基于PID神经网络的无线体域网功率控制算法研究

无线体域网络(WBSN,Wireless Body Sensor Networks)在远程医疗保健、特殊人群监护等领域的应用已引起广泛关注。能量严格受限的场景使WBSN对节点的能耗要求非常高,因此能量消耗问题已经成为了对于无线体域网发展的主要挑战,而功率控制可以有效的节省能量的消耗。本文设计了一种基于比例,积分,微分的神经网络SPIDNN（Single-out PID Proportion Integral Differential Neural Network）自适应网络功率机制来动态调整无线体域网中传感器节点的发射功率控制方法,是一种利用具有自学习的PID控制算法来动态的调整发射功率的大小。通过实验将所提算法与体域网中网内经典功率控制算法乘增加减（MIAD Multiplicative Increase Additive Decrease)算法以及传统基于偏差的比例,积分,微分(PID Proportion Integral Differential)控制算法进行了对比,实验结果证明,该算法不仅提高了收包率,保证了链路的质量,而且在相同的实验环境下,发送2000个数据包的总耗能分别降低了20%以及16.6%,该算法在性能上优于MIAD和PID控制算法,为无线体域网中传感器的控制节能问题提供了一个较好的解决方案。     

应用于共轴双旋翼飞行器的姿态控制系统设计

针对共轴双旋翼飞行器的研制,设计了基于STM32微处理器和姿态传感器的姿态控制系统;并针对经典比例—积分—微分(PID)控制对于共轴双旋翼飞行器这种强耦合的非线性系统的控制稳定性不足的问题,提出了一种带积分自适应因子的串级PID控制算法.仿真实验和飞行试验表明:相比于传统PID控制,带积分自适应因子的串级PID控制算法...     

并行计算和稀疏存储在模糊积分上的应用

近年来很多学者开展了模糊积分的相关研究,并将模糊积分应用于各种分类问题,而模糊测度的确定则是模糊积分计算的重点和难点。本文将并行计算和稀疏存储应用在模糊积分求解上,分别解决模糊积分计算中的时间复杂度和空间复杂度问题,并提出一种高效率模糊积分算法—基于并行和稀疏框架的模糊积分(Parallel and Sparse Frame Based Fuzzy Integral,简称PSFI)。实验表明,随着计算资源的增加,PSFI算法的加速比和效率下降较低。在变量存储上,PSFI算法在较多特征的数据集上对存储空间减少数千倍。最后,本文提出的PSFI算法相比之前提出的多重模糊积分(Multiple Nonlinear Integral, MNI)算法,有较高的分类准确率。     

热丝法炉渣分析仪的智能温度测控系统

炉渣分析仪中温度测控的精度直接影响分析结果,针对传统的温度测控系统温控误差大、升温慢、稳定度差等问题,提出了一种基于铂铑热电偶的智能温度测控方法,采用脉宽调制(PWM:Pulse Width Modulation)的控温模式,使热电偶处于测温和控温的时分复用工作(TDM:Time Division Multiplexing)状态,热电偶既作测温元件,也作控温元件;同时采用了控制精度高、稳定性好的数字比例积分微分(PID:Proportional Integral Differential)控制算法,给出了温度测控电路和温度测控程序。实验结果表明:该温度测控系统温控误差小、升温快、稳定性好,确保了炉渣分析仪的整体性能。     

基于Laguerre模型的数字电源预测控制器设计

超导托卡马克装置中性束注入(EAST-NBI)系统是一种低压大电流开关电源(特种电源)。该系统非线性较强,增益较大,传统的比例积分微分(PID)控制系统稳定性和动态响应较差。应特种电源的控制要求,引入了一种新型的结合比例积分(PI)控制与基于Laguerre函数模型的预测控制算法。详细介绍了该算法的控制律、Matlab仿真以及可编程门阵列(FPGA)编程实现。经过Matlab仿真以及开关电源平台实验表明,该控制算法比传统PI控制具有更快的动态响应和更稳定的输出。     

2自由度PID控制方式的构成,特性和应用

在生产过程测量装置的高级化、高速化、复杂化、灵活性、集中化的过程中,作为最基本的控制算法,由以前采用 P(比例)I(积分)D(微分)控制,到应用微处理机的 DDC 控制的出现,虽然经过十年以上,但依然没有超出 PID 控制而出现新的控制算法。     

