模糊自整定PID的航空发动机转速控制研究

航空发动机具有强非线性和强时变性的特点,使用定参数PID方法的转速控制系统的性能在全飞行包线内难以保证.针对上述问题,提出设计模糊自整定PID控制器,利用输入误差及变化率建立一组PID参数在线调整规则,运用模糊推理方法实时进行参数自整定.结合某型航空发动机核心机非线性实时模型,进行转速串级控制硬件在回路仿真.结果表明,提出的模糊自整定PID控制方法实现了控制器参数在线调整,参数切换扰动小,满足全包线内转速控制的指标要求.     

模糊逻辑在PID参数整定中的应用

PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由于受到参数整定方法烦杂的困扰,常规PID控制器参数往往性能欠佳,对运行工作情况的适应性差。本设计将模糊控制和PID控制结合起来,构建自适应模糊PID控制器,实现PID参数的最佳调整。该模糊自整定PID控制器既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、稳态特性。     

模糊自适应PID在水工模型中的应用

水工模型水位控制系统是一个典型的非线性、大时滞控制系统,针对用普通PID对高阶大惯性环节对象的控制参数难以整定的问题,设计了一种基于模糊控制原理的PID参数自适应控制器,根据偏差和偏差变化率来实时调整Kp,Ti,Td参数。试验结果表明,这种模糊自适应PID控制器比常规PID控制器有更好的控制效果,大大改善了系统的动态和稳态性能。     

自适应智能控制航空发动机起动系统

本文分析了航空发动机起动电动机的起动原理,阐述了将自适应智能控制应用于航空发动机起动控制的方法和特点。实践证明,该方法获得了令人满意的控制效果。     

自适应智能控制航空发动机起动系统

本文分析了航空发动机起动电动机的起动原理,阐述了将自适应智能控制应用于航空发动机起动控制的方法和特点。实践证明,该方法获得了令人满意的控制效果。     

基于模糊误差判断算法的航空发动机PID控制

普通比例积分微分(PID)控制与其他智能控制相比较,应用广泛,且算法更简单、容易实现.但是应用到复杂的、多变的航空发动机控制时,其难以满足其控制要求.为实现对航空发动机的智能控制,提出模糊误差判断PID控制.由模糊规则表、误差判断规则以及PID控制组成模糊误差判断PID控制器.该方法对控制过程中改变模糊规则表进行了研究...     

基于模糊自适应整定PID的活套高度控制系统

针对板带热连轧机传统活套高度控制策略存在的问题,提出用模糊自适应整定PID的控制策略．控制器输入取活套量的偏差e和偏差变化率ec,输出取PID控制器3个参数的修正量,从而实现了PID参数的在线自整定．通过MATLAB语言,进行了传统PID控制与模糊自适应整定PID控制动态性能的仿真比较,结果表明采用模糊自适应整定PID控制可明显提高活套高度控制系统的动态性能．     

航空发动机模糊神经网络控制研究

航空发动机是一个结构复杂、非线性强的多变量控制对象。随着航空发动机全权限数字式电子控制器的研制和应用,控制变量也随着发动机性能要求的不断提高而越来越多,发动机智能控制技术的应用式必然的趋势。本文将智能控制引入到航空发动机多变量控制中,将模糊控制和神经网络相结合,设计出了航空发动机模糊神经网络控制器。并以某型涡扇发动机为被控对象,进行了数字仿真研究,检验了该方法的适应性。     

航空发动机模糊神经网络控制研究

航空发动机是一个结构复杂、非线性强的多变量控制对象.随着航空发动机全权限数字式电子控制器的研制和应用,控制变量也随着发动机性能要求的不断提高而越来越多,发动机智能控制技术的应用式必然的趋势.本文将智能控制引入到航空发动机多变量控制中,将模糊控制和神经网络相结合,设计出了航空发动机模糊神经网络控制器.并以某型涡扇发动机为被控对象,进行了数字仿真研究,检验了该方法的适应性.     

