基于模糊神经网络PID的复合控制策略

为了结合模糊控制容错力强和神经网络PID在线学习和调整的优点,提出了一种结合模糊控制与神经网络PID控制的复合控制方法,即分别设计模糊控制器和神经网络PID控制器后,再利用权重分配器对这两个控制器进行权重分配来控制被控对象。将该控制策略应用于某火电机组的二级过热器减温水流量系统控制,并在simulink仿真平台进行仿真,仿真实验结果表明:该复合控制策略较传统的模糊控制或神经网络PID控制的上升时间更短,调节时间和超调量更小,稳态性能更好。     

车辆主动悬架控制策略的联合仿真研究

根据PID控制原理、模糊控制理论和神经网络控制理论,建立主动悬架单神经元控制器和神经网络PID控制系统,主要是利用S函数建立了主动悬架单神经元控制器;并建立了由三层BP神经网络进行在线辨识,并在此基础上建立对神经PID控制器权值进行在线调整的在线辨识神经PID控制系统,并进行联合仿真,将其输出的振动加速度等参数与传统的PID控制策略进行分析和比较,模糊控制理论和神经网络控制理论的应用对悬架的平顺性有更好的改善作用,也说明了采用联合仿真方法的有效性和准确性。     

基于神经网络的模糊自适应PID控制方法研究

针对常规PID控制器不能在线修正参数以及模糊规则和率属函数对专家经验的依赖性,提出了神经网络模糊自适应PID控制器,从而综合了传统PID控制、模糊控制、神经网络控制的优点,使其具有PID控制的广泛适用性和神经网络的自适应和自学习能力,同时又具备模糊控制的非线性控制作用;仿真实验可知该控制器具有更快的响应和更好的平稳性.     

基于线性预测模型的神经网络模糊PID控制

结合传统PID控制原理、神经网络技术、模糊控制技术及预测控制技术,提出了一种新型控制器结构.给出了在线调整PID参数的方法.仿真结果表明,基于线性预测模型的神经网络模糊PID控制使系统具有较好的鲁棒性.     

基于MATLAB的退火炉温度模糊PID控制的仿真研究

本文结合模糊控制与PID控制的优点,采用模糊PID控制器控制退火炉的温度.建立了模糊推理规则库,在改变系统的时间参数或系统结构的情况下,分别运用MATLAB/SIMULINK仿真软件对系统进行仿真.仿真结果表明,模糊PID控制器与PID控制、模糊控制相比较,该控制具有鲁棒性强、动静态性能好、适应能力强等优点.     

基于模糊PID的电液位置伺服控制器的设计

该文介绍了电液位置伺服控制系统的组成与工作原理,建立了系统的数学模型。将模糊控制与PID控制结合在一起,设计了模糊PID控制器,通过模糊控制器输出对PID参数进行在线调整。利用MATLAB软件进行仿真,比较常规PID控制与模糊PID控制仿真结果,发现模糊PID控制器提高了系统的动态性能和稳态特性。     

车辆主动悬架PID控制与模糊控制研究

利用Simulink软件建立车辆的四分之一主动悬架和路面的仿真模型,基于PID控制原理和模糊控制原理分别设计以车身垂向加速度为控制对象的PID控制器和模糊控制器,对主动悬架系统进行仿真。对比被动悬架系统、PID控制的主动悬架系统和模糊控制的主动悬架系统的仿真结果,结果表明PID控制和模糊控制的主动悬架系统都能明显改善车辆的行驶平顺性及乘坐舒适性,在控制效果上模糊控制优于PID控制。     

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。     

静变电源的优化模糊神经网络PID控制研究

为提高静变电源输出电压的质量,采用了优化模糊神经网络PID控制器代替模糊PID控制,所采用的优化模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点,使推理速度加快,并通过在系统运行时神经网络不断地增加和完善模糊控制规则,单神经元通过自学习调整控制因子,提高了系统控制的精度.将该方法和PID稳态控制性能的优势相结合,实时地对系统控制量进行调整.在MATLAB/SIMULINK环境下,对于优化模糊神经网路PID和模糊PID在静变电源控制中的应用分别进行了仿真.仿真分析结果表明,经过BP神经网络和单神经元网络学习后,控制器具有良好的控制性能和自适应能力,很好地满足了系统的鲁棒性、快速性的要求.     

PID参数模糊自整定控制器的设计与研究

在常规PID控制和模糊控制研究的基础上,提出了一种PID参数模糊自整定控制器,采用模糊推理对PID控制器的控制参数进行在线调整,给出了参数整定的基本原则。并用MATLAB中SIMULINK和FUZZY工具箱对三种控制方式进行了仿真。仿真结果表明,PID参数模糊自整定控制器的控制性能优于常规PID控制和模糊控制,具有良好的抗干扰性和鲁棒性。     

一种基于BP神经网络的模糊PID控制算法研究

提出了一种基于神经网络自学习和并行处理的能力。利用模糊控制对未知模型不精确控制的功能来设计的PID控制算法,仿真实例表明能较好地实现PID控制器参数在线调整和优化。     

一种模糊PID控制器的设计与仿真

提出一种结合模糊控制与PID控制的模糊PID控制器。在模糊PID控制器的设计中,分析了模糊PID控制器的工作原理;确定了模糊论域与隶属度函数;制定了控制规则;分析了模糊PID控制器参数自整定原理。最后采用PID与模糊PID对二阶系统进行了仿真分析。仿真结果表明模糊PID控制器的控制效果与常规PID控制器相比具有超调量小、调整时间短等优点,改善了系统的动态响应性能。     

空气主动悬架自适应Fuzzy-PID控制研究

设计了一种用于1/4车体的二自由度空气主动悬架的自适应Fuzzy-PID控制器.FuzzyPID控制器是PID控制和模糊控制两种控制方法的叠加.PID控制使用车身的垂直加速度作为输入变量,模糊控制作为PID控制的补充,其可利用模糊控制规则对PID参数进行在线修改.应用Mariab/Simulink控制系统仿真软件仿真分析,结果表明具有Fuzzy-PID控制器的空气主动悬架在提高车辆乘坐舒适性和操纵稳定性方面明优于被动空气悬架和常规PID控制的空气悬架.     

