电磁轴承控制系统设计与仿真研究

介绍了电磁轴承控制系统，开发了电磁轴承控制仿真系统，研究了PID控制参数对电磁轴承控制的影响，给出了在不同的PID控制参数下的仿真结果，该研究为电磁轴承的控制系统的设计与调试提供了参考依据。     

主动磁悬浮轴承的神经网络自适应稳定性控制

针对主动磁悬浮轴承本质非线性和开环不稳定的系统特征,设计了一种BP神经网络自适应PID控制器。该控制器采用改进的BP神经网络PID控制算法,通过BP神经网络的自学习和权值调整寻找最优的PID参数,克服了常规PID控制参数整定困难的缺陷,实现了系统的自适应控制。通过MATLAB/Simulink环境和S-Function模块建立了主动磁悬浮轴承控制系统模型,并进行了系统仿真实验,结果表明,BP神经网络自适应PID控制系统响应速度更快,具有更好的动态性能和稳态性能。     

dSPACE的电磁轴承控制系统半实物仿真研究

介绍了用于高速电机的电磁轴承控制系统的结构和控制原理,以及一种以TMS320F240 DSP芯片为核心的半实物实时仿真系统dSPACE;同时研究将电磁轴承的控制系统设计与dSPACE控制系统开发和测试平台相结合的方法.研究结果表明,采用dSPACE半实物仿真系统进行电磁轴承单自由度的控制是可行的,不仅可以缩短电磁轴承控制系统的研发周期,而且具有实时性强、可靠性高的特点.     

一种基于OPC通讯的自适应模糊PID控制优化设计

给出了一种利用先进控制技术有效实时优化控制系统参数的方法。首先利用组态软件MCGS设计控制系统监控界面,采用OPC（OLE for Process Control）通讯在MATLAB中得到控制系统实时参数;根据上位机MCGS中实时控制系统的控制要求,在MATLAB中设计自适应模糊PID控制算法优化该控制系统的控制参数,再利用OPC实时通讯将优化后的控制参数传输返回至MCGS来对控制系统进行实时控制。以二阶液位控制系统为仿真实例,仿真结果体现了自适应模糊控制PID算法对实际控制过程的现实意义,且控制过程实时有效,提高了控制效率。     

基于遗传算法的PID控制器参数优化研究

研究自动控制器参数优化问题,PID参数优化是自动控制领域研究的重要内容,系统参数选择决定控制的稳定性和快速性,也可保证系统的可靠性.传统的PID参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,往往费时而且难以满足控制的实时要求.为了解决控制参数优化,改善系统性能,提出一种遗传算法的PID参数优化策略.通过建立遗传算法优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数作为遗传算法中的个体,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,动态调整PID的三个控制参数,进行PID控制参数的在线优化,将优化方案应用于农业温室温度控制系统进行了仿真.仿真表明,引入遗传算法的PID控制系统,提高了动态性能,增强系统稳定性和快速性,保证实现了控制效果.     

近程巡飞弹姿态控制优化仿真研究

近程巡飞弹姿态控制系统是一个非线性、时变性及耦合性的复杂控制系统,是近程巡飞弹武器系统型号研制的关键技术之一;传统的PID控制在不同巡飞状态下调节稳定性较差、响应时间慢、影响姿态控制的稳定性和机动性;针对近程巡飞弹姿态控制系统中PID控制参数不可调,自适应、抗干扰性能较差等问题,引入了自适应模糊PID控制方法,使系统在不同巡飞姿态和干扰条件下能够实时整定PID的三个控制参数,提高系统的控制性能;在此基础上设计了近程巡飞弹的姿态角控制回路,并以俯仰角为例,在Matlab/Simulink平台下建立仿真模型,进行仿真实验;仿真结果显示,采用自适应模糊PID的控制方法,系统控制性能更好,抗干扰能力和自适应能力优于传统PID控制,减小了巡飞过程中姿态角的波动情况。     

