一种改进型白适应PID控制算法的仿真与研究

如今PID控制算法广泛应用于工业控制之中。普通PID的控制算法不仅不能消除干扰。甚至有可能带来高频干扰。而自适应PID控制算法吸收了自适应控制与常规PID控制算法两者的优点,该算法能自动辨识被控对象参数,自动整定控制参数,而且结构简单、鲁棒性好、可靠性高,是一种比较理想的控制算法。     

一种改进型自适应PID控制算法的仿真与研究

如今PID控制算法广泛应用于工业控制之中。普通PID的控制算法不仅不能消除干扰,甚至有可能带来高频干扰。而自适应PID控制算法吸收了自适应控制与常规PID控制算法两者的优点,该算法能自动辨识被控对象参数,自动整定控制参数,而且结构简单、鲁棒性好、可靠性高,是一种比较理想的控制算法。     

并联机器人的粒子群优化神经网络自适应控制算法研究

针对传统控制算法对并联机器人的控制效果不好的问题,提出了一种并联机器人的粒子群优化神经网络自适应控制算法,该算法在基于神经网络的自适应PID控制算法的基础上,首先对粒子群优化算法进行惯性权重的优化和收缩因子的改进,然后将该改进算法应用于原算法上。仿真试验结果表明,提出的粒子群优化神经网络自适应控制算法,在性能上远远优于传统PID控制算法和基于神经网络的自适应PID控制算法。     

基于自适应模糊PID的二级倒立摆稳定控制研究

直线二级倒立摆在运用传统PID控制时控制精度较差,该文建立了直线二级倒立摆系统的数学建模,将自适应模糊PID智能控制算法运用到二级倒立摆的稳定控制中,利用Matlab软件对传统PID控制与自适应模糊PID控制进行仿真研究。结果表明:采用自适应模糊PID控制得到的仿真图像在超调量与收敛速度效果均优于传统PID控制,说明自适应模糊PID控制效果良好。     

单神经元自适应控制算法的Boost研究

分析了Boost电路的开关过程,利用状态空间平均法创建了Boost变换器的平均模型,基于增量PID控制算法和单神经元自适应控制算法进行了仿真研究。结果表明,和增量PID控制算法相比,单神经元网络自适应控制算法具有动态上升速度快,误差小等优点。     

一种改进的神经元自适应PID控制器研究

在神经元自适应 PID控制器的基础上 ,提出了一种改进的神经元自适应 PID控制算法 .     

一种改进的神经元自适应PID控制研究

在神经元自适应PID控制器的基础上，提出了一种改进的神经元自适应PID控制算法。     

智能烤烟房的温湿度控制系统设计

介绍一种智能烤烟房温湿度控制系统的设计。结合积分分离PID控制、模糊自适应控制等理论研究,提出对温湿度采用积分分离PID和模糊控制相结合的控制算法。利用M atlab对不同的控制算法进行了仿真实验,试验证明组合温湿度控制算法提高了传统PID算法的适应能力及控制精度。     

磁轴承BP神经网络PID控制算法研究

针对传统PID控制算法难以解决磁悬浮系统非线性的问题,设计一种BP神经网络PID控制算法。通过仿真分析与试验研究,比较普通PID控制算法与BP神经网络PID控制算法对磁悬浮系统的实际控制效果。研究结果表明：BP神经网络PID控制算法可以改善磁悬浮系统的静动态性能,并使系统具有自学习、自适应的能力。     

基于模糊算法的PID参数自整定方法研究

常规PID算法在复杂多变工况下易受外界干扰,严重时可导致系统发散,现针对这一弱点和不足,研究了基于模糊算法的PID自整定方法,然后通过MATLAB建立仿真模型并在此基础上做出仿真研究。研究结果表明,相比于常规PID控制算法,该控制算法以其快速响应性、准确跟踪性和良好的自适应能力,在复杂工况中更具优势。     

NEW HYDRAULIC ACTUATOR＇S POSITION SERVOCONTROL STRATEGY

A new hydraulic actuator-hydraulic muscle (HM) is described, and the actuator's features and applications are analyzed, then a position servocontrol system in which HM is main actuator is set up. The mathematical model of the system is built up and several control strategies are discussed. Based on the mathematical model, simulation research and experimental investigation with subsection PID control, neural network self-adaptive PID control and single neuron self-adaptive PID control adopted respectively are carried out, and the results indicate that compared with PID control, neural network self-adaptive PID control and single neuron self-adaptive PID control don't need controlled system's accurate model and have fast response, high control accuracy and strong robustness, they are very suitable for HM position servo control system.     

