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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 69 毫秒

1.  基于模糊自整定PID的直升机飞行控制律设计  
   苏延旭  王庆领《南京信息工程大学学报》,2018年第2期
   在经典PID控制律基础上,引入模糊控制的概念设计模糊自整定PID控制律改进无人直升机姿态回路控制器,实现了PID控制器的参数在线自整定,并改善了控制器性能.通过Matlab对闭环系统进行算法仿真,表明模糊自整定PID控制器能够发挥优于传统PID控制器的控制性能.最后对所设计的控制器进行半物理仿真验证,通过对比典型输入指令下经典PID和模糊自整定PID两种控制器的控制效果,验证了模糊自整定PID对系统性能的优化.    

2.  迭代反馈整定在直流主传动系统中的应用  被引次数:2
   傅新  邹俊  杨华勇  张健民《机械工程学报》,2006年第42卷第4期
   迭代反馈整定控制方法实现简单、收敛性好,在未知系统模型的前提下,能够对系统控制器参数进行整定, 使系统控制性能趋向优化。将迭代反馈整定方法引入到传统的PID控制器中,构成一种IFT-PID控制器,该控制器能够完成PID参数在线自整定。将该控制器应用到宝钢2050粗轧直流主传动系统中,结果表明在外界扰动和系统工况发生变化时,该控制器能够在线完成控制器参数自整定,使控制系统取得满意的控制效果。    

3.  基于粒子群算法液压伺服系统PID参数的优化  
   丁曙光  许来《山西机械》,2013年第6期
   PID控制器在液压伺服系统中得到广泛的应用。为了有效地寻找液压伺服系统的最佳PID控制器参数,提出一种基于粒子群算法的PID参数优化策略。通过建立PSO-PID控制器参数模型,对PID控制器的参数进行实时优化;利用MATLAB对系统进行仿真,结果显示在液压伺服系统的工况相同时.新型控制器能取得满意的控制效果。    

4.  基于免疫克隆算法的自整定PID控制器在矿井提升机的应用  被引次数:1
   黄明  曹建全《煤矿机械》,2011年第11期
   传统的PID控制器难以满足矿井提升机在重复运动时的时变性、非线性的特点,引入免疫克隆算法优化PID控制参数,以FPGA搭建硬件平台构成自整定PID控制器,通过功能仿真分析实验结果可知,这种自整定的PID控制器不仅能够提高系统的收敛速度及控制精度,还保障了矿井提升机的稳定、安全运行。    

5.  采用遗传优化自适应模糊PID控制球杆系统  
   景兴红  王泽芳  宋乐鹏《测控技术》,2015年第34卷第11期
   为解决球杆系统动态、静态性能不高的问题,提出了遗传算法优化自适应模糊PID控制器的控制方法.该模型在拉格朗日方程建立球杆系统数学模型的基础上,采用遗传算法优化模糊控制规则、隶属函数和自适应PID参数.在GBB1004系统中建立了遗传算法优化后的自适应模糊PID控制器以及控制模型,并对该控制器进行实验验证.实验结果证明了遗传算法优化后的模糊控制器有效地减小了系统的超调量,缩短了系统的调节时间,能够较好地控制球杆系统.    

6.  积分过程PID控制器参数的新型优化整定方法  
   张建明  付秀云  谢磊《浙江大学学报(工学版)》,2008年第42卷第8期
   针对积分时滞过程,结合菌群优化(BSFO)算法和控制系统优化设计策略,提出了一种新的PID控制器参数优化整定方法.通过将PID控制器的参数设置为群体细菌在参数空间的位置,将时间乘以绝对误差的积分(ITAE)作为细菌对环境的适应度函数,并模拟细菌群体觅食的动态行为来实现对PID控制器参数的寻优.实例仿真结果表明,菌群优化算法能够实现对PID控制器参数的有效整定,并在稳定时间、超调量、鲁棒性和抗干扰性等方面具有满意的综合性能.在大量仿真结果的基础上,给出了一个积分时滞对象的PID控制器参数整定经验公式.    

7.  基于粒子群优化的PID控制器设计与应用  
   应明峰  鞠全勇  高峰《计算机仿真》,2011年第28卷第11期
   研究优化控制器设计问题,工业过程控制中广泛使用的PID控制器,参数的选取可等效为优化问题.针对PID控制器应用于实际的自动电压调节器(AVR)系统,为了有效地寻找AVR系统的最佳PID控制器参数,提出一种基于粒子群算法的PID参数优化策略.通过建立粒子群优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数(比例、积分、微分)作为粒子群中的粒子,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的实时优化.仿真结果表明PID控制器可以获得较好的控制性能指标,进而改善AVR系统的瞬时响应特性,具有一定的实用价值.    