遗传算法在汽车巡航控制系统中的应用

针对汽车巡航控制系统的强非线性和不确定性,提出了一种基于遗传算法的模糊PID汽车巡航控制方法。结合遗传算法和模糊PID控制各自的优点,分别用遗传算法优化模糊PID控制系统的模糊控制规则、用模糊推理在线整定PID控制参数。仿真结果表明,基于遗传算法的模糊PID控制方案使巡航系统具有更快的响应速度和适应参数变化的能力,它是一种非常有效的控制策略,能够达到较好的控制效果。     

两轴数控转台的控制算法研究

研究电力系统的优化控制问题,针对提高系统的品质特性的要求,在两轴数控转台中采用传统的PID控制参数难以整定跟踪性能。将神经网络引入到转台控制PID参数的寻优过程中,设计了基于BP网络的PlD控制算法器,建立了转台控制系统的数学模型,将基于BP网络的PID算法的控制进行仿真。仿真结果表明所设计基于BP网络的PID算法器跟踪精度高、性能稳定、鲁棒性强,证明提高了控制系统的精度和跟踪性能。     

基于BP神经网络的PID控制研究

PID控制算法是工业控制领域中应用广泛的控制算法,但在实际应用中其参数整定问题一直是一个尚未很好解决的难点.为了解决控制参数整定,改善系统性能,利用BP神经网络技术应用到PID控制器中.通过建立三层神经网络模型,在控制过程中按照梯度下降法修正神经网络的权系数,实现PID神经网络的自学习和逼近任意函数的功能,在控制过程中根据变化实时调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定.仿真结果表明,引入了BP神经网络的PID控制系统,提高了动态性能,增强系统稳定性和快速性,并获得更好的控制效果.     

基于遗传算法的高空台进排气控制仿真研究

高空模拟试验台进/排气系统是实现地面模拟发动机空中飞行高度、速度条件的核心试验设备,其控制效果的优劣直接影响着高空模拟试验的精度。而控制参数的选择是决定一个控制系统动态特性的关键要素,通过对遗传算法的研究,将该算法应用到进/排气系统进气压力自动控制系统中,对自动控制系统的PID控制参数进行优化,仿真结果表明,遗传算法以其优秀的全局寻优能力,能够对进/排气系统发动机进气压力自动控制系统PID控制参数进行较好地优化,使得控制系统获得良好的控制效果。     

时变大滞后过程的单神经元内模控制

由于常规smith预估器对被控对象参数和结构的变化十分敏感,这对时变大滞后过程的控制极为不利,为此提出了一种新的单神经元内模控制方案,将改进的智能单神经元PID作为Smith预估的主控制器,并证明了该控制系统的内模结构特性。同时,对单神经元自适应PID的学习规则进行了改进,并采用仿人智能思想对神经元的比例系数进行在线自调整。仿真结果表明,这种控制方法具有超调小、抗干扰能力好和鲁棒性强的优点,对时变大滞后过程是行之有效的。     

单神经元自适应PID控制在电动油门控制中的应用

利用单神经元模型自学习和自适应特点,在传统PID控制基础上设计出了一种单神经元自适应PID控制器,并将其应用于电动油门控制系统中。实验结果表明:采用单神经元自适应PID控制的电动油门系统能够适应油门手柄在较大范围内的推拉运动,而且控制具有较强的鲁棒性,控制品质优于常规PID控制。     

直流电机神经元PID调速系统设计与仿真

针对传统PI双闭环直流电机调速系统存在响应速度慢、超调量大、抗干扰能力及自适应能力差等问题,提出了一种双闭环直流电机调速系统的神经元PID转速调节器设计方法。该转速调节器采用神经元控制器和比例控制相结合进行设计,从而构成了一种具有自学习、自适应能力的神经元PID控制器,然后与传统单神经元PID设计的转速调节器控制效果进行了对比。结果表明,基于神经元PID转速调节器的双闭环直流电机调速系统具有较快的响应速度、良好的动态和静态稳定性、较强的自适应能力和抗干扰能力。     

