基于遗传算法的瓦楞纸生产原纸张力控制研究

针对瓦楞纸板生产过程中由于原纸张力控制系统具有时变性、负载扰动等难以实现参数整定的问题,提出了基于遗传算法优化的模糊PID控制方法,将遗传算法和模糊PID控制方法结合,用遗传算法来优化模糊控制规则和隶属度函数。实验结果表明:将该方法应用到原纸张力控制系统中,能使系统响应速度加快,抗干扰能力增强,具有良好的稳态精度和动态响应性能。     

交流伺服系统中PID参数模糊自整定控制器

为了改善以交流永磁同步电机为控制对象的伺服系统性能,在PID控制规律和模糊控制算法研究的基础上,提出了一种PID参数模糊自整定控制器。利用模糊推理方法建立了模糊控制规则,对交流伺服电机控制中的PID参数实现了自整定,并在Matlab中进行了仿真。仿真结果表明,该控制器改善了常规PID控制器的性能,使伺服系统具有良好的动、静态性能。     

模糊自适应PID控制器在液压伺服系统的应用

将模糊控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊控制实现了PID控制器参数在线自调整,进一步完善了PID控制器的性能,提高了液压伺服系统的控制精度.实验与仿真结果表明:模糊自适应PID控制器,具有良好的动态、稳态性能以及较强的鲁棒性.     

基于参数自整定模糊PID控制策略的电机模型仿真研究

基于参数自整定模糊PID的控制理论和设计思想,利用PID参数在线整定方法,设计模糊推理规则,根据模糊控制原理对PID的三个参数进行在线修改,并对电机模型参数进行分析整定。MATLAB仿真结果表明该类控制器与常规PID相比较,具有良好的稳态精度和自适应能力,明显的改善了系统的动态性能,便于工程应用。     

数控冷滚轧机床伺服控制系统的仿真研究

针对数控机床伺服系统的数学模型具有非线性、参数时变性等特点,提出了基于参考模型的模糊自适应控制方法。该方法根据参考模型输出与被控对象输出之差及其变化率进行模糊推理,通过模糊控制规则对PD参数进行在线调节,从而保证系统的响应跟踪参考模型的响应。并以数控冷滚轧机床为例,在不考虑机床机械部分的情况下,用MATLAB／Simulink模块建立其位置伺服系统的仿真模型。仿真结果表明,该控制方法具有良好的稳态精度和动态响应,能满足数控冷滚轧机床的性能要求。     

电液位置伺服系统的模糊自整定PID控制研究

针对电液位置伺服系统的不确定性、非线性和常规PID控制的缺点,设计了具有在线PID参数调整的模糊自整定PID控制器,以减小电液位置伺服系统中参数摄动等引起的超调和振荡。利用AMESim与Matlab软件各自的优势,分别进行了液压系统建模、控制器设计。联合仿真结果表明,模糊自整定PID控制器使系统有较高的稳态精度、较快的动态响应,系统具有很好的适应性。     

管捆成形电液系统自学习粗糙-模糊PID控制研究

针对浙江大学研制的智能管捆成形电液位置伺服系统,应用粗糙集数据分析的理论,提出一种有自学习能力的粗糙-模糊PID控制方法。该方法无需人为经验干预,可以直接根据从数据中提取的规则,将输入映射到输出子空间来进行控制规则的动态自学习。把这种方法应用于管捆成形电液位置伺服系统的同步跟踪控制,实际的运行结果表明,该方法明显优于常规模糊PID控制,并能获得满意的稳态和动态单缸位移跟踪和双缸同步控制精度。     

模糊推理自整定PID控制及其在PROFIBUS控制器中的应用

常规PID控制不能很好地适应非线性系统。将模糊控制和常规PID控制两种设计思想融合起来，提出了一种新型的模糊PID控制方法，通过建立模糊规则和进行模糊推理来确定PID控制参数，并将其应用于设计PROFIBUS-DP智能控制器。在系统运行过程中，运用模糊推理在线调整PID参数，使被控过程具有较高的控制品质，能够满足工业现场对响应速度、动态性能和稳态误差的高要求。     

数控机床进给伺服系统模糊自适应PID仿真

针对传统的PID控制策略不能满足数控进给伺服系统的对控制性能要求。结合模糊控制理论,在传统PID控制基础上设计出一种基于模糊决策的模糊自适应PID控制器。运用模糊控制理论,对PID参数进行实时修改,使系统具有较好的自适应能力和较强的鲁棒性。在MATLAB环境下对进给伺服系统进行了动态仿真;仿真结果表明,模糊自适应PID控制器的控制性能远优于常规PID控制器,即使在外界干扰和系统工况发生变化时,此控制器也具有很好的快速响应特性和较强的鲁棒性。     

电液位置伺服系统模型辨识与非线性控制

针对电液伺服系统非线性、参数时变的特点,为提高系统的性能,首先介绍了电液位置伺服控制系统的组成与工作原理,讨论了系统的非线性数学模型,利用实时工作间(RTW)的半实物仿真环境和MATLAB系统辨识工具箱,对电液位置伺服系统进行了系统模型辨识及验证。在此基础上,以辨识得到的模型为控制对象提出了一种Bang-Bang与模糊PID非线性控制方案,与传统PID以及模糊PID控制方法进行了仿真比较。结果表明,采用Bang-Bang与模糊PID复合控制,在系统参数变化、外界扰动的影响下,系统的快速性提高,稳态误差得到消除,具有较好的动态鲁棒性能。     

