不完全微分型PID控制的神经元实现

给出从不完全微分型PID算法派生出的神经元PID控制器，并利用MATLAB／SIMULINK仿真软件对该控制器在某隧道式炉中的应用进行仿真研究。仿真结果表明．不完全微分PID控制的神经元实现不但具有不完全微分型PID控制的优点而且还具有神经元控制的自适应特点。     

不完全微分型PID控制的应用研究

本文对不完全微分型PID控制进行研究,利用Matlab软件对工业过程实例进行了仿真实验。仿真结果表明,与完全微分型PID控制相比,采用不完全微分型PID可以取得更好的控制效果。     

改进粒子群算法优化的五连杆机器人分数阶PID控制器

针对机器人传统PID控制系统响应速度慢、输出不稳定性等问题,采用改进PID控制器,引入改进粒子群算法,将自适应加速器参数插入粒子群算法的原始速度更新公式,从而加快算法的收敛速度.采用改进粒子群算法优化分数阶PID控制器,将改进后的PID控制器用于五连杆机器人电机转速响应分析.仿真曲线表明:采用传统PID控制器,响应时间为0.5s,上下波动次数较多;采用改进PID控制器,响应时间为0.2s,上下波动次数较少.五连杆机器人采用改进粒子群算法优化分数阶PID控制器,能够快速地提高机器人控制系统运动的稳定性,降低输出误差.     

神经元微分先行PID控制器的研究

文中给出从微分先行PID算法派生出的神经元PID控制器，并利用MATLAB／SIMULINK仿真软件对该控制器在电加热炉中的应用进行仿真研究。仿真结果表明，神经元微分先行PID控制不但具有微分先行PID控制的优点而且还具有神经元自适应控制的特点。     

基于伺服电机的位置跟踪控制系统设计

针对传统开环位置控制的不足,根据实际系统设计的要求,通过上位机、控制卡、伺服系统和位置传感器构建了位置闭环系统.先采用PID中的纯比例调节,得到的控制系统运行稳定.为了进一步提升控制效果,在系统中加入了前馈微分环节,通过理论模型运算,设置合理的微分系数,可使系统在恒速信号输入下完全消除位置跟踪的稳态误差,且提升起步阶段的响应速度,提高了控制效果.     

基于模糊PID的变幅液压控制系统

针对高空带电机器人作业时出现臂架振动和抖动的问题,设计了基于模糊PID控制器的闭环液压控制系统。以液压缸活塞杆速度的误差和误差变化率为输入变量,经过模糊化、模糊推理、解模糊的方式来动态调节活塞杆的速度,使其达到稳定状态。以高空带电机器人的臂架变幅液压系统为研究对象,通过建立液压平衡回路数学模型得到系统的传递函数,在MATLAB/Simulink环境内搭建模糊PID和经典PID的控制方案仿真模型,并搭建试验平台进一步验证。结果表明:与经典PID控制相比较,模糊PID控制的响应滞后时间由0.55 s降到了0.2 s,缩短了63.6%,最大超调量由0.09 m降到了0.01 m,相对降低了88.9%,稳定时间由2.4 s缩短至0.4 s,相对降低了83.3%;另外实验结果为模糊PID控制下的系统响应滞后时间相对于经典PID缩短了0.2 s,超调量降低了0.032 m,稳定时间缩短了1.7 s,跟仿真结果相一致。实验数据表明,模糊PID控制器有效地解决了臂架振动和抖动问题,提高了臂架运动控制的稳定性。     

自适应模糊算法优化的足球机器人轨迹跟踪

为了提高足球机器人在运动控制过程中的轨迹跟踪性能和稳定性,将自适应模糊PID算法用于机器人运动控制环节中,对PID参数进行实时调整。建立足球机器人在场地上的控制系统模型,分析机器人在轨迹跟踪中由驱动方向、角度等时变因素导致的实际轨迹发生偏移的问题,分别在MATLAB-Simulink和SimRobot仿真平台对优化算法的性能进行仿真,同时与传统的PID控制进行对比。实验结果表明,自适应模糊PID算法相比传统的PID控制器在最大跟踪误差和平均跟踪误差方面分别减少20.18%和29.34%,同时提升了系统的稳定性。该控制算法提升了足球机器人的轨迹跟踪性能,满足机器人在运动过程中的动力学和控制要求,易于在工程中应用。     