非线性PID自学习控制方法研究

针对非线性、多变量、强耦合系统的控制问题,提出一种基于双曲函数的非线性PID自学习控制方法。在PID控制过程中,用双曲函数构造比例、积分、微分3个增益参数分别随误差变化的规律曲线,将传统线性PID控制律转化为非线性PID控制律的控制思想,并使用自学习算法实时调整3个非线性增益函数的增益系数,实现基于双曲函数的非线性PID自学习控制。仿真实验结果表明,与其他控制方法相比,该方法具有更强的鲁棒稳定性和抗扰动能力,是一种有效的控制方法,在非线性控制领域具有重要的应用价值。     

柔性内镜介入机器人模糊PID控制研究

柔性内镜以其损伤小、检查直观等优势在消化道疾病的诊断与治疗上得到广泛的应用,但其操作困难,因此研发有内镜机器人辅助医生进行内镜操作。在镜下介入手术操作过程中,人体生理活动增加了内镜远程操作的难度。针对生理活动对目标靶点位置的影响,分析内镜弯曲段结构,建立了柔性内镜机器人的运动学模型,并引入模糊PID控制策略来适应人体解剖结构、内镜参数等不确定因素影响,使内镜自动跟踪病灶靶点,避免人重复小范围的跟踪动作,提高控制精度。仿真表明,相对于传统PID控制算法,模糊PID控制算法可加快系统响应,降低系统稳态误差。     

Fuzzy自整定PID参数的Smith预估主汽温控制系统

针对火电厂锅炉主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性,设计了模糊(Fuzzy)自整定PID参数的Smith预估主汽温控制系统。运用MATLAB对系统在多种工况下进行了仿真,结果表明所设计的控制系统在稳定性、快速性、准确性、鲁棒性方面明显优于常规的Smith预估控制系统;由于该控制方案有很强的适应能力,所以适用于缺乏精确数学模型且参数变化的大迟延工业过程。     

基于网点的自学习模糊逻辑系统

提出网点的概念与构造模糊逻辑系统的方法，给出了易于实现的学习算法。该方法适用于模糊规则难以获得而输入输出数据可得的情况，可用于设计基于样本的模糊控制器和系统模糊建模。理论分析和数字仿真说明了该系统的正确性与实用性。     

滞后复杂系统的多步预报自学习模糊控制

针对具有纯时滞及非线性的复杂系统，提出一种基于多步预报的自学习模糊控制算法，使控制效果基本不依赖于初始控制表，而控制表可以在线修正，以满足系统快速性和稳态特性的要求。仿真结果令人满意。     

净水厂混凝投药量的自学习模糊控制

文章针对净水厂混凝投药过程的特点，介绍了自学习模型控制的基本原理，提出了混凝剂最优投加的自学习模糊控制方法，完成了自学习模糊控制器的设计和数字仿真研究。仿真结果表明，该控制器适应性强，具有很强的鲁棒性和学习性，非常适于混凝剂最优投加的在线实时控制。     

基于RBF网络的参数自学习模糊控制的研究

模糊控制以其自适应性、鲁棒性和易于实现等优点得到广泛应用。然而模糊控制规则的获得通常由专家经验给出,这就存在诸如控制规则不够客观、专家经验难以获得等问题。在模糊控制系统中,模糊规则库的构建是至关重要的,因此研究模糊规则的自动生成有着重要的理论和应用价值。本文首先以模糊控制理论和RBF神经网络理论为基础,提出了一种能够有效表达模糊系统可解释性的RBF网络结构;然后详细讨论在此网络结构下提取模糊规则的学习算法;最后依据上述方法进行仿真实验,实验结果表明,这种根据测量数据自动提取模糊规则的方法是有效的。     

一种新的Fuzzy-PID复合控制方法

提出了一种新的Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ复合控制方法，这种方法将模糊控制与传统的ＰＩＤ控制方法相结合，充分利用了两者的优点。仿真结果证实了方法的有效性和可行性。     

一种模糊PID控制在热工对象中的应用

本文研究一种新型模糊PD控制器在一般热工对象中的应用问题。由于热工对象存在参数时变的问题，因此本文采用仿真方法针对对象参数时变的情况进行了控制器的鲁棒性分析。针对多变量输入，模糊控制规则多而控制器不易实现这一问题，本文提供了一种结构简单、性能优良的一维模糊控制器与PD控制相结合的控制策略。这种控制结构很好的解决了模糊控制不跟踪输入的问题。     

一类自学习模糊控制器的设计及鲁棒性分析

基于一类参数化的模糊量表示,将模糊量同精确量统一起来,在此基础上提出规则增加、规则删除、规则修正算法,进行了一类自学习模糊控制器的设计,对二阶系统的参数鲁棒性仿真实验表明,与常规模糊控制器相比,这类自学习模糊控制器对控制对象的某些参数变化有较强的适应性。