深度确定性策略梯度与模糊PID的协同温度控制

针对现有温度控制系统控温时间长、误差大的问题, 本文提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)和模糊自整定PID的协同温度控制. 首先, 模糊PID在控制大滞后系统时, 控制器不能立刻对产生的干扰起抑制作用, 且无法保证大滞后系统的稳定性等问题, 本文建立了模糊PID和DDPG算法相结合的温度控制模型, 该模型将模糊PID作为主控制器, DDPG算法作为辅助控制, 利用双控制器模型实现温度协同控制. 接着, 利用遗传算法对模糊PID的隶属函数和模糊规则进行寻优, 获得模型参数最优解. 最后, 在仿真实验中验证所提方法的有效性. 仿真实验结果表明, 本文提出的算法可有效减少噪声干扰, 减小控制系统的响应时间、误差和超调量.     

Harmony search algorithm-based fuzzy-PID controller for electronic throttle valve

The electronic throttle control (ETC) for a gasoline engine is a typical nonlinear plant because of its nonlinear spring and model-parameter changes caused by external environmental variables. In this paper, a fuzzy proportional-integral-derivative (PID) control strategy is proposed in order to improve the responsiveness of ETC. In the fuzzy-PID scheme, the input variables are the error signal and its derivative, and the output variable is PID gains expressed in terms of fuzzy rules. In this manner, the fuzzy-PID controller has more flexibility and capability than conventional ones. A novel technique to tune the fuzzy rules of fuzzy-PID controller is proposed using a harmony search algorithm, which can search the optimal PID gains for the plant. Simulation and experiment results have shown the effective performance of the proposed controller.     

基于改进模糊神经网络的PID参数自整定

针对传统PID整定控制效果差且单纯神经网络整定存在参数学习和调整困难等问题,提出了一种基于改进模糊神经网络的PID参数整定方法。在该方法中,PID控制器的控制参数采用基于Mamdani模型的模糊神经网络进行自适应整定,模糊神经网络参数采用混沌遗传算法离线粗调和BP算法在线细调的方式进行学习和调整,仿真结果表明该整定策略动态响应快、误差控制精度高且网络中各节点及参数物理意义明确。最后分别从模糊规则数的变化及适应度函数的选取两方面提出两种优化方案,仿真结果表明增加模糊规则数或采用不同的适应度函数都有利于进一步减小控制误差。     

基于T-S模型的自校正模糊PID控制器的设计

基于Takagi和Sugeno的模糊控制模型，设计了基于T-S模型的积分分离算法的模糊PID控制器，同时引入了继电反馈控制进行模糊PID控制器初始值的整定，实现了自校正模糊PID控制器。通过对工业过程的时滞对象的数字仿真分析表明，该控制器获得了很好的静动态性能、鲁棒性和抗干扰能力，为实现自动型控制器提供了简单而又实用的新方法。     

胎面生产线辅线速度链模糊自适应PID控制

针对常规PID控制在胎面挤出联动生产线辅线速度链整定中,参数整定不尽人意的问题,设计出一种基于模糊控制理论的自适应PID控制器。通过建立模糊控制规则和进行模糊推理来确定PID的参数,实现对辅线速度的调节。利用Matlab的模糊逻辑控制工具箱对算法进行仿真,仿真结果表明,该控制器与常规PID控制器相比,具有调节时间短、超调量小、跟踪调节性能好、鲁棒性等优点。实践证明,这种模糊自适应PID控制器比常规的PID控制器具有更好的控制特性。     

恒压供水模糊自适应PID控制器的设计、仿真

对遗传算法和传统PID控制作简要的介绍,针对工程整定方法整定的初始值超调量较大,调节时间较长的问题,利用遗传算法对其初值进行整定.利用遗传算法整定出的一组性能较优良的PID初值,结合模糊控制的思想,利用专家系统直接建立模糊规则,进行模糊自适应PID控制器的初步设计,并对恒压供水系统进行仿真,仿真结果满足设计要求.     

