基于单神经元PID的真空炉自适应温度控制

根据真空热处理系统的特点,将单神经元PID控制算法应用到真空热处理系统的温度控制上。根据神经网络的非线性逼近能力和自学习自适应的特点,将单神经元网络与PID控制结合实现对真空炉温度的控制,以达到提高真空炉温度控制品质的目的。并通过计算机仿真软件进行仿真试验,仿真结果表明单神经元PID控制系统可以对控制参数自整定,其对温度控制更加稳健,具有更强的抗干扰能力和鲁棒性。经过搭建真空炉温度控制系统试验平台验证后发现,应用单神经元PID控制的真空炉系统的温升过程表现出了良好的稳定性,但是温度控制的响应速度和保温的精度略有下降。要想进一步提高温控品质,需要就单神经元PID控制方法在响应速度和控制精度上做进一步改进。     

飞机起落架自适应模糊神经PID控制方法的研究

针对传统PID控制与模糊PID控制的飞机起落架控制系统存在达不到理想控制精度以及控制速度的问题,提出一种基于模糊控制和神经网络的模糊神经PID控制算法。通过对起落架运动特点以及动力学相关的理论分析建立飞机起落架的运动模型,将此智能PID控制方法应用到飞机起落架的姿态控制系统中。利用MATLAB/Simulink软件进行仿真,并基于树莓派装置进行了起落架单腿实验。仿真和实验结果表明：模糊神经网络PID控制系统的响应速度和抗干扰能力相较于传统PID和模糊PID都有了较大的提升,系统稳定性更强。在飞机起落架控制系统中,应用模糊神经PID控制可进一步提升系统的响应速度,降低系统运动的惯性冲击,提高整体机构的稳定性。     

热处理电阻炉炉温控制方法研究

在热处理过程中,电阻炉加热时的均温过程十分关键,对其控制方法的研究也成为相关工作者的工作重点。由于热处理电阻炉的温度控制存在滞后严重的特点,传统PID控制无法实现较高的控制精度。本文基于模糊自整定PID控制,设计了相应的控制系统,并通过MATLAB软件对设计系统进行了仿真。结果表明,该系统能够稳定控制热处理电阻炉的温度,具有较高的优越性。     

基于MATLAB-AMESim的电液伺服系统模糊PID控制

电液伺服系统在现代工业中有广泛应用,针对实际电液伺服系统中非线性环节建模不准确这一问题,根据MATLAB和AMESim的各自特点,利用AMESim完成复杂实际系统建模,利用MATLAB进行控制器设计,对系统建立联合仿真模型。阐述模糊PID控制器的设计过程,通过仿真结果对比分析模糊PID和传统PID的控制性能。结果显示:在变负载电液伺服控制系统中模糊PID控制器在快速性、控制精度等方面具有更好的控制性能,并且提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于优化非线性控制的齿轮传动系统动态误差研究

针对齿轮传动系统运动角位移跟踪误差较大、振动幅度相对严重等问题,对直齿圆柱齿轮运动过程中产生的角位移和输出扭矩等进行研究。建立齿轮传动系统模型,给出齿轮传动系统动力学方程式。对传统线性PID控制系统进行改进,设计非线性PID控制系统。引入粒子群算法,对粒子群算法权重系数进行改进。采用改进后的粒子群算法优化非线性PID控制系统,通过反馈误差对PID控制器参数进行调节,从而达到控制系统输出误差的补偿目标。利用MATLAB软件对优化后的齿轮传动系统输出误差和扭矩进行仿真,并且与线性PID控制结果进行对比。结果表明:与线性PID控制系统相比,优化后的齿轮传动控制系统能够在线调节各项控制参数,从而提高齿轮传动精度。该控制系统反应速度快,稳定性较好,抗干扰能力强,具有较高的控制精度。     

电液比例控制技术在电铅堆垛中的应用

设计了堆垛装置电液比例位置闭环控制系统,并详细分析了系统的动静态特性,最后,利用基于MATLAB的SIMULINK工具箱对系统进行了模拟仿真,并针对系统的不稳定进行PID控制。     

