时间最优模糊PID控制算法的设计与研究

现代工业生产中的控制对象往往是参数时变、大滞后、强干扰的复杂系统，使用传统PID控制不能取得令人满意的效果。基于模糊控制原理、最大值原理、PID控制理论，融合了时间最优PID、增益调整型模糊PID等控制方法，设计了一套时间最优模糊PID控制算法，并应用该算法面向浮选柱矿浆液位控制系统进行了仿真研究。     

一种参数自整定模糊PID控制器的研究

讨论了一种参数自整定模糊PID控制器的设计结构 ,给出了预估计PID参数值的经验公式和方法 ,并介绍了模糊推理规则和仿真过程。该结构基于模糊推理进行参数整定 ,MATLAB仿真结果表明该控制器具有良好的稳态精度和自适应能力     

模糊PID控制算法在变频调速中的新应用

针对目前自动称重配料系统中采用传统P1D控制的不足、系统误差不稳定、动态特性不理想,提出了一种基于模糊PID控制的算法.将模糊控制与传统的PID控制技术结合起来,共同应用于实际系统的调节当中.系统采用可编程逻辑控制器(PLC)实现模糊PID双模控制,大大加快了系统的响应速度,PLC模拟输出控制变频器调节皮带电机转速,从而达到控制物料流量的目的.经过实际系统的仿真试验,系统控制性能良好,有效解决了系统运行中误差不稳定和动态特性不理想的问题.     

基于DSP直流电机模糊免疫PID控制器研究北大核心

针对稀土直流伺服电机调速系统参数模型的非线性、时变性的特点,提出一种基于DSP的模糊免疫PID控制器算法,来克服模糊PID控制器鲁棒性差和适应性能差的问题。模糊免疫PID控制器是根据淋巴T细胞的生物免疫反馈机理来实现非线性P控制器,利用模糊推理来逼近非线性函数,并结合PID控制器来消除负载变化或输入变化引起的控制误差。以TI公司的数字信号处理器TMS320LF2407为控制器对稀土直流伺服电机进行控制试验,试验结果经串口上传至PC主机,用基于Labview的主机软件实时显示电机输出响应曲线。系统采用双闭环控制,内环为电流环,外环为位置环。通过试验可以看出,较之模糊PID控制器,当电机在负载下运行时,模糊免疫PID控制器具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。     

PID参数整定方法进展

PID控制器是用途最广的控制器 ,对常规PID参数整定方法和一些先进整定方法作了较全面的综述 ,并比较了各种方法的特点。最后还指出目前PID参数整定研究的热门方向。     

基于模糊逻辑的自整定PID调节器应用研究

采用模糊逻辑方法设计参数自整定PID调节器,并将该调节器应用于大机组主汽温度控制系统。仿真结果表明,该调节器能明显提高系统调节品质,对大时延,非线性过程效果尤为显著。     

模糊PID参数自整定在炉温控制系统中的应用

炉温控制系统是一个复杂系统,针对一次性整定的PID参数难以保证系统控制效果始终处于优化状态,提出采用参数自整定方法,实时改变PID参数,以保证控制系统的优良品质.借助PID参数的在线模糊自整定后,自动切换到正常工作状态,在系统性能发生改变时自动启动PID参数的整定过程,重新整定的PID参数可以使系统达到更好的控制品质.     

双模糊PID柱温箱系统研究

为了提高色谱柱温箱的温度控制精度,改善温度飞升曲线,通过对现有温度控制系统及方法的研究,结合模糊控制理论及相应方法,提出了双模糊控制理论,并应用于传统PID温度控制系统内;利用两级模糊控制规则,即大范围模糊控制和模糊自适应整定PID控制,大幅度改善了控制器的动、静态性能,降低了温控调节过程中的波动,减少了加热的收敛时间,提高了柱温箱的响应速度和温度精度。     

一类模糊自适应PID迭代学习控制系统的研究

为了提高被控系统的控制精度和收敛速度,提出一种模糊自适应PID迭代学习控制算法,算法充分利用了PID迭代学习律可靠性高、鲁棒性强等优点,运用模糊整定单元对经验PID学习律的参数进行实时校正。针对一类LTI系统,设计了具有针对性的模糊自适应PID学习律,并对本文提出的算法进行了仿真分析。     

基于迭代学习控制的交流伺服系统PI参数自整定

针对交流伺服控制器PI参数自整定方法中,忽略了整定过程的周期性和所需的自学习能力,造成整定过程效率低、重复操作次数多、整定时间长问题,依据迭代学习控制,提出了一种交流伺服系统速度控制器PI参数自整定控制方案,使控制器能够进行仿人操作,根据历史控制经验不断地改进学习增益。仿真和实验结果均验证了方案的有效性,且结构简单,易于实现。     

