汽车电子助力转向的模糊PD控制器设计

本文针对汽车助力转向环境的非线性、参数时变性和模型不确定性的情况，考虑PD控制器不能在线进行参数自整定的问题，基于模糊控制技术，提出了一种模糊自整定PD参数的汽车电子助力转向系统的控制方法与控制策略。该方法采用DSP为核心，利用模糊控制规则在线调整PD控制器的参数。运用MATLAB进行仿真的结果表明模糊PD控制器既具有PD控制器高精度的优点，又具有模糊控制器适应性强的特点,能保证有更小的超调、鲁棒性强、更短的调整时间及更好的动、静态特性，在汽车电子助力转向领域具有较高的推广应用价值。     

一种自组织模糊神经网络控制器

采用一种具有结构和参数学习能力的自组织模糊神经网络控制器设计方法。这种控制器无需事先确定模糊控制规则，能在控制过程中通过神经网络的结构及参数学习在线调整模糊神经网络的结构、产生模糊控制规则、调整规则的参数。仿真表明该控制器能用于一定纯滞后时变对象的控制，具有良好的控制性能。     

氧乐果合成反应温度的模糊自学习控制方法

针对氧乐果合成反应温度控制具有参数时变、时滞后特性而不易控制的问题,提出一种基于遗传算法的模糊自学习控制方法。还提出了改进遗传算法的若干策略。改进的遗传算法仅根据在线获得的信息便能够实现控制器的多个加权因子的快速全局寻优,从而实现模糊控制规则的修正与完善。仿真结果表明,基于遗传算法设计的自学习模糊控制器能适应参数时变、时滞后系统的控制。     

基于模糊自适应PID的无人机纵向姿态控制研究

针对无人机的典型的非线性、控制参数时变以及建模复杂的特性,设计了一种基于模糊自适应PID的控制器来实现对无人机纵向姿态的控制;该控制器以误差e和误差变化率ec作为输入,可以满足不同时刻e和ec对PID参数自整定的要求;利用模糊控制规则在线对PID参数进行修正,从而使被控对象具有更好的动、静态性能;仿真结果表明,设计的模糊自适应PID控制器具有响应快及超调小的特性,而且自适应能力也较强.     

循环流化床锅炉双模糊解耦控制的研究

针对循环流化床锅炉多参数、非线性、时变、强耦合的特点,引入了一种新型的模糊解耦算法,依据解耦补偿原理和模糊控制思想,提出了以模糊控制器作为解耦补偿器,以模糊PID作为系统控制器的双模糊解耦控制方法。以耦合最严重的燃烧系统为研究对象,通过相对增益确定多变量的耦合程度,并配对合适的输入输出变量。利用模糊控制器不要求被控对象精确的数学模型,适合于强耦合、大滞后等优点,有效地减少了系统动态响应时间,提高了实时性和控制精度。仿真结果表明,本文提出的控制策略简单可行、效果良好。     

热工控制对象的不同控制方案的鲁棒性分析

针对热工控制对象模型的复杂性和参数不确定性,首先运用二步线性最小二乘法进行模型降阶,将对象模型降为二阶,然后对二阶模型设计定值控制器并进行控制器参数优化,包括:PID控制、鲁棒控制、内模控制和模糊控制的控制方法进行鲁棒稳定性分析、比较,得出分析结果.这一研究意义就在于,在理论分析及仿真试验的基础上找出最为适合热工控制对象参数时变这一特性的具有较强鲁棒性的控制器设计方案,对实际的工程应用进行指导.     

