模糊自适应PID控制方法分析及仿真研究

PID控制广泛应用于工业过程控制中,但由于传统PID控制在控制精度,响应速度等方面存在缺点和不足,本文提出了一种模糊自适应PID控制,该控制方法由于其能够自适应的调整比例（kp）,积分（ki）,微分（kd）的作用,使得工业控制系统的稳态性能得到增强,响应时间变短,自适应能力得到增强。本文应用Matlab仿真软件中的Si...     

基于改进型Elman神经网络预测模糊神经网络控制的变风量空调设计

由于空调控制系统具有非线性、大滞后、时变性等特点,提出了一种基于改进型Elman神经网络的模糊神经网络控制算法,其预测输出与实际输出的差值作为模糊神经网络控制器的输入,使空调控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性和鲁棒性。仿真结果表明：与传统PID控制相比,基于Elman神经网络的模糊神经网络控制具有较强的鲁棒性,学习能力强,控制精度高,控制效果好。并具有自适应能力,应用前景十分广泛。     

基于自适应模糊PID控制的SBR污水处理系统

采用自适应模糊PID控制方法控制污水处理中的溶解氧,并设计基于自适应模糊PID的控制系统。仿真结果和实际应用表明,采用自适应模糊PID控制器后,控制系统的响应速度加快,超调量减小,过渡时间大大缩短,振荡次数减少,具有较强的鲁棒性和良好的稳定性。     

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。     

还原气体流量的模糊自适应PID控制

针对铁矿石冶金性能测定过程中的还原气体流量控制系统出现的非线性、时变不确定性问题,在常规PID控制的基础上,结合模糊控制规则,设计了模糊自适应PID控制器,对还原气体流量进行了良好的控制。仿真及实际运行结果表明,该系统鲁棒性强、控制精度高、响应速度快,具有很强的实用价值。     

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。     

无刷直流电机控制策略的仿真研究

为改善无刷直流电机的调速性能,研究了基于模糊控制思想的模糊控制器及其在BLDCM控制系统中的应用。在Matlab仿真平台下,建立了BLDCM的模型,构建了BLDCM转速闭环控制系统,其中转速控制器分别采用了模糊控制器和普通PID控制器。仿真结果表明：与常规PID控制器相比,采用模糊控制器的优势在于转速输出无超调、响应速度快、控制精度高,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

模糊自适应整定PID-FS在整流电源中的应用

针对整流电源控制系统被控对象的时变性和多样性,将模糊自适应控制与常规PID控制算法相结合,设计了一种模糊自适应整定PID控制器.在控制算法上,提出了基于模糊自适应整定PID控制器,它很好地解决了传统控制原理中系统控制精度与稳定性之间的矛盾.仿真和实验结果表明,采用模糊自适应整定PID随动系统(Following System,简称FS)的大功率整流电源控制系统能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的自适应能力,其控制品质优于常规的PID控制器.     

模糊自适应PID控制在逆变电源中的应用

逆变电源控制系统具有非线性、时变性等性质,运用常规的模糊PID控制难以达到满意的控制效果。将专家经验用于模糊PID参数的在线自适应整定,设计了基于专家经验的自适应模糊PID控制器。这种控制器既具有模糊PID控制器的精度高、稳定性好、鲁棒性强的优点,又具有专家控制器进入稳定状态快的特点。仿真实验结果表明：基于专家经验的自适应模糊PID控制器在逆变电源控制系统的控制中,控制性能优于单独模糊PID控制的性能,表现出了良好的自适应性、稳定性、鲁棒性,能够用来实现对逆变电源控制系统的有效控制。     

集装箱智能温度控制器的研究设计

通过在对集装箱温度控制系统现状深入研究的基础上,针对集装箱温度控制系统成本高、精度低、自适应差的特点.将模糊PID控制算法与集装箱温度控制系统结合起来,创造性的提出了集装箱温度模糊PID控制理论.并基于该模糊PID控制原理,设计了一个温度自适应的模糊PID控制器.通过对模糊PID算法详细的阐述说明以及理论分析与实际集装箱温度控制结合起来,最终搭建了一个应用于集装箱温度控制的模糊PID控制系统,并将该系统在MATLAB/Simulink环境中进系统行仿真,通过对仿真结果的分析对比,验证了该控制器的可行性、准确性和稳定性.     

