模糊增益调整PID控制在VAV系统中的应用

本文针对用普通PID控制对VAV系统控制参数难以整定的问题,设计了一种基于模糊控制原理的PID参数在线自调整控制器,根据偏差和偏差变化率来实时调整KP,Ki,Kd参数。通过计算机仿真结果表明,这种模糊增益调整PID控制器比常规PID控制器有更好的控制效果,大大改善了系统的动态和稳态性能。     

带自调整因子模糊PID AGV转速控制与实现

针对AGV转速控制要求响应快、精度高的特点,提出带自调整因子的模糊PID转速控制算法,该控制器能根据系统误差大小分配不同的调整因子,从而做到模糊控制规则的自我调整,克服了常规模糊PID控制器一旦设计完成控制规则无法变动的问题.基于MT6071iE软件界面,搭载AB PLC转速控制器程序设计及相应的操作界面,实现了所提算...     

模糊自调整PID的精馏塔参考模型解耦控制研究

一个现代化的化工企业,精馏塔生产装置种类和数目为数众多,生产目的也多种多样。精馏塔控制方法的改良可以引起显著经济效益的变化,同时可以使生产过程更加节能环保,因此,化工企业存在着精馏过程控制算法的改良问题。精馏过程约占工业总能耗的1/3,其节能控制潜力很大。精馏塔温度控制系统是典型的多输入多输出耦合系统。针对多输入多输出耦合系统,为使其解耦控制与主回路控制达到相互独立,本文在分析与总结模糊逻辑、PID控制等优点的基础上,设计了一种参数自调整模糊PID控制器,并将其与多变量参考模型解耦控制方法结合,实现了精馏塔温度控制系统的解耦控制。参考模型回路由控制器和被控对象的模型两部分组成。模糊PID解耦控制器的引入,使控制与解耦功能分别由2个不同的控制器独立完成,最后将该算法应用于化工精馏塔温度控制模型中。由仿真结果可知,本文方法可以使实际输出结果很好的跟踪目标结果,从仿真图可得出,该方法可以较好的实现动态和静态解耦,解耦控制效果比较理想。进而可以将该方法用于实际的化工生产过程中,具有一定的实用价值。     

一类不稳定过程的模糊增益调度内模PID控制

针对一阶时延不稳定过程(FODUP)难以控制的问题,提出了基于模糊增益调度内模PID(IMC-PID)控制方法;该方法首先设计不稳定时延过程的IMC-PID控制器,并通过模糊系统的输出在线整定滤波器参数λ,使得参数λ在系统的鲁棒性和响应速度之间取得一个合适的折中选择;仿真研究结果表明,所提出方法使得FODUP系统的目标值跟踪特性和干扰抑制特性及鲁棒性均得到明显改善.     

增益自调整的神经元二自由度PID控制的SIMULINK仿真模型

该文通过编写S函数的方法建立建立增益自调整的神经元二自由度PID控制的SIMULINK仿真模型，并给出仿真结果，该仿真模型能方便地实现对增益自调整的神经元二自由度PID控制的仿真研究。     

PID控制器的模糊增益调整及在电阻炉温控制系统中的应用

介绍一种带有模糊增益调整的PID控制器，开发了一套软件，并分别将它和传统的PID控制器作用到电阻炉，对二者的控制结果进行了比较。实验结果表明，这种PID控制器能够减小超调，提高控制精度。     

PID增益基于神经模糊网络的预测控制

提出一种基于二次逼近模型的PID增益预测的控制，并阐述了该系统的结构，算法和应用特点，通过二次逼近建模的方法，提高了建模的处速度和实际逼近精度以及较强的动态补偿能力。运用这种模型的预测和传统的PID相结合，使控制系统具有增益自适应能力和较好的鲁棒性。通过仿真实例对该方法的特点和性能进行了验证。     

可组态模糊PID自调整控制器设计

提出了一种实用的自调整模糊PID综合控制算法,并在嵌入式智能控制器中进行了实现,该算法兼具PID控制和模糊控制的优点,实现了对过程参数的无稳态误差控制,同时具有参数整定方便,鲁棒性强的特点.控制实验证明该控制策略有效、可行.     

一种参数自调整PID模糊控制器

结合传统PID控制原理,提出一种新型模糊控制器结构,即PID模糊控制器。为提高PID控制器性能,设计能在线调整PID参数的模糊控制方法。仿真结果表明,自调整参数PID型模糊控制器使系统在暂态响应及稳态性能方面性能优良。     

一种基于模糊调节增益的单神经元PID控制方法

提出了一种基于模糊调节增益的单神经元PID控制方法。通过模糊调节单神经元PID控制器的比例增益，达到令人满意的控制效果，明显优于常规PID控制。使用该方法对典型的工业过程对象进行了仿真试验研究，结果表明这种控制方法的优越性。     

Real-time control of a water-gas shift reactor by a model-based fuzzy gain scheduling technique

A model-based fuzzy gain scheduling technique is proposed. Fuzzy gain scheduling is a form of variable gain scheduling which involves implementing several linear controllers over a partitioned process space. A higher-level rule-based controller determines which local controller is executed. Unlike conventional gain scheduling, a controller with fuzzy gain scheduling uses fuzzy logic to dynamically interpolate controller parameters near region boundaries based on known local controller parameters. Model-based fuzzy gain scheduling (MFGS) was applied to PID controllers to control a laboratory-scale water-gas shift reactor. The experimental results were compared with those obtained by PID with standard fuzzy gain scheduling, PID with conventional gain scheduling, simple PID and a nonlinear model predictive control (NMPC) strategy. The MFGS technique performed comparably to the NMPC method. It exhibited excellent control behaviour over the desired operating space, which spanned a wide temperature range. The other three PID-based techniques were adequate only within a limited range of the same operating space. Due to the simple algorithm involved, the MFGS technique provides a low cost alternative to other computationally intensive control algorithms such as NMPC.     

