New tuning method for PID controller

In this paper, a tuning method for proportional-integral-derivative (PID) controller and the performance assessment formulas for this method are proposed. This tuning method is based on a genetic algorithm based PID controller design method. For deriving the tuning formula, the genetic algorithm based design method is applied to design PID controllers for a variety of processes. The relationship between the controller parameters and the parameters that characterize the process dynamics are determined and the tuning formula is then derived. Using simulation studies, the rules for assessing the performance of a PID controller tuned by the proposed method are also given. This makes it possible to incorporate the capability to determine if the PID controller is well tuned or not into an autotuner. An autotuner based on this new tuning method and the corresponding performance assessment rules is also established. Simulations and real-time experimental results are given to demonstrate the effectiveness and usefulness of these formulas.     

基于FPGA的模糊自整定PID控制器的研究

提出了一种基于VHDL描述、FPGA实现的模糊自整定PID控制器设计方法。首先，借助Matlab系统仿真工具，优化得出模糊自整定PID参数的模糊推理规则和控制器算法结构。然后，进行控制器的VHDL分层设汁，作为单一控制器芯片，重点编程实现和时序仿真：模糊逻辑推理、模糊自整定PID算法、数据缓存和I／O接口控制。最后，在一个具体的FPGA芯片上实现该控制器，并在此基础上进行系统实验。实验结果表明：FPGA作为单一控制器实现模糊自整定PID控制编程规范、时序验证方便、系统修改灵活，且基本无须改动硬件，是实现单片或小系统智能控制策略的一种新的有效途径。     

一种MIMO的柴油机模糊智能控制器和改进算法

提出一种具有多输入和多输出(MIMO)结构,在线修正PID参数的柴油机模糊控制器和改进算法.在算法中建立了柴油机模糊PID控制器的三维模糊数学模型,提出用载荷和增压器进气流量作为新的模糊控制变量,并用模糊控制芯片F100实现了实时在线调整柴油机电子调速器PID参数.仿真结果和Z6135柴油机调速性能试验表明,模糊智能控制器可以实现实时多目标控制,改善调速器带载条件下的动态响应,实用可靠,适于工程应用.     

Design of a fractional order PID controller using GBMO algorithm for load–frequency control with governor saturation consideration

Load–frequency control is one of the most important issues in power system operation. In this paper, a Fractional Order PID (FOPID) controller based on Gases Brownian Motion Optimization (GBMO) is used in order to mitigate frequency and exchanged power deviation in two-area power system with considering governor saturation limit. In a FOPID controller derivative and integrator parts have non-integer orders which should be determined by designer. FOPID controller has more flexibility than PID controller. The GBMO algorithm is a recently introduced search method that has suitable accuracy and convergence rate. Thus, this paper uses the advantages of FOPID controller as well as GBMO algorithm to solve load–frequency control. However, computational load will higher than conventional controllers due to more complexity of design procedure. Also, a GBMO based fuzzy controller is designed and analyzed in detail. The performance of the proposed controller in time domain and its robustness are verified according to comparison with other controllers like GBMO based fuzzy controller and PI controller that used for load–frequency control system in confronting with model parameters variations.     

基于遗传整定的主动悬架模糊PID控制设计

针对车辆主动悬架模糊PID控制设计,提出了一种利用遗传算法整定模糊PID增益系数的方法。基于二自由度的1/4车辆模型,根据模糊控制原理和PID控制方法,设计了主动悬架的模糊PID控制器。利用具有全局寻优能力的遗传算法,以悬架二次型性能指标为目标函数,采用适应性比例法确定选择概率,整定了模糊PID的增益系数。优化结果表明,整定后的模糊PID控制主动悬架相对被动悬架综合性能良好,说明了提出的方法是有效的,对模糊PID控制设计具有重要的参考价值。     

注塑机料筒温度模糊变系数PID控制研究

利用模糊控制的原理在线调整PID控制器参数，从而构成模糊变系数PID控制器。讨论了该控制器的结构及实现方法．并将其应用于注塑机料筒的温度控制。实验结果表明．对于注塑机料筒温度的控制，与普通PID控制器相比，模糊变系数PID控制算法有较好的控制性能和较强的鲁棒性。     

