PID-GPC算法在高速列车横向半主动悬挂控制系统中的应用

针对列车悬挂控制系统中控制器设计的复杂性,利用SIMULINK建立了17自由度的列车整车横向振动模型,引入了PID型广义预测（PID-GPC）半主动控制原理和控制策略,将半主动悬挂与被动悬挂在横向加速度、横向位移、横向振动速度以及平稳性上进行比较分析,结果表明,采用PID-GPC半主动悬挂装置能有效抑制车体的横向振动,提高列车的运行平稳性和舒适度。     

多轮车辆悬挂系统的半主动控制

本文将一种统计自适应控制方法推广到了多自由度系统，给出了一种路面谱在线估计方法，将最优化优化经典控制理论结合起来，用于车辆悬挂系统的实时控制。     

多轮车辆悬挂系统的半主动控制

本文将一种统计自适应控制方法推广到了多自由度系统，给出了一种路面谱的在线估计方法．将最优化技术与经典控制理论结合起来，用于车辆悬挂系统的实时控制．     

自适应极点配置控制的一种解法

本文介绍了 SI～SO 非最小相位自适应极点配置控制 Bezout 方程的一种新的求解方法。     

汽车半主动悬架的神经网络自适应PID控制

提出了一种基于神经网络自适应控制的汽车半主动悬架系统。通过与被动悬架的对比分析，证明半主动悬架具有优良的减振性能。     

基于单神经元的自适应PID控制系统设计及仿真

设计了一种基于单神经元的自适应PID控制系统,该系统响应平滑、无超调.在MATLAB下对被控对象进行实验仿真,对同一对象用常规PID进行控制,并比较2种方法控制下的仿真结果.结果表明:单神经元自适应PID控制系统具有自学习和自适应能力,能够采用学习规则来调整权系数,从而使系统响应稳定、快速、准确.     

基于神经元的自适应预测PID控制

提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案。神经元具有很强的自学习和自适应能力，它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数，使控制器能够适应受控对象结构的参数以及环境的变化。因此采用单神经元构成自适应PID控制器，将神经元与PID控制结合，对PID参数进行在线寻优、自校正，使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象，特别是难于用传统方法建模的被控对象。同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力，采用动态自适应神经元（APE）对非线性系统进行预测，即用神经元建立起非线性系统的预测模型，预测系统的未来输出，从而提高了控制系统的控制品质。同时详细介绍了该控制系统的自适应控制算法。仿真结果表明，这种自适应控制方案切实可行，其控制品质明显优于常规PID控制，且具有较强的鲁棒性，达到了良好的控制效果。     

多变量自适应极点配置系统稳定的充要条件

对于多变量自适应极点配置系统给出了其稳定的充要条件，并在充分性的证明过程中构造性地提出了一种估计参数的修正策略，保证了修正参数所对应的广义Sylvester矩阵渐近一致非奇异，得到了无须能控性的稳定多变量自适应极点配置系统，解决了多变量自适应极点配置的奇异问题，所需的先验知识仅为能观性指数和不确定或干扰的上界。     

基于响应特性匹配的自适应PID控制

本文导出基于响应特性匹配的自适应ＰＩＤ控制算法，并给出了自适应３参数ＰＩＤ和５参数ＰＩＤ的仿真结果。结果表明：自适应５参数ＰＩＤ明显优于３参数ＰＩＤ，而且在基于响应特性匹配的工作方式下，容易实现３参数５参数的以及其它控制律的自适应控制。     

专家-模糊自适应PID控制系统的设计

为了解决多容系统控制难度大的问题,设计了专家-模糊自适应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。对三容复杂系统的控制仿真结果表明,该方法的控制性能优于单独采用专家PID控制或模糊自适应PID控制的性能。     

车辆半主动隔振系统减振分析

履带车辆半主动悬挂是车辆悬挂系统的发展方向，磁流变可控阻尼器的出现，使车辆悬挂系统实时阻尼控制成为车辆减振的有效方式．基于磁流变体本构关系的Bingham模型，在对自行研制的双出杆剪切阀式磁流变减振器进行实验研究的基础上，对影响磁流变减振器阻尼力的各种因素进行了综合分析．将半主动悬挂系统看成是一个智能材料与结构，其中驱动元件采用磁流变阻尼器，并通过传感元件采集振动信息，依靠信息处理单元对采集到的信息进行分析、处理，进而实时改变磁流变阻尼器的阻尼力，使悬挂系统的工作性能得到改善．建立了四自由度车辆悬挂系统的动力学模型，并应用非线性随机振动理论，在对模型输入进行过滤白噪声简化的基础上。探讨了用FPK法解方程的可能途径．     

基于自适应遗传算法的DFB激光器模糊PID温控系统

针对传统的PID控制算法很难准确控制DFB激光器温度的问题,提出并设计了一种基于模糊PID控制和自适应遗传算法的新型DFB温度控制系统.该控制系统由硬件和软件两部分构成,在硬件设备上以单片机作为控制系统的处理器,以铂电阻和热电冷却器分别作为控制系统的敏感器和执行器;在控制算法上利用自适应遗传算法来优化模糊PID的自整定规则.结果表明,该系统能够实现DFB激光器在5~65℃温度范围内的有效控制,控制误差和超调量分别低于0.002 3℃和10%,具有较好的应用前景.     