基于模糊自适应PID控制的铅酸蓄电池充电系统仿真

采用基于模糊自适应PID控制的方法,对铅酸蓄电池充电系统的电压环和电流环分别进行控制,解决了非线性时变充电系统信号量不能定量表示及评价指标不能确定的问题。在Matlab/Simulink仿真平台下,对电压环控制系统和电流环控制系统分别进行了模糊自适应PID控制仿真,并与常规PID控制系统作了对比分析。仿真和对比分析结果表明,加入了模糊自适应PID控制的系统具有良好的动态响应性能和稳定性。     

无刷直流电动机模糊自适应PID控制策略研究

提出了一种无刷直流电动机调速系统的模糊自适应PID控制方法。在Matlab/Simulink平台上建立了无刷直流电机模糊自适应PID控制的仿真模型,对参数改变时无刷直流电动机模糊自适应PID仿真模型也进行了仿真,并与模糊PID控制和传统PID控制的控制效果进行了比较。仿真结果表明：建立的系统鲁棒性强、响应速度快、无超调,且稳态精度高。     

基于自整定模糊PID控制器的SRM调速系统

以数字信号处理器为主控芯片,建立了开关磁阻电动机调速(SRD)控制系统,设计了自整定模糊PID控制器,实现了开关磁阻电动机转速的实时控制.实验证明,自整定模糊PID控制器兼有模糊控制器和PID控制器的优点,能有效减小系统超调,缩短系统调节时间,提高系统稳态精度,它是一种有效的控制算法,具有较高的应用价值.     

模糊自适应PID控制在逆变电源中的应用

为提高正弦逆变电源的波形质量和动态响应,在正弦逆变控制中引入模糊自适应PID控制技术。将逆变电源视作一个参考正弦信号的随动系统,建立了单相正弦逆变电源输出滤波单元数学模型,设计了模糊自适应PID控制器。利用Matlab/simulink仿真软件进行了仿真研究,结果表明,正弦逆变器逆变输出稳定、波形畸变小、对非线性负载有较好的适应性。     

基于PID神经元网络的稳定平台伺服控制系统设计

介绍了稳定平台传统PID三环控制原理及结构框图.针对传统PID控制器的不足之处,设计了基于PID神经元网络的稳定平台伺服控制系统.仿真结果表明PID神经元网络控制系统具有较高的响应速度、较高的稳定精度和较强的抗负载扰动能力,具有很强的鲁棒性和自适应能力.     

基于复合控制的位置伺服系统控制方案

结合重复控制和模糊自整定PID控制的设计思想,提出了一种新型的无刷直流电机位置伺服系统控制方案。利用重复控制改善系统的稳态特性和增强系统克服同频率扰动的能力,利用模糊自整定PID控制增强系统抵抗参数变化和各种非线性不确定扰动的能力,改善系统的动态特性。仿真结果表明,该复合控制方案使无刷直流电机位置伺服系统获得了良好的动态和稳态性能,在系统受到外部干扰时仍具有较好的控制品质。     

模糊自适应PID控制的异步电动机软启动器的研究

针对异步电动机直接启动过程中存在的问题,研究了一种基于模糊自适应PID控制的异步电动机转矩斜坡启动方式.通过异步电动机恒转矩负载机械特性的分析,推导出了转矩斜坡启动方式的数学模型.利用Matlab软件中的电气系统模块库和模糊逻辑工具箱,建立了基于模糊自适应PID控制的异步电机软启动系统的仿真模型,并进行了仿真.仿真结果表明恒转矩负载下模糊自适应PID控制的转矩斜坡软启动方式正确有效,可以有效地减小启动过程中对电网的冲击,降低了对拖动系统的不利影响,同时启动过程平稳.     

改进型单神经元PID控制多电机同步传动系统

通过分析传统多电机同步传动系统的不足，引入了一种改进型PID智能控制策略。用同一给定转速作为系统的主令参考信号，采用单神经元自适应PID控制算法对各台电机的转速环PID参数进行自整定，并加入前馈补偿环节，以消除负载扰动带来的转速误差。仿真结果表明，该方法不仅能使系统保持良好的跟随性能，而且大大降低了系统中某电机负载发生变化引起的同步误差现象，较传统的PI控制具有更好的动、静态特性。     

改进型单神经元PID控制多电机同步传动系统

通过分析传统多电机同步传动系统的不足,引入了一种改进型PID智能控制策略。用同一给定转速作为系统的主令参考信号,采用单神经元自适应PID控制算法对各台电机的转速环PID参数进行自整定,并加入前馈补偿环节,以消除负载扰动带来的转速误差。仿真结果表明,该方法不仅能使系统保持良好的跟随性能,而且大大降低了系统中某电机负载发生变化引起的同步误差现象,较传统的PI控制具有更好的动、静态特性。