线性模糊PID控制器的设计与分析

基于模糊语言控制规则描述的模糊控制,已成功地用于工业过程控制并具有广泛的应用前景。用模糊线性PID控制器的数学等效式在MATLAB Simulink和Floulib工具帮助下用Mamdani方法对一阶控制对象进行二维PID模糊控制仿真实验,理论分析与实验证明采用模棚线性PID控制方法比传统的PID控制方法在应用上简便、清晰,具有一定的实用价值。     

无刷直流电机的模糊神经网络控制设计

在无刷直流电机(BLDCM)的控制上,传统PID等控制方法存在或多或少的不足.在模糊PID控制的基础上提出了一种模糊神经网络PI控制器的设计方法.该方法结合了模糊逻辑与神经网络,使得模糊控制器模拟了人的控制功能,不仅对环境变化有较强的适应能力,还拥有自学习能力.相比模糊PID控制,其具有计算量小、稳定性强等特点.对BLDCM进行建模与分析;在BLDCM数学模型的基础上,分别设计模糊PID控制器和模糊神经网络PI控制器;对设计的控制器进行仿真验证并分析.实验结果表明,模糊神经网络PI控制具有跟踪性能好、超调小、响应快、脉动小等优点,其动静态特性均优于模糊PID控制.     

基于自适应模糊PID运动控制系统的设计

内容为了提高四轮驱动机器人的速度控制性能和红外循迹轨迹跟踪响应效果,将传统PID控制和模糊推理相结合,设计了一种基于自适应模糊PID的四轮驱动循迹控制系统,介绍了系统总体结构和模糊控制理论,设计了一种自适应模糊PID控制器,给出了以转速为内环,位置偏差为外环的双闭环模糊控制方法,利用simulink对模糊PID算法的控制效果进行了仿真,并在四轮驱动控制系统试验平台上进行速度控制实验和循迹动态响应实验研究,结果表明本文所设计的自适应模糊PID相对于传统PID响应更快,减少系统稳态误差,提高移动平台的红外循迹过程中的轨迹跟踪动态响应效果。     

Fuzzy—PI双模模糊张力控制系统仿真

研究多功能卷绕机控制系统,针对自动卷绕线张力控制系统是一个非线性、强耦合、时变的复杂系统,为提高控制系统性能指标,用普通的PID难以达到理想的控制效果,设计出一种基于Fuzzy-PI双模模糊控制原理的控制器,控制器集PI控制和模糊控制的优点于一身,既消除了常规模糊控制器的稳态误差,又具有模糊控制器动态性能好的特点.并在MATLAB平台上对卷绕系统进行仿真实验,仿真结果表明,Fuzzy-PI双模模糊张力控制系统比常规PID张力控制系统响应快,调整能力强,鲁棒性好,有效地改善了控制性能指标.     

智能多点模糊PID温度控制系统

为了解决传统高温拉丝工艺中加热温度不均及控温精度差而影响着色质量的问题,提出了一种模糊PID控制器的设计方法。该方法尝试将模糊控制与PID控制相结合,利用模糊控制的控制响应快和PID控制的稳态精度高,实现了两种控制方法的优势互补,实际应用结果优于传统PID控制。     

步进电动机的模糊PID控制

由于步进电动机调速系统具有非线性等特点,使得利用简单模糊控制与传统PID控制精度不高,因此文中提出利用模糊PID控制器实现对步进电动机调速系统进行控制的方法,并设计了模糊PID控制器。文中首先建立了步进电动机的数学模型,并根据数学模型推导了其传递函数;然后介绍了模糊PID控制器结构,以及模糊控制规则的生成方法,并且对该控制方案进行数字仿真。仿真结果表明:该方法调节精度较高,动态响应快,无超调,有一定的可行性。     