8.  基于改进粒子群算法的PID-CMAC控制器设计  
   韩璞  焦嵩鸣  周黎辉  孙明《仪器仪表学报》,2006年第27卷第Z3期
   小脑关节模型网络具有计算简单、学习速度快等特点,设计PID和CMAC的复合控制器既能够发挥PID控制器鲁棒性强的特点,又能够利用CMAC学习获取的知识根据输入的变化快速地做出响应,并能够提高控制系统的抗干扰能力.本文采用改进的粒子群算法对PID的控制参数进行优化,并在此基础上设计了一种新型的PID-CMAC复合控制器,通过仿真试验表明,该控制策略能够提高整个系统的控制品质.    

9.  遗传优化的模糊免疫PID控制器在SRM中的应用  
   乔维德《微特电机》,2008年第36卷第1期
   针对开关磁阻电机驱动系统的严重非线性、时变和强耦合性,应用免疫反馈机理和模糊控制理论,在传统PID控制器基础上设计一种模糊免疫PID控制器,并提出利用遗传算法对PID控制器参数进行优化设计方法.仿真结果表明,基于遗传优化的模糊免疫PID控制器具有良好的调速和控制特性,其控制性能明显优于传统PID控制和模糊免疫PID控制.    

10.  基于微粒群算法的PID控制器优化研究  
   宋莉莉  张宏立《计算机仿真》,2012年第29卷第5期
   研究PID控制器性能优化中,由于被控对象具有高阶、非线性等特点,而在工业生产过程中,传统的PID参数整定方法易出现超调和震荡问题,使系统响应特性差。为改善系统性能,提出一种改进粒子群算法的智能优化策略,将PID控制器参数作为粒子群中的粒子,以控制误差时间积分函数作为优化目标,进行PID控制参数的并行优化。利用MATLAB仿真软件进行仿真,并通过与传统整定方法(Z-N法)进行比较。结果表明,粒子群的PID参数整定法可提高控制器性能,并能够实现目标的最优整定,为PID控制器性能优化提供依据。    

11.  基于蚁群算法优化的再热汽温系统变参数预测PID控制  被引次数:1
   王建国  张昊宇  明学星  李益国  吕震中《化工自动化及仪表》,2008年第35卷第3期
   研究预测控制和PID控制在再热汽温系统控制中的应用.通过将神经网络作为预测模型,并用蚁群算法在线优化PID控制器参数.计算机仿真结果表明,基于蚁群算法的预测PID控制能够适应控制对象模型参数的时变,具有较好的鲁棒性,相对传统PID控制策略还表现出了良好的动态性能.    

12.  神经网络在PID控制器参数优化中的研究  
   睢丹  向方《计算机仿真》,2011年第28卷第8期
   研究PID控制器参数优化问题.工业过程控制要求稳定性,跟踪特性均应实时快速.由于PID控制效果取决于比例、积分和微分3个参数取值,传统PID参数采用试凑方式进行优化,往往费时且难以满足实时控制效果,导致控制精度不高.为了提高PID控制精度,改善系统性能,提出一种神经网络的PID参数优化方法.方法将PID控制器输入作为神经网络输入,最优PID控制性能作为神经网络的输出,通过神经网络的联想记忆能力和自学习适应能力,在控制过程中动态调整PID参数(比例、积分、微分),从而实现PID控制器参数实时优化,获得最佳PID控制效果.仿真结果表明,应用神经网络的PID参数优化方法提高了PID控制精度和系统响应速度,具有较强的自适应性和鲁棒性.    

13.  雷达伺服系统的模糊自适应PID控制器设计  被引次数:2
   甄红涛  齐晓慧《四川兵工学报》,2009年第30卷第6期
   针对雷达伺服系统数学模型复杂以及非线性的特点,设计了一种模糊自适应PID控制器,该控制器将工作人员的经验结合其中,利用模糊控制理论能够在线实时整定PID参数,克服了传统PID控制器的一些缺点.通过Simulink仿真表明,该控制器可使雷达伺服系统性能得到明显改善.    

