设定值滤波型四参数二自由度PID算法研究

对设定值滤波型二自由度比例积分微分(PID)算法进行研究。二自由度PID相当于两个调节器的串联。第一个调节器是设定值滤波器,对设定值阶跃作衰减和惯性滤波,相当于对设定值作了一次比例积分(PI)调节。第二个调节器是对系统偏差作了一次微分先行PID调节。控制参数包含PID控制器的K_p、T_i、T_d和滤波系数α共四个参数。两个调节器共用一个积分参数T_i。用二自由度PID算法分别对水泵压力、管道流量、水箱液位和锅炉温度对象进行控制试验研究,总结出控制参数随对象惯性大小而设置的规律,即:惯性大则K_p和α取大值使得设定值滤波器和PID运算输出增大,反之则减小。和一自由度PID相比,二自由度PID能实现设定值跟随和扰动抑制的双优控制。     

一种改进的双转式永磁无刷直流电动机PSO优化控制方法

研究了使用改进的PSO(Particle swarm optimization,粒子群优化)算法与PID控制器相结合实现对双转式永磁无刷直流电动机(PMBLDCM)进行控制的方法;针对传统PID调节器控制精度不高和鲁棒性差的缺点,提出了一种结合PSO优化算法和传统PID控制的新控制器;首先建立PMBLDCM的动力学模型,通过引入改进的PSO优化算法,提出了一种使用PSO优化PID控制器参数的模型,并定义了使用PSO优化PID控制器3个比例参数的具体算法;最后,使用Matlab/Simulink对PMBLDCM控制实例进行了仿真;空载和负载两种情况下的仿真结果表明:新的控制方法克服了PID控制器的不足,具有控制精度高、响应速度快、速度跟随准确等优点。     

基于粒子群算法–反向传播神经网络自适应的氧调器控制系统

氧气面罩中的核心部件是氧气调节器(氧调器).针对当前氧气调节器的大流量、低吸气阻力、快速响应的性能需求,本文在分析了电子氧气调节器工作原理的基础上,介绍了氧气调节器的数学模型,采用了反向传播(BP)神经网络自适应控制算法,并使用粒子群算法(PSO)对BP神经网络自适应控制算法的初值进行筛选.最后,对算法的性能进行了仿真.仿真结果表明,系统具有鲁棒性,且与传统的比例–积分–微分(PID)控制方法和自抗扰控制(ADRC)方法相比, PSO–BP神经网络自适应控制方法实现了更精确的吸气阻力调节、更快的响应速度.此外,当呼吸频率变化或者外界干扰变化时,相比于常规PID算法和ADRC算法则需要人工调整控制参数, PSO–BP神经网络自适应算法则可以自动在线学习训练并调整控制参数,应用前景广阔.     

基于PSO算法的目标值前馈型二自由度PID控制器的优化设计

微粒群优化算法是一种全局优化技术，算法简单、容易实现．其通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域．提出了将微粒群优化算法用于二自由度PID控制器参数的寻优设计中，并以工业过程中常见的对象为模型，进行了Matlab仿真试验，仿真结果表明系统同时具有了最优的目标值跟踪特性和干扰抑制特性，证明了PSO算法的有效性．     

一类非自衡对象的二自由度PID控制

针对一类典型的非自衡过程控制对象，根据内模控制理论提出一种二自由度PID调节器的设计方法，所设计的调节器仅有两个可调参数，而且被调参数与系统的性能直接相关，可使系统同时具有良好的目标值跟随特性和干扰抑制特性，仿真结果表明了它的有效性。     

基于改进混合遗传算法的二自由度PID控制器设计与应用

针对一般遗传算法存在的不足,提出一种改进的混合遗传算法,并将其应用于二自由度PID控制器参数寻优设计,仿真试验表明,所设计的二自由度PID控制器具有优良的鲁棒特性和抑制外界于扰特性,在仿真转台控制系统设计中获得了良好的控制效果,从而说明了该方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的模糊神经网络PID控制器设计

针对模糊神经网络PID控制器中参数初始值的设置对控制器性能影响大的问题,提出一种改进的PSO算法优化模糊神经网络PID控制器参数的设计方法.该方法采用实数编码的方式对控制器参数进行优化,并以ITAT指标作为改进的PSO优化算法的适应度函数.实验仿真表明:经过改进的PSO算法优化的模糊神经网络PID控制器具有良好的动静态性能,响应速度更快,超调量更小,控制精度更高.     