基于模糊PID控制的太阳能电池板跟踪系统

由于太阳能电池板跟踪系统具有非线性的特点,使得利用简单模糊控制和传统PID控制精度不高,因此,文中提出利用模糊PID控制器实现对跟踪系统的控制,并设计了模糊PID控制器。通过SIMULINK对系统进行仿真,其结果表明：该控制方法调节精度较高、动态响应快、超调较小。     

一种参数自调整PID模糊控制器

结合传统PID控制原理 ,提出一种新型模糊控制器结构 ,即PID型模糊控制器。为提高PID控制器性能 ,设计能在线调整PID参数的模糊控制方法。仿真结果表明 ,自调整参数PID型模糊控制器使系统在暂态响应及稳态性能方面性能优良。     

基于ARM的模糊自适应PID温度控制系统设计

为了解决传统PID控制器控制电冰箱温度所存在的响应速度慢、控制精度不高等问题,本文采用自整定模糊PID控制算法设计了模糊PID控制器,并在MATLAB环境中进行了仿真,与常规PID控制器的性能进行了对比,结果表明模糊自适应PID控制器的响应特性优于传统的PID控制器,响应速度更快,稳态精度更高,超调量更小,提高了电冰箱温度控制系统的性能.最后在ARM芯片上实现模糊控制算法,模糊控制表采用新方法二维矩阵存储,以便方便查询和管理,更好地满足温度调节的实时性.     

一种参数自调整PID模糊控制器

结合传统PID控制原理,提出一种新型模糊控制器结构,即PID模糊控制器。为提高PID控制器性能,设计能在线调整PID参数的模糊控制方法。仿真结果表明,自调整参数PID型模糊控制器使系统在暂态响应及稳态性能方面性能优良。     

模糊PID控制在DMF回收控制系统中的应用

介绍了DMF回收系统的工艺流程。在分析了模糊控制和PID控制的特点后,将两种控制方法融合并形成模糊PID控制。将模糊控制与西门子PLC的PID功能模块FM355相结合,采用STEP7编写模糊控制器软件;模糊规则采用Mamdani算法,通过离线计算得出模糊查询表,控制系统在线查询的控制策略,并将其应用于DMF回收控制系统中。生产实践证明,模糊PID控制的性能良好。     

A general technique for deriving analytical structure of fuzzy controllers using arbitrary trapezoidal input fuzzy sets and Zadeh AND operator

Deriving the analytical structure of fuzzy controllers is very important as it creates a solid foundation for better understanding, insightful analysis, and more effective design of fuzzy control systems. We previously developed a technique for deriving the analytical structure of the fuzzy controllers that use Zadeh fuzzy AND operator and the symmetric, identical trapezoidal or triangular input fuzzy sets. Many fuzzy controllers use arbitrary trapezoidal/triangular input fuzzy sets that are asymmetric. At present, there exists no technique capable of deriving the analytical structure of these fuzzy controllers. Extending our original technique, we now present a novel method that can accomplish rigorously the structure derivation for any fuzzy controller, Mamdani type or TS type, that employs the arbitrary trapezoidal input fuzzy sets and Zadeh fuzzy AND operator. The new technique contains our original technique as a special case. Given the importance of PID control, we focus on Mamdani fuzzy PI and PD controllers in this paper and show in detail how to use the new technique for different configurations of the fuzzy PI/PD controllers. The controllers use two arbitrary trapezoidal fuzzy sets for each input variable, four arbitrary singleton output fuzzy sets, four fuzzy rules, Zadeh fuzzy AND operator, and the centroid defuzzifier. This configuration is more general and complicated than the Mamdani fuzzy PI/PD controllers in the current literature. It actually contains them as special cases. We call this configuration the generalized fuzzy PI/PD controller.     

