基于改进型BP神经网络的PID控制算法

针对传统的PID控制算法很难获得比较理想的控制效果的问题,提出一种基于BP神经网络的自适应PID控制算法。根据BP神经网络的结构和特点,介绍了改进型BP神经网络算法描述及PID控制器的结构,并通过实例进行仿真分析。结果表明,改进型BP神经网络PID控制器具有良好的控制效果,降低超调量,抗干扰性强和增强系统的鲁棒性,优于常规PID控制器。     

混合参数自调整模糊PID控制在空调系统中的应用

针对空调系统的参数不确定性以及模型不精确性,研究一种混合参数自调整模糊PID控制策略,将直接控制型模糊控制器、增益调整型模糊控制器和传统的PID控制器相结合,共同组成自调整模糊PID控制器,以提高控制器的控制性能和整个系统的鲁棒性。仿真结果表明,采用该控制方法可取得良好的控制效果,并进一步证实理论分析的正确性。     

一种新型伺服系统智能PID控制器的设计

提出了一种自适应模糊神经网络PID控制器的设计方案。把模糊神经网络控制和常规PID控制结合起来,对控制系统的比例、积分和微分参数进行在线自整定。在Simulink中的仿真结果表明,这种智能PID控制器的控制效果优于单纯的PID控制,超调量小,抗干扰性能强,对变参系统的鲁棒性强,满足在线适时自适应控制的要求。     

BTT导弹模糊自适应PID控制

提出了一种模糊鲁棒PID控制器的设计,把模糊控制和常规PID控制结合起来,对控制系统的比例、积分、微分参数进行在线自整定.对BTT导弹偏航通道的模糊自适应控制进行了研究,在Simulink中的仿真结果表明,这种模糊PID控制器的控制效果优于单纯的PID控制,超调量小,抗干扰性能强,对变参数系统的鲁棒性强,满足在线适时自适应控制的要求.     

供弹机模糊自适应PID控制器设计

为了解决某供弹机控制系统建模困难、控制系统复杂、易受外界影响,且自身参数时变不确定、控制难度大的问题,用普通的PID难以达到理想的控制效果。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,将偏差和偏差变化率作为控制器的输入,PID控制器3个参数的自整定值作为控制器的输出,实现了PID参数的在线自整定。仿真与试验结果表明：该控制器不仅具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速性、稳定性、鲁棒性高的特点,并且具有良好的动、稳态特性。     

航空发动机全包线最优PID控制器设计

研究了一种基于神经网络的航空发动机全包线PID控制器设计方法。首先在全包线内选定若干典型工况点,并通过遗传算法离线优化PID控制器参数。然后通过BP神经网络训练建立飞行高度和马赫数与PID参数的非线性映射关系,亦即建立起基于神经网络的航空发动机全包线最优PID控制器。最后,将该控制器应用于某型涡扇发动机稳态控制和飞行过程控制仿真,与原控制器比较,控制效果获得有效改善。     

PID专家控制器在温控系统中的应用

以单片机为核心的制袋机温度控制系统采用了基于专家智能与PID相结合的专家控制器,利用专家系统知识库输出修正PID参数以改变PID控制方式.据对象特性设计了99条控制规则,并将各种规则的调整方法及调整参数存于控制器.用改进积分法控制温度波动以达到最佳PID控制效果.     

基于RBF网络的微分先行PID控制器

将微分先行PID控制算法和径向基函数(RBF)神经网络结合,提出基于RBF神经网络的微分先行PID控制器.其微分先行PID控制器直接对被控对象进行闭环控制,实现参数在线自调整.RBF结构神经网络则根据系统的运行状态,利用神经网络的自学习自适应能力调节PID控制器参数的在线自整定,达到误差性能指标最优化.Matlab仿真表明,该控制方案不仅跟踪性能良好,而且抗干扰性较强,鲁棒性较好.     

改进的模拟退火算法在水下机器人S面运动控制参数优化中的应用

从模糊逻辑控制思想出发,借鉴PID控制的结构而设计的S面控制器     

基于内模控制的分数阶PID算法的稳瞄控制器

研究了分数阶PID在稳瞄系统的控制效果.为了简化分数阶PID的设计,提出一种基于内模控制的分数阶PID设计方法：利用内模原理构造一个仅含整定参数的内模PID,然后通过增加积分阶次λ与微分阶次μ,从而获得分数阶PID控制器;这3个参数可由截止频率、相位裕度和增益鲁棒性约束确定.Matlab仿真与硬件平台试验证明,该控制器相较利用同样约束条件设计的其他控制器,可以使稳瞄系统取得更好的控制性能.     

挖掘机器人电液比例位置自调整模糊PID 控制技术研究

针对挖掘机器人工作装置液压系统存在滞后、不确定性和非线性,不能实现有效精确控制的问题,设计一种基于模糊PID的电液比例位置自调整控制策略。介绍了电液比例位置控制系统组成和自调整模糊PID控制器原理,建立了控制规则表,采用中点向下融合法进行模糊推理和去模糊化处理。仿真与实验验证结果表明:该控制方法具有很好的鲁棒性,控制效果满足技术要求。     

基于模型参考的电液伺服系统模糊自适应控制器

电液伺服系统的模型参考模糊自适应控制由参考模型,PID控制器和模糊自适应机构组成.参考模型产生期望的输出时频响应.模糊自适应机构根据该输出与PID控制系统输出之差及其变化率,产生模糊自适应信号,作用于系统,以保证系统的响应跟踪参考模型的输出响应.仿真表明,与传统PID控制相比,该控制器可有效抑制参数变化及负载扰动,具有较好的动态响应性能.     