核动力装置蒸汽发生器水位的分层模糊自适应控制

针对压水堆核动力装置蒸汽发生器的水位控制提出一种分层模糊自适应控制方案，该方案中2个模糊控制器分层连接，每个模糊控制均采用典型模糊控制单元，使得模糊规则个数和可调参数个数大大减少，便于在线学习和实时控制，给出了分层模糊控制器的解析表达式及可调参数的在线学习方法，在快速加负荷和突然甩负荷的仿真实验中，该方案的控制效果明显优于已有的变参数PID控制，验证了该方案的有效性。     

基于小波变换的电液伺服试验系统多变量控制

针对电液伺服系统的复杂非线性和参数不确定性特性，提出一种基于小波变换的“主控制器”结合“带有智能权函数模糊控制器”的复合控制策略，并用于电液伺服系统的多变量控制。主控制器由一个包含PID控制规则的神经网络构成，在整个系统控制中起着主导作用；“模糊控制器”的作用是抑制干扰，保证系统响应的快速性。仿真试验结果证明，该方法具有良好的自学习和自适应解耦控制性能，能有效地提高系统的稳态精度，使系统具有较强鲁棒性，并具有响应速度快、超调量小等特点；可用于电液伺服试验系统的多变量控制。     

基于X-Y定位平台的力/位置混合控制

在确定了X-Y定位平台系统数学模型的基础上,提出了一种力/位置混合控制方法。在位置控制部分,采用了基于重复控制补偿的PID控制方法。用重复控制作为误差补偿与传统简单的PID控制器相结合作为位置控制部分所采用的控制算法。在力控制回路中采用一种自适应模糊控制方法。通过引入一个切换函数来确定控制律形式,根据所设计的模糊规则对变量进行模糊化,通过解模糊得到控制律结果,自适应律是通过调制饱和度得到的。仿真结果表明,该控制方法能使系统的自适应能力和鲁棒性均有显著改善。     

基于GA-Vague集自适应PID控制器设计

提出了一种基于GA-Vague集相似度量推理的自适应PID控制器的设计方法。该控制器由三部分组成：（1）遗传算法对模糊推理规则的优化;（2）Vague集推理规则表精确量的计算;（3）基于Vague集相似度量的自适应PID设计。该控制器弥补了模糊PID控制器的不足,模糊变量隶属值难以确定,描述信息单一,又充分发挥了遗传算法的寻优能力,对推理规则表优化,得到最佳组合的PID控制,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能。仿真结果表明,控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程。     

基于神经模糊PID控制的四旋翼飞行器算法

四旋翼飞行器在执行任务时经常会出现稳定姿态精度低,抵抗干扰能力差等问题,提出一种神经模糊PID控制算法来调整原有模糊PID控制的模糊规则和隶属度函数,将设计的神经模糊PID控制算法与建立的四旋翼飞行器动力学模型相结合.为了验证神经模糊PID控制器的有效性,将传统PID、模糊PID控制算法作为对比算法,同时给定人为干扰因素.经过Matlab/Simulink仿真实验表明:在神经模糊PID控制下的四旋翼飞行器,具有较好的响应速度,稳态精度及更好的抗干扰能力,控制效果均优于对比算法.     

模糊预补偿PID控制

利用模糊控制理论的非线性特性，在工业过程控制中将其与PID控制结合，能改善常规PID控制器的控制性能。给出了一种基于模糊逻辑规则作为预补偿机制的PID控制。采用模糊推理和改进Z—N方法结合的方法。通过使用模糊逻辑规则作为预补偿器调整控制信号。校正PID控制器产生的较大超调，以达到改善PID控制器控制性能的目的。经仿真证明。该方法可克服传统Z—N方法产生的过大超调和较长调整时间的不足，同时又保持较好的抗负荷扰动能力和鲁棒性。     

一种改进粒子群算法在水轮机控制中的应用

关于水轮发电机控制系统优化问题,水轮发电机组的控制技术对于水轮发电机组稳定工作非常重要。针对保证供电质量,改善调节系统的非线性时滞特性,利用具有局部搜索能力的粒子群算法对水轮发电机组进行模糊PID控制可以确保控制的稳定性。首先,根据水轮发电机组的控制原理和模糊PID控制器的基本结构,提出具有局部搜索能力的改进粒子群算法,利用模糊PID控制器以及采用了改进粒子群算法的模糊PID控制器,用MATLAB软件对水轮发电机组进行优化控制仿真,仿真结果表明采用改进粒子群算法的模糊PID控制器具有最优的控制效果。     

Integration of PSO and GA for optimum design of fuzzy PID controllers in a pendubot system