基于模糊RBF神经网络的板带横向厚度和纵向厚度综合控制

针对板形控制和板厚控制之间存在强烈的耦合作用这一特点,提出一种板形板厚综合控制系统。对于这种纯迟延、时变、强耦合的多输入多输出系统,首先采用模糊RBF神经网络解耦方法对系统进行解耦,然后对解耦后的已近似成为两个独立的单输入单输出系统分别设计模糊神经网络PID控制器,从而建立了一种板形板厚模糊RBF神经网络分散解耦PID控制系统。通过MATLAB对此系统进行仿真,结果表明,该方法解耦控制效果良好,控制精度高,抗干扰性强,且具有良好的静态性、动态性及鲁棒性。     

基于LabVIEW的盾构推进系统模糊PID控制

介绍了盾构推进液压系统的工作原理,并建立了推进液压缸的数学模型。利用LabVIEW提供的模糊逻辑工具箱设计了一种Fuzzy-PID控制算法。以LabVIEW为仿真平台,分别采用常规PID和模糊PID对系统进行了仿真分析,仿真结果表明该Fuzzy-PID控制器具有较强的抗干扰能力和鲁棒性,有较好的动、静控制精度。     

基于修正型线性二次最优控制的PID参数优化方法及其应用

线性二次最优控制(LQ)系统具有较大的增益裕量、相位裕量和较好的非线性容限。时域分析和频域分析是设计控制系统的基本方法,且它们之间有着紧密的联系。本文通过基于时域状态空间描述的线性二次最优控制系统和基于输出反馈的频域PID控制系统的对比分析,提出基于修正型线性二次最优控制的PID参数优化方法,这种控制方法被应用在直线无刷直流电机(LBDCM)的控制系统中。运用MATLAB仿真,仿真结果证明了方案的合理性、有效性。     

电液比例控制技术在铜电解铣耳机上的应用研究

采用电液比例控制技术对铜电解阳极自动生产线铣耳机进行控制.分析了控制系统的工作原理,利用工程软件MATLAB对系统性能进行了模拟仿真,并利用PID控制技术提高了系统的稳定性.     

基于改进蚁群算法的加热炉温度控制研究

加热炉温度控制系统具有非线性、时变性、滞后性等缺陷,导致系统控制过程中响应速度慢、抗干扰能力差,传统的控制方法无法对其进行精确控制。将免疫算法引入蚁群算法中,根据免疫算法中的亲和力原理,增加蚁群的多样性,并对蚁群的初始信息素规则进行改进。利用改进的蚁群算法来调节PID神经网络（PIDNN）的权值,提出一种新型PIDNN控制方法,并采用计算机仿真软件对其进行实验。仿真实验结果表明,与传统的PIDNN控制方法相比,当采用改进蚁群算法的PIDNN控制器对加热炉进行控制时,系统达到稳态所需时间缩短了约34%;当加入扰动后,系统恢复到稳态所需时间减少了约26%,振动幅度明显降低,加热炉控制系统的抗干扰能力增强。     

大行程直线运动平台自抗扰控制

大行程直线运动平台是复杂的非线性时变系统,系统的不确定因素较多。针对平台运动过程中受到的内扰和外扰问题,采用线性自抗扰控制进行控制。建立系统的动力学模型,分析系统非线性的原因;将系统的速度、位移作为状态变量,设计一个线性自抗扰控制器。将异于积分标准性系统的部分视为系统的总扰动,并在控制器中进行补偿。在仿真与工程实验中,分别加载S形曲线、正弦曲线运动,并进行抗扰性实验,将实验结果与PID控制算法进行比较。实验结果表明:在外部条件相同的情况下,线性自抗扰控制器不仅响应速度快、精度高,并且具有较强的鲁棒性,具备较好的工程应用前景。     