基于分数阶PID机器人自动行驶误差分析

为了提高小型轮式机器人的行驶稳定性，减小自动行驶误差，提出了一种基于分数阶比例积分微分（PID）横摆角控制策略，分析了机器人自动行驶系统的动力学特征，构建了基于分数阶PID横摆角控制系统的仿真模型。在此基础上，采用MATLAB/Simulink软件对机器人运动过程进行仿真分析，获得10 m内机器人运动时速度、角加速度、位移等的响应曲线，并将其与PID控制策略下的机器人做相同运动的响应曲线进行对比分析。研究结果表明：与传统PID控制相比，采用分数阶PID控制策略的机器人在10 m的运动距离内自动行驶的质心侧偏角减小了71.4%，横摆角速度降低了23.6%，侧向偏移程度缩小了29.5%，因而，在分数阶PID控制策略下小型轮式机器人操纵稳定性得到了显著提高，为解决小型轮式机器人在自动行走领域的问题提供了思路。     

直流电机转速系统控制方法仿真研究

直流电机是一种多变量、非线性的复杂系统,为提高直流电机转速系统的动、静态性能,采用了传统PID控制、滞后补偿控制和模糊PID控制三种控制方法。在MATLAB仿真环境中建立直流电机转速系统模型,分别加入PID控制器、滞后控制器和模糊PID控制器,设置参数后,响应曲线达到期望值且得到最优响应。为测试系统的抗干扰能力,分别在PID控制、滞后补偿控制和模糊PID控制系统仿真2 s时加入阶跃扰动,三种控制方法具有抗干扰性,能恢复到期望稳定状态。仿真结果显示,加入三种控制器后,系统的调整时间、超调量减小,稳态误差降低,抗干扰能力得到增强。其中,模糊PID控制比传统PID控制、滞后补偿控制具有更小的调整时间和超调量。由此可见,模糊PID控制对直流电机转速能够达到良好的控制效果,具有一定的参考价值。     

锅炉汽包水位改进不完全微分模糊PID控制

针对三冲量工业燃气锅炉汽包水位控制系统非线性、多扰动的特点,设计了改进不完全微分和自适应模糊PID复合控制算法,用于抑制系统扰动产生的振荡以及对控制参数进行实时整定,实现对系统的快速、精确控制。通过Matlab仿真结果表明:本文设计的改进不完全微分自适应模糊PID控制的超调量为0,系统无振荡,上升时间为0.51s,调节时间0.7s,其控制性能优于普通模糊PID控制和常规PID控制。该控制算法为锅炉汽包水位的精确快速控制提供了一种有效方法。     

一种新型最优PID控制器的设计

以蚁群算法为基础，提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的参数优化策略。该策略通过蚁群算法找出系统的3个最优参数，即比例增益Kp,积分时间常数T1和微分时间常数TD，针对给定的控制对象，给出了新算法的具体实现步骤。仿真应用表明，这种PID控制器具有很强的灵活性、适应性和鲁棒性。     

力控法兰的模糊PID恒力控制方法

针对工业机器人进行接触式作业过程中对末端接触力的要求,提出了一种基于力控法兰的末端恒力控制方法。对力控法兰进行了分析建模与参数辨识,设计了模糊控制与比例积分微分(proportion integral derivative,简称PID)控制并行的模糊PID控制器,通过Matlab仿真对纯模糊控制与模糊PID控制效果进行了对比,并研究了模糊PID控制器各参数对控制性能的影响。最后,搭建了基于Labview和外部设备互连(peripheral component interconnect,简称PCI)总线数据采集卡的实验平台,对力控法兰末端输出力进行了实验验证。仿真结果表明,纯模糊控制可提高系统响应性能,但存在一定的稳态误差。加入PID控制与模糊控制并行控制后,仿真与实验证明,阶跃响应的稳态误差消除,正弦跟随效果明显改善,恒力控制输出力在期望力F=10N时波动误差为±0.8N。因此,通过模糊PID控制可实现力控法兰末端的恒力控制,具有较好的动态响应性和跟随鲁棒性。     

启动冗余磁轴承对磁悬浮轴承转子系统动态性能的影响

建立了带冗余支承的五自由度磁悬浮轴承转子系统的仿真模型,采用ADAMS和Matlab软件对不完全微分PID控制的磁悬浮系统进行联合仿真,分析了启动冗余支承对系统动态性能的影响。在此基础上,设计制作了基于TMS320F28335DSP的数字控制器硬件电路,编写了不完全微分PID控制程序并在试验台上进行验证。     