基于模糊神经网络的精密角度定位PID控制

针对精密角度定位系统存在非线性、时变性,传统PID控制难以获得理想控制效果的问题,提出一种基于模糊神经网络的PID控制方法,将模糊控制、神经网络与PID控制相结合,采用3层前向网络、动态BP算法,利用神经网络的自学习和自适应能力,实时调整网络的权值,改变PID控制器的控制参数,整定出一组适用于控制对象的kp、ki、kd参数,实现精密角度定位PID控制的自适应和智能化。实验结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统的PID控制,控制性能有较大的提高,能有效提高定位精度,缩短定位时间。     

基于模糊BP网络的自适应PID控制

针对经典PID控制的参数不能在线调整的缺陷,提出了一种基于模糊BP神经网络的PID控制算法,采用模糊规则自动地调节BP神经网络训练过程的学习参数,利用神经网络较强的学习能力和模糊控制在模型未知或不精确前提下的控制能力,将其应用到PID控制中[1],实现了PID控制参数的在线调整和优化,并对其在非线性离散系统中的应用进行了仿真。实验结果表明该算法性能优良,加快了系统响应速度,减少了超调量,适用于纯滞后非线性系统。     

Modeling and control of the magnetic suspension system

A fuzzy logic based controller applied to a simple magnetic suspension is presented in this paper. The simple electromagnet-ball system and the contactless optical position measurement system are developed as a physical model of the magnetic suspension. A nonlinear mathematical model is presented and linearized. This model has been used to design a discrete linear PID controller with optimal parameters. The physical real-time model was constructed in order to compare the performance of the linear discrete PID controller and the proposed fuzzy logic based PID controller. The decomposed fuzzy PID controller has proportional, integral, and derivative separate parts which are tuned independently. When testing it becomes clear that the decomposed fuzzy PID controller gives better performance over a typical operational range than a traditional linear PID controller.     

Decentralized PI/PID controllers based on gain and phase margin specifications for TITO processes

In this paper, a decentralized PI/PID controller design method based on gain and phase margin specifications for two-input-two-output (TITO) interactive processes is proposed. The decouplers are designed for systems to minimize the interaction between the loops, and the first order plus dead time (FOPDT) model is achieved for each decoupled subsystem based on the frequency response fitting. An independent PI/PID controller is designed for each reduced order decoupled subsystem to obtain the desired gain and phase margins, and the performance is verified on the original interactive system to show the effectiveness of the proposed design method for the general class of TITO systems. Simulation examples are incorporated to validate the usefulness of the presented algorithm. An experimentation is performed on the Level-Temperature reactor process to show the practical applicability of the proposed method for the interactive system.     

基于遗传算法的数控机床进给伺服系统模糊PID位置控制研究

文章针对电机引入的非线性、参数不确定性及对位置伺服系统快速定位和无超调的要求问题,提出了一种新的位置控制方法,即基于遗传算法的模糊PID位置控制。该方法结合遗传算法和模糊PID控制的优点,利用遗传算法优化模糊PID控制系统的模糊控制规则,通过模糊控制规则对PID参数进行实时修改。仿真结果表明,这种位置控制器具有良好的稳态精度和动态响应,与传统比例位置控制的伺服系统相比,具有良好的动态、稳态性能以及较强的鲁棒性。     

电气比例阀压力自校正控制策略研究

 电气比例阀压力输出控制具有时变、非线性特点，常规PID控制方法很难适应其响应快速、控制精确高的要求，深入分析了电气比例阀结构与工作原理，建立了电气比例阀非线性数学模型。提出采用PID参数自适应整定的模糊PID控制策略，详细分析了模糊PID控制器的设计方法。在软件MATLAB/Simulink中对控制系统进行了设计与仿真，并将控制效果与常规PID控制和模糊控制效果进行了比较分析。结果表明：模糊PID控制算法能使比例阀压力输出控制具有更好的动静态特性和自适应能力。     

基于LabVIEW的直流伺服电机模糊PID控制系统

论述了一种基于模糊PID算法的直流伺服电机控制系统,介绍了模糊PID算法及模糊控制规则。系统采用图形化的编程语言LabVIEW,软件交互界面友好。试验结果表明,采用该模糊PID控制器的系统能克服常规PID控制器的弊端,控制品质好,算法简单,具有实际应用价值。     

