基于模糊自适应PID算法的列车自动驾驶系统研究

既有列车自动驾驶（automatic train operation,ATO）系统使用的传统PID算法囿于参数固定,在强耦合、高度非线性的实际运行场景中,难以很好地克服非线性干扰问题,控车效果不佳。对此,文章提出一种基于模糊自适应PID算法的列车自动驾驶方法,其可以根据预先制定的模糊规则实时调整比例、积分和微分系数,使PID控制器具有更强的速度跟踪性能,从而改善列车控制效果。以长沙轨道交通4号线线路数据为算例进行半实物仿真,实验结果显示,采用该算法后,列车真实速度与推荐速度的平均均方根误差为18.876 cm/s,小于传统PID控制器的35.200 cm/s;列车站间旅行贴合度为1.69 m/s,小于传统PID控制器的2.25 m/s,这表明文章所提算法能有效优化推荐速度曲线跟踪能力,提升系统运营效率。     

高速列车自动驾驶前馈自适应广义预测控制方法研究

高速列车自动驾驶（ATO）系统本质上是强非线性和不确定性的系统,针对高速列车模型参数非线性和时变性等特点,文章提出了一种前馈自适应广义预测控制（FA-GPC）的方法对ATO系统进行动态优化控制,并设计了一种带约束的多目标预测控制器。首先,基于列车多质点模型,分析附加阻力的改变对列车运行的影响;然后,结合列车运行过程中的速度跟踪精度、停车精度及运行舒适性等关键指标,构建包含控制输入约束的多目标性能指标函数,设计基于多目标函数的前馈广义预测速度跟踪控制算法,解决了由于附加阻力变化导致控制器超调的问题并加快了控制收敛速度。由于列车运行过程中受外界环境、乘客流动等因素影响,阻力变化大,难以建立精确的数学模型,因此采用带约束的变遗忘因子递推最小二乘法来辨识出列车控制系统在不同工况下受控自回归积分滑动平均模型（CARIMA）,进而提高控制系统的鲁棒性。仿真结果表明,相比传统的无前馈GPC和PID控制器,前馈广义控制器在不同线路条件下巡航控速速度跟踪精度在±0.5 km/h范围内,具有良好的跟踪性;在强扰动情况下通过引入自适应改进的前馈广义预测控制算法,具有较强的鲁棒性。     

基于模糊PID 软切换控制的列车自动驾驶系统调速制动

基于对列车自动驾驶(ATO)系统算法的分析,首先针对ATO系统停车阶段采取的一级调速制动过程,利用模糊PID软切换控制算法对ATO系统进行研究;然后利用模糊规则实现模糊控制与PID控制之间的切换;最后通过对系统的仿真表明,该算法不仅能够实现ATO系统调速控制的平滑过渡,而且使列车能够平稳运行,节约能源,同时提高了乘坐的舒适性和停车精度.     

液压舵机伺服系统灰色预测模糊PID控制

研究灰色预测模糊PID控制在液压舵机伺服系统中的应用问题。由于液压舵机伺服系统具有典型非线性和不确定性,传统的PID控制很难满足控制要求。为解决这一问题,提出了灰色预测模糊PID控制方法。在SimuIink中搭建液压舵机伺服系统的模型并进行仿真,灰色预测模糊PID控制无超调,调节时间为0．008s,消除干扰使系统再次达到稳定的时间为0．045s。结果表明：灰色预测模糊PID控制与传统PID控制、模糊PID控制相比,能有效加快系统的控制速度,缩短调节时间,提高控制精度,具有较强的抗干扰能力。     

时滞系统的模糊自适应PID控制研究

将模糊控制和常规PID控制相结合,设计了一种模糊自适应PID控制器,该控制器根据偏差和偏差变化率的要求实时调整PID参数。通过仿真表明：该控制器既具有常规PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,并可以迅速消除系统误差,保证了系统具有良好的动、静态特性。     

烤房模糊自适应PID控制设计开发

针对烤房控制应用,在嵌入式硬件上实现模糊自适应PID控制算法。该算法利用模糊推理对PID参数进行在线自整定。利用该算法可提高PID控制器性能和控制精度。利用可扩展标记语言存储模糊PID控制参数、模糊推理规则库等,可实现在线数据参数的增删、修改、更新操作。     

不确定时滞系统的模糊神经网络自适应PID控制

对于不确定时滞对象，提出了一种模糊神经网络自适应调整PID参数的控制方法，利用模糊逻辑实现了模糊化，利用多层BP神经网络来实现模糊推理。该网络通过学习并记忆PID参数调整规则，实现了在线调整PID参数。通过对一类不确定时滞系统的仿真，验证了该方法具有较好的控制效果。     

基于自适应模糊PID智能车用直流电机控制器仿真研究

以智能小车的电机控制系统为模型,采用自适应模糊PID控制策略进行控制设计,它克服了简单模糊控制和传统PID控制的一些缺点;利用MATLAB7.0软件中的工具箱进行系统的辅助设计与仿真。仿真结果表明,该系统的动态性能、稳态性能及抗扰性能都趋于良好。     

模糊自适应PID控制在立式风力发电系统中的应用

阐述了一种新型高效率立式风力发电系统的信号检测与控制系统。高效率立式风力发电系统，其信号检测与控制采用PC机-DSP双重控制，在DSP中运用了模糊自适应PID控制算法。而在PC机中，用Delphi编制了一个风力发电系统的操作控制界面，利用控制界面操作PC机与DSP之间的通信及实现对风力发电系统的控制。     

