Fuzzy-PID算法在炉温控制中的应用

在工业电炉的控制过程中，由于被控参数具有时变、非线性、不确定等因素，常规PID控制算法以满足控制要求。本文采用模糊PID算法实现对工业电炉的控制，利用模糊推理在线整定PID控制器的三个参数Kp、Ki、Kd。实际运行结果表明，该控制器取得了较好的快速性和稳定性。     

混合模糊PID控制器在伺服控制系统中的应用

在分析了直流无刷电机伺服控制系统的基础上,提出了一种混合模糊PID跟踪控制器模型.该模糊PID控制器由3个并行的次模糊控制器组成,应用模糊算法在线自动整定PID参数;并利用Matlab/simulink建立仿真模型对模糊推理控制算法进行验证.仿真结果表明,混合模糊PID控制器的动静态特性优于传统单一的PID控制,对设计性能优良的伺服控制系统具有借鉴意义.     

Fuzzy—PID算在炉温控制中的应用

在工业电炉的控制过程中，由于被控参数具有时变、非线性、不确定等因素，常规PIC控制算难以满足控制要求。文中采用模糊PID算法实现对工业电炉的控制，利用模糊推理在线整定PID控制器的3个参数Kp,Ki,kD。实际运行结果表明，该控制器具有较好的快速性和稳定性。     

Fuzzy-PID算法在炉温控制中的应用

在工业电炉的控制过程中,由于被控参数具有时变、非线性、不确定等因素,常规PIC控制算法难以满足控制要求.文中采用模糊PID算法实现对工业电炉的控制,利用模糊推理在线整定PID控制器的3个参数Kp,Ki,Kd.实际运行结果表明,该控制器具有较好的快速性和稳定性.     

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。     

参数自整定模糊PID控制器在转矩流变仪系统的应用研究

在参数自整定模糊PID控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且将该控制软件在转矩流变仪中的应用进行了研究,实验结果表明,参数自整定模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值.     

Fuzzy-PID算法在气体流量控制中的应用

在气体流量控制中,由于被控参数具有时变、非线性、不确定性等因素,常规PID控制算法难以满足控制要求.本文采用模糊PID算法实现对气体流量的控制,运用模糊推理在线整定PID控制器的三个参数Kp、Ki、Kd.实际运行结果表明,该控制器取得了较好的快速性和稳定性.     

模糊自适应PID算法在波浪补偿起重机中的应用

在波浪补偿控制中,由于波浪运动具有非线性、时变等特点,常规PID算法难以满足控制要求。为实现对波浪引起的两船相对运动的补偿控制,采用模糊自适应PID算法,运用模糊推理在线修正PID控制器的三个参数Kp、Ki、Kd。实际运行结果表明,该控制器具有较好的快速性和稳定性。     

一种参数自适应模糊RID控制器的设计与记真

提出了一种参数自适应模糊PID控制器,利用模糊推理的方法实现对PID参数的在线自动鉴定。仿真结果表明,该控制器明显地改善了控制系统的动态性能,并且此方法计算量少,易于实现,便于工程应用。     

一种PID参数模糊自整定控制器的设计与仿真

本文提出了一种参数自整定模糊PID控制器,利用模糊推理的方法实现对PID参数的在线自动整定,仿真结果表明,该控制器明显地改善了控制系统的动态性能,并且此方法计算量少,易于实现,便于工程应用。     

模糊PID参数自整定无功补偿方法的研究

为提高无功功率的补偿效果,在常规的PID控制和模糊控制的基础上,本文提出了一种模糊PID参数自整定无功补偿方法。该方法采用两输入三输出的形式,以功率因数和功率因数变化率作为输入设计PID控制系统,采用模糊推理对PID控制器的控制参数进行在线整定,给出了参数自整定的规则。利用MATLAB软件对其进行计算、仿真,其结果符合预期目标。此方法既能提高无功补偿的效率,又能增强系统的跟随性。     

简化的模糊PID控制器研究

为了克服常规PID控制器的缺点．提出了一种简化的模糊PID控制策略。首先利用扩充临界比例带法将PID公式简化为只有一个控制参数蜘，然后通过模糊控制规则和模糊推理确定一张模糊控制表。在实时控制中通过查询模糊控制表，在线调节参数和，可以提高PID控制算法的适应性和鲁棒性。对比仿真试验的结果表明，简化的模糊PID控制器的控制性能明显优于常规PID控制器。     

一种新的模糊PID控制器的优化及其仿真研究

该文提出了一种新的最优模糊PID控制器。该控制器由两部分组成，一部分是常规PID控制器，另一部分是在线模糊推理机构。在模糊推理机构中，引入了三个可调节因子Xp，Xj，和Xd，其作用是优化模糊推理结果，该模糊PID控制器用来控制智能人工腿中的一个直线电机，并已获得很好的控制效果。     

模糊PID控制器设计及MATLAB仿真

将模糊控制器和PID控制器结合在一起,构造了一个模糊PID控制器,利用模糊推理的方法调整PID控制器的参数,并利用MATLAB的SUMLINK工具箱,对系统进行仿真,仿真结果表明模糊PID控制器能使系统达到满意的控制效果.     

可调参数模糊PID控制的设计与实现

本文介绍了可调参数模糊PID控制的原理,给出了可调参数模糊PID控制规则表,并运用S7—226PLC实现了可调参数模糊控制模块化,并提供了该模块的相关程序。     

基于遗传算法的FNN-PID控制技术在溶解氧控制中的应用

构建一种基于多层神经网络结构的模糊PID参数自整定系统,将模糊规则和隶属函数的选取转化为神经网络中连接权系数和网络结构的优化问题;以氧化沟内溶解氧偏差最小为目标函数,采用改进的遗传算法作为模糊神经网络的学习算法对网络的参数和结构进行优化,实现PID参数的在线自整定;仿真实验表明此方法较好地提高了氧化沟溶解氧系统的自学习能力和鲁棒性,使控制系统的动、静态性能都有较大的改善。     

具有不完全微分的最优模糊PID控制器及其在智能人工腿中应用的仿真研究

提出了一种新的最优模糊PID控制器, 它由两部分组成, 即在线模糊推理机构和带有不完全微分的常规PID控制器. 在模糊推理机构中, 引入了三个可调节因子x_p,x_i 和x_d,其作用是进一步修改和优化模糊推理的结果, 以使控制器对一个给定对象具有最优的控制效果. 可调节因子的最优值采用ITAE准则及Nelder和Mead提出的柔性多面体最优搜索算法加以确定. 这种PID控制器被用来控制由作者设计的智能人工腿中的一个直流电机. 仿真结果表明该控制器的设计是非常有效的, 它可被用于控制各种不同的对象和过程.     

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。     

模糊PID技术在轧机AGC系统上的应用

常规PID控制在对象变化时,控制器的参数不能自动修改适应,无法很好地满足轧机厚度控制精度的要求。针对这一问题,设计了一种模糊自适应PID控制器,利用模糊推理方法实现对PID参数在线自适应,来实现AGC系统的稳定,提高厚度控制系统的精度。通过simulink仿真,结果表明模糊自适应PID控制器自适应能力更强、响应快、稳定性好,同时也有更强的鲁棒性,能够使厚度控制得到满意的结果。