Neuron PI control for semi-active suspension system of tracked vehicle

A neuron proportion integration (PI) control strategy for semi-active suspension system of tracked vehicle was proposed based on its unique structure and the multiple and complex environment of the driving traffic. An adaptive genetic algorithm is used to optimize the parameters of the neuron PI controller. The simulation result of the neuron PI control for semi-active suspension system of tracked vehicle indicates that the vertical amplitude, pitch angle and vertical acceleration of the vehicle are well controlled. The root mean square (RMS) of the vertical amplitude decreases by 37.2%, and 45.2% for the pitch angle, 38.6% for the vertical acceleration. The research of neuron PI control experiment for the semi-active suspension system of the tracked vehicle model mining in benthal indicates that the RMS of the weight acceleration vibrating along the vertical direction decreases by 29.5%, the power spectral density resonance peak of the acceleration of the car body decreases by 23.8%.     

直流调速系统单神经元自适应速度控制方法

针对直流调速系统，将单神经元自适应PID控制器与负载观测器有机结合，提出了一种基于单神经元的自适应速度控制方法．仿真结果表明，该法不仅结构简单、易于实现，而且克服了单神经元自适应PID控制器抗负载扰动能力不足的缺点，在电机参数变化和负载突变时都具有较好的控制性能．     

车辆半主动悬架负刚度控制策略研究

通过分析车辆悬架弹簧静挠度和动挠度的功能特性,得到了悬架弹簧的理想刚度特性.这一理想工作特性可以通过在普通弹性元件的平衡点并联具有负刚度特性的元件实现,由此提出了车辆悬架的负刚度控制策略.通过数值仿真,对比分析了悬架负刚度半主动控制策略、天棚阻尼半主动控制策略、理想天棚阻尼控制策略的控制效果.对磁流变液减振器负刚度特性的分析表明,其可以作为具有负刚度特性的半主动作动器使用.讨论了在基于磁流变液减振器的半主动悬架中负刚度控制策略的技术实现方法,通过仿真和实验对负刚度控制策略和天棚阻尼控制策略进行了对比分析,结果表明,负刚度半主动控制能更好的抑制振动对车身加速度和轮胎动位移的影响.     

基于自适应模糊PID控制的中央空调冷冻水系统仿真研究

定风量空调系统的调节是通过调节冷冻水流量实现的,建立了各个部件的数学模型,通过调节水泵转速来调节冷冻水流量。由于空调系统参数的时变性,常规PID控制存在局限性,本文建立自适应模糊PID控制器,并与常规PID控制器进行比较,表明自适应模糊PID控制调节效果更好,简单易行。     

汽车主动悬架系统LMS自适应控制技术研究

根据汽车行驶平顺性和操纵稳定性的评价方法，确定簧上质量的加速度、车轮与地面问的动载荷以及簧上、簧下质量的动挠度为评价指标。选择LMS自适应滤波算法，通过调整自适应滤波器的权系数使二次性能指标达最小，针对简化的车辆模型，将被动悬架系统与LMS自适应主动控制悬架系统相对比，结果分析表明LMS自适应主动控制策略理论上在悬架系统中的应用是切实可行的，悬架系统性能明显提高。     

一种改进的神经元PID自适应控制

利用神经元组成的PID自适应控制尽管结构和算法简单，但收敛速度慢，跟踪效果不佳，为此提出了一种改进型的神经元PID自适应控制方法。仿真结果表明，该方法不仅具有良好的自适应性。而且收敛速度更快。     

基于干扰观测器PID控制的磁悬浮系统

磁悬浮列车的悬浮系统是典型的非线性迟滞系统，由于悬浮系统的平衡点不稳定，对悬浮系统的动态和静态特性要求都很高.针对磁悬浮系统的特点，采用基于干扰观测器的PID控制算法，在一个常规PID控制器的基础之上增加了干扰观测器，系统响应快，抗干扰性强，稳定性好，位移误差变化范围为±05?mm，得到了理想的控制效果.