微小气动机器人系统的模糊自适应PID控制

基于尺蠖的移动机理,研制了一种具有柔性移动机构的微小气动机器人内窥镜诊疗系统。描述了微机器人系统的本体结构和运动机理,并通过分析机器人系统的驱动力学特性和机器人的移动控制特性,给出了基于模糊自适应PID的气压-位置伺服控制方法,计算机仿真实验结果表明基于模糊自适应PID算法可实现机器人系统的有效控制。     

城轨列车精确停车智能控制算法研究与仿真

随着我国城轨交通的大力发展,列车自动驾驶（ATO）系统在城轨列车中的应用越来越广泛,精确停车是衡量城轨列车自动驾驶性能重要指标之一。以精确停车、舒适性及能耗为指标,利用列车牵引计算知识建立列车运行多目标模型;利用遗传算法对该模型进行优化,结合MATLAB仿真软件得出列车运行理想目标曲线;运用SIMULINK模块分别搭建基于PID控制的仿真模型、基于模糊PID控制的仿真模型以及基于预测模糊PID控制的仿真模型,得出相应的列车运行跟踪曲线,并进行比较。结果表明：较前两者,预测模糊PID控制能最大程度地提高列车的停车精度。     

基于模糊自适应PID的剪板机控制系统研究

针对剪板机伺服控制系统的实际需求,在分析了剪板机常用伺服控制方法的基础上,设计了模糊自适应PID控制器.采用模糊控制和PID相结合,克服了传统PID控制的一些缺点.通过对控制系统建模、仿真,其结果表明,和模糊控制、传统PID相比较,该控制器在超调量、调节时间、抗干扰、鲁棒稳定性等方面有更好的品质.     

基于灰色模型的预测模糊温度控制系统

针对氧化铝生产过程中赤泥洗涤水温控制问题和赤泥洗涤过程工艺的特点,为了增加洗涤效率、降低溶液粘度及减少铝酸钠溶液水解,采用灰色预测模糊控制方法,建立了一种基于灰色模型的预测模糊温度控制的赤泥洗涤水温控制系统。首先建立水温灰色预测模型,然后利用模糊推理求得电动调节阀输出的精确值。实际应用结果表明,该方法较常规的模糊控制具有较高的控制精度、良好的动态特性和鲁棒性,达到了良好的控制效果。     

Operation Optimal Control of Urban Rail Train Based on Multi-Objective Particle Swarm Optimization

The energy consumption of train operation occupies a large proportion of the total consumption of railway transportation. In order to improve the operating energy utilization rate of trains, a multi-objective particle swarm optimization (MPSO) algorithm with energy consumption, punctuality and parking accuracy as the objective and safety as the constraint is built. To accelerate its the convergence process, the train operation progression is divided into several modes according to the train speed-distance curve. A human-computer interactive particle swarm optimization algorithm is proposed, which presents the optimized results after a certain number of iterations to the decision maker, and the satisfactory outcomes can be obtained after a limited number of adjustments. The multi-objective particle swarm optimization (MPSO) algorithm is used to optimize the train operation process. An algorithm based on the important relationship between the objective and the preference information of the given reference points is suggested to overcome the shortcomings of the existing algorithms. These methods significantly increase the computational complexity and convergence of the algorithm. An adaptive fuzzy logic system that can simultaneously utilize experience information and field data information is proposed to adjust the consequences of off-line optimization in real time, thereby eliminating the influence of uncertainty on train operation. After optimization and adjustment, the whole running time has been increased by 0.5 s, the energy consumption has been reduced by 12%, the parking accuracy has been increased by 8%, and the comprehensive performance has been enhanced.     

轨道交通车辆空调系统智能控制技术研究

针对智能轨道交通空调系统智能控制需求,采用变频空调机组技术,集制冷、制热、新风、废排、空气净化、除湿、被动式压力控制保护为一体,设计研发了轨道交通空调系统智能控制技术并应用;结果表明,通过调节压缩机运行频率可实现车内温度的精确控制,使实际温度逐步接近目标温度,温度波动范围控制在±1K以内;变频技术可避免压缩机频繁启停,降低空调能耗10％以上;空气净化装置可实现甲醛去除率约为86％;细菌去除率约为92％;PM2.5过滤效率可由40％提高到70％;同时智能运维系统对空调系统进行故障诊断和预测,降低公司的维保人力成本;该研究可为轨道交通车辆空调系统的智能化研究与应用提供技术参考.     

自适应模糊PID 控制在压射控制系统中的应用

压铸机工作环境恶劣,干扰较多,使参数发生较大变化,影响系统的稳定性,传统的PID线性控制在被控对象发生变化时,控制特性也随即发生变化。针对这个缺点,采用自适应模糊PID控制技术,并利用模糊控制的智能非线性特点来弥补PID控制器,从而对电液比例阀进行良好的控制,使系统达到一个最优的控制状态。通过实验仿真可知自适应模糊PID控制方法的可行性。     

一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制

针对离散时间非线性系统,提出了一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制算法。该算法利用加权递推最小二乘法在线辨识T-S模糊模型后件参数,以克服模型失配对系统性能的影响。根据辨识得到的模型参数直接递推计算模型的预测输出,而不需要求解Diophantine方程,进而直接递推求解预测控制律,而不需要求解矩阵逆。仿真结果表明,该算法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

基于模糊自适应PID的光伏并网双闭环控制

阐述了光伏并网双闭环控制的基本原理,在此基础上研究了基于模糊自适应PID控制的双闭环控制系统,最后通过Matlab仿真验证了模糊自适应PID控制系统的可行性和优越性。     

基于自适应模糊PID的智能灌溉控制研究

智能灌溉中,灌溉液的离子浓度值(EC)的控制具有长时滞,大惯性的特点,并且受外界条件影响,对象增益变化剧烈.介绍了以EC值为控制对象的一种针对时滞、大惯性的非线性过程控制的解决办法--自适应模糊PID控制算法.