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。     

变论域自适应模糊PID控制系统仿真与应用

由于电液伺服系统具有非线性、时滞性等问题,自适应模糊PID控制方式仍难以精确控制马达转速,故设计了变论域自适应模糊PID控制算法。通过设计合适的伸缩因子,将变论域与自适应模糊PID控制相结合,该算法可以精确控制电磁比例阀的流量进而控制马达的转速。将PID控制、模糊控制、自适应模糊PID控制和变论域自适应模糊PID控制算法进行Matlab仿真,结果表明：变论域自适应模糊PID控制具有响应快、无超调、稳态误差基本为零的特点。通过可编程控制器实现了模糊PID控制与变论域自适应模糊PID控制算法在电液伺服系统中的应用,实验数据表明,变论域自适应模糊PID控制更加精确,符合工业控制要求。     

无刷直流电机模糊PID控制系统研究与仿真

针对传统PID控制方法在对无刷直流电动机进行控制时精度低、抗干扰能力差等缺点,提出了一种参数自适应模糊PID控制方法。首先建立了无刷直流电机的动态数学模型,并对其转速进行模糊PID控制。介绍了模糊PID控制器的设计方法,应用MATLAB实现了系统设计和仿真。最后对PID控制和模糊PID控制的仿真结果进行对比分析,结果表明:模糊PID控制方法使无刷直流电机控制系统具有更好的动、静态性能和抗干扰能力。     

基于模糊PID控制的污水处理过程DO控制

将模糊PID控制与普通PID控制相结合,提出了一种基于模糊PID控制的污水处理过程DO控制方法。     

模糊PID控制的中频电炉温控系统设计

针对中频电炉的结构,采用参数辨识方法,通过分析中频电炉的温升曲线获得相应的数学模型。针对该模型应用MTALAB仿真工具设计模糊PID控制器,该控制器根据误差及误差的变化率现场整定PID控制的参数。比较常规PID控制与模糊PID控制的仿真效果可以发现,采用模糊PID控制器根据误差与误差的变化率现场整定PID控制的参数,可以有效地提高PID控制器的控制效果。     

改进PID算法在MTS控制系统中的应用

针对飞机结构强度试验中大迟滞、时变、非线性系统的控制问题,采用改进的PID算法实现系统优化控制;在MTS象,对比常规PID控制和改进PID控制效果。结果表明:改进PID控制能有效减小系统的超调量和调节时间,抑制外界噪声干扰,较常规PID控制效果有明显提升。     

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。     

基于变论域模糊PID的分解炉温度控制研究

分解炉温度控制系统具有非线性、时变、纯滞后的特点,针对传统PID控制及模糊.PID控制难以很好地满足控制要求,提出了一种变论域模糊自适应PID控制方法。利用变论域思想,设计了一种基于函数模型的伸缩因子控制器,动态地调整模糊控制器的量化因子和比例因子,提高了控制精度。在Matlab环境下分别对PID控制、模糊PID控制和变论域模糊PID控制方法进行了仿真对比,结果表明变论域模糊PID控制方法具有更好的动静态性能和自适应能力。     

直升机智能PID控制研究

针对直升机俯仰角度控制和旋转轴速度控制需求,对模糊PID控制、神经网络PID控制和免疫PID控制在不同控制规律下的系统控制效果进行了对比研究。仿真实验表明,神经网络PID控制器准确性最高,系统响应无误差,稳定性较好,但响应时间较长;模糊PID控制器系统动态响应时间较快,系统稳定性相对最好,但存在微量误差;免疫PID控制器控制直升机旋转轴时,系统响应速度和稳定性明显优于其他两类控制器,但对俯仰角控制效果差。     

硫化氢燃烧的神经网络PID控制及其仿真

讨论了传统的PID控制和基于神经网络的PID控制，给出了带有神经网络PID控制的系统控制方案和神经网络PID控制器算法设计，并将其应用于硫化氢制酸中的硫化氢燃烧。运行结果表明，神经网络PID控制比传统的PID控制表现出良好的动态和静态性能。     

智能PID控制方法的研究现状及应用展望

在传统PID控制基础上,融合了先进智能控制思想和传统PID控制的智能PID控制器在很多方面表现出更好的特性.现今的PID控制已逐渐向智能化、自适应化、最优化的趋势发展.介绍了几种常见的智能PID控制器,如模糊PID、神经网络PID、遗传算法PID控制等.分析了它们各自的典型结构及特点,并总结了近年来智能PID控制器研究的重点方向和存在的问题,最后论述了智能PID控制器的应用前景.     