基于自适应积分反步的四旋翼飞行器控制*

四旋翼飞行器系统是强耦合,多输入多输出（MIMO）和非线性的。首先,进行动力学建模,考虑模型参数确定与阵风干扰两种情况。接着,提出了一种自适应积分反步控制方法应用于飞行器跟踪期望轨迹。整个控制系统采用双闭环回路结构,内回路用于控制姿态,外回路用于稳定位置。最后,在模型参数确定的情况下,与积分反步法（Integral Backstepping,IB）做实验对比。在模型参数不确定情况下,对飞行器的期望姿态和位移进行跟踪,结果表明,应用自适应积分反步（Adaptive Integral Backstepping,AIB）控制算法的飞行器对外界较强阵风干扰和模型参数不确定具有一定的鲁棒性,能够较为精确地完成轨迹跟踪任务。     

非线性系统的模糊免疫PSD控制与仿真

针对模糊免疫PID控制算法中微分与积分增益不能根据系统特性自动调整的问题,提出了一种模糊免疫PSD(Proportional Summation Derivative)控制算法。该方法将自适应PSD算法与模糊免疫PID算法相结合,利用自适应PSD控制算法根据过程误差的几何特性建立的PSD控制规律,使得模糊免疫PID控制算法中的微分和积分增益可以随比例增益的变化而自适应调整,从而进一步提高控制算法的自适应性能。仿真实验表明,采用该算法可以提高非线性、时变系统的控制性能,并能减少参数调整的工作量。     

改进Smith控制与RBF单神经元PID的换热器控制系统

为了高效控制工质出口温度,维持换热器稳定运行,针对Smith预估控制算法及径向基函数(RBF)神经网络辨识单神经元比例-积分-微分(PID)控制算法特点,提出了Smith控制算法和RBF神经网络辨识单神经元PID相结合的控制策略,对Smith控制算法在结构上进行了改进,以提高RBF神经网络辨识单神经元PID控制的抗干扰能力,减少Smith控制算法对模型的依赖程度.仿真分析表明:应用于换热器工质出口温度控制系统,改进算法控制性能显著优于其它控制方法,抗干扰能力得到了大幅提高.     

智能双车车距控制算法与优化策略

针对传统的车速与车距控制算法难以满足智能车竞赛双车追逐组别比赛要求的问题,提出一种速度距离双闭环控制策略,采用改进的模糊控制算法和增量式比例—积分—微分(PID)算法相结合,对速度和车距进行控制。实验结果表明:该算法及控制策略对双车车距的控制非常有效,在保证完成双车超车任务下,在行驶运动中仍可保持合适车距,适合性很强。     

CSO-PID算法在空压机控制系统中的应用

针对普通空压机普遍存在的耗能过高且控制效果不佳的问题,在研究比例—积分—微分(PID)算法和鸡群算法的基础上,对空压机的控制算法进行了改进,利用鸡群算法对PID的三个参数进行整定,并将这种智能算法应用到PLC控制器中。仿真实验和实际测试表明:该智能算法不仅实现了对空压机系统的有效控制,而且增强了系统的抗干扰能力,节能效果更佳。     

带有不匹配干扰的多智能体系统有限时间积分滑模控制

针对动态多智能体系统协同控制问题，本文研究了带有不匹配干扰的二阶多智能体系统的有限时间包容控制，提出了基于非线性积分滑模控制（Integral sliding-mode control，ISMC）的复合分布式包容控制算法.首先利用Lyapunov稳定性和齐次性定理，分析了未受扰系统的有限时间包容控制问题；然后针对存在不匹配干扰的多智能体动态系统，设计非线性有限时间干扰观测器估算智能体的状态和干扰，提出基于干扰观测器的复合分布式积分滑模控制协议，结合现代控制理论和滑模控制理论，研究了带有不匹配干扰的多智能体系统有限时间包容控制问题.最后数值仿真证明了控制算法的有效性.     

基于改进模糊PID的自动导引车纠偏控制研究

针对传统模糊比例—积分—微分(PID)控制器对自动导引车(AGV)路径跟踪精度低的问题,提出一种基于比例调整和积分分离的模糊PID纠偏控制方法。首先分析并建立AGV的运动学模型;其次设计模糊PID控制器的输入输出隶属度函数及模糊控制规则;最后对模糊控制器输出的比例项和积分项以偏差的大小为依据分别进行比例调整和积分分离。仿真实验表明:积分分离可以有效降低系统超调量,比例调整加快系统的响应速度,本文设计的纠偏控制器具有快速性和稳定性等优点。     

