基于模糊自整定PID算法的压电柔性机械臂振动控制研究

柔性臂运行过程中的振动降低了其定位和操作精度,不同控制算法时的柔性臂抑振效果也不相同。针对刚-柔-电耦合的双连杆压电柔性机械臂,提出基于模糊自整定PID算法的柔性臂振动主动控制方法。利用MATLAB软件中的模糊工具箱,建立有效的模糊规则,实现了PID参数在线自整定模糊控制系统的设计与仿真。与常规PID控制算法相比较,仿真及实验结果表明:两种算法均能抑制柔性机械臂的振动,但模糊自整定PID控制器具有响应快、鲁棒性好、调整方便等优点,并更好地改善了控制系统的动态性能。     

煤矿凿岩机器人模糊自适应PID控制策略研究

在现有PID控制器的基础上,利用模糊推理实现了对PID参数在线自整定模糊自适应控制,并且在Matlab仿真软件下将该控制器在机器人钻臂控制系统中的应用进行了仿真研究,仿真结果表明,参数自适应模糊PID控制器能使系统达到满意的控制效果,提高了钻臂的定位精度。     

基于MATLAB的专家整定PID控制系统设计与仿真

针对在复杂系统中实现在线整定参数的PID控制问题 ,介绍了一种基于专家系统的自整定PID控制系统设计方案 ,同时利用MATLAB中的SIMULINK和控制系统工具箱进行了仿真研究 ,仿真结果表明 ,专家整定PID控制系统比常规PID控制器(控制参数固定 )控制效果好     

基于PLC的矿井提升机模糊自适应PID控制策略研究与仿真

在针对矿井提升机的PLC控制系统中,采用传统PID控制虽能达到相应的控制要求,但因其控制的响应时间长、控制精度低、稳定性差等缺陷,不能广泛应用于有高精度要求的控制系统中。将模糊控制与自适应PID控制结合起来,设计了模糊自适应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PID控制器的性能,提高系统的控制精度。MATLAB／SIMULIK下的仿真结果表明该方法的控制效果优于常规的PID控制,并能消除了模糊控制稳态误差较大、控制精度低等缺点。     

吹膜机的模糊自整定PID温度控制系统的设计及应用

根据吹膜机温度控制系统的大滞后、非线性等特点,将常规PID控制和模糊控制相结合,设计了一种模糊自整定PID温度控制系统,该系统通过模糊控制规则实现PID控制器的参数的在线调整,以获得PID温度控制的最佳控制效果。建立了Simulink仿真模型,并对吹膜机温度控制系统的简化模型进行了仿真和分析。仿真结果表明:模糊自整定PID控制器有更小的超调量和更快的调节时间,使系统具有更好的控制性能。     

基于PID增益模糊调整的核子秤恒流控制系统

在核子皮带秤传统PID控制器的基础上,通过大量的实际生产数据和获取的控制经验,利用模糊推理的方法制定模糊控制规则表,确定模糊增益调整参数,实现对PID增益的在线自动整定,大大提高了核子皮带秤物料恒流控制的稳定性、可靠性和准确性,取得了较好的控制效果.     

参数自整定PID温控系统的控制算法与仿真研究

常规PID温控系统的PID参数采用人工凑试的整定方法十分烦琐费时。提出了一种用于某热成像设备分子筛激活机中恒温炉温控系统的PID参数自整定控制算法,它基于PID参数的优化规律利用步进搜索的方法实现对PID参数的自动整定。仿真结果验证了该方法的有效性与实用价值。     

基于神经网络PID智能复合控制方法研究

PID控制器被广泛应用在工业过程控制领域,但是在实际应用中往往具有非线性、时变不确定性,导致PID参数整定难以达到最佳控制要求.本文将神经网络技术应用于PID控制中,利用神经网络具有的非线性函数逼近能力,通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制.本文采用了BP神经网络PID控制器,实现PID参数的在线自整定,通过仿真实验比较,BP神经网络PID控制比传统的PID控制和单神经元网络PID有好的控制效果.     

六自由度运动平台控制系统的神经网络优化

阐述了六自由度运动平台的控制原理，并根据控制系统的特点，提出采用基于RBF和BP神经网络来改进常规PID控制器实现系统控制性能。在该控制系统结构中，提出了在RBF网络辨识Jacobian的基础上，将BP神经网络引入了平台控制系统中PID控制器的控制参数在线整定的算法，最后给出了在MATLAB下的具体仿真算法。     

固体发动机磁悬浮试验系统自校正控制器研究

本文首先介绍了固体发动机磁浮试验系统的工作原理．然后用自校正PID控制算法实现对磁浮轴承的控制．并采用递推最小二乘估计法估计磁浮试验系统参数，依据估计出的系统参数设计PID控制器参数，克服系统参数的变化对控制系统的影响，实现了磁浮转子的稳定悬浮，最后与常规的PID控制进行了比较。     

HTF58X2注塑机螺杆筒温度的模糊PID控制

分析了HTF58X2注塑机螺杆筒温控系统的特点与要求。考虑到传统PID控制器中的螺杆筒温控系统因具有非线性、纯滞后、时变性而难以取得满意的温控效果,提出了一种基于模糊策略的PID参数在线整定的自适应控制器。该控制器根据现场输入的温度偏差和偏差变化率,通过模糊推理对PID控制器参数进行在线调整,以适应不同工况下PID参数的最佳匹配。Matlab/Simulink仿真和实验测试的结果表明,模糊-PID控制器与固定参数的PID控制器相比,在调节速度、超调量和自适应能力等方面具有一定的优势。     