基于遗传算法与模糊PID复合控制的电机调速研究

为了加强永磁同步电机调速系统的智能控制,提出了一种基于遗传算法与模糊PID智能控制的永磁同步电机调速控制策略。首先建立永磁同步电机的基本模型,利用遗传算法对模糊PID控制器进行改进,优化其参数选择和提高控制效率,并搭建Simulink仿真模型和实验验证模型。其结果得到:利用遗传算法能够迅速得到模糊PID控制器的最佳匹配初始参数,且在电机启动阶段和突加干扰阶段,遗传改进模糊PID控制系统相比于传统的PID控制系统其转速、转矩以及三相电流输出均表现出更加稳定以及波动更小。系统出现干扰后,在该组合智能控制作用下系统在极短时间内恢复稳定,其动态响应速度显著快于传统PID控制方法。结果表明该基于遗传算法与模糊PID控制系统能够对永磁同步调速系统进行有效控制,进而使系统具有较优异的启动特性和动态稳定。     

基于模糊神经网络PID算法的液位控制系统研究

在工业生产中,液位控制系统得到了广泛应用,但是对于这种大滞后、非线性的复杂控制系统,传统的PID控制方法存在着参数整定困难,控制效果不理想的缺陷。在对传统的PID算法、模糊控制算法和神经网络算法研究的基础上,提出了一种将模糊神经网络PID算法应用到液位控制系统中去的解决方案,并采用MATLAB对液位对象控制进行仿真实验,同时采用A3000型水箱实验平台对仿真实验结果进行验证。研究结果表明,基于模糊神经网络的PID算法的液位控制系统在调整时间和超调量上都优于传统的PID算法,控制效果和抗干扰能力更强,克服了传统PID算法的不足。     

基于模糊PID算法的婴儿培养箱的研究

婴儿培养箱广泛的应用于临床医疗中,主要是为早产婴儿或发育不良的新生儿创造一个温湿度相适宜的理想舒适环境,尤其是它的温度一定要精确稳定。市场上的婴儿培养箱总是存在着预热时间长、波动大的问题。鉴于此,本文基于模糊PID算法设计出了一种恒温婴儿培养箱,通过单片机实现其整个控制过程。分别介绍了其硬件组成及软件结构。该方法与采用传统的PID算法相比具有响应速度快、超调量小、鲁棒性强、精度高的优点。     

基于模糊理论与常规PID控制的模糊PID控制方法研究

模糊控制与PID控制是工业控制中两种常用的控制方法,然而,随着工业控制系统的复杂程度及对控制精度要求的日益提高,单一的模糊控制或PID控制已无法适应并满足控制系统对复杂程度和控制精度的要求。通过深入分析模糊控制和PID控制的各自优势及不足,提出将模糊控制与PID控制相结合的模糊PID控制方法,仿真实例表明,模糊PID控制方法能有效减小系统的超调量,提高系统的响应速度,缩短系统的调节时间,大大增强了控制系统的动态性能。     

集气管压力系统模糊PID控制研究

焦炉集气管压力控制系统是一个耦合严重、具有严重非线性、扰动频繁剧烈的多变量时变系统。采用传统的PID控制方法进行压力控制,难以达到良好的控制效果。通过设计一种模糊PID控制器,应用模糊算法在线自动整定PID参数的方法,将其应用于焦炉集气管压力控制系统。仿真实验和实际应用结果表明,该模糊PID控制方法较常规PID控制和单纯的模糊控制具有更好的控制性能,提高了焦炉集气管压力控制的鲁棒性和控制精度。     

感应炉温度模糊PID控制系统的研究

感应炉要求有较精确的温度控制,但由于感应炉有非线性、时变和纯滞后等复杂特性,很难建立其精确的数学模型,经典和现代控制方法不能达到好的控制效果。采用模糊自整定PID(比例-积分-微分)方法研究感应炉温度问题,实现PID参数在线自整定并在感应淬火炉上进行了仿真分析。结果表明,模糊自整定PID控制效果好,并且有较好的适应性和鲁棒性。     

基于粒子群优化的串级模糊PID无人机飞行控制系统

为了解决无人机飞行控制系统存在的平稳控制响应慢、自适应能力差,抗干扰能力弱的问题,本文分析了无人机飞行控制系统的原理,建立了无人机飞行控制模型,在串级模糊PID控制的条件下,利用粒子群优化算法的迭代寻优能力,实时确定模糊控制中的量化因子、比例因子以及初始PID参数,通过模糊控制在线调整PID参数,使平稳控制中的参数时刻保持最优化,设计了一种基于粒子群优化的串级模糊PID的飞行控制系统。实验结果表明：当量化因子e、ec的值分别为3、0.75,比例因子k1、k2、k3的值分别为0.5、2、0.5时,系统稳定性达到最优。相比于串级PID控制与串级模糊PID控制,通过粒子群优化后的控制系统具有更优的控制精度和稳定性,能较好地提高系统的性能指标,满足快速高效调平的飞行要求。     

基于Matlab的自适应模糊PID控制器的设计

将PID控制与模糊控制的简便性、灵活性以及鲁棒性结合起来,设计了一种自适应模糊PID控制器。该控制器可根据给定的偏差范围自动实现PID控制与模糊控制的切换。通过Matlab仿真表明,该控制方法提高了非线性系统的动、静态特性,使系统获得良好的性能。