一种基于模糊 PID 的 3TPS/TP 型并联机器人的控制算法

3TPS/TP型并联机器人本身所具有的强耦合性、非线性和多变量等特点导致其无法建立精确的数学模型,进而使得传统的比例积分微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制算法难以得到较好的应用。文章将模糊控制算法和传统的PID控制算法相结合,得到模糊PID控制算法并应用于3TPS/TP型并联机器人控制系统的伺服电机中。仿真结果表明,模糊PID控制算法在控制精度、稳定性以及适应性方面都优于PID算法,控制效果符合预期要求。     

COM组件在基于VB与MATLAB的控制器接口程序中的应用

本文采用MATLAB语言编程实现增量式PID(Proportion-Integral-Differential,比例-积分-微分)控制算法,采用VB程序进行人机界面的设计;运用COM技术实现VB与MATLAB之间的数据交换,将PID整定参数和被控对象参数通过COM接口传递到MATLAB,由MATLAB完成控制算法的计算,将计算结果返回至VB,由VB完成曲线的显示.     

基于弹性算法的矢量场可视化方法的研究

分析了二维非稳定场的可视化方法（Unsteady flow Line Integral Convolution,UFLIC）,并针对其产生每帧图像费时较多的缺陷,进行了改进。采用弹性算法来控制种子的释放,通过重用、复制相关迹线来减少迹线的积分计算,达到减少生成每帧图像所需的时间的效果。实验证明在生成的图像质量相当的前提下,种子控制算法比UFLIC算法更快。     

面成型光固化树脂温度与液位控制系统设计

阐述了针对面曝光快速成型技术的基于Atmega 2560单片机的树脂温度控制和液位控制系统的组成。阐述了温控系统和液位系统的硬件组成,分别介绍了测温测距传感器以及四位数码管、液晶显示屏(LCD)的工作原理及相关接口电路设计。阐述了系统主程序设计流程,以及温控子系统程序和液位测量子系统程序流程。通过串口图形显示工具,观察对比不同调节参数下的温度曲线,对温控系统的比例—积分—微分(PID)控制算法进行了参数整定,确定了合适的PID系数,并在单片机系统中实现了控制算法,温度偏差±0. 35℃。同时,通过串口显示工具实时显示了液位变化时的蠕动泵转动状态,实现了液位控制算法,将制件过程中的液位波动始终保持在0. 15 mm以下。表明了前述控制系统设计的合理性和有效性。     

基于STM32的无刷直流电机控制系统

针对无刷直流(BLDC)电机稳定性和精确性需求的不断提高,设计了一种基于STM32微处理器的控制系统。该系统采用电流反馈、转子位置反馈实现对电机的双闭环控制,同时结合模糊比例—积分—微分(PID)控制算法,增加了系统的控制精度,降低了电机转动超调量。在电路设计中,采用IR2136驱动芯片,加入隔离电路,保证了系统运行稳定性和抗干扰性。通过实验分析验证,该系统运行稳定,对无刷直流电机控制精确度高,且响应速度快,超调量小。     

永磁交流伺服系统的神经网络监督控制

针对经典比例积分微分(Proportional Integral Derivative,PID)算法需要准确的数学模型,抗参数摄动和外界干扰能力差,在高度跟踪过程中控制精度低的缺点,设计了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络和传统PID复合的控制器,应用于交流伺服位置系统。利用PID控制器实现系统的闭环动力学性能,利用RBF控制器来提高系统的动、静态控制品质,完成了火箭炮位置伺服系统三闭环模型的建立与神经网络离线训练样本的选择,通过仿真表明了此算法可以有效地提高系统的动静态特性。     

H.264可伸缩视频编码层间码率控制算法

为H.264/AVC标准的可伸缩编码(SVC)扩展提出了一种自适应的层间码率控制算法。该算法提出了一个选择模型,通过当前层的前一帧或者前一层的当前帧来预测Inter帧所需比特数。首先,将码率—复杂度—量化因子(R-C-Q)模型引入可伸缩的视频编码;接着,使用一个已有的比例—积分—微分(PID)缓冲区控制器来根据缓冲区状态提供当前Inter帧的比特数估计;然后,为了在视频画面发生急剧变化时获得更为精确的估计,利用前一层中的当前帧所用实际比特数来进一步进行当前Inter帧比特数估计;最后,使用选择模型决定最终的预测比特数,并通过R-C-Q模型计算出量化因子(QP)。实验结果表明,相对于推荐的JVT-043码率控制算法,所提出的算法可以在SVC的每层获得更加精确的实际输出比特率,保持缓冲区充盈度的稳定,同时减少跳帧和质量波动,提高整体编码质量。