主动队列管理中的PID控制器

作为对终端系统上拥塞控制的一种补充,中间节点上的主动队列管理(AQM)策略在保证较高吞吐量的基础上有效地控制队列长度,从而实现了控制端到端的时延,保证QoS的目的。C.Hollot等人(2001)用经典控制理论中频域校正的方法设计了用于AQM的PI控制器,但参数整定上的试凑方法不免代有盲目性;算法的瞬态性能指标也不够理想。为此,该文引入了微分环节来增强系统的响应能力,同时给出了基于稳定裕度的参数整定方法,使PID控制器的稳定性有了绝对保障。仿真试验表明PID算法的调节时间远远短于PI控制器,从而为在负载瞬息万变的网络环境中实现控制分组排队等待时间的目标提供了有力的技术保障。     

预测模糊PI控制的反激变换器设计与仿真

针对传统控制技术应用于反激变换器时控制精度低、超调大等问题,提出一种预测模糊PI控制策略。在对反激变换器进行频率响应分析、PI和PID补偿分析的基础上,进而分析变换器的非线性特性。基于模糊PI控制提高系统的控制精度,同时引入单值模型预测算法改进模糊PI控制器的输入,最大限度地减小相位滞后的影响。Simulink仿真验证结果表明,相比于PID控制模式,该系统的稳态误差控制在0.55%左右,动态调节时间为0.02 s,超调量几乎为零。仿真结果验证了控制策略的性能。     

基于BP神经网络的温度模糊PID控制器设计

根据BP神经网络对温度控制的要求设计出一种模糊PID控制器,采用误差和误差变化率作为模糊PID控制器的输入,PID参数作为模糊PID控制器的输出,使用一组模糊规则实现对PID参数的在线优化调节。采用Simulink图形化工具平台对模糊PID控制器和传统的PID控制器进行建模和仿真,结果表明和传统PID控制器相比,模糊PID控制器性能优良,使系统响应速度加快,超调减小。     

基于量子粒子群算法的PID参数自整定方法

PID控制在工业生产中应用非常广泛.以直流电机模型为被控对象,提出了基于量子粒子群算法的PID参数自动整定方法.应用经典的Ziegler-Nichols方法整定PID参数,被控对象性超调大往往难以满足要求.粒子群算法是通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法.将量子粒子群算法用于优化PID参数,并与Z-N法整定的PID控制器性能进行对比.仿真结果发现,与Z-N法相比,基于粒子群算法优化的PID控制器,系统超调明显减小.除QPSO-PID(ITSE)对应的系统具有较长调节时间外,虽然应用不同优化目标优化后的PID参数不同,控制对象的响应性能却非常相似.     

基于萤火虫算法的PID参数优化方法研究

针对传统的PID参数整定方法越来越费时且难以满足控制要求的问题,提出一种采用萤火虫算法来优化PID控制参数的方法,设计了基于Simulink的参数优化模型,并进行仿真计算。结果表明,利用萤火虫算法优化PID控制器参数的阶跃响应响应时间短,基本没有超调,跟踪过程较平稳,仿真结果证明将萤火虫算法应用于PID参数优化是切实可行的。     

四旋翼飞行器MAC-PID位置控制研究

针对四旋翼飞行器传统PID控制系统存在的响应慢、抗干扰能力差、超调较大等问题,将模型算法控制(MAC)引入传统PID控制系统,以改善控制系统的动静态性能。将不完全微分PID控制器与MAC控制器相结合,构成串级闭环控制系统:将不完全微分PID控制器作为内环控制,实现对横滚角和俯仰角的姿态控制;将MAC作为外环控制,实现对位置以及偏航角的控制。仿真结果表明该方法与传统PID控制相比,其超调量小、响应速度快、响应曲线平滑。     

基于模糊神经网络的拥塞控制算法研究

本文介绍一种基于模糊神经网络的主动队列管理(AQM)算法,实现网络拥塞控制。利用神经网络来实现模糊推理,可自适应修正隶属函数的参数和加权系数,优化模糊逻辑控制器,从而达到某种性能指标的最优化。仿真结果表明,采用模糊神经网络进行流量速率预测的拥塞控制策略能够使缓冲器队列长度快速收敛到目标值,并且维持小的队列震荡。结果也表明该方法与传统的PD控制器相比具有更好的性能和鲁棒性。     

