协调控制系统的专家极点配置自整定方法

本文提出了一种多变量ＰＩＤ控制系统参数在线自整定方法，即多变量专家极点配置（ＭＥＰＰ）法。该方法将单变量ＰＩＤ控制器极点配置自整定方法推广到多变量系统，并成功地运用专家系统原理实现了闭环极点的自动配置，克服了人工试凑的缺陷。该方法用于火电单元机组协调控制系统自整定仿真研究，结果是令人满意的。     

大型目标模拟器方位伺服电机的对偶自校正PID控制

大型红外成像目标模拟器方位啊电机量大惯量、变参数非标准装置,针对该电机的具体情况,提出了一种对偶自校正ＰＩＤ控制器。在每一自适应步,通过谱分解和在线求解Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程得到最优ＰＩＤ参数,然后基于双重指标进行对偶校正,得到一种既保持对偶效应,又十分简单易行的对偶自校正ＰＩＤ控制器;成功地消除了传统自适应控制系统的关断、终止和猝发等现象,收到了良好的控制效果。该控制器适于参数随机快时变系统     

一种新的自校正PID控制器

提出了一种新的自校正 ＰＩＤ控制算法,这种算法具有普通 ＰＩＤ调节器的优点,同时又具有适应系统参数缓变的特性,仿真结果也表明了此算法的有效性。     

基于CARMA模型的自校正预测PID调节器的应用

本文分析了用于离散控制系统常规ＰＩＤ调节器的两种典型算法，提出了基于ＣＡＲＭＡ模型自校正极点配置预测ＰＩＤ调节器新结构。并在电阻加热炉温度控制系统中获得了成功应用。取得了令人满意的控制效果。     

一种应用于PLC的智能PID控制方法

在智能ＰＩＤ理论基础上，根据ＰＬＣ特点，提出一种适合ＰＬＣ系统的智能ＰＩＤ方法，并将其应用干铝板铸轧机恒张力控制系统中，实际应用表明该方法简易可行，适应性强，具有良好的控制效果。     

同步发电机的非线性PID励磁控制

文章将一种非线性ＰＩＤ控制方法引入发电机的励磁控制。该方法通过引入非线性跟踪微分器和ＰＩＤ控制信号的非线性组合,改善了常规ＰＩＤ受一点线性化所产生的缺陷,又保留了常规ＰＩＤ结构简单,鲁棒性强的特点。在计及发电机角速度误差信号和机端电压误差信号的目标函数基础上,ＰＩＤ参数用ＩＴＡＥ法对以变量Δω设计的控制器进行优化,改善了机端电压的品质。该励磁控制方式鲁棒性强,控制品质好,有利于提高系统的暂态稳定性     

基于神经网络的PID控制器

研究了神经网络在非线性自校正控制系统中的应用，提出了一个基于神经网络的ＰＩＤ控制器的结构，并给出一个仿真实例。     

智能PID方法在水轮机调速器中的应用研究

针对传统ＰＩＤ控制方法鲁棒性较差的问题，提出了一种智能ＰＩＤ调节方法，该方法将智能控制中的模糊控制与ＰＩＤ控制相结合，采用分段控制策略，并实时地对ＰＩＤ参数进行修正，仿真实验结果表明，智能ＰＩＤ方法对水电机组具有较好的实时控制作用。     

发电机组汽门的新型非线性PID控制器设计

章基于非线性跟踪微分器,非线性度变换以及ＰＩＤ校正的思想,构造了一种新的非线性ＰＩＤ控制结构,该方法解决了一般非线性ＰＩＤ控制器参数整定的难题,结构简单,易于实现,鲁棒性强,又克服了由于常规ＰＩＤ受模型线性化的限制而使稳定范围变小,微分信号提取困难等缺陷,数值仿真结果表明,该非线性ＰＩＤ控制器控制品质好,有利于提高电力系统的稳定性。     

直流PWM调速系统的鲁棒控制

从工程实际出发，对直流ＰＷＭ调速系统进行了分析，选用鲁棒ＰＩＤ控制器，讨论了鲁棒控制器设计方法，本文还叙述了由８０９８单片机构成的直流ＰＷＭ控制系统，仿真实验结果表明，鲁棒ＰＩＤ控制器运用于直流ＰＷＭ调速系统，具有工程上简单，实用，系统有较好的鲁棒性和较高的系统性能等优点。     

集气管压力系统模糊PID控制研究

焦炉集气管压力控制系统是一个耦合严重、具有严重非线性、扰动频繁剧烈的多变量时变系统。采用传统的PID控制方法进行压力控制,难以达到良好的控制效果。通过设计一种模糊PID控制器,应用模糊算法在线自动整定PID参数的方法,将其应用于焦炉集气管压力控制系统。仿真实验和实际应用结果表明,该模糊PID控制方法较常规PID控制和单纯的模糊控制具有更好的控制性能,提高了焦炉集气管压力控制的鲁棒性和控制精度。     