基于模糊神经网络PID的线切割张力控制系统的分析

分析了张力系统与模糊PID控制之间的关系,及控制系统对线切割机床加工精度和效率的影响。往复走丝线切割张力控制包含复杂的非线性问题,而模糊PID控制器在处理非线性问题方面有很大优越性。用神经网络建立模糊控制规则表,调整PID参数,使模糊PID对张力控制效果达到更好。利用神经网络和模糊PID结合的方法,分析神经网络模糊PID实现的控制,证明模糊神经网络PID控制系统具有较好的鲁棒性和优越性。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在烘干炉温度控制系统中的设计与仿真

以烘干炉温度为被控对象,由于烘干炉温度控制具有非线性、大滞后和无法建立精确数学模型等特点,传统的控制器很难达到理想的控制效果,为此设计了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器.基于遗传算法的模糊神经网络控制器是将遗传算法的全局寻优和BP算法的在线学习结合起来,先用遗传算法对神经网络的参数进行离线训练,然后再用BP算法对模糊神经网络控制器进一步在线学习.仿真结果表明,基于遗传算法的模糊神经网络控制器与模糊控制、传统PID控制相比较,改善了系统的动态性能和静态性能,能使非线性、大滞后等特殊的系统达到良好的控制效果.     

大型卧式仿真转台智能化同步-干扰控制

针对大型卧式液压仿真转台内部双液压马达摩擦力矩干扰、负载干扰和外框双液压马达同步驱动这三个影响转台控制性能的主要问题,分析并总结出转台外框双液压马达在“等同模式”和“主从模式”下的同步驱动模糊控制规则、各种同步控制模式的应用范围和切换规律;根据PID控制经验制定出直接自适应模糊控制规则。依据同步与PID模糊控制规则设计出同步—干扰模糊控制器并进行仿真分析。针对模糊控制器自学习能力较差等缺陷,在模糊控制的基础上,采用模糊神经网络(FNN)模型设计出多输入多输出(MIMO)的转台FNN控制器。软件仿真结果表明,当转台液压马达摩擦力矩发生变化、负载大范围波动或当转台外框两马达转速相差较大时,使用模糊神经网络模型的智能化转台控制系统具有较高的定位精度和动态性能。     

基于动态惯性权重的电子节气门改进PSO-BP优化控制

针对汽车电子节气门系统存在的动态迟滞非线性问题,提出一种模糊神经网络PID控制器的设计方法。该控制器将动态调整惯性权重的粒子群优化算法和BP算法结合来优化模糊神经网络参数,修正模糊神经网络在寻优过程中收敛缓慢、易陷入局部最小值的不足。利用模糊神经网络的自学习能力,对PID控制器参数进行整定。仿真结果表明,经过优化后的模糊神经网络PID控制器相比于模糊PID控制器在响应时间、超调量和振荡次数等方面都有显着提升。在模拟气流扰动工况施加扰动信号后,该控制器表现出良好的抗干扰性能。在电子节气门响应试验中,节气门响应曲线存在轻微超调,但稳态误差较小,表明该控制方法下电子节气门具有良好的动态响应特性。     

车辆座椅悬架自适应模糊PID控制及仿真

为提高车辆座椅悬架减振性能,建立了简化的三自由度车辆座椅悬架模型,结合模糊控制与PID控制理论提出了座椅悬架自适应模糊PID控制方法。该方法中以座椅垂直振动速度的误差为控制参量设计了PID控制器,将座椅垂直振动速度误差及误差变化率作为模糊控制器的输入变量,利用模糊控制规则对PID控制器参数进行在线自调整。以C级路面白噪声随机信号为输入,利用MATLAB/Simulink对自适应模糊PID控制器进行了仿真。结果表明:相对于不加控制和PID控制的座椅悬架系统,自适应模糊PID控制方法可以明显改善座椅质心处的垂直振动加速度。     

基于模糊PID的精密离心机控制系统设计

采用模糊PID对精密离心机控制系统进行了设计,将模糊控制与PID控制相结合,实现离心机的高精度控制。通过Simulink仿真,对普通数字PID控制器和模糊PID控制器的控制效果进行了比较,结果表明模糊PID控制比普通PID控制具有较好的动态响应特性。     

基于免疫原理的车辆主动悬架模糊PID控制的研究

针对可调刚度和阻尼的主动悬架,建立1/4车辆悬架动力学模型.借鉴免疫原理,结合模糊控制规律,设计了一种模糊免疫PID控制器.应用Matlab/Simulink控制系统软件进行计算机仿真.仿真结果表明,具有模糊免疫PID控制器的主动悬架的控制结果明显优于常规的模糊PID控制,提高了车辆乘坐舒适性和操纵稳定性.