基于模糊短反馈PID控制的粉末包装计量控制系统

目的粉末包装计量控制系统具有非线性等特点,传统的PID控制越来越无法满足工业产品包装的性能要求,为了提高包装机计量控制系统的速度、精度以及稳定性等,以实现快速精准的产品包装。方法在现有控制理论的基础上,结合模糊控制理论和生物神经内分泌腺体激素调节的原理,提出一种基于模糊短反馈PID控制的粉末包装计量控制系统。模糊控制的引入可以实现对传统PID控制器参数的在线调整;短反馈算法的引入可以使模糊PID控制更加精确、快速,并将该新型控制算法应用到粉末包装定量控制系统中与传统控制算法进行对比。结果通过Matlab中的Simulink工具箱搭建模糊短反馈PID控制的粉末包装计量控制系统仿真平台,并与传统的PID控制和模糊PID控制进行了比较可知,该系统具有响应速度快、抗干扰能力强等优良的性能。结论通过仿真验证可知,模糊短反馈PID控制的粉末包装计量控制系统具有稳定性好、响应快等良好的性能指标,同时具备一定的抗干扰能力。     

基于双模糊PID的药品包装贴标张力控制系统设计

目的 为提高药品包装的贴标精度,设计一种基于双模糊PID控制器的贴标机张力控制系统。方法 简要论述药品包装生产线结构及其工艺流程。针对标签纸带收卷过程具有时变性、非线性和动态干扰等特点,设计一种双模糊PID张力控制器。利用副模糊控制器实现主模糊控制器的变量论域系数整定,而主模糊控制器可实现PID控制器参数整定。通过实验验证所述控制系统的有效性。结果 实验结果表明,与PID控制器相比,双模糊PID控制可使系统超调量减小50%,系统调节时间减小65%;贴标位置准确、标签贴附平整。结论 所述控制系统具有较好的抗干扰性能,贴标效果良好,具有一定使用价值。     

基于模糊分数阶PID的啤酒灌装机贮液缸内液位控制

目的 贮液缸内液位的变化对啤酒灌装机的正常工作以及产品质量和生产效率等有重要影响,传统的PID控制很难准确控制贮液缸内的液位,为提高啤酒灌装机的工作效率和啤酒的质量等,需对贮液缸内液位进行精准控制。方法 根据分数阶微积分理论的知识,提出分数阶PID控制,该控制方法将传统的PID控制推广到分数阶领域中,利用Oustaloup算法实现传统PID控制由点到面的转变,使控制精度更高。针对分数阶PID控制器参数的调整问题,结合智能控制理论,引入模糊控制算法,提出模糊分数阶PID控制,以实现参数的在线调整,并与传统控制方法进行对比。结果 利用Simulink工具箱搭建模糊分数阶PID控制的啤酒灌装机贮液缸内液位控制系统的仿真平台,与传统控制相比较,模糊分数阶PID控制器能够获得良好的控制性能指标,无论动态指标还是静态指标以及抗干扰能力,都有较大的改善。结论 采用文中提出的方法能够明显提高液缸内液位的精准控制精度,提高啤酒灌装机的工作效率以及啤酒的质量,满足了工业生产的要求。     

改进粒子群算法的啤酒灌装机液位控制PID参数整定

目的 整定最优的PID控制参数,对啤酒灌装机中贮液罐液位进行控制,以保证PID控制器能满足啤酒生产中的控制要求。方法 结合Rosenbrock搜索法和个体扰动策略来改进粒子群算法,并利用改进算法整定PID参数,最后将整定好参数的PID控制器用于控制液位对象;基于Matlab进行仿真实验,利用粒子群算法与文中方法做比较。结果 通过Matlab仿真验证,改进了粒子群算法整定的PID参数,其跟踪特性的调节时间为16.18 s,超调量为10.20%,IAE性能指标约为6.09;粒子群算法整定结果表明,跟踪特性的调节时间为27.72 s,超调量为26.90%,IAE性能指标约为7.23。结论 与原始粒子群算法相比,文中算法整定的3个PID参数在控制液位对象时综合性能评价指标更好,且能使系统平稳过渡,超调较小,响应速度快,调节时间快,其控制器性能能满足啤酒灌装机的生产要求。     

PID模糊控制器在软胶囊生产过程中对温度控制系统的调节

本文阐述了模糊控制的方法,模糊控制器PID的结构和工作原理。介绍了利用PID模糊控制器运用模糊控制原理对软胶囊生产中温度控制系统的在线最佳调整,使其具有较好的静动态特性,提高系统的鲁棒性。利用MATLAB软件进行了仿真,证明其控制性能好于常规控制器。     

一种实用的自组织模糊控制器设计方法

介绍一种基于模糊智能比例因子自调整的自组织模糊控制器设计方法 ,给出这种模糊控制器与常规模糊控制器在性能指标上的比较结果 .     

基于模糊神经网络PID的卷材纠偏控制

目的为了提高卷材边缘的整齐度,提升包装产品质量,降低包装材料损耗。方法分析卷材放卷过程中跑偏的原因,在分析放卷纠偏系统数学模型的基础上,提出一种模糊神经网络PID的纠偏控制器以实现复杂的卷材放卷系统参数自调整以及优化。结果仿真和实验结果表明,模糊神经网络PID具有更快的响应速度,超调量更小,纠偏控制精度达到±0.5 mm。结论所述控制方法能够明显降低软性包装材料跑偏误差,大大提高了产品包装质量。