模糊PD控制在伺服系统中的应用

为了提高伺服控制系统动态跟随误差的精度,在三环伺服控制系统的基础上提出了一种经典控制和智能控制相结合的方法.利用误差补偿的思想,在位置环上采用按给定输入补偿的复合控制方法进行误差补偿,以提高系统动态跟随精度.采用模糊PD参数自整定控制的思想,在位置环上设计了智能模糊控制器,对前向通道PD调节器的参数进行了优化.仿真结果表明,与PD控制系统相比较,改进系统的动态误差精度得到了提高,明显地增强了系统的动态跟随特性,并使系统具有较强的鲁棒性.     

自适应模糊滑模控制裹包机的交流系统设计

针对接缝式裹包机的交流伺服系统控制精度差的问题,提出了采用自适应模糊滑模控制器,控制永磁铁同步伺服驱动系统。仿真和实验结果表明,系统对于参数变化和外面负载扰动的鲁棒性大大提高,而且控制力大为降低。     

位置扰动型电液伺服施力系统的自适应控制

在位置扰动型电液伺服施力系统中,由于受力对象的运动给系统带来的很大的位置干扰,以及系统的非线性特性、参数时变等因素的影响,给系统的校正和优化带来了困难。针对多余力矩和参数变化问题,在用结构不变性原理进行补偿的基础上,采用模型参考自适应控制,并采用PID控制确保系统有满意的跟踪性能。采用这种控制方法,可以较好地消除位置干扰的影响,同时克服系统的非线性及参数时变等因素的影响,提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。仿真研究的结果验证了上述结论。     

二阶对象模型两自由度伺服控制器解析法设计

针对二阶模型控制对象提出了一种两自由度伺服控制器的设计方法，采用解析法确定控制器的参数，使校正后的二阶对象系统同时满足跟随性能与抑制干扰性设计要求，仿真结果验证了所提出方法的有效性。     

二阶对象模型两自由度伺服控制器解析法设计

针对二阶模型控制对象提出了一种两自由度伺服控制器的设计方法，采用解析法确定控制器的参数，使校正后的二阶对象系统同时满足跟随性能与抑制干扰性能最佳的设计要求．仿真结果验证了所提出方法的有效性．     

基于最小控制合成算法的电液伺服振动台控制策略

针对电液伺服振动台受参数变化、外部干扰影响，加速度响应信号跟踪精度降低的问题，本文通过三状态控制提高稳定性；为进一步提升加速度响应跟踪精度，提出最小控制合成算法与三状态结合的控制器。依据振动台理论模型，推导了液压缸位移与电液伺服阀输入电流之间的传递函数。采用极点配置方法，确定三状态控制反馈、前馈控制器参数；设计参考模型参数，提升最小控制合成收敛速度。对电液伺服振动台进行加速度信号跟踪试验。仿真结果表明：相比三状态控制控制器，在正弦波与随机波输入信号下，TVC-MCS复合控制器信号跟踪误差降低。比较频率特性曲线，TVC-MCS复合控制器幅度相位延迟降低，有效提升了加速度跟踪性能。     

连铸结晶器非正弦振动电液伺服系统设计及改进型PID仿真

随着钢铁连铸的发展,结晶器振动技术的发展成为提高生产效率,改善铸坯产品质量的主要手段．基于先进的液压伺服技术,建立由电液伺服阀、伺服油缸等组成电液伺服激振系统,根据实际生产参数建立数学模型．同时还在研究中加入了改进式PID控制方法,并由MATLAB进行结晶器伺服系统仿真分析,证明控制方法对系统的快速性、精确性、稳定性都有显著提高,也说明了此系统具有很强的实用型．     

基于前馈控制的交流伺服系统精确定位的研究

介绍了交流伺服电动机数学模型,叙述了伺服控制系统的设计原理和具体方法,在位置环、速度环和电流环的3环PI伺服控制系统的基础上,引进位置前馈控制来提高定位控制的性能,研究了前馈PI的控制方法.通过仿真进行了与普通伺服控制系统的对比,未加前馈控制跟踪误差较大,在位置环加前馈控制恒速段跟踪误差较小,但在加减速度段,误差成单调变化,在速度环上再加上前馈控制,位置跟踪误差会更接近于零.结果表明,引进前馈控制的PI交流伺服系统可以实现高精度位置控制,验证了前馈控制在指令信号跟踪性和抗干扰性方面的良好效果.     

一种基于积分反推原理的非线性伺服控制方法

针对机械伺服系统，提出一种基于积分反推原理的新型伺服控制方法，并用Lyapunov直接法对控制系统的稳定性进行了分析。由于采用了反推设计，该控制器对外部扰动及系统参数变化具有较强的鲁棒性。以直流电机伺服系统为例，对方法进行了数字仿真，结果表明了控制器的有效性。     

非线性液压伺服系统的自适应控制

针对存在不确定参数的液压伺服系统，提出了高性能轨迹跟踪控制器的设计方法。通过“反演”设计策略，给出基于Lyapunov稳定的设计过程，其中系统负载、液压油缸及液压伺服阀的动力特性都包含于控制系统设计中。同时给出了基于液压系统不确定参数的自适应控制律。数值仿真表明了控制系统设计的正确性。     

模糊参数自整定PID控制器的设计与仿真研究

为实现PID参数的自动整定,在PID控制和模糊控制的基础上,设计了一种用于晶体生长炉温度控制系统的模糊参数自整定PID控制器,该控制器基于PID参数的优化规律,利用模糊控制规则对PID参数进行在线的自动整定.与常规PID温控系统比较,该控制器的系统超调量明显减小,控制系统的动静态性能均得到改善,升温速度和目标温度控制精度达到了设计指标,系统仿真验证了该设计的有效性与实用价值.     