平面并联机器人离线PID控制优化研究

为了使平面并联机器人在闭环控制系统中具有更稳定的控制性能。对此,这里构建了平面五杆并联机器人动力学模型及其控制系统模型,给出了控制系统的增益矢量p。对机器人系统模型进行离线PID控制优化,通过控制增益来设计控制系统中的增益矢量p,从而实现非线性单目标动态优化（NLMODOP）。在NLMODOP中加入动态约束,采用带约束处理机制的差分进化（DE）算法求解平面并联机器人的非线性规划问题,进而处理不稳定的动态优化。对机器人模型中的五个连杆进行仿真实验,并对有无DE算法控制的仿真结果进行了比较。结果表明：相比于无DE算法,采用DE算法下的机器人系统模型的连杆跟踪位移基本无跟踪误差。说明基于差分进化算法的平面并联机器人离线PID控制优化具有较好的控制精度和跟踪性能。     

直驱泵控压力伺服系统自适应模糊PID控制

直驱泵控压力伺服系统属于典型的非线性时变系统,采用传统PID控制存在系统适应性差、压力波动幅度大以及跟踪控制精度低等问题。根据PID参数对压力伺服系统响应特性的影响规律,设计了根据系统误差和误差变化率在线自适应调整PID参数的自适应模糊PID控制器,分别采用传统PID控制和自适应模糊PID控制策略进行了直驱泵控压力伺服控制仿真与实验研究。结果表明,自适应模糊PID控制策略能大大改善PID控制的性能,使系统具有响应速度快、压力波动幅度降低、滞后与超调小的特点,提高了系统的动态品质和控制精度。     

基于模糊自适应PID的恒温箱控制系统设计

温度控制系统是时变、非线性、多干扰的复杂系统,传统PID算法含有积分环节,导致系统响应缓慢,累积误差大。该文通过对婴儿恒温箱的机理分析,建立数学模型,结合PID算法和模糊控制技术,设计出基于模糊自适应PID的车载婴儿恒温箱。实验结果表明,模糊自适应PID控制较传统PID控制,系统控制精度高,稳定性好,动态响应速度快,抗干扰能力强。     

粒子群优化变论域模糊PID控制在风电机组变桨距中的应用

风力发电机变桨距系统采用传统PID控制,不仅超调大、调节时间长、精度低,而且在超过额定风速时,风电机组的输出功率波动比较剧烈,误差较大。该文采用粒子群优化算法改进变论域模糊PID控制器,仿真结果表明:粒子群优化变论域的模糊PID控制器具有良好的动态性能及对风速扰动的鲁捧性,可以平稳地输出功率。     

基于模糊PID算法吸附机器人转向控制系统

传统的吸附机器人在发生碰撞或者在不光滑的墙面移动时,机器人将会偏离原本设定的路线,从而降低工作效率。为了解决这一问题,提出基于模糊PID控制算法实现机器人转向控制,从而回到原始路线。通过simulink仿真的结果可以得出,模糊PID算法相比于传统PID算法,转向系统的动态特性更好,系统的反应速度快,效率更高。     

小型四旋翼飞行器新型非线性PID姿态控制器设计

针对小型四旋翼飞行器姿态控制问题,设计了一种新型非线性PID姿态控制器。针对传统PID的不足,通过引入两个跟踪微分器以及误差反馈的非线性组合构成非线性PID,并结合简化的小型四旋翼飞行器数学模型,提出了一种基于新型非线性PID姿态控制方法。仿真结果表明,所设计的控制器具有较强的鲁棒性、抗干扰性以及良好的滤波性能,系统具有良好的动态和稳态性能。由于保留了传统PID优点,设计简单,对实际工程具有较大的指导价值。     

基于PMAC的码垛机器人模糊PID算法研究

为了提高可编程多轴运动控制器(PMAC)的控制精度和性能,设计了模糊PID控制算法.该算法应用在4自由度码垛机器人控制系统中,通过机器人电机在传统PID控制下与模糊PID控制下的位置阶跃响应实验和速度抛物线响应实验,利用电机的调节时间Ts、超调量Mp、上升时间T r、最大跟随误差M feer等数据证明模糊PID控制算法很好地改善了机器人控制系统的稳定性,提高了伺服电机的稳态性能和动态性能,改善了PMAC对4自由度码垛机器人的控制效果.