一种新的直流电动机PID控制器设计方法

本文提出了直流电动机PID控制器的一般设计方法,利用该方法可以任意配置系统的极点。同时满足使转矩干扰静态误差为0的条件,该方法比经典方法更方便实用。     

一种模糊神经PID控制器的设计

提出一种新型的模糊神经PID控制器,分析了其结构组成和基本性能.仿真结果表明,这种模糊神经PID算法的学习速度明显快于常规的BP算法,而且其控制系统具有较好的动态性能.     

基于PID算法的智能水温控制器的设计

设计了以AT89S52单片机为控制核心,以DS18B20温度传感器为温度检测元件,以固态继电器(SSR)为温度控制执行机构的智能水温控制器,在软件实现上采用PID算法,以获得良好的控制效果。     

基于MATLAB的热定型机PID张力控制器设计

文章介绍了热定型机的工作原理,及其定型过程中张力系统控制结构图,并以此为基础建立了张力控制系统的数学模型.基于比例积分微分(PID)控制器的原理,利用MATLAB软件设计了张力控制器,其编写的PID参数整定函数能作为MATLAB函数进行直接调用.实验和仿真结果表明:该控制器完全满足张力控制系统的性能要求,降低了超调量,提高了系统的动静态性能;同时设计简单、易于实现.     

用模糊补偿器改进PID控制器的一种方法

在造纸厂的浆料流量测控系统中,传统的方法一般不考虑阀门前后的压差,为了增加控制精度,有些厂家对其进行粗略的手动调节,但是这种忽略或者粗略调节的方法都不能准确反映压差对流量的影响,从而影响控制精度。为此,本文设计了一种模糊控制器,用来相对精确地控制压差,使其作为主PID控制器的一个补偿器,从而提高了控制精度,而且改造成本不大。该方法在实际应用中取得了很好的经济效益。     

用数字控制器提高连续PID控制品质的两种方法

研究分析了连续PID控制器在过程控制应用中容易出现的精度不稳定和控制品质的温度漂移现象，给出了相应的解决办法。通过深入分析这种现象产生的原因，提出了用计算机数字控制器作为连续PID的主控制器，用数字-连续串级控制来提高控制品质的解决办法，并给出了的两种实用的主控制器的设计算法。实践证明，这种方法具有很强的实用性。     

一种基于智能PID算法的远红外烘干炉控制器

提出了一种基于智能的ＰＩＤ调节算法，这种算法在远红外线烘干炉的控制器中获得了很好的控制效果。另外还介绍了模拟常规仪表的人机界面技术和抗干扰措施（采用“看门狗”及电源噪声滤波器和开关稳压电源）。     

基于MATLAB环境下智能PID纠偏控制算法的仿真分析

带材纠偏工程中存在超调、临界震荡、精度不高等问题,反复的参数调试工作效率低.文章主要给出了在Matlab环境下,对智能PID纠偏控制算法的设计和仿真,实现了控制参数的优化和仿真验证,以提高算法应用效率和控制精度.     

模糊PID控制器的钝性稳定性分析

分析了非线性控制中经常使用的钝性稳定性定理.构造了一种PID型模糊控制器,并证明了其近似于一种变参数的PID控制器.利用模糊PID控制器与传统PID控制器的联系,以PID模型为基础,将钝性稳定性定理应用到模糊PID控制器的稳定性分析中,推导出了模糊PID控制器稳定的充分条件,对设计稳定的模糊PID控制器具有一定的参考意义.     

常规PID控制和模糊自适应PID控制仿真研究

通过对同一研究对象运用两种不同的控制——PID控制和模糊自适应PID控制,在Matlab环境下进行单位阶跃响应仿真。通过比较得出模糊自适应PID比PID有更好的动态特性。     

PID控制在主动控制起落架中的应用

建立了主动控制起落架的数学模型和控制方程，应用主导极点的时域设计法对主动控制起落架中PID控制器进行了设计，并分别对被动式和主动式起落架的输出位移、输出速度、输出力进行了仿真比较分析，仿真结果说明主动控制起落架能降低飞机的冲击载荷和振动响应，降低飞机对跑道的要求。     

基于遗传算法-BP神经网络的PID控制器的设计

针对常规PID控制器不能对其参数进行自寻优的缺点,提出采用遗传算法优化BP神经网络PID控制器,使3个参数实现在线调整.并通过MATLAB仿真试验表明:基于遗传算法-BP神经网络的PID控制器比常规PID控制跟踪信号的能力要好,而且有较好的自适应和自学习能力.     

基于偏差组合专家PID的过渡包内压力智能控制

针对超薄非晶合金生产过程中过渡包内压力波动较大时会引起超薄非晶合金厚度不均匀且过渡包内压力受多种因素影响，常规PID控制效果不佳的问题，提出一种基于偏差组合专家PID的控制策略。分析过渡包内压力影响因素，提出一种自适应粒子群算法，用于优化BP神经网络的权值和阈值，构建过渡包内压力预测模型，得到过渡包内压力预测值，计算预测偏差；由设定值和测量值得到压力测量偏差，并将预测偏差和测量偏差通过权重因子进行组合；最后采用偏差组合后的专家控制器，在线调整PID系数，实现基于偏差组合专家PID的过渡包内压力控制。以某钢厂实际生产数据进行研究，结果表明：提出的控制方法上升时间小于30 s，超调量小于1%，稳态误差小于0.05 kPa，且可以稳定地跟踪过渡包内压力设定曲线，跟踪误差小于0.05 kPa，满足现场生产要求。与其他算法相比，该方法的控制效果更好，可用于超薄非晶合金生产过程中过渡包内压力控制。     

微创介入手术导管机器人系统自适应模糊PID控制

针对人工介入手术中存在的插管精度低、射线环境伤害医生等问题,采用主从式导管机器人系统进行微创手术能够很好地解决人工介入手术中的弊端。通常主从导管机器人系统采用PID控制,但PID控制可能会产生较大的超调,导致系统跟踪性能下降,降低手术的安全性。因此,采用自适应模糊PID控制器在线调整PID控制的参数,提高主从控制系统的跟踪性能。首先建立了从手轴向运动和旋转运动的动态模型,然后设计了基于自适应模糊PID控制器的主从导管机器人系统,通过参数在线调整提高了从手对主手信号的跟踪性能。仿真结果表明,所提出的自适应模糊PID的控制方案是有效可行的,表明系统具有较强的跟踪性能和鲁棒性能,明显地减小了系统的跟踪误差。     

高精度电液比例阀控缸位置伺服系统控制器的设计

设计了一种由反馈控制器和前馈控制器组成的适用于电液比例阀控缸液压位置伺服系统的控制器，前馈控制器根据动力机构的传递函数来设计，反馈控制采用了一种新型的模糊-PID控制器。试验结果显示，采用该控制器的电液比例阀控缸系统获得了较高的位移跟随精度，从而证明了本文所设计的控制器是有效的。     

伺服系统中PID控制器参数整定的研究

针对伺服系统中常用的比例-积分-微分(PID)控制器的参数手动整定不方便的问题,对机器学习算法和模糊控制进行研究,重点分析反向传播(BP)算法和模糊控制器的设计方法,提出一种基于机器学习和模糊控制的PID参数整定方法。利用BP神经网络的学习能力得到系统模型,结合模糊控制进行预测得到PID参数,并在实验平台上进行验证。研究结果表明:通过机器学习和模糊控制得到的PID参数具有较好的控制效果,该方法能够避免手动整定PID参数,节省大量时间。