数字式调节器SDC 40B的特点及应用

数字式调节器SDC 40B是一种高性能可编程数字调节器，可构成非常复杂的控制系统。介绍了数字式调节器SDC40B的特点及功能，以及自动平衡功能和二自由度PID控制方式，并介绍了调节器在锅炉控制系统中的具体应用。由此构成的锅炉控制系统，具有操作方便、控制灵活和高性能价格比等特点。     

基于粒子群优化算法对PID参数的优化整定

本文首先介绍了PID控制器,在此基础上提出了一种基于智能群算法对PID控制器的比例、积分、微分三个参数进行优化整定的改进PSO算法,并利用Mat lab对PID工业控制器进行模拟仿真,利用仿真曲线进行直观的对比。通过与标准PSO优化算法及常规的Z-N整定法的比较,结果表明基于改进PSO算法对PID的整定方法不仅能快速的从全局搜索出优化的整定参数,而且也能够大大地提升整定效果。实验结果也表明该算法具体良好的收敛速度和稳定性,是一种具有高控制精度、高稳定性和快速性的PID整定算法。     

基于非线性PID的串联锂离子电池组的均衡控制

针对串联锂离子电池组充放电过程中的均衡问题,设计了一种新型的非线性PID均衡控算法。利用非线性函数,构造了误差与PID参数的非线性映射关系,使得PID调节器中的增益参数随控制误差而变化,比常规的线性PID调节器具有更强的鲁棒性和更好的动态响应。仿真结果表明,该算法控制精度高,速度快,能够无超调地实现锂离子电池的能量均衡。     

神经元滤波型2自由度PID控制器研究

本文给出了一种用神经元实现的给定值滤波型2自由度PID控制器．这种控制器利用 神经元权值自学习功能解决了2自由度PID控制器参数整定这个难题并使系统具有自适应能力 ．物理实验表明：神经元滤波型2自由度PID控制器具有应用价值．     

Analytical IMC-PID design in terms of performance/robustness tradeoff for integrating processes: From 2-Dof to 1-Dof

This communication addresses the analytical PID tuning rules for integrating processes. First, this paper provides an analytical tuning method of two-degree-of-freedom (2-Dof) PID controller using an enhanced internal model control (IMC) principle. On the basis of the robustness analyses, the presented method can easily achieve the performance/robustness tradeoff by specifying a desired robustness degree. Second, an analytical tuning method of one-degree-of-freedom (1-Dof) PID also is proposed in terms of performance/robustness and servo/regulator tradeoffs, which are not commonly considered for 1-Dof controller design. The servo/regulator tradeoff is formulated as a constrained optimization problem to provide output responses as similar as possible to those produced by the 2-Dof PID controller. The presented PID settings are applicable for a wide range of integrating processes. Simulation studies show the effectiveness and merits of the proposed method.     

Design of internal model control based fractional order PID controller

This article presents a design of the internal model control(IMC)based single degree of freedom(SDF) fractional order(FO)PID controller with a desired bandwidth specification for a class of fractional order system(FOS). The drawbacks of the SDF FO-IMC are eliminated with the help of the two-degree of freedom(TDF)FO PID controller. The robust stability and robust performance of the designed controller are analyzed using an example.     