CAMC和PID并行控制在数控伺服系统中的应用

针对数控电液位置伺服系统的非线性、参数时变性等特点,设计一种基于CAMC和PID并行控制的方案。以PID为反馈控制来保证系统的稳定性且抑制扰动,以CAMC为前馈补偿控制器来确保系统的控制精度和响应速度。在MAT-LAB环境下对位置伺服系统进行动态仿真。仿真结果表明:基于CAMC和PID的并行控制响应速度快,稳态精度高,其控制性能远优于传统PID控制器。     

真空热处理炉传热的三维数值模拟

为了分析真空热处理炉内加热工件的温度场,将包括工件在内的整个真空热处理炉作为模拟对象建立了一个三维的数值模型.该模型集成了一个控制炉温的PID模块,并且考虑了热物性参数的非线性因素.基于一商业软件,对工件、真空热处理炉的隔热层、加热管等的瞬态传热过程进行了数值模拟,并与实测值进行了对比,两者基本吻合.最后,根据模拟结果提出了优化的加热工艺参数.     

基于模糊P ID的冲裁机电液比例位置控制系统仿真研究

为提高液压冲裁机的工作速度和精度,采用电液比例换向阀控制下压液压缸,构成冲裁机电液比例位置控制系统。利用AMESim和MATLAB/Simulink模块进行联合仿真,设计模糊控制规则和模糊PID控制器,对比分析原系统与采用模糊PID控制的系统的位置控制性能。结果表明：加入模糊PID控制的系统响应速度快、无超调、信号跟踪能力强、鲁棒性好。     

热处理电阻炉炉温控制系统的分析与仿真

在热处理电阻炉炉温控制系统数学模型的基础上，利用MATLAB中控制系统工具箱与SIMULINK仿真环境对炉温控制系统进行了分析与仿真。详细论述了系统稳定性，时域与频域响应分析，PID控制参数的选取和控制模型的仿真。结果表明，基于MATLAB的热处理电阻炉炉温控制系统分析与仿真方法可提高控制系统的设计效率及直观地显示结果，对提高热处理设备自动化具有积极作用。     

面向电子压力机模糊神经网络PID控制的研究

针对电子压力机位置伺服系统的非线性和时变的不确定性,压装力、压装速度和压入深度高可控性,系统的高稳定性、适应性及较强的抗干扰能力等特点,提出将神经网络实现模糊PID自调整的控制特性应用在现存的小型电子压力机的位置伺服系统中的方法。该控制策略将模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力进行了有效的结合,其中,PID控制器参数自调整是通过学习并记忆PID参数调整的基本规则来实现的,以满足电子压力机位置伺服系统的要求并用MATLAB软件编程进行仿真分析。仿真结果表明:相比较常规神经网络与传统PID相结合组成的控制器,模糊神经网络PID自调整控制器对于电子压力机的位置伺服系统具有更快的响应特性及更好的稳定性。     

模糊PID在智能调节阀控制系统中的应用

为了优化智能调节阀控制系统的控制性能,对其控制算法进行深入研究。针对阀控缸气动系统时变、非线性的特性,利用模糊控制调整PID的参数。同时为了实现模糊PID的仿真验证,利用AMESim物理图形建模软件进行了被控对象的建模处理。通过分析特定情况下被控对象特性,求出符合特定情况下的某种传递函数,再应用MATLAB中的Signal Constraint模块对常规PID参数进行优化,获取了符合控制系统的PID 3个初始值。最后联合MATLAB和AMESim实现了对模糊PID控制算法的仿真分析,结果表明:智能模糊PID控制算法响应速度快、超调小、调节精度高、抗干扰能力强、稳态性能好,其调控性能明显优于常规PID控制,特别适用于具备时变、非线性等特性的控制系统。     

基于专家PID控制的永磁同步电机调速系统

基于专家PID控制提出一种永磁同步电机转速调节器的设计方法。利用专家经验设计相应的控制规则,MATLAB仿真研究表明该方法可以克服常规PID的一些弱点,提高系统的鲁棒性。同常规PID控制器相比,该方法具有较高的动态特性和良好的抗干扰能力。最后给出了相应的仿真结果,表明了该方法的有效性。