一种模糊自整定PID控制器的设计及仿真

在模糊控制和PID控制研究的基础上，介绍了一种模糊自整定PID参数的控制方法，即用模糊逻辑对PID控制器的控制参数进行在线调整．该方法结合FUZZY控制与PID控制的优势，在对象参数和结构发生变化的情况下，对典型的大惯性对象进行控制，用Matlab／Simulink对此进行仿真研究，结果表明：模糊自整定PID控制优于传统PID控制，提高了控制的性能。     

基于Matlab的模糊自整定PID控制器仿真研究

将模糊控制与PID控制结合,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定.使用MATLAB对系统进行仿真,结果表明系统的动态性能得到了提高.     

增益模糊自整定PID控制器设计

提出了一种模糊自整定ＰＩＤ控制器设计方法，仿真结果与ＰＩＤ系统比较，模糊自整定ＰＩＤ超调量减小，抗环境变化能力强．较好地解决了对象结构时变系统控制适应能力．     

基于Matlab的参数模糊自整定PID控制器的设计与仿真

将PID控制与模糊控制融为一体,构造了一个参数自整定模糊PID控制器,通过模糊控制规则在线调整PID控制器的参数.用MATALB/SIMULINK工具箱设计了仿真模型, 结合具体实例实现了该控制器的计算机仿真,仿真结果表明:该控制方法提高了控制系统的动、静态特性.     

模糊逻辑用于自整定PID控制器的探讨

本文将模糊逻辑用于常规PID控制器的参数自整定。依据熟练操作者的经验。得出查询表。便于计算机控制。仿真结果表明。该控制器能明显提高系统的调节品质．对大时延、非线性过程控制效果显著。     

基于模糊自整定PID参数控制器的设计

提出了一种模糊自整定PID参数控制器的设计方法 .仿真结果表明 ,该控制器设计简单 ,能使系统的动静态性能得到提高 ,并且易于实现     

一种模糊PID自整定调节器的设计

基于Ｆｕｚｚｙ集合理论，设计了一种新型的ＰＩＤ自整定调节器。给出了辨识该调节器模糊模型的方法。计算机仿真结果表明，该方法是可行的。     

模糊控制器的PID描述及量化因子整定

以二维模糊控制器为例,对模糊控制器的输入、输出关系引入PID描述函数。通过类比,凸现二维模糊控制器位置输出时的PD特征和增量输出时的PI特征,从而揭示模糊控制器的本质是PID参数的模糊自适应校正作用。正是这一模糊校正过程,使模糊控制器获得了普通PID控制器所不具备的优良控制品质。据此,可借用PID工程整定方法,得到实用性较强的模糊控制器量化因子的DY综合整定法。     

自整定模糊PID控制器的设计与Simulink仿真

针对复杂系统的控制问题,在原有PID控制的基础上,将PID与模糊控制相结合,设计一种自整定模糊PID控制器,利用MATLAB中的Simulink软件进行仿真。仿真研究表明,自整定模糊PID控制器具有较强的自整定能力,控制效果优于原有PID控制器。     

预测型智能自整定PID控制器

提出一种预测控制和遗传算法相结合的自整定ＰＩＤ控制算法,该算法利用预测技术克服时滞,利用遗传算法优化ＰＩＤ控制器的参数,通过对工业过程中典型的大时滞被控过程进行数字仿真表明,这种控制算法鲁棒性强、响应速度快、抗干扰能力强,对控制有扰动、参数进变尤其时滞时变的在时滞生产过程有较好的的效果。     

一种单神经元PID自适应控制器的仿真研究

本文设计了一种单神经元PID自适应控制器。通过仿真研究了控制器参数对系统性能的影响。当被控大小参数在大范围内变动时,系统仍有较强的鲁棒性。     

用于队列管理的模糊增益神经元自适应控制器

针对具有参数时变及非线性特性的网络拥塞控制系统,提出了一种模糊增益神经元主动队列管理算法(FNAQM). 采用路由器队列长度及数据流速作为拥塞度量,在检测当前拥塞信息的同时,预测未来拥塞的状况. 结合神经元控制和模糊控制的优点,利用单神经元计算数据包标记概率,采用有监督的Hebb学习规则在线调整加权系数. 设计的模糊控制器可动态调整神经元增益,能获得更好的控制性能. FNAQM具有结构简单、易于实现、自适应能力强等优点. 仿真实验结果表明,FNAQM能快速将队列调整至目标值,并维持较小的队列抖动,对动态数据流和非响应流具有良好的鲁棒性.     

基于单神经元PID控制的温度控制系统

利用神经网络的自学习特性,将神经网络与PID控制方法相结合,实现对温度控制系统的在线智能控制。仿真结果表明,该温度控制系统具有很好的控制效果。     

基于模糊PID控制器的磨煤机控制系统设计

磨煤机具有强耦合、非线性、大延迟等特性,采用常规PID控制器难以获得满意的控制效果.为此,将模糊控制和laiD控制相结合用于磨煤机系统的控制,提高了系统的控制品质.仿真结果表明了这种方法在磨煤机系统控制的可行性与有效性.     

非对称缸电液伺服系统的改良单神经元PID控制

非对称缸五阶电液伺服系统是一类典型高阶非线性、时变、增益不对称系统，由于动态特性随负载变化大，使用常规PID控制很难满足性能指标的要求，而采用BPNN原理设计成的常规单神经元PID控制器又因学习速率低，收敛速度慢，控制效果不能令人满意．经研制采用20-SIM仿真工具建立仿真模型，设计了一种改良的单神经元PID控制器，其控制的仿真结果表明，该控制器适合于此系统．     

基于二次型单神经元PID的HVDC整流控制器设计

针对传统PID控制器存在自适应性差、调节时间长的问题,设计了一种基于二次型性能指标学习算法单神经元自适应PID的HVDC系统定电流整流控制器,控制器算法通过S函数-M语言编程实现,采用12脉冲桥结构的HVDC系统整流侧定电流控制模型在MArrLAB／simulink环境下仿真,仿真结果表明,所设计的整流控制器超调量小、调节时间短、自适应能力好、控制效果良好．     

基于单神经元自适应控制器的矢量控制系统

在永磁同步电动机的矢量控制系统中,如果转速环采用传统的PI控制器,因其参数固定,当受到外部扰动时,其动态响应可能不理想.为解决这一问题,利用神经元的自学习和自适应能力建立自适应控制器.在Matlab/Simulink环境下进行的仿真结果表明：采用基于单神经元自适应控制器的永磁同步电动机矢量控制系统具有较好的动态特性.     

混沌自调整模糊PID控制器的研究与应用

模糊控制器中的控制规则一般都是人们对在控制过程中所认识的模糊信息的归纳与总结,这往往都伴有主观因素,使得其在高阶次、时变性及随机干扰等情况下对被控系统的控制效果不完善.针对这一问题,提出了基于混沌理论优化自适应模糊PID控制器中的可调整因子的算法.仿真结果表明,改进后的模糊PID控制器在超调量、调节时间上均有改善,说明此控制器具有更加良好的动静态性能.