基于IPC与运动控制卡的机器人运动控制系统

工控机(IPC)和运动控制卡组成的开放式机器人控制系统,具有可靠性高、信息处理能力强、开放程度高、运动轨迹准确等优点,利用其来进行六自由度关节机器人的运动控制系统的开发.IPC实现上位机功能,完成人机交互、运动学运算等任务.下位机采用PMAC运动控制卡,对各关节电机进行伺服控制.上位机基于Visual C++编程,通过调用PMAC的动态链接库编写上位机人机界面实现对PMAC卡的控制,另外介绍了伺服驱动器的设置以及PMAC的PID调节.实践证明这套系统工作可靠,完全满足要求.     

基于混沌优化的二自由度PID控制仿真研究

混沌是存在于非线性系统中的一种较为普遍的现象，混沌优化方法是一种新兴的优化方法，利用混沌所特有的随机性、遍历性和规律性的特点实现全局优化搜索，避免了陷入局部极小。二自由度PID控制器它可以独立的整定两组PID参数，使目标值跟踪特性和干扰抑制特性两者同时达到最佳，将混沌优化应用于二自由度PID控制器参数的优化设计，对六个参数进行同时优化，对主蒸汽压力系统的仿真结果表明了二自由度PID控制器的优越性，以及混沌优化方法的有效性和实用性。     

IMC–PID Design: Analytical Optimization for Performance/Robustness Tradeoff Tuning for Servo/Regulation Mode

This paper addresses the analytical design of a one‐degree‐of‐freedom (1‐DoF) robust proportional–integral–derivative (PID) controller for the servo/regulation mode in line with the enhanced internal model control (IMC) principle based on a first order plus dead time (FOPDT) model. The proposed enhanced IMC–PID can provide acceptable performance both for set‐point tracking and for load disturbance rejection. The design procedure is formulated as a constrained optimization problem, in which the robustness of the system is adequately considered. Therefore, the resulting PID controller gives optimal performance with an exact selected robustness degree. Illustrative examples are given to show the effectiveness and merits of the analytical tuning rules for a wide range of plants.     

Design of a memory‐based prefilter supplementing a robust PID control system

For systems with uncertainties, lots of PID parameter tuning methods have been proposed from the view point of the robust stability theory. However, the control performance becomes conservative using robust PID controllers. In this paper, a new two‐degree‐of‐freedom (2DOF) controller, which can improve the tracking properties, is proposed for nonlinear systems. According to the proposed method, the prefilter is designed as the PD compensator whose control parameters are tuned by the idea of a memory‐based modeling (MBM) method. Since the MBM method is a type of local modeling methods for nonlinear systems, PD parameters can be tuned adequately in an online manner corresponding to nonlinear properties. Finally, the effectiveness of the newly proposed control scheme is numerically evaluated on a simulation example. Copyright © 2008 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society     

A simple PID control for asymptotic visual regulation of robot manipulators

This paper addresses the asymptotic regulation problem of robot manipulators with a vision‐based feedback. A simple image‐based transpose Jacobian proportional‐integral‐derivative (PID) control is proposed. The closed‐loop system formed by the proposed PID control and robot system is shown to be asymptotically stable by using Lyapunov's direct method and LaSalle's invariance theorem. Advantages of the proposed control include the absence of dynamical model parameters in the control law formulation and the control gains are easily chosen according to simple inequalities including some well‐known bounds extracted from robot dynamics and kinematics. Simulations performed on a two degree‐of‐freedom manipulator are provided to illustrate the effectiveness of the proposed approach. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于二自由度的直驱永磁同步风电机组机侧PWM控制

本文针对直驱永磁同步风力发电机 （D-PMSG） 机侧控制系统对性能指标跟踪性和抗扰性都有较高要求的特点,在介绍直驱永磁发电机 d,q 轴数学模型和矢量控制基础上,提出采用目标值滤波器型二自由度 PID 控制器来实现跟踪性能和抗扰性能的 双优控制,仿真实验证明了这种方法的可行性。