吹塑机壁厚控制系统的模糊PID控制器的设计

某公司吹塑机使用的壁厚控制器控制效果不理想,导致了产品的质量不高。设计了一款模糊PID控制器,对原来的壁厚控制器的控制效果作了改进。新控制器硬件电路的设计是以单片机C8051F040的最小系统为核心,再配上信号的采集与调理电路;控制器的算法采用的是模糊PID算法。分别用改进前后的控制器对实验室搭建的被控对象实施控制,再通过VC＋＋设计的上位机软件计算出各自的控制性能指标。实验结果表明模糊PID控制器的超调量和调节时间都远小于原控制器的,改进后的控制器可以提高产品的质量。     

红外搜索跟踪系统伺服机构模糊-PID控制器设计及仿真研究

针对红外搜索跟踪系统中伺服机构常用的PID控制方法参数不易整定的缺点,将模糊控制和PID结合起来,构造一种模糊-PID控制器,使PID参数能进行在线调整,通过MATLAB下的仿真,从仿真结果中得出结论:模糊-PID比传统PID控制器具有更好的动态响应品质.响应时间、超调量、稳态精度及动、静态性能都得到了很大提高.从而验证了其有效性及实用性.     

基于改进人工鱼群优化的精馏过程再沸器控制

本文提出一种基于改进AFSA优化微分先行PID控制器的方法,即首先将传统寻优过程中顺序执行的追尾、觅食和聚群行为调整为并行执行,以缩短算法运行时间,然后将以误差性能指标ITAE为目标函数,运用改进的AFSA对在建立好的Simulink控制系统模型进行PID控制器参数的优化。仿真结果表明,采用本文方法,可以自动的确定精馏过程再沸器控制中PID控制器最优参数,使整个系统获得较好的控制性能。     

应用于精密光束指向系统的复合PID控制器研究

为了解决传统比例-微分-积分（PID）控制器在精密光束指向系统（FPB）应用中存在的控制精度与超调量之间的矛盾,并使其可在现有控制系统硬件平台中应用,设计了一种数字复合PID控制器。该控制器采用了传统PID、前馈补偿以及抗积分饱和算法三部分综合而成,在控制器复杂性和处理时间不显著增加的前提下,缩短了调节时间及过冲,改善FPB系统的指向精度及动态特性;对该控制器的结构进行了分析,并与采用传统PID控制器的FPB进行了对比试验。结果表明,在相同的实验条件下,采用复合PID控制器的FPB系统与采用传统PID控制器的FPB系统相比,调整时间缩短了约11.4%,最大超调量从12.7%降至1.8%。在现有计算能力受限的控制系统平台上,可实现FPB系统性能的有效提升。     

Using interval phase margin assignment to self-tune a PI AQM controller for TCP traffic

We propose a self-tuning PI (Proportional-Integral) controller for an AQM (Active Queue Management) router supporting TCP traffic in the Internet. Classical control theory is applied in the controller design to meet the phase margin specification in the frequency domain. By assigning a proper interval of the phase margin, we can achieve good AQM performance by making the control system adapt to dramatic load changes. Our self-tuning PI controller self-tunes only when there is a great change in the network environment that would cause the phase margin of the AQM control system to drift outside the specified interval. Based on the knowledge of the queue size, our PI controller can regulate the TCP source window size by adjusting the packet drop probability, thus clamping the steady queue size around a desirable target buffer occupancy. We demonstrate by OPNET^® simulations that with our self-tuning PI controller applied, the network exhibits a good transient behavior. A simple PID (Proportional-Integral-Derivative) controller design method is also provided.     

