基于改进搜寻者优化算法的PID控制

针对传统PID参数整定方法存在精度低、稳定性差,且被控制系统易受噪声影响等缺点,提出一种基于改进搜寻者优化算法(ISOA)的PID控制方法。采用Z-N方法得到的PID参数整定值指导初始种群的产生和个体寻优范围的确定,再引入变异操作方法和个体进化方向引导策略,从而提高PID参数优化精度,并结合Kalman滤波器实现对被控系统中控制噪声和测量噪声的滤波处理。仿真结果表明,与基于标准搜寻者优化算法(SOA)的PID控制方法比较,基于ISOA算法和Kalman滤波器的PID控制,不仅可以获得更优的PID参数,而且能够有效抑制控制过程中的噪声干扰,实现了高精度、强鲁棒性的PID控制。     

水源热泵空调系统参数自整定模糊控制

目的研究一种水源热泵空调系统的智能控制方法,改善系统的控制效果．方法采用参数模糊自整定的控制策略,先对模糊控制器进行设计,再确定参数的原则,再将模糊控制和PID控制相结合,实现PID参数在线自动调整．结果参数自整定PID控制比普通PID控制超调量小5％-10％,调节时间缩短近50％．结论参数自整定模糊PID具有良好的动、静态性能,有效地提高了系统的控制效果,满足了系统的节能技术要求．     

BP神经网络PID温度控制在恒温振荡器中的应用

PID参数整定过程一直困扰着工程技术人员,研究PID参数自整定技术具有十分重要的工程意义。描述了PID参数整定的原理,阐述了BP神经网络PID控制的系统结构及算法,给出了基于LPC2368温度控制系统的硬件设计和软件设计方法。最后给出了基于BP神经网络的PID控制响应的温度曲线并与传统PID控制方法作了比较。结果表明:运用BP神经网络的PID控制算法,具有过渡时间短、超调量小、几乎没有振荡等优点,且结构简单,易于实现,具有较广阔的工业应用前景。     

偏光显微镜热台温度控制系统的研制

针对现有热台存在着人工控温劳动强度高、控温精度低等问题，设计了一个基于AT89C51的自动温度控制系统．给出了系统设计实现方法，包括温度的测量、热电偶的冷端温度补偿、变速积分PID控制算法及参数自整定的实现方法．实际使用证明，该系统具有较高的测控精度和稳定性，能较好地满足热台的温度控制要求。     

参数自整定模糊PID控制方法及其在漆包机中的应用

漆包机烘炉系统复杂,传统控制方法效果不佳,在常规PID（proportion-integral-derivative）控制器的基础上,利用模糊控制理论结合PID算法实现参数自整定,解决了常规PID参数设定的不确定性.应用齐格勒-尼克尔斯方法确定了PID控制器参数的初值,再运用模糊控制理论实现对PID控制参数的修正,从而得到满足要求的PID控制器参数.在Matlab环境下对设计控制器进行了仿真研究,结果表明,参数自整定模糊PID控制比常规PID更具良好的控制效果.     

基于模糊自整定PID的直升机飞行控制律设计

在经典PID控制律基础上,引入模糊控制的概念设计模糊自整定PID控制律改进无人直升机姿态回路控制器,实现了PID控制器的参数在线自整定,并改善了控制器性能.通过Matlab对闭环系统进行算法仿真,表明模糊自整定PID控制器能够发挥优于传统PID控制器的控制性能.最后对所设计的控制器进行半物理仿真验证,通过对比典型输入指令下经典PID和模糊自整定PID两种控制器的控制效果,验证了模糊自整定PID对系统性能的优化.     

基于DSP的自整定PID速度控制器设计

针对传统PID调节器不能在线实时整定参数,难于对复杂过程进行有效控制.利用DSP速度快,实时性好的特点,设计了基于DSP的速度控制器,介绍了基于神经元的PID自整定算法在DSP上的实现过程,实验证明该速度控制器能够快速校正系统参数,控制效果良好.     

基于自整定模糊PID算法的浓缩工艺温度控制研究

针对药浓缩工艺的温度变化过程,以蒸发室内温度为被控对象,建立温度控制数学模型.在模糊自整定控制算法基础上,引入了专家系统,提出一种专家自整定模糊PID控制算法,通过对调节阀的控制,实现对温度参数的精确控制.分别对常规PID算法、模糊控制PID算法、以及加入专家系统的智能模糊PID控制算法进行仿真分析和实验比对.实验结果表明,提出的自整定模糊PID控制算法,较常规PID控制算法,具有稳定性高、响应快、超调量小的特点.     