变速积分PID控制在二容水箱系统的实验研究

针对大滞后、非线性的二容水箱实验系统,进行了变速积分PID控制研究。在该方法中,分析了变速积分PID控制,推导其控制算法,整定了相关参数。在MATLAB语言环境下编写三种PID控制程序,并将程序应用于二容水箱实验系统,从实验运行结果可见,变速积分PID控制比普通PID控制和积分分离PID控制效果都好,表明使用该控制方法的正确性和优越性。     

先进PID控制工具箱的开发与应用

基于PID控制及先进PID控制的广泛应用和实用性,以MATLAB为工具开发先进PID控制工具箱。将PID控制工具箱和MATLAB强大的仿真功能相结合,进行计算机控制系统的仿真;同时通过DDE技术,使得PID控制工具箱在监控软件中得到充分的利用,也克服了工业监控软件的控制模块不全的缺点。     

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。     

模糊自适应整定PID控制在纸浆浓度中的应用

在造纸生产过程中,纸浆浓度的稳定调节是达到纸张质量标准的重要环节。为了克服传统PID控制的参数整定过程中耗时长、能耗高以及参数整定困难等问题,对模糊自适应整定的PID控制进行研究。模糊自适应整定PID控制以纸浆浓度以及纸浆浓度误差变化作为输入,利用模糊控制规则对PID参数进行在线自适应整定,以满足不同时刻的纸浆浓度误差和纸浆浓度误差变化对PID参数自整定的要求。利用传统的PID控制以及模糊自适应整定PID控制,分别对生产80 g/m~2以及有无扰动输入的纸浆浓度模型进行仿真。与传统的PID控制相比,模糊自适应整定PID控制不仅缩短了参数的整定时间,而且稳态性能好,调控性能也优于传统的PID控制。模糊自适应整定PID控制实现了纸浆浓度在线自适应参数整定,具有很好的应用价值。     

基于GPC的自适应温控PID的设计与仿真

温度控制是具有大时滞特性的控制对象,当工况发生变化时,固定取值PID控制器难以实现理想的控制效果。基于广义预测控制的自适应PID控制器通过最小二乘法对系统进行辨识,将Diophantine方程的递推解与PID参数相对应,实现PID参数的自适应。MATLAB仿真和Automation Studio仿真实验表明,以基于广义预测控制的PID控制器代替固定取值的PID控制器来控制温度对象,在稳定性和实时跟踪等方面都能取得良好的控制效果。     

多种PID控制及其仿真比较

同一控制对象．分别用常规整定PID控制、模糊自适应整定PID控制、基于BP神经网络整定的PID控制、基于遗传算法整定的PID控制四种方法用MALTAB仿真分析,并对效果进行比较。     

常规控制和模糊PID控制在全垫升气垫船航向控制中的应用

本文详细的介绍了常规控制和模糊PID控制在全垫升气垫船的航向控制中的应用。气垫船是一种高性能船,其航向较常规船舶更难于控制。本文设计了常规PID控制和模糊PID控制器两种控制方法,并对气垫船的航向控制进行了仿真,从仿真结果可以看出,在气垫船受风力的作用下,模糊PID控制器在克服干扰方面具有比常规PID控制更好的效果。     

模糊PID控制器及在DCS系统中的应用

本文提出了一种基于模糊规则的PID控制器的设计方法。这种方法首先通过建立模糊规则和进行模糊推理来确定PID控制器的Kp,Ki,Kd等参数,而后由PID控制规律控制广义对象。实验结果表明,本文所设计的模糊PID控制系统比常规PID控制系统具有更优良的控制品质。     

基于遗传算法优化的模糊PID控制在粮食干燥中的应用

针对传统控制算法在粮食干燥机的控制系统中控制效果不理想的问题,本论文提出了一种遗传优化的模糊PID控制算法,实现了粮食干燥机的自动控制。该算法结合了模糊控制和PID控制的优点,并且利用遗传算法的全局优化能力和并行能力优化模糊PID控制器的量化因子及其PID参数的修正系数,实现了最优控制。以控制系统的动态性能指标与稳态性能指标作为综合评价指标,建立了包含控制系统的调节时间、超调量和稳态误差三项指标的目标函数,基于该目标函数,利用遗传算法进行了模糊PID控制器的参数优化,改进了常规PID控制、常规模糊PID控制器的控制效果。最后,在MATLAB中,进行了控制性能的仿真与比较,仿真结果表明:粮食干燥机采用基于遗传算法优化的模糊PID控制后,其控制性能优于无优化的模糊PID控制以及常规的PID控制。该算法可为粮食干燥的实际控制策略提供有效的参考。