双闭环直流调速系统的自适应模糊PID控制

介绍了双闭环直流调速系统的工作原理,设计了基于自适应模糊PID控制的双闭环直流调速系统,并在MATLAB/Simulink中分别对自适应模糊PID控制的调速系统和常规PID控制的调速系统做了仿真分析。仿真结果表明自适应模糊PID控制的控制效果要明显优于常规PID控制。     

基于MATLAB模糊自整定PID控制器的设计与仿真

本文介绍了模糊自整定PID控制器的设计方法并利用MATLAB中的模糊工具箱设计模糊控制器,有机地将模糊PID控制器与SIMULINK结合起来,实现PID参数自调整模糊控制系统的设计和仿真。仿真结果表明,该控制器改善了控制系统的动态性能,增强了其实用性。     

基于模糊自适应PID的钢管定长切割控制系统

针对钢管定尺飞锯传统定长切割控制策略存在的问题,提出了采用模糊自适应PID的控制策略.控制器输入取钢管的定长切割偏差e和偏差变化率ec,输出取PID控制器3个参数的修正量,从而实现了PID参数的在线自整定.采用Matlab语言,进行了常规PID控制与模糊自适应PID控制动态性能的仿真比较.研究结果表明,采用模糊自适应P...     

旋挖钻机钻桅垂直度自动控制系统建模与算法研究

基于多功能旋挖钻机钻桅垂直度调平控制过程,针对手动调平时间长且精度不高的问题,采用电液比例控制技术对自动调平控制系统进行了设计。通过对钻桅小角度范围内的机构分析,得出双缸位移到钻桅角度间的函数关系,建立整个系统的数学模型。采用两种调平控制算法:PID调节法和模糊自适应整定PID控制算法,并利用Simulink工具箱对系统进行动态仿真。仿真结果表明:模糊PID控制是更合理的控制算法,能使钻桅在较短的时间内达到较高的控制精度,并能对PID参数进行自适应调整,提高了钻机成孔质量和工作效率。     

基于模糊自适应PID的SLD光源温控方法研究

通过对超辐射发光二极管（SLD）光源进行分析,建立了二阶惯性环节加纯滞后的温度控制模型,提出了一种采用模糊自适应PID对光源进行温度控制的数字控制方法,并对所建立的模型进行了MATLAB仿真。结果表明,模糊自适应PID控制在调节时间、响应速度、调节精度和稳定性方面均优于常规的增量式PID控制,这对下一步光源的数字化实现具有重要指导意义。     

单元机组模糊免疫自适应PID控制器的设计

针对火电单元机组的多变量、时变和非线性特性,应用免疫反馈系统的原理和模糊控制理论设计了一个模糊免疫自适应PID控制器。对控制器中的比例系数kp采用免疫控制器调节,用模糊规则分别对ki,kd进行在线整定。结果表明,模糊免疫自适应PID控制器具有响应速度快、鲁棒性强等优点。     

模糊自适应PID控制器在数控机床中的应用

采用将模糊技术与PID控制相结合的控制方式,设计出模糊自适应PID控制器,并采用Matlab软件对系统进行仿真,编写相应的程序。仿真结果表明,模糊控制方法很好地实现了控制目的,控制品质明显好于常规PID控制方法。     

模糊自适应整定PID控制及其仿真研究

针对传统PID控制器存在的问题，设计了一种模糊自适应整定PID控制器，利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定，进一步完善了PID控制器的性能，提高了系统的控制精度。仿真结果表明，该控制器明显地改善了控制系统的动态性能，便于工程应用。     

Improved fuzzy PID controller design using predictive functional control structure

In conventional PID scheme, the ensemble control performance may be unsatisfactory due to limited degrees of freedom under various kinds of uncertainty. To overcome this disadvantage, a novel PID control method that inherits the advantages of fuzzy PID control and the predictive functional control (PFC) is presented and further verified on the temperature model of a coke furnace. Based on the framework of PFC, the prediction of the future process behavior is first obtained using the current process input signal. Then, the fuzzy PID control based on the multi-step prediction is introduced to acquire the optimal control law. Finally, the case study on a temperature model of a coke furnace shows the effectiveness of the fuzzy PID control scheme when compared with conventional PID control and fuzzy self-adaptive PID control.