参数自调整模糊控制器在中央空调控制系统中的应用

针对典型的非线性、时变、滞后系统——中央空调温度控制过程，在分析量化因子和比例因子对系统性能影响的基础上，本文提出了参数自调整模糊控制算法。仿真表明，参数自适应控制器的控制性能优于常规模糊控制器。     

基于模糊推理的模型参考自适应内模控制的研究

电厂的主汽温是大惯性、大滞后的时象,并且动态特性随机组负荷变化而变化,运行过程中扰动多.本文采用模型参考自适应控制的思想,将模糊控制方法和内模控制方法结合在一起,提出了一种模型参考模糊自适应内模控制方法:采用相消法设计内模控制器,用参考模型理想输出和实际对象输出之差e及其变化率△e在线模糊调节控制器中滤波参数.本文方法综合了模糊控制,内模控制和自适应控制的优点,增强了系统的鲁棒性,针对电厂热工过程系统的仿真研究结果证明了这一方法的有效性.     

基于控制量补偿的过热汽温混合型模糊自调整PID控制研究

本文针对惰性区具有多个参数及迟延摄动的电厂锅炉过热汽温控制问题及其对汽温响应和抗扰动特性的特殊要求，提出一种基于控制量补偿的混合型模糊自调整PD控制策略。仿真结果表明，这种混合模糊控制方法和利用自适应遗传算法优化获得的固定参数PID控制方式相比，显著的改善了汽温响应特性，同时较好的解决了采用常规PID控制器的过热汽温系统中，控制器的参数整定无法同时兼顾设定值跟踪响应特性和干扰抑制特性的问题。     

基于T-S模型的模糊神经网络PID控制

针对在非线性、时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性、可解释性的特点;然后又利用神经网络的学习算法,实现了对模糊控制器的参数调整,使控制器具有了适应时变、不确定系统的自学习和自组织能力。针对非线性、时变系统,将此控制器与传统PID控制器对比进行了仿真研究,并应用于啤酒发酵领域,其结果表明,该控制器取得了令人满意的效果。     

光源跟踪伺服系统模糊PID控制的仿真研究

在光源跟踪控制方面,采用传统PID控制器的响应速度、调整时间和稳定性等存在一定不足。该文利用模糊控制原理,采用模糊推理的方法,实现对PID控制器的参数在线整定,并利用MATLAB工具箱,对光源跟踪伺服系统进行仿真研究。仿真结果表明,对于固定特性的对象或变结构对象,相对于常规PID控制,采用参数模糊白整定的PID控制器能使超调和反应时间大幅减小,为在实际应用中进一步提高光源跟踪速度和精度提供了理论依据。     

光源跟踪伺服系统模糊PID制的仿真研究

在光源跟踪控制方面,采用传统PID控制器的响应速度、调整时间和稳定性等存在一定不足。该文利用模糊控制原理,采用模糊推理的方法,实现对PID控制器的参数在线整定,并利用MATLAB工具箱,对光源跟踪伺服系统进行仿真研究。仿真结果表明,对于固定特性的对象或变结构对象,相对于常规PID控制,采用参数模糊自整定的PID控制器能使超调和反应时间大幅减小,为在实际应用中进一步提高光源跟踪速度和精度提供了理论依据。     

飞机座舱压力专家模糊预控方法仿真研究

针对新型战机高空高速俯冲及俯冲转平飞情况下带来的座舱压力控制难题,提出一种飞机座舱压力专家模糊PID预控方法。在飞机高速俯冲时,基于压力调节系统时间延迟及飞机高度变化率改进常规模糊PID控制策略并提高座舱压力调整速度;在飞机状态转换时,利用专家控制器根据知识库及状态转换时间预测调整模糊PID控制策略,并引入重置机制以改善调整性能。经过知识库的动态学习,得出飞机状态转换时,采用模糊PID控制、模糊预控、重置PID控制参数的专家控制策略具有最佳的控制效果的结论。通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

深度确定性策略梯度与模糊PID的协同温度控制

针对现有温度控制系统控温时间长、误差大的问题, 本文提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)和模糊自整定PID的协同温度控制. 首先, 模糊PID在控制大滞后系统时, 控制器不能立刻对产生的干扰起抑制作用, 且无法保证大滞后系统的稳定性等问题, 本文建立了模糊PID和DDPG算法相结合的温度控制模型, 该模型将模糊PID作为主控制器, DDPG算法作为辅助控制, 利用双控制器模型实现温度协同控制. 接着, 利用遗传算法对模糊PID的隶属函数和模糊规则进行寻优, 获得模型参数最优解. 最后, 在仿真实验中验证所提方法的有效性. 仿真实验结果表明, 本文提出的算法可有效减少噪声干扰, 减小控制系统的响应时间、误差和超调量.     

