机矢量控制研究

为了提高永磁同步电机的控制性能和抗干扰能力,针对传统PID控制性能效率不高,以及对工作环境变化的适应性差等问题,通过对比研究传统PID控制和模糊PID控制两者的控制性能,提出了一种基于模糊PID控制的智能控制方法。在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模型并进行仿真实验,对传统PID控制和模糊PID控制对永磁同步电机控制效果进行对比。实验结果表明,模糊PID控制器相对于传统的PID控制器超调量小、调节时间短,具有更强的可靠性。     

分数阶PID仿人智能控制算法在车辆自动驾驶系统中的应用

车辆自动驾驶系统处于非常复杂的环境当中,无法用精确的数学模型加以描述,利用传统控制理论来进行设计,很难达到理想的设计指标.为了解决这一问题,文章提出了一种分数阶PID仿人智能控制算法,将传统控制理论与人工智能相融合,实现了一种基于分数阶PID仿人智能控制的车辆自动驾驶系统,在运行控制级方面,通过该算法设计了自动驾驶系统的运动控制器,并在设计的直角弯道轨迹上,进行了软件仿真实验,仿真结果表明:分数阶PID仿人智能控制器优于传统的PID控制器,具有更好的的鲁棒性和控制精度.     

基于BP+RBF神经网络PID高压热动力试验台研制

针对高压热动力试验台测控系统需要控制的参数多,控制任务要求复杂,控制精度要求高,且各参数间存在耦合的情况,提出了基于BP+RBF神经网络PID的智能控制的方法;应用智能控制的方法解决传统的PID控制无法解决的问题;实际应用表明基于BP神经网络整定的PID控制器具有较好的自学习和自适应性,能保证控制精度等要求,控制效果比较令人满意。     

PID控制器设计与仿真研究

研究优化PID控制器性能问题,在过程控制中,系统存在纯滞后性、时变性、非线性的复杂系统,传统模糊控制和PID控制方法解决上述问题效果不佳,导致超调量大和调节时间长。为了解决控制系统中超调量大和调节时间长等难题,在Smith预估器和传统PID控制的基础上,结合模糊PID控制的优点,提出一种模糊PID-Smith的智能控制方法。方法通过对模型的纯滞后进行补偿,来减小纯滞后系统的超调量,从而增强系统的稳定性。通过对火电机组主汽温控制系统进行仿真,结果表明,方法降低了超调量,减少了调节时间,极大地改善了控制性能,提高了控制系统的自适应性和鲁棒性。     

大型电气智能PID控制的改进分析

传统的大型电气智能控制系统调节时间长,延迟时间大,并且在调控中表现出了非线性和时变特性,无法适应现阶段大型电气运转的需要。为此提出一种大型电气智能PID控制的改进方法,通过在大型电气中加入温度动态偶合参数系统建立新的PID温度控制常态规则,利用模糊控制将PID温度控制过程量化,达到节能效果。仿真实验表明,改进的PID控制系统实现了对大型电气的智能温度控制,提高了整个控制系统的适应性,能够广泛应用。     

补偿 PID控制在直流调速系统中的应用

针对传统PID自适应能力差的缺点，提出了一种基于单神经元补偿的PID控制策略，即将单神经元作为传统PID控制器的补偿环节，并将其用于直流调速系统中。仿真结果表明，该控制结构简单，易于实现，被控系统较传统PID有良好的动态特性和很强的鲁棒性，并为直流调速系统的智能控制提供一条新途径。     

西门子S7-300在果葡糖浆生产控制系统中应用

主要介绍了S7-300系列PLC在果糖生产控制系统中的应用。对于时变对象,非线性系统传统的PID控制显得无能为力,但在此系统中,将智能控制和传统PID控制融合而构成的智能PID控制器就能很好地解决这个问题。从果糖的实际生产工艺,控制系统结构及要求以及模糊PID自整定控制算法设计及实现这几个主要方面作介绍。     

基于神经元PID优化算法的智能温度控制系统研究

由于常规PID控制对非线性,动态变化系统的控制能力不理想,提出了一种基于神经元PID控制的单片机智能温度控制系统。与传统的PID控制方案相比,其控制精度有了很大的提高,系统响应速度快,超调量小。实验证明了该方法的可行性和有效性,同时便于实现数字化控制,具有控制准确、操作简单、故障率低等优点,具有极好的市场应用前景。     

神经网络PID工业温度控制系统研究

本文介绍了一种神经网络PID控制器,并将它与传统PID控制器、模糊控制器和神经网络控制器进行比较。神经网络PID控制器综合了PID控制器和神经网络控制器的优点并弥补了它们各自的不足之处。通过上述各种控制器在工业温度控制系统的仿真研究表明,神经网络PID控制器具有超调小,过度时间短,控制精度高的优点,对大滞后的温度控制系统有很好的控制效果。     

基于BP神经网络的PID控制器在温控系统中的应用

工业中的温控对象普遍具有大时滞、非线性和时变性等特点,采用传统的PID控制器难以取得满意的效果。基于BP神经网络的PID控制器具有逼近任意非线性函数的能力,能实现对PID控制器的参数Kp,KI,KD的实时在线整定,使系统具有更好的鲁棒性和自适应性,其输出也可以通过在线调整达到预期的控制精度,适用于温控系统。实验结果表明,该控制器具有抗干扰能力强、鲁棒性好等特点。     

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。     

网络控制系统Smith Fuzzy PID控制器的设计

针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。     

拟人智能控制在多温区系统中的应用

在介绍多温区控制系统的基础上，针对实际多变量、强偶合的非线性温控系统，设计了自适应拟人智能控制策略。采用了分区控制思想，根据不同的误差和误差变化趋势，采取不同的PID控制策略；为了更好地克服各种外界因素的影响，加入误差观测器在线修正参数和前馈补偿控制；同时，为了有效地克服系统时滞特性的影响，进一步引入了滞后补偿控制的方法：仿真和实际运行结果表明了该控制策略的有效性和实用性.     

数控技术在磁轴承应用中的研究

本文介绍磁悬浮主轴系统的组成及工作原理，提出了一种在常规PID基础上的智能PID控制器的新型数字控制器设计。其核心部件是TI公司的TMS320LF2407A．设计了五自由度磁悬浮主轴系统的硬件总体框图。用C2000作为开发平台．设计在常规PID基础上的智能PID控制器。理论分析结果表明：这种智能PID控制器能实现更好控制效果，达到更高的控制精度要求。     

基于PLC的仿人智能积分控制器

仿人智能积分控制算法,对系统的参数不敏感,具有较强的鲁棒性和抗十扰能力.文章将目前广泛应用的PLC与仿人智能控制相结合,形成一种先进智能PID控制算法.仿真结果显示,对大时滞、非线性等难以建立精确数学模型的复杂系统,该算法达到满意的控制效果.     

橡胶硫化罐现场总线智能群控系统

针对目前橡胶硫化罐群控系统规模大．布线复杂．控制精度低等问题,设计了一套以现场总线技术为基础,采用先进的免疫模糊PID控制的橡胶硫化罐现场总线群控系统。该系统从根本上提高了硫化过程中温度和压力的控制精度,极大的提高了产品的合格率。缩短了硫化周期,平均每次缩短2～5min．控制效率提高,能耗降低。由于采用免疫模糊PID控制．控制性能优于常规的PID控制．为硫化控制精度的提高提供了一种新的尝试。