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用衰减频率特性法整定PID控制器可使闭环系统获得要求的衰减比,但是求得的整定参数的解是不确定的,因而难以确定最佳整定参数。就此,将基于衰减频率特性的PID控制器整定问题转换成带衰减比约束的控制器参数优化问题,首先用Matlab计算出整定参数的解曲线或解曲面,然后利用Simulink在仿真环境下寻优,获得期望性能下的最佳整定参数。仿真结果表明所提出的整定方法有效,且控制器具有良好的抗干扰能力。 相似文献
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PID控制是应用最为广泛的控制方法,由于系统中存在非线性和时变性,影响建立精确的模型,系统性能.为了解决控制参数整定,改善系统性能,提出一种基于支持向量机的PID控制器参数整定方法.通过将支持向量机和PID控制器相结合建立支持向量机的参数整定模型,在控制过程中将PID控制的参数作为支持向量机的输入,构造参数自适应学习的PID控制器,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,进行仿真的在线整定.仿真结果表明,支持向量机的PID控制方法在处理非线性和时变系统时,提高了实时性能,增强系统稳定性,并获得更好的控制效果,为通用非线性PID控制器设计提供了依据. 相似文献
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模糊自整定PID控制器的设计与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
常规PID控制器因结构简单、鲁棒性好、参数调整方便等,常被用于工业过程控制.但其参数整定是在获取被控对象数学模型的基础上根据一定的规则来确定的,难以适应复杂多变的控制系统.针对其参数整定效果不良、调试时间长、对被控对象适应性差等缺点,将模糊控制与PID控制相结合,设计了模糊自整定PID控制器.在常规PID控制器基础上,根据相应的模糊规则进行模糊推理,实现PID参数的在线自整定.仿真结果表明,模糊自整定PID控制器,不仅具有模糊控制快速、适应性强等优点,又有PID控制精确度高的特点,使系统有较好的控制作用,因此具有较好的工业应用前景. 相似文献
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无人机编队飞行的分布式控制策略与控制器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一种小型无人机模型及其编队飞行的实际背景和限制条件,分析了编队飞行所必须涉及的队形保持、约束条件以及行为协调等关键性问题,进而引入分布式编队飞行控制策略并简要介绍了其优越性.根据分布式策略的层级概念,先后讨论了单机控制器的设计与上层的编队控制器的设计.最后分别进行了单机的FDC(flight dynamic and control)仿真和双机编队仿真.仿真结果表明,设计的控制器在执行效率和控制性能等方面具有突出的优势. 相似文献
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基于Matlab参数自整定PID控制器的设计与仿真 总被引:3,自引:0,他引:3
本文针对常规PID控制器不能在线进行参数自整定的问题,结合模糊控制技术,提出了一种模糊自整定PID参数的方法,并利用Matlab的模糊控制工具箱以及Simulink对其进行了仿真,结果表明设计的自整定PID模糊控制器具有控制精度高,超调小,动态性能好的特性. 相似文献
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对于大多数工业过程的控制系统,由于PID控制器结构简单易于实现的优点,目前大部分控制系统仍然使用该控制器.随机干扰是工业过程中无法规避的一种影响系统控制精度的因素,且在随机干扰条件下的PID控制器参数整定问题尚未得到足够的重视.因此,针对上述问题,提出了一种输出方差最优的PID参数整定方法,将参数整定问题转化为一个非凸优化问题,采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求得全局最优解,实现了最小方差PID参数整定.仿真算例验证了上述方法及算法的有效性. 相似文献
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机动弹头在末制导段的飞行参数随着飞行条件的变化而发生较大变化,呈现严重的非线性,给控制系统设计带来较大困难.结合模糊控制和PID控制的优点,从工程实用的角度出发提出了一种基于模糊PID控制器设计的方法.模糊控制系统对系统的参数变化有较强的适应能力,尤其适合于数学模型未知、非线性的、复杂的对象.模糊控制器可根据系统的误差和变化对PID控制器参数进行自动优化和调整,然后用同法设计导弹的俯仰通道模糊控制器,并与传统的PID控制器进行分析对比,最后在六自由度模型上进行仿真.仿真结果表明控制器能够满足机动弹头末制导控制系统要求. 相似文献
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针对常规PID控制在胎面挤出联动生产线辅线速度链整定中,参数整定不尽人意的问题,设计出一种基于模糊控制理论的自适应PID控制器。通过建立模糊控制规则和进行模糊推理来确定PID的参数,实现对辅线速度的调节。利用Matlab的模糊逻辑控制工具箱对算法进行仿真,仿真结果表明,该控制器与常规PID控制器相比,具有调节时间短、超调量小、跟踪调节性能好、鲁棒性等优点。实践证明,这种模糊自适应PID控制器比常规的PID控制器具有更好的控制特性。 相似文献
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本文研究了深空环境下三星库仑编队构型重构控制问题.首先考虑外界环境干扰作用(主要以太阳光压为主)和德拜效应影响,推导出精确的三星库仑编队动力学方程.针对库仑编队动力学特性和太阳光压对于编队任务控制精度的影响,设计基于BP神经网络的PID控制方法.PID控制结构简单,稳定性好,BP神经网络具有超强的自主学习和非线性逼近干扰能力,二者有机结合,通过BP神经网络输出最优的PID控制参数组合,改变卫星所带电荷从而改变卫星之间库仑力大小,使编队渐近稳定并按期望距离和构型飞行.仿真结果表明基于BP神经网络PID控制性能明显优于传统PID控制,大大提高了编队控制精度和系统对于外界干扰的鲁棒性. 相似文献
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针对常规PID控制器有着对过程的数学模型过于依赖的局限性,导致许多过程控制效果不理想的问题,根据人工神经元的自学习功能构造了基于神经元的PID控制器,对其学习算法加以改进。选取二阶惯性环节加纯滞后为控制对象,建立了数学模型,并进行计算机仿真及对这几种控制方法的控制效果加以比较。仿真结果表明,该控制器将神经网络和PID控制规律融为一体,既具有常规肿控制器结构简单、参数物理意义明确的优点,又具有神经网络自学习、自适应的能力,取得比常规PID控制器更好的控制品质。 相似文献
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以PID为核心的速度控制系统易受到参数摄动以及外部扰动的影响,鲁棒性较差。针对这点不足,以某型飞机的数学模型为基础,提出了基于H∞与PID混合控制的速度控制器设计方法,以鲁棒控制姿态,实现内回路的设计,以PID控制速度,实现外回路的设计。在参数摄动情况下,将混合控制器与单纯PID控制器的控制效果进行对比评估,仿真结果表明所设计控制器性能满足要求,且比单纯的PID控制器具有更好的鲁棒性。 相似文献
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网络控制系统中存在着时延、丢包、网络干扰等问题。针对网络控制系统中存在恶化系统的控制性能,甚至导致系统不稳定的因素,提出了一种基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统,它能根据系统的实际输出与期望输出误差,利用自适应模糊控制和神经网络自学习的原理进行控制参数的自行调整,以符合控制系统的实际要求,同时,分析了网络延时,丢包率及网络干扰因素对系统性能的影响。利用TrueTime工具箱建立了包含自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的仿真模型,并将其分别与基于常规PID控制器的网络控制系统和基于模糊参数PID控制器的网络控制系统进行了比较。实验结果表明,在相同的网络环境下,基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的控制效果比基于常规的PID控制器和基于模糊参数PID控制器的要好,且具有较好的抗干扰能力和鲁棒性能。 相似文献