基于LabVIEW的电阻炉温度控制系统设计

针对制药工程中要求的温度控制范围及精确度,利用LabVIEW设计了电阻炉温度控制系统,希望该系统具有良好的人机交互界面,同时实现对控制对象的稳定、高精度控制。该系统设计中运用NI USB6009采集温度信号,上位机接收到经采集卡转换的数字信号后,通过图形化编程对信号进行软件滤波,利用LabVIEW的PID工具包含的核心软件算法,能够实时地分析处理采集到的信号,并正确地控制执行器动作。进行了多次实验,结果表明,系统按经典的PID参数整定方法,控温范围在100℃～400℃,控温精度为±1℃,达到预期控制目的。     

模糊参数自整定PID控制器的设计与仿真研究

为实现PID参数的自动整定,在PID控制和模糊控制的基础上,设计了一种用于晶体生长炉温度控制系统的模糊参数自整定PID控制器,该控制器基于PID参数的优化规律,利用模糊控制规则对PID参数进行在线的自动整定.与常规PID温控系统比较,该控制器的系统超调量明显减小,控制系统的动静态性能均得到改善,升温速度和目标温度控制精度达到了设计指标,系统仿真验证了该设计的有效性与实用价值.     

基于PLC与单片机的滑翔伞模拟器控制系统设计

为提高模拟器控制系统的控制精度,设计出一种以PLC控制器、触摸屏和单片机为系统主要组成,并采用基于以转速为被控量的PID自整定算法以达到高精度且可靠性强的自动控制系统。通过搭建实验平台和Matlab的图表显示功能证明,PID自整定算法可以很好地使用在转速闭环控制中,证明该设计系统能达到高精度和高机动性的控制要求,对同类系统的设计具有很好的参考价值。     

一种改进的足球机器人PID调节器设计

在分析增量式数字PID基本算法的基础上,讨论了PID调节器参数对控制性能的影响及PID调节器控制参数的整定,并利用具有积分分离和消除设定值变化冲击的PID控制算法来实现具有最佳组合的PID控制.仿真实验结果表明,经该方法整定出的参数使该控制器获得了良好的控制效果.     

PID自整定方法在火电厂DCS中的应用

讨论了现有的各种PID控制器参数自整定方法和发展状况，针对火电厂DCS中PID控制器参数人工整定存在的问题．提出了基于阶跃辨识的PID参数自整定算法．     

基于BP神经网络整定的PID控制及其仿真研究

讨论BP神经网络PID控制,利用BP神经网络的自学习能力实现PID控制参数的在线整定,并使用Matlab软件进行仿真研究.仿真结果表明：基于BP神经网络的PID控制器参数调整简单,具有很高的精度和很强的适应性,可以获得满意的控制效果.     

基于MATLAB的智能控制器设计

目的设计一种模糊自整定PID参数的智能控制器,消除异步电机转速冲击.方法根据异步电机的调速特点,提出和设计一种模糊控制算法,基于MATLAB编制仿真程序,嵌入到PID控制器中,进行了仿真对比试验.结果对模糊自整定PID参数方法进行的分析和仿真结果表明,该模糊PID控制器能迅速消除系统余差,改善普通控制器的性能;既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点.结论该模糊控制器是一种智能控制器,应用到异步电机转速控制系统中,使系统取得良好的响应;并能有效地减少系统超调量.     

模糊PID技术在热板焊接机中的应用

通过对热板焊接机的执行机构永磁同步电动机的数学模型分析,确立了基于转子磁场定向的控制策略和模糊自整定PID的控制方法.应用模糊控制理论,对系统所处的不同状态实现PID参数的在线整定.结果表明,采用模糊自整定PID控制器后,在控制非线性和时变对象时,控制效果优于PID控制器,可满足热板焊接机的控制需求.     

三容水箱液位控制系统的设计与仿真

在分析了三容水箱液位控制系统结构和相应数学模型的基础上,基于MATLAB/simulink环境建立了系统的仿真模型,并对其PID参数进行了整定,提出以分段变参数PID和自适应模糊PID相结合的方法来实现系统的控制。最后利用虚拟仪器搭建控制系统平台设计控制程序,实现对整个控制过程的监控和动态模拟。仿真研究结果验证了所设计的控制策略的有效性和正确性。     

基于神经网络参数自整定PID控制的应用

本文基于BP神经网络PID控制器控制校园的热水供应系统,利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定。对于热水供应类型的大时滞系统,BP神经网络参数自整定PID控制具有较好的控制性,并能实现较好的鲁棒性。针对该特性本文对BP网络的构造进行了大量的网络训练,获得了较好的网络权值参数与训练时间,缩短了以往BP神经网络参数自整定PID控制系统的响应时间与扰动调节时间,从而提高了该控制系统的控制精度。     

基于继电反馈的PID自整定控制技术进展

常规的PID参数整定都是由人工完成的,因而存在着人工整定自身所不能克服的缺点,基于继电反馈的PID参数自整定技术有效地克服了人工整定的缺陷.在对继电反馈自整定技术阐述的基础上,指出了今后的发展趋势和研究方向.     

差分进化算法在数字PID参数整定中的应用

针对数字PID控制器参数整定,本文介绍了一种基于差分进化算法整定PID参数的方法,并在MATLAB环境中编写M脚本文件进行计算机仿真实验。结果表明,使用该方法对控制器参数优化整定后,系统响应速度更快,达到稳态的时间更短,参数的整定速度和准确度得到了明显改善。