基于Atmega 16单片机的模糊自整定PID调节器

本文介绍了一种基于Atmega16单片机的模糊自整定PID调节器.该调节器采用模糊自整定方法整定PID参数,它能发挥模糊控制鲁棒性强、动态响应好、上升时间快、超调小的特点,又具有PID控制器的动态跟踪品质和稳态精度.同时,调节器具有显示温度、声光报警等功能.文章给出了参数自调整的原则、模糊控制算法,阐述了单片机参数自调整模糊控制器的工作原理,以及其硬件组成和软件功能,并提供了查表部分C51源程序.     

一种基于BP神经网络的模糊PID控制算法研究

提出了一种基于神经网络自学习和并行处理的能力。利用模糊控制对未知模型不精确控制的功能来设计的PID控制算法,仿真实例表明能较好地实现PID控制器参数在线调整和优化。     

烧结混合料加水的模糊自适应分数阶PI~λD~u控制

烧结混合料加水系统具有大滞后、模型复杂的特性,且客观环境中存在干扰因素,传统的控制方法很难取得理想的控制效果。分数阶PIλDu控制器比常规PID控制器多了两个可调参数,具有更好的控制效果。在分析分数阶微积分的基础上,给出了分数阶微积分的数字实现,用分数阶PIλDu控制代替常规PID控制,结合模糊控制,首次提出了一种针对烧结混合料加水系统的模糊自适应分数阶PIλDu控制方法,利用模糊逻辑实现分数阶PIλDu控制参数的在线调整。并用MATLAB/simulink进行建模仿真。仿真结果验证该控制算法的有效性,能取得较好的控制效果。     

基于遗传算法的芦苇笋采收机模糊PID控制策略研究

芦苇笋采收机在工作时需人工实时操纵输出电压来适应负载力矩的变化,为提高采收效率和降低操作难度,提出了一种基于遗传算法的模糊控制PID算法以实现芦苇笋采摘装置同步带转速的智能控制。通过分析芦苇笋采摘装置的工作原理,建立了控制电压和负载力矩输入和液压马达输出轴角速度输出的状态方程数学模型;利用MATLAB/Simulink软件设计通过遗传算法优化隶属度函数和模糊规则的Mamdani模糊PID控制器,对液压马达的状态方程进行仿真。结果表明：采用遗传算法优化的模糊PID控制器相较于普通PID控制器和模糊控制器能够对输入信号更迅速地做出响应,且上升过程平稳无超调,有较强的抗干扰能力,鲁棒性较强,满足对芦苇笋采收机工作过程的简化操作和提高效率的控制要求。     

PID参数模糊自适应控制器的设计

本文提出一种基于FUZZY推理的PID控制器，经利用FUZZY推理，对系统所处的不同状态实现POID参数的在线自适应控制，使系统在任何状态下，都能得到比传统PID更好的控制效果和更强的鲁棒性，住、仿真结果也证明了这一点。     

金属板材加工张力控制的模糊PID方法

针对金属板材加工张力PID控制参数频繁调整的问题,采用现代模糊理论与PID控制算法相结合,给出一种基于板材加工的模糊PID张力控制方法。文章在简要介绍张力控制系统基本框架的基础上,着重描述PID参数调整原则及模糊PID控制器的整个设计过程。经过仿真分析与实际试运行表明,所设计的模糊PID张力控制算法有效可行,系统不仅实现了在线自整定PID参数的目的,而且具有较好的自适应能力,控制效果比较理想。     

基于参数自学习模糊控制的进给驱动系统研究

为进一步改善数控机床主轴进给驱动系统的动静态性能,本文提出了采用模糊控制作为速度外环控制器,采用矢量控制作为电流内环控制器的结构。设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现三维模糊控制的效果。引入的单神经元采用改进的BP算法来实现比例因子的在线自学习。控制器具有结构及算法简单、易于解析实现的特点。为验证其有效性,本文通过仿真试验,将其与普通模糊控制算法以及经典的PI控制算法进行比较,结果表明,这种模糊控制器具有较好的动、静态性能。