In this paper, a novel auto-tuning method is proposed to design fuzzy PID controllers for asymptotical stabilization of a pendubot system. In the proposed method, a fuzzy PID controller is expressed in terms of fuzzy rules, in which the input variables are the error signals and their derivatives, while the output variables are the PID gains. In this manner, the PID gains are adaptive and the fuzzy PID controller has more flexibility and capability than the conventional ones with fixed gains. To tune the fuzzy PID controller simultaneously, an evolutionary learning algorithm integrating particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) methods is proposed. The simulation results illustrate that the proposed method is indeed more efficient in improving the asymptotical stability of the pendubot system. This work was presented in part at the 13th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, January 31–February 2, 2008     

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。     

高精度实时荧光定量PCR温控系统的设计与仿真

针对目前国产实时荧光定量PCR温控系统升降温速度慢和精度低的问题,提出了一种改进的模糊自适应PID算法。首先根据热力学公式,建立了实时荧光定量PCR温控系统的数学模型,在模糊自适应PID算法的基础上加了一个在线调整量化因子和比例因子的智能调整器,根据设定的模糊控制规则实时优化PID参数、量化因子和比例因子,由PID控制器和智能调整器控制实时荧光定量PCR的温度。采用Simulink对PCR温控系统进行仿真,结果表明：设计的模糊自适应PID控制器控制精度达到[0.1 ℃],快速稳定以后,能达到[0.01 ℃],升降温速度大于等于[7.0 ℃/s],完全能够满足实时荧光定量PCR温控系统对温度精度和升降温速度的要求。     

自适应神经模糊推理结合PID控制的并联机器人控制方法

针对6自由度液压驱动并联机器人的精确控制问题,提出一种结合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和比例积分微分(PID)控制的机器人控制方法。首先,利用浮动坐标系描述法(FFRF)来模拟机器人柔性组件,并构建并联机器人的拉格朗日动力学模型。然后,根据模糊推理中的模糊规则来自适应调整PID控制器参数。最后,利用神经自适应学习算法使模糊逻辑能计算隶属度函数参数,从而使模糊推理系统能追踪给定的输入和输出数据。将该控制器与传统PID控制器、模糊PID控制器进行比较,结果表明,ANFIS自整定PID控制器大大减小了末端器位移误差,能很好的控制并联机器人末端机械手的运动。     

雷达天线模糊自适应控制器的设计及分析

针对雷达天线控制系统对稳定性、精确性、鲁棒性以及随动性的高要求,结合控制系统PID参数调整经验,以积分时间和微分时间的关系为基础,设计一种新的模糊自适应PID控制器,并提出基于常规PID控制器参数的简易参数调整方法。通过Matlab/Simu-link进行仿真分析,结果表明,所设计的控制器在简单易用的基础上,弥补了常规PID控制器的不足,在超调量、响应时间和稳态静差都有比较好的效果;对随动信号也有较好的跟踪能力;尤其在系统辨识存在误差的情况下仍有较好的控制效果,具有广泛的实用价值。     

一种改进的模糊免疫反馈PID控制器

针对P型免疫反馈控制器不能克服动态干扰和消除静态误差的问题,利用模糊控制系统的非线性逼近能力,提出了一种将P型免疫反馈控制器同常规PID控制器进行混合联结的模糊免疫PID控制器的设计方法。该控制器通过免疫反馈控制规律和模糊控制规则在线调整控制器的参数。为了选择一组较优的控制器参数,用免疫算法在全局范围内对控制参数进行离线优化。仿真结果表明,该控制器较常规控制器具有更好的动态、静态特性。     

模糊PID控制器的设计及其仿真

对非线性大滞后等特殊的系统,存在常规PID控制器控制效果不甚理想的问题,为此结合模糊控制和常规PID控制二者的优点提出了模糊PID(Fuzzy-PID)控制方法.首先建立模糊规则、进行模糊推理,确定PID控制器的参数,再由PID控制器直接控制对象,实现实时控制的目的.将所设计的模糊PID控制器应用于具有大时滞,对大惯性的皮革温度收缩测定仪温度控制系统检测其性能,计算机仿真试验结果表明:Fuzzy-PID控制器与常规PID控制器相比较,确实提高了仪器温度控制系统的自适应能力和鲁棒性,改善了系统的动态性能和静态性能,能使非线性、大滞后等特殊的系统达到了良好的控制效果.