PID控制系统和模糊自适应PID控制系统的研究及比较

首先介绍了PID控制系统的工作原理,因PID控制器结构简单、实现简单,控制效果良好,所以已得到广泛应用。但当控制对象变化时,控制器的参数难以自动调整。为了使控制器具有较好的自适应性,可以采用模糊控制理论的方法来实现控制器参数的自动调整。模糊PID控制系统就是模糊理论与传统的PID控制器的结合。最后以一控制对象为例,对该两种方式的控制进行了仿真和比较,并得出了相应的结论。     

模糊自镇定参数PID的设计与仿真

介绍了模糊自镇定参数PID的设计，重点阐述了控制器的模糊控制规则和模糊推理机理，用Matlab仿真结果表明，该控制系统具有较强的鲁棒性，并且此方法计算量少，易于实现，在工程模糊控制领域中应用是十分有意义的。     

基于模糊PID控制的大型履带起重机双马达速度同步控制

为了实现大型履带起重机起升系统双马达的同步控制,提出了模糊PID控制策略,即把模糊推理运用于PID参数的整定,来补偿同步系统因非线性和时变性所导致的同步误差。仿真和实验结果表明,与常规PID控制相比,模糊PID控制具有超调量小、跟踪迅速、鲁棒性强等优点,能够较好地适用于起重机双马达速度同步控制。     

水源热泵空调系统参数自整定模糊控制

目的研究一种水源热泵空调系统的智能控制方法,改善系统的控制效果．方法采用参数模糊自整定的控制策略,先对模糊控制器进行设计,再确定参数的原则,再将模糊控制和PID控制相结合,实现PID参数在线自动调整．结果参数自整定PID控制比普通PID控制超调量小5％-10％,调节时间缩短近50％．结论参数自整定模糊PID具有良好的动、静态性能,有效地提高了系统的控制效果,满足了系统的节能技术要求．     

Grey Prediction Fuzzy Control of the Target Tracking System in a Robot Weapon

Grey modeling can be used to predict the behavioral development of a system and find out the lead control values of the system. By using fuzzy inference, PID parameters can be adjusted on line by the fuzzy controller with PID parameters self-tuning. Acco     

基于神经元的自适应预测PID控制

提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案。神经元具有很强的自学习和自适应能力 ,它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数 ,使控制器能够适应受控对象结构参数以及环境的变化。因此采用单神经元构成自适应PID控制器 ,将神经元与PID控制结合 ,对PID参数进行在线寻优、自校正 ,使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象 ,特别是难于用传统方法建模的被控对象。同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力 ,采用了动态自适应神经元 (APE)对非线性系统进行预测 ,即用神经元建立起非线性系统的预测模型 ,预测系统的未来输出 ,从而提高了控制系统的控制品质。同时详细介绍了该控制系统的自适应控制算法。仿真结果表明 ,这种自适应控制方案切实可行 ,其控制品质明显优于常规PID控制 ,且具有较强的鲁棒性 ,达到了良好的控制效果。     

直线二级倒立摆的PID实时控制

针对直线二级倒立摆系统的单输入三输出的不稳定系统,提出了三回路PID控制方案.利用所提出的PID控制系统与状态反馈控制系统具有相同结构的特点,提出了利用状态反馈极点配置方法来整定PID参数的思路.通过实际控制实验,验证了所提出的PID控制方案的有效性,也证实了采用整定PID参数的新思路可克服人工整定的困难.     

基于蜂群算法的精密运动控制方法

针对在精密运动控制系统中,传统PID控制器的控制精度不够,控制参数不能随着负载、环境的变化而变化这一问题,将蜂群算法与传统PID控制相结合,提出了蜂群PID控制方法,并应用在微位移控制系统中,通过精密运动控制阶跃响应性能分析,仿真出调节时间、稳态误差、目标函数、适应度函数等参数的变化曲线.结果表明,蜂群PID控制算法可使精密运动控制系统拥有更快的响应速度、更高的定位精度,并且其参数可实现自动寻优,验证了蜂群PID控制算法在精密运动领域的可行性.     

神经网络PID复合智能控制参数自整定研究

针对具有时滞一阶非最小相位系统的被控对象,提出了一种基于神经网络的PID复合智能控制设计方案,推导出复合PID控制器控制参数的整定方法.考虑到被控对象的不确定性、慢时变等特点,以神经网络元构造基于自动化复合PID控制器,解决了基于自动化复合PID控制参数在线调整的问题,使复合PID控制器适用范围更广泛.对闭环控制系统模拟结果表明,该系统控制参数整定方法简单,具有非常好的控制效果.