基于智能PID算法的爬壁机器人位置伺服控制方法

针对爬壁机器人实际与理想作业位置偏差过大的问题,提出了基于智能PID算法的爬壁机器人位置伺服控制方法。通过分析爬壁机器人的运动状态,构建爬壁机器人的运动学模型,获取爬壁机器人的运动规律和其位姿变化特征。运用智能PID算法对爬壁机器人的位置实施伺服控制,利用遗传算法不断调节机器人控制参数,得到最佳适应度函数,生成全局最优的PID控制参数。根据爬壁机器人运动状态得出控制终止条件,获取最终的位置伺服控制结果,实现爬壁机器人位置伺服控制。实验结果表明,所提方法的位置伺服控制稳定性较好,能够有效提高位置伺服控制精度,增强抗干扰性。     

自适应遗传算法在数控伺服系统控制参数优化中的应用

PID参数整定是一个多参数组合优化的问题,针对目前常用的工程整定法无法在全局范围内对PID参数进行组合优化,只能从系统的单项性能指标出发进行整定,而标准的遗传算法又容易出现过早收敛等问题,为此,提出了基于改进的自适应遗传算法的PID参数整定方法。这种方法能够随适应度值自动改变交叉概率和变异概率,这种方法既能够确保算法的收敛,也能够很好的保证种群的多样性。将该方法应用于数控伺服系统,控制效果良好,最后将Ziegler-Nichols算法与自适应遗传算法整定的PID控制系统的动态响应性能作了对比分析,仿真试验结果证明了基于自适应遗传算法的PID参数整定方法的优越性。     

直驱泵控电液位置伺服系统模糊PID控制仿真与实验研究

直驱泵控系统由于控制精度高、响应快、功率损失小、结构紧凑等优点,逐渐被应用到工业控制领域。但直驱泵控系统存在严重饱和与死区、非线性、时变性、时滞性的特点。我们采用模糊PID控制方法进行直驱泵控系统的液压缸位置伺服控制。在AMESim/Simulink联合仿真平台上建立了系统模型与模糊PID控制算法,采用PID和模糊PID控制算法对系统阶跃响应和正弦跟踪性能进行了仿真研究,同时在自行开发的电液比例伺服控制实验台上对PID和模糊PID控制性能进行了实验研究。结果表明：自适应模糊PID控制能大大改善了PID控制的性能,具有响应速度快、上升时间短、无滞与超调小的特点。     

采用遗传PID整定的电液伺服系统仿真研究

建立了电液伺服系统数学模型,提出了基于遗传算法的电液伺服系统PID参数整定方法,并利用Matlab编程软件进行仿真,仿真结果表明,基于遗传PID整定的电液伺服系统具有良好的稳定性和较强的鲁棒性,达到了预期的控制效果,表现出了优越的控制性能.     

模糊神经网络PID控制在振动打桩机中的应用

针对双马达电液伺服系统难以进行同步控制,实现无级调频调矩的问题,提出了基于Mamdani型的模糊神经网络PID控制方法。该方法的主要思想是结合模糊推理和神经网络控制技术,构成模糊神经网络,实时调整PID参数。实验结果表明：与传统PID控制方法相比,该方法改善了系统的动态特性,提高了控制精度。     

电液位置伺服系统的三维模糊PID控制

建立了阀控非对称液压缸的动力学模型，其推导过程可以用于任意电液位置伺服系统的数学建模；把模糊控制理论引入了伺服系统，设计了三维模糊PID控制器，基于Matlab／Stimulink软件平台进行了可视化仿真，改善了系统静动态性能和响应速度，为今后多输入一多输出问题的研究提供了可行的思路和方法。     

ICSO-FUZZY-PID技术在精密跟踪雷达中的应用

雷达伺服系统是雷达的重要组成部分,传统PID控制方法难以满足现代雷达对伺服控制系统更高精度、更高稳定性等的需求。文中针对雷达伺服系统的位置环,提出了一种改进鸡群优化算法（Improved Chicken Swarm Optimization,ICSO）与模糊PID控制相结合的复合控制策略（ICSO-FUZZY-PID）。利用Matlab/Simulink的辅助设计和强大仿真功能,对比了雷达伺服系统分别在传统PID控制和ICSO-FUZZY-PID控制下的运行状况。仿真结果表明,应用ICSO-FUZZY-PID控制的雷达伺服系统响应速度更快,控制精度更高,自适应能力更强,具有较好的动静态特性。     

模糊自适应控制器在转塔伺服系统中的仿真及应用

针对传统PID控制中存在的动态品质和稳态精度的矛盾,对转塔伺服控制系统提出了一种参数模糊自调整的PID控制算法,利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改,当被控对象特性变化或者存在扰动的情况下控制系统能够快速地跟踪目标,又没有太大超调.     

基于QPSO的数控机床交流伺服系统PID参数的优化

高速度是数控机床发展的方向之一,提出了一种新的基于永磁同步电机的数控机床交流伺服控制系统。QP-SO是基于PSO的改进算法,具有全局搜索能力强,收敛速度快、稳定性高等特点。首先利用QPSO对模糊控制器PID的三个比例因子参数进行优化,随后利用优化后的模糊控制器PID对数控机床交流伺服系统进行运动控制,具有很强的鲁棒性,仿真结果证明了其有效性。