基于CAFSA-FNN的扭矩加载系统控制研究*

针对磁粉制动器扭矩加载系统的非线性和滞后性,提出了一种基于混沌人工鱼群-模糊神经网络(CAFSA-FNN)PID控制器。该控制器采用基于Mamdani模型的模糊神经网络来整定PID控制器的控制参数,并结合混沌人工鱼群算法离线粗调和BP算法在线细调来学习和调整模糊神经网络的参数。利用Matlab进行离线仿真优化,在此基础上使用PID控制器、模糊神经网络控制器、人工鱼群-模糊神经网络控制器以及本文设计的控制器进行磁粉制动器扭矩加载实验,实验结果证明了该控制器的稳定性、快速性和有效性,能够解决滞后性问题。     

在线参数优化的环境试验箱研究

提出了基于二次型性能指标学习算法的单神经元PID控制算法,应用在工业用环境试验箱设计,给出相应的软硬件设计。样机实验表明,这种新的控制策略学习速度快,动态响应时间短,实现了参数的在线优化,使系统具有良好的动态品质和稳态性能。     

用于电阻炉的单神经元PID控制器的设计及仿真

本文对传统电阻炉PID控制器的不足之处进行了分析,阐述了单神经元PID控制算法的优点。介绍了基于有监督hebb学习算法,并结合实际控制经验而设计的单神经元控制器。分析了单神经元控制器中各个参数的意义与取值原则,并用Matlab软件对单神经元控制器在阶跃输入信号的情况下进行了仿真。仿真内容有：连接权值、k值变化对系统的影响及选取方法;单神经元PID控制器与常规PID控制器的抗干扰能力和调节性能对比。仿真结果证明,该单神经元控制器具有很好的参数自整定能力,且抗干扰能力强,超调量小,其各方面的控制效果均优于常规PID控制器。用于电阻炉温度控制系统的单神经元控制器较之传统的PID控制器能取得更好的控制效果。     

单神经元自适应PID控制器及其应用

研究了单神经元自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制律、适用对象及工程整定方法,在和利时公司的SmartPro系统平台上开发出单神经元自适应PID控制器,进行了单神经元自适应PID控制器的典型一、二阶对象闭环仿真,最终将单神经元自适应PID控制器应用于制药厂发酵罐温度控制回路中。单神经元控制器具有可调参数少、易于整定、控制输出平稳、鲁棒性强的独特优点,适用于大滞后且要求平稳控制输出的工业过程。     

一类基于Smith预估器的神经元控制器的实现研究

本文提出一种基于Smith预估器的神经元控制器的实现方法,该神经元控制器的控制算法是不完全微分先行PID控制.利用MATLAB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,该控制器具有Smith预估控制和神经元控制的优点.     

轴向主动磁轴承的无模型控制

轴向主动磁轴承系统是一个典型的非线性开环不稳定系统,且其准确模型也难以得到.它的控制一般是采用PID,但存在PID参数调整费时和扰动抑制效果差的问题.新的无模型控制方法不需要知道被控对象的精确模型和阶次.依据此方法所设计的控制器具有结构简单、控制参数调整方便等优点.因此,尝试将该新型控制方法应用于轴向主动磁轴承的控制.仿真和实验结果表明:与PID控制方法相比,应用该方法所设计的控制系统具有无超调、稳态精度高、对扰动抑制作用强等优点.     

PID控制在火箭炮伺服系统中的仿真实现——改进的专家自适应PID控制

针对传统PID（Proportional-Integral-Derivative）控制无法兼顾部分系统的静态性能和动态性能,结合专家PID控制原理,提出了一种改进的专家自适应PID控制器的设计方案,对某火箭炮伺服系统进行仿真跟踪。给出了伺服系统的分析设计过程,利用MATLAB/Simulink完成了改进的专家自适应PID控制器在某伺服系统中的仿真应用,得到了良好的跟踪特性图,说明了该方法的有效性。