14.  自适应交互PID在液压伺服系统中的应用  
   邹俊  傅新  杨华勇  张健民《机械工程学报》,2006年第42卷第11期
   自适应交互算法实现简单,能够在未知系统模型的前提下完成控制参数梯度递减,使系统控制性能趋向优化。将自适应交互算法引入到传统的PID控制器中,构成一种自适应交互PID控制器,将该控制器应用到宝钢2050粗轧液压立辊压下系统中,结果表明在外界扰动和系统工况发生变化时,该控制器能够自适应调节控制器参数,使控制系统取得满意的控制效果。    

15.  基于分数阶PID控制器的智能车控制  
   吴振宇  赵亮  冯林《控制工程》,2011年第18卷第3期
   针对智能车高速行驶下对目标轨迹的快速跟踪要求,结合预瞄跟随理论设计了分数阶PID控制器(FOPID)。分数阶PID比传统PID控制器多两个参数自由度,所以在设计过程中有更大的灵活性。利用改进Oustaloup数字实现算法,框图化实现分数阶PID控制器,通过遗传算法对IAE性能指标寻优整定FOC参数并应用于智能车被控系统。S imu link仿真结果表明,对智能车系统,分数阶PID控制器具有比传统PID控制器更好的动态性能。并且,分数阶PID控制器具有更强的鲁棒性,当模型参数发生变化时,能够更好地保证系统稳定性。通过对比传统PID控制器和分数阶PID控制器的数字实现,证明了分数阶PID控制器在过程控制中的可操作性。    

16.  基于蚁群神经网络的工业自动化PID参数优化  
   孙琼琼  郭静博《微处理机》,2014年第5期
   针对常规方法无法获得最优PID控制器参数的缺点,提出一种基于蚁群神经网络的PID控制器参数优化方法(ACO-RBFNN)。ACO-RBFNN将PID控制器的3个参数作为RBF神经网络的输入,系统输出为RBF神经网络期望输出,通过蚁群算法对RBF神经网络的参数进行优化,并通过RBF神经网络构造参数自学习的PID控制器,从而实现PID控制器参数在线优化。仿真实验结果表明,基于ACO-RBFNN的PID控制器可以得到令人满意的控制效果,可以应用于工业自动化控制系统的PID控制器参数优化。    

17.  基于遗传算法的PID控制器参数优化研究  被引次数:3
   牛芗洁  王玉洁  唐剑《计算机仿真》,2010年第27卷第11期
   研究自动控制器参数优化问题,PID参数优化是自动控制领域研究的重要内容,系统参数选择决定控制的稳定性和快速性,也可保证系统的可靠性.传统的PID参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,往往费时而且难以满足控制的实时要求.为了解决控制参数优化,改善系统性能,提出一种遗传算法的PID参数优化策略.通过建立遗传算法优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数作为遗传算法中的个体,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,动态调整PID的三个控制参数,进行PID控制参数的在线优化,将优化方案应用于农业温室温度控制系统进行了仿真.仿真表明,引入遗传算法的PID控制系统,提高了动态性能,增强系统稳定性和快速性,保证实现了控制效果.    

18.  模糊PID励磁控制器的仿真研究  
   刘晓巍  徐群《现代电子技术》,2006年第29卷第17期
   针对常规PID控制器不能在线整定参数,模糊控制器对复杂的和模型无法建立的对象能够进行简单有效的控制,将常规PID与模糊控制器结合,综合其优点,构造2种模糊PID控制器。利用Matlab对两种控制器在自动励磁控制系统中进行仿真,结果表明两种模糊PID励磁控制器有很好的控制效果。    

19.  一种基于蚁群算法的最优非线性PID控制器的设计  
   贺光辉 谭冠政《可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)》,2007年第2期
   本文以蚁群算法为基础,提出了一种新的非线性PID控制器及其参数优化设计方法。该控制器是基于PID控制器各增益参数与误差信号之间呈现非线性关系,根据一般控制系统的阶跃响应曲线,在不同响应时间阶段PID3个增益调节参数的理想变化情况,提出根据控制信号与误差、误差变化率之间的调节规律,拟合一组增益参数的非线性函数,并利用蚁群算法搜索出一组最优的非线性PID参数,构造最优非线性PID控制器。计算机仿真结果表明,与基于遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)和Z—N法设计的PID控制器(GA—PID、SA-PID、ZN-PID)相比,这种基于蚁群算法的非线性PID控制器(NLAS-PID)具有良好的动态和稳态性能,可用于控制多种不同的对象和过程。    

20.  冷带轧机厚度控制系统的智能优化控制  
   安连祥  姜丽丽《伺服控制》,2010年第4期
   针对冷带轧机AGC控制系统中存在的时变非线性和时滞以及传统PID控制参数不易调整的问题,提出将智能模糊自适应PID控制器用于厚度控制回路的优化控制方案。在原有PID控制器的基础上融合了模糊推理的功能,通过模糊推理控制器在线实时的调整PID控制器的参数,以满足PID参数时变的要求。仿真试验结果表明,采用智能模糊自适应PID的控制系统调节时间短,超调量小,动静态性能优越,控制效果优于传统PID控制。    

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