300 MW循环流化床机组协调控制智能PID设计

针对循环流化床机组的协调控制系统,采用遗传算法对多变量PID控制器参数进行优化。结合PID和模糊控制两者的优点,采用了一种模糊自适应PID控制方法,不断修正变负荷时的PID参数,实现PID参数的实时调整,并对机组协调控制系统的模型做了仿真研究。结果表明:采用这种方法的控制效果更佳。     

LF炉电极调节复合智能控制器设计

针对LF钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、模型难以确定、多输入多输出强耦合的特点,提出了基于复合智能控制策略的集成系统控制方案,根据采样电流的不同,分别采用Bang-Bang最优控制、模糊控制和PID控制组成智能复合控制系统.并进行了控制器设计.应用结果证实了此控制方案的有效性.     

PID神经网络解耦控制注塑机料筒多段温度系统

本文根据注塑机料筒温度控制的要求，利用PID神经网络构成多变量解耦控制系统。注塑机料筒温度是一类多变量、强耦合、大惯性控制对象，文中分析了注塑机温度控制的特点，给出了PID神经网络的结构和算法，对多段温度系统进行了实时仿真，显示了PID神经网络对注塑机料筒温度控制的良好解耦性能和自学习控制特性。     

基于变论域模糊控制的无刷直流电机转速问题

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、强耦合、非线性、时变的复杂控制系统。由于其采用传统的PID控制时很难满足需要,所以针对BLDCM精确调速的控制问题,在基于传统PID控制上引入模糊控制设计了模糊PID控制,并在此基础上应用变论域的方法,设计了变论域模糊PID控制器。以BLDCM为模型,通过MATLAB建立其仿真模型。仿真和试验结果表明,采用变论域模糊PID控制的BLDCM与传统控制的BLDCM相比,具有响应速度快、超调小、控制精度高等优点。     

基于类前馈补偿的模糊PID控制在超超临界单元机组协调控制系统的应用

为了研究超超临界参数下,机组协调控制系统的控制策略。首先对超超临界机组直流锅炉条件下的协调控制系统被控对象的动态特性、影响因素等进行分析。然后根据补偿理论和模糊控制的思想,针对强耦合的多变量协调控制系统,提出了基于类前馈补偿的模糊PID控制算法,其中补偿作用采取类前馈解耦的方法实现。最后,在1 000MW机组协调控制系统线性模型的基础上,进行了MATLAB仿真。结果表明提出的控制算法具有较好的解耦补偿效果,与常规PID控制器相比较,超调量更小,调节时间更短,调节速度更快,具有更好的控制性能。     

A design of multivariable,self‐tuning PID controllers with an internal model structure

Self‐tuning control schemes (STC) are useful for systems with unknown or slowly time‐varying parameters. Some single‐input/single‐output PID control schemes based on STCs have been proposed for such systems. However, there are a lot of multivariable systems in real process industries. And these systems often have relatively large time delays. In this paper, a design scheme of self‐tuning PID control system is proposed for multivariable systems with unknown parameters and time delays. The controlled object is equipped with an internal model in order to compensate the time delay and also unstable zeros. Subsequently, a multivariable PID controller is designed for the augmented or compensated system. The PID parameters are calculated recursively based on the relationship between the minimum variance control law and the PID control law. A simulation example is presented to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 146(4): 58–64, 2004; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.10241     

Design of a Data‐Oriented Multivariable PID Control System

PID control schemes have been widely employed for industrial processes. However, it is important to choose a suitable set of PID gains included in the PID controller, because the control performance strongly depends on these PID gains. For single‐input/single‐output systems, data‐oriented control schemes without using the system model in computing PID gains have been proposed. In this paper, the proposed scheme is extended to a multi‐input/multi‐output case. That is, PID gains included in the multivariable PID controllers can be derived by using only the operating data. As a result, the suitable set of PID gains can be obtained, and it enables the system output to track to the reference model output. The behavior of the proposed scheme is examined by numerical simulation examples.     

基于最优模糊推理的风电机组变桨距二维模糊PID控制器设计

风力发电系统已成为可再生能源利用中必不可少的一部分,它具有多变量、非线性以及不确定等特点,其变桨距功率调节技术逐渐成为主流技术。PID控制技术虽然能满足一般控制要求,但控制效果不很理想。在变桨距功率控制的基础上应用模糊PID控制,其中模糊PID控制器采用二维线性规则库和标准三角型隶属度函数的结构,通过MATLAB/Simulink仿真平台,验证模糊PID控制的合理性和优越性。