基于模糊推理的自整定PID控制器

本文提出一种基于模糊推理的自整定PID控制器，利用模糊推理来优化PID控制器参数。文章深入介绍了以80C196KC单片机为核心的自整定PID控制器的软、硬件电路设计及实现。     

Control of a distillation column by type-2 and type-1 fuzzy logic PID controllers

The aim of this paper is to develop a type-1 and a type-2 fuzzy logic PID controller (type-1 FLC and type-2 FLC, respectively) for the control of a binary distillation column, the mathematical model of which is characterized by both high nonlinearities and parameter uncertainties. Attention was focused on the tuning procedure proposed by the authors and representing a development of the original Jantzen [1] method for type-1 and type-2 fuzzy controllers, in particular including input type-2 Gaussian membership functions. A theoretical explanation of the differences in fuzzy controller performance was in fact provided in the light of simulation results. The performance of a type-1 FLC was then compared in simulation with the one of type-2 FLC. All the simulation results confirmed the robustness and the effective control action of each fuzzy controller, with evident advantages for the type-2 FLC.     

间歇过程生产调度建模的研究

生产调度是为实现某一目的而对共同使用的资源进行时间上的分配.调度中存在大量的模糊因素,将模糊的思想运用到调度领域可以帮助决策者进行有效决策.本文提出一种基于模糊规划的间歇过程生产调度建模方法及其模糊优化的新算法.应用模糊集合论的方法,在已有模糊规划模型的基础上,针对间歇生产过程,分析调度中存在的模糊信息以及出现的形式和方式,将确定型生产调度模型的约束条件和目标方程中的参数模糊化,采用非精确的量化形式,以隶属函数来表示,建立基于模糊参数的生产调度模糊线性规划模型MIFCLP.通过对一个调度问题实例进行了仿真,仿真结果证明,采用模糊模型更容易得到可行解,采用模糊线性规划解决间歇生产调度问题是一种有效方法.     

基于TS模型的增益自校正单神经元PID控制算法

将单神经元自适应PID控制算法和基于TS模型的模糊推理系统相结合,提出了增益模糊自校正单神经元PID控制算法。该算法使得传统单神经元自适应PID控制的神经元增益具备在线自动调整的功能,对于变增益的不确定性系统的控制,获得了很好的控制性能。     

An expert PID controller uses refined ziegler and nichols rules and fuzzy logic ideas

This article proposes a scheme for the on-line adjustment of three mode controller settings based on experimental measurements of closed-loop performance. It uses a recently developed heuristic tuning procedure to identify estimated process parameters. This method may give rise to conflicting estimates. Fuzzy Set theory is applied to manage the situation in terms of a fuzzy conjunction to combine the various estimates. PID control was chosen because of its wide use in the industrial environment due to driving simplicity and robustness. The article shows design, development, and computer simulation aspects.     

模糊预测-PID复合控制在高速列车制动中的应用

为解决高速列车的快速、准确、舒适停车问题,分析并建立了列车制动的牵引力模型;综合考虑列车制动过程中舒适度因素的影响,提出了带有舒适度约束条件的模糊预测-PID复合控制方法。该控制方法结合了模糊预测控制以及模糊PID控制的优点,使列车制动过程的控制没有死角,控制状况始终处于最优。在制动距离较大情况下采用模糊预测控制修正控制量,优化制动力,使制动过程满足舒适度要求;在距离较近的情况下,采用模糊PID实现列车的准确停车。仿真结果证明了该方法的可行性和有效性。     

双闭环直流调速系统模糊PID控制研究*

针对电压和负载扰动导致传统PID控制双闭环直流调速系统性能下降的问题,本文提出一种模糊PID控制方法。本文的控制方法根据调速系统的转速偏差e和偏差变化率ec,经过模糊逻辑推理,动态自适应调整PID控制器的三个参数,能够有效提高系统抗扰动能力。为了对两种控制方法的性能进行比较分析,文中对系统在理想空载状态、负载扰动和电压波动三种情况下进行仿真试验。结果表明两种控制方法在理想空载状态下的稳态性能基本相同。在负载扰动和电压波动的情况下,本文的方法能使系统更快恢复到平衡状态,且具有更小的转速降。因此,本文的控制方法能够保证系统具有较好的动态性能和抗扰性能。     

多组分精馏过程推断控制及鲁棒性仿真

在化工生产实践中,基于被控变量检测的反馈控制系统占有绝对比重。不过,实际生产过程中却存在着这样一类情况,过程的被控制变量,甚至过程的扰动均无法测量或难以测量,如精馏塔塔顶、塔底产品的组成,因而难于实现反馈控制或前馈控制。精馏塔是化工等行业中广泛使用的分离设备,其控制方案在化工过程中具有十分关键的作用。为满足工艺要求和节能,需将塔顶和塔底产品流控制在设计值。理论上,将产品组成直接作为被控变量是最佳的,但仍有一些问题限制了其在实践中的推广使用。基于可测辅助变量推断难以直接测量或测量滞后太大的关键过程变量的推断控制能弥补这一缺陷。本文以多组分精馏过程为例,在MATLAB平台进行了多变量推断控制控制设计及仿真,并对其鲁棒性进行了分析,达到较好的控制仿真效果。