大滞后系统控制中专家-模糊PID方法的应用

为解决大滞后系统控制难度大的问题,设计了专家-模糊自适应PID控制器,这种控制器既具有模糊PID控制器高精度、稳定性、鲁棒性高的优点,又具有专家控制器进入稳定状态快的特点。对双容大滞后系统控制的仿真实验结果表明,该方法在动态性能上均优于单独采用模糊自适应PID方法,并且能够较快地进入稳定状态。     

模糊自适应整定PID在张力控制系统中的应用

本文针对印刷过程中的张力控制要求,提出了一种模糊自适应整定PID控制,通过仿真结果可以看出,与传统的PID控制相比,它能够有效解决系统的非线性时变及动态干扰等问题,是一种比较先进的印刷张力智能控制方法.     

基于自适应神经模糊控制的暖体假人温控系统

针对用传统PID方法设计的暖体假人温控制系统存在参数难以整定、调整，试验效率较低的情况，将自适应模糊控制技术与神经网络技术相结合，提出了一种自适应神经模糊控制器的实现方法，并结合一种改进的快速BP算法来训练网络，设计了暖体假人温控制系统，实验结果表明该系统有效地缩短了服装热学性能的试验时间，提高了实验精度和实验效率。     

Structural analysis of fuzzy controllers with nonlinear input fuzzy sets in relation to nonlinear PID control with variable gains

The popular linear PID controller is mostly effective for linear or nearly linear control problems. Nonlinear PID controllers, however, are needed in order to satisfactorily control (highly) nonlinear plants, time-varying plants, or plants with significant time delay. This paper extends our previous papers in which we show rigorously that some fuzzy controllers are actually nonlinear PI, PD, and PID controllers with variable gains that can outperform their linear counterparts. In the present paper, we study the analytical structure of an important class of two- and three-dimensional fuzzy controllers. We link the entire class, as opposed to one controller at a time, to nonlinear PI, PD, and PID controllers with variable gains by establishing the conditions for the former to structurally become the latter. Unlike the results in the literature, which are exclusively for the fuzzy controllers using linear fuzzy sets for the input variables, this class of fuzzy controllers employs nonlinear input fuzzy sets of arbitrary types. Our structural results are thus more general and contain the existing ones as special cases. Two concrete examples are provided to illustrate the usefulness of the new results.     

Fuzzy PID Control of a Five DOF Robot Arm

This paper studies the application of fuzzy logic control on a five degrees of freedom (DOF) robot arm, the Maker 100 of U.S. Robots. The elaboration of the fuzzy control laws is based on two structures of coupled rules fuzzy PID controllers. The fuzzy PID controllers are numerically simulated and the simulation results confirm the success of the fuzzy PID control in trajectory tracking problems. Seeking a performance optimization, a systematic study of the choice of tuning parameters of the controllers is done. The success of the proposed fuzzy control law is again affirmed by a comparative evaluation with respect to the computed torque control method and the direct adaptive control method, the last two controls being also numerically implemented using the same dynamic model of the robot arm.     

模糊免疫PID控制在主汽温控制系统中的应用

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延和时变等特性,传统的火电厂主汽温控制系统大多采用基于模型的常规PID串级控制方法。本文借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特性,提出将模糊免疫PID控制策略应用到火电厂主汽温控制系统中。仿真研究表明,该方法的控制效果优于常规的PID控制,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质,即使发生扰动时也具有较强的鲁棒性和自适应能力。