基于永磁调速直流电机模糊PID 伺服控制系统

为改善永磁调速直流电机调速系统的性能,提出一种模糊PID控制策略.根据模糊理论的基本规则,使用Matlab生成模糊控制器,选取电机的实际参数,依据伺服控制策略,将模糊理论与PID控制技术相结合,使用重心法解模糊化,得到PID的控制参数,并通过Matlab仿真对比模糊PID控制与单独PID控制对信号的影响.仿真结果表明:模糊PID控制性能要优于单独PID控制,可满足直流电机的高精度平稳运行.     

基于模糊控制策略的快速反射镜伺服控制

伺服性能是保证精确跟踪的前提条件,为了探索出提高快速反射镜伺服性能的控制方法,提出一种将模糊控制策略与PID结构相结合的模糊控制器用于快速反射镜伺服回路。该模糊控制器既继承了PID便于工程实现的优点,又拥有可自适应整定控制参数的特点,从而可提高现有快速反射镜的伺服性能,更好地适应各类运行工况。以基于高频摇摆电机的快速反射镜为应用对象设计了模糊控制器,进行仿真实验,并与基于传统PID控制的现有方案进行了对比。对实际工况下快速反射镜伺服性能的仿真实验结果表明:基于模糊控制策略的快速反射镜将抑制带宽从50 Hz提高到120 Hz、随机输入信号下稳态误差均方根从12. 996″压缩到1. 620″,验证了所提出的模糊控制器对提升快速反射镜伺服性能的可行性及有效性;基于模糊控制的快速反射镜可作为高精度复合轴系统中的子轴部分,应用于战术激光武器等要求跟瞄精度达到微弧度量级的光束定向场合。     

某定深电液伺服系统的粒子群优化神经网络PID 控制

为解决定深电液伺服系统的系统参数难以确定、运行过程中内部参数具有时变性和外部负载扰动较大等 问题,设计一种将PID 控制器与神经网络相结合的控制策略。分析定深电液伺服系统的数学模型和控制器的结构与 工作原理,用径向基函数神经网络来动态修正PID 控制器中控制参数的策略,采用粒子群算法离线选取最优的神经 网络权值,用Matlab 将控制器应用于定深电液伺服系统中,并与经典的PID 控制器和RBF-PID 控制器进行对比。 仿真结果表明,该控制器具有较好的快速响应能力与鲁棒性。     

采用模糊PID控制律的舵机系统设计

对舵机系统采用了连续混合模糊PID控制设计。这种控制吸收了PID控制和模糊控制的优点。仿真证明,它能综合平衡选取各参数,能兼顾舵机系统的快速性、稳定性、稳态精度和鲁棒性等指标,从根本上克服常规模糊控制器存在的量化误差和稳态颤振现象,动态特性优于传统的PID控制,具有广泛的应用前景。     

基于模糊神经网络的遥控武器站伺服系统PID控制器

针对遥控武器站伺服系统具有间隙、摩擦等非线性、不确定性特征,将PID控制与模糊神经网络进行有机结合。利用多层神经网络提取模糊控制规则,构建模糊神经网络控制器,根据偏差E和偏差变化EC在线调整PID控制器的三个参数。仿真试验表明,该控制器具有PID控制器精度高,以及模糊神经网络控制器响应速度快、超调小、稳定性高的特点,具有良好的动、稳态特性。     

模糊自适应PID控制在高精度光电跟踪伺服系统中的应用

光电跟踪伺服系统在运行时不可避免地会受到摩擦力、机械谐振等非线性和不确定因素的影响,运用常规PID控制往往不能解决跟踪的快速性和稳定精度之间的矛盾。将模糊自适应PID控制应用于系统控制器设计中,在模糊推理的基础上,根据不同时刻的误差和误差变化率对PID控制器参数进行在线自整定,充分发挥了模糊控制和PID控制在系统动、静态性能上的互补性,而且不需要建立被控对象的精确数学模型。进行了实物仿真和跟踪实验,实验结果表明,该设计方法很好地满足了系统对快速性、平稳性以及稳定精度的要求,有效地增强了系统的鲁棒性。     

基于模糊神经网络PID的串级温度控制系统研究

为解决传统PID 控制存在控制效果不够理想、性能欠佳和很难满足系统精度要求的问题,提出基于模糊 神经网络的自适应PID 控制算法对系统进行控制。采用Labview 构建模糊神经PID 控制器,对环控引气系统温度进 行动态控制,进行仿真研究,并将此控制策略与经典PID 控制进行仿真比较。结果表明：基于模糊神经网络的PID 控制算法在系统的超调量和调节时间上都小于经典PID,能提高系统的快速性和准确性,改善系统特性。