Online tuning fuzzy PID controller using robust extended Kalman filter

Fuzzy PID controllers have been developed and applied to many fields for over a period of 30 years. However, there is no systematic method to design membership functions (MFs) for inputs and outputs of a fuzzy system. Then optimizing the MFs is considered as a system identification problem for a nonlinear dynamic system which makes control challenges. This paper presents a novel online method using a robust extended Kalman filter to optimize a Mamdani fuzzy PID controller. The robust extended Kalman filter (REKF) is used to adjust the controller parameters automatically during the operation process of any system applying the controller to minimize the control error. The fuzzy PID controller is tuned about the shape of MFs and rules to adapt with the working conditions and the control performance is improved significantly. The proposed method in this research is verified by its application to the force control problem of an electro-hydraulic actuator. Simulations and experimental results show that proposed method is effective for the online optimization of the fuzzy PID controller.     

一种改进粒子群算法在水轮机控制中的应用

关于水轮发电机控制系统优化问题,水轮发电机组的控制技术对于水轮发电机组稳定工作非常重要。针对保证供电质量,改善调节系统的非线性时滞特性,利用具有局部搜索能力的粒子群算法对水轮发电机组进行模糊PID控制可以确保控制的稳定性。首先,根据水轮发电机组的控制原理和模糊PID控制器的基本结构,提出具有局部搜索能力的改进粒子群算法,利用模糊PID控制器以及采用了改进粒子群算法的模糊PID控制器,用MATLAB软件对水轮发电机组进行优化控制仿真,仿真结果表明采用改进粒子群算法的模糊PID控制器具有最优的控制效果。     

PI-Fuzzy controllers for integral plants to ensure robust stability

New PI-fuzzy controllers comprising Takagi-Sugeno and Mamdani fuzzy systems to control a class of integral plants specific to servo systems are proposed in this paper. Linear PI controllers are designed in the first phase. They are tuned using the Extended Symmetrical Optimum method to ensure the desired overshoot and settling time with respect to step setpoint modifications and three types of load disturbance inputs. This type of PI controller design guarantees robust stability of the closed-loop system in response to parametric variations in a controlled plant. Following this, based on the results from the linear case and the modal equivalence principle, an original development method for PI-fuzzy controllers is proposed. Some experimental results are included to illustrate the effectiveness of the design process.     

基于Bang-Bang模糊自适应PID的干燥窑温度控制

为解决产品干燥窑温度控制过程中温度参数不易及时、准确调整的问题,该文提出了一种Bang-Bang(时间最优控制)模糊自适应PID复合控制器,利用Bang-Bang控制能最大限度的提高干燥窑温度的快速性和模糊自适应PID能提高干燥窑温度控制的准确性,使系统静态、动态都有比较理想的性能。建立干燥窑温度模型,并对该模型进行Bang-Bang模糊自适应PID控制和PID控制的仿真,两者比较结果:表明:Bang-Bang模糊自适应PID的响应明显比PID控制的响应效果优越。     

时变大滞后系统的模糊免疫PID控制

工业中的大多数生产系统都是时变和滞后系统。对于这类系统,普通的PID控制器难以获得满意的控制效果。而采用模糊PID控制能降低系统的超调量,提高系统的响应速度。为了提高模糊PID控制器的控制性能,将模糊参数自整定调节方法与免疫进化算法相结合,设计了一种模糊免疫参数自整定PID控制系统。对于时变大滞后系统,模糊免疫参数自整定PID控制能明显减小系统的超调量,加快系统的响应速度。     

基于逆系统方法的综放工作面控制系统的模糊控制器

对逆系统方法作为反馈线性化方法及其非线性本质进行深入的研究后,认知到逆系统方法建立的模糊控制器是一种变增益的非线性控制器,它与PID控制器有许多相似之处,进而设计出模糊PID复合控制器。模糊PID控制器在综放工作面中的应用的关键是模糊控制器的各个参数的整定。因此,我们用传统的方法首先设计一个PID控制器,在稳定时使模糊PID控制器的参数与PID控制器的对应参数相等,逐步调节、修改各个参数,从而可以得出模糊PID控制器的参数,模糊PID控制器在煤矿综放工作面上运用的结果令人满意。