AQM controller design for TCP networks based on a new control strategy

When the network suffers from congestion, the core or edge routers signal the incidence of congestion through the active queue management (AQM) to the sources. The time-varying nature of the network dynamics and the complex process of retuning the current AQM algorithms for different operating points necessitate the development of a new AQM algorithm. Since the non-minimum phase characteristics of the network dynamics restrict direct application of the proportional-integral-derivative (PID) controller, we propose a compensated PID controller based on a new control strategy addressing the phase-lag and restrictions caused by the delay. Based on the unstable internal dynamics caused by the non-minimum phase characteristics, a dynamic compensator is designed and a PID controller is then allowed to meet the desired performance objectives by specifying appropriate dynamics for the tracking error. Since the controller gains are obtained directly from the dynamic model, the designed controller does not require to be tuned over the system operating envelop. Moreover, simulation results using ns2 show improvements over previous works especially when the range of variation of delay and model parameters are drastic. Simplicity, low computational cost, self-tuning structure and yet considerable improvement in performance are exclusive features of the proposed AQM for the edge or core routers.     

粒子群优化BP-PID的矿井提升机调速系统

传统PID控制器在矿井提升机变频调速系统应用中,由于控制参数固定且不易整定,导致电机转速超调大、电磁转矩和转子磁链脉动大,进而出现矿井提升机调速系统控制效果差的问题。针对这一问题,文中提出一种改进粒子群优化BP神经网络PID控制器的算法。由于BP神经网络算法存在收敛速度慢和极易陷入局部最优的缺点,现将粒子群算法收敛速度快和全局最优特性与神经网络结合,并通过设计神经网络收敛系数进一步加快收敛速度。仿真结果表明,粒子群优化的神经网络控制效果比神经网络好,且效果明显优于传统PID控制器;相较于神经网络PID控制器,矿井提升机转速调节系统稳速调节速度明显提高;与传统PID控制器相比,电机电磁转矩和转子磁链脉动明显降低,具有较强的稳定性和鲁棒性。     

模糊PID型电流控制器在异步电机调速系统中的应用

本文设计了一种二维模糊PID控制器作为SVPWM异步电机矢量控制系统的电流调节器，以改善这类系统电流的动稳态性能。基于对矢量控制中d、q轴电流响应性能的不同要求，论文给出了两种控制方案。仿真实验结果说明，电流环采用模糊PID控制器比采用常规的PI控制器具备更好的动稳态性能。     

基于蚁群算法的无刷直流电机PID控制器测试系统

本文采用了一种基于蚁群算法的无刷直流电机PID控制器参数优化策略,给出了该算法的具体实现步骤。仿真与实验表明:相对于遗传算法和模拟退火算法,该方法在改进阶跃波响应性能方面,如减少稳态误差、无刷直流电机的速度控制中的上升时间、调整时间以及其最大超调量等方面,其效率更高     

A Digital Two-Switching-Cycle Compensation Algorithm for Input-Voltage Transients in DC–DC Converters

In this paper, a new control algorithm is proposed to achieve excellent dynamic performance for dc–dc converters undergoing an input-voltage change. Using the concept of capacitor charge balance, the proposed algorithm predicts the two-switching-cycle duty ratio series to drive the converter back to steady state following an input-voltage transient. The equations needed to calculate the required duty cycle series are presented. By using the proposed algorithm, good transient performance, such as small output-voltage overshoot/undershoot and short recovery time, is achieved. Simulations and experiments are performed using a synchronous buck converter to verify the effectiveness of the proposed algorithm. Results show that the proposed method produces superior dynamic performance over that of a conventional current-mode PID controller.      

A compensated PID active queue management controller using an improved queue dynamic model

Beside the major objective of providing congestion control, achieving predictable queuing delay, maximizing link utilization, and robustness are the main objectives of an active queue management (AQM) controller. This paper proposes an improved queue dynamic model while incorporating the packet drop probability as well. By applying the improved model, a new compensated PID AQM controller is developed for Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP) networks. The non‐minimum phase characteristic caused by Padé approximation of the network delay restricts the direct application of control methods because of the unstable internal dynamics. In this paper, a parameter‐varying dynamic compensator, which operates on tracking error and internal dynamics, is proposed to not only capture the unstable internal dynamics but also reduce the effect of uncertainties by unresponsive flows. The proposed dynamic compensator is then used to design a PID AQM controller whose gains are obtained directly from the state‐space representation of the system with no further gain tuning requirements. The packet‐level simulations using network simulator (ns2) show the outperformance of the developed controller for both queuing delay stability and resource utilization. The improved underlying model leads also to the faster response of the controller. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.