基于蚁群算法的变风量空调控制的仿真

针对VAV空调系统中PID参数优化困难的问题,在变风量(VAV)空调系统房间数学模型的基础上,提出了基于蚁群算法PID控制策略,并将常规PID控制策略和基于蚁群算法的PID控制策略在MATLAB/Simulink仿真环境中进行数字仿真对比.结果表明,基于蚁群算法PID控制策略可使系统动态特性得到较大改善.     

基于极点配置算法的列车横向半主动悬挂自适应PID控制系统设计

为了使PID控制器具备自适应能力,以适应列车受到外部环境扰动时产生的结构参数变化,使用了增量式数字PID控制器,将PID控制器与极点配置控制算法结合,利用极点配置算法在线实时优化kP,kI,kD参数,设计了自适应极点配置PID控制器,实现了kP,kI,kD参数的自动校正.最后给出基于极点配置自适应PID的高速列车半主动悬挂控制系统的设计方案,利用MATLAB-Simulink搭建仿真平台并进行仿真.仿真结果表明：基于极点配置算法的列车半主动悬挂自适应PID控制系统能够有效降低列车横向振动.     

基于模糊自整定PID的直升机飞行控制律设计

在经典PID控制律基础上,引入模糊控制的概念设计模糊自整定PID控制律改进无人直升机姿态回路控制器,实现了PID控制器的参数在线自整定,并改善了控制器性能.通过Matlab对闭环系统进行算法仿真,表明模糊自整定PID控制器能够发挥优于传统PID控制器的控制性能.最后对所设计的控制器进行半物理仿真验证,通过对比典型输入指令下经典PID和模糊自整定PID两种控制器的控制效果,验证了模糊自整定PID对系统性能的优化.     

免疫遗传PID汽车纯机械转向系统参数优化

以免疫反馈机理和遗传PID算法为基础,提出了一种免疫遗传PID算法.该算法的核心是将免疫反馈机理和遗传算法结合,并以ITAE性能准则为目标函数;将该算法用于汽车纯机械转向系统PID参数优化的过程中,并用Matlab仿真实验.仿真结果表明:基于免疫反馈机理和遗传算法的PID参数优化可以有效地提高汽车转向柱转角跟随转向盘转角的速度,缩短滞后时间,且使汽车机械转向系统具有较好的稳定性,其结果可为汽车电动助力转向系统的参数优化提供理论依据.     

积分过程PID控制器参数的新型优化整定方法

针对积分时滞过程,结合菌群优化（BSFO）算法和控制系统优化设计策略,提出了一种新的PID控制器参数优化整定方法.通过将PID控制器的参数设置为群体细菌在参数空间的位置,将时间乘以绝对误差的积分（ITAE）作为细菌对环境的适应度函数,并模拟细菌群体觅食的动态行为来实现对PID控制器参数的寻优.实例仿真结果表明,菌群优化算法能够实现对PID控制器参数的有效整定,并在稳定时间、超调量、鲁棒性和抗干扰性等方面具有满意的综合性能.在大量仿真结果的基础上,给出了一个积分时滞对象的PID控制器参数整定经验公式.     

积分过程的PID控制器智能优化设计

针对积分时滞过程,采用微粒群优化(PSO)算法对比例-积分-微分(PID)控制器的参数进行优化设计.通过将PID控制器的参数设置为群体微粒在参数空间中的位置,模拟群体智能和动物觅食的动态行为来对PID参数寻优,使代表PID控制器参数的微粒逐渐向最优区域移动,获得最佳的PID参数.在优化过程中采用了偏差平方积分(ISE)的优化指标.实例仿真结果表明,基于微粒群算法优化得到的PID控制器不仅响应速度快、超调量小、抗干扰能力强,而且对过程时滞的变化具有较强的鲁棒性.     

基于蚁群算法的PID参数优化

针对传统的PID控制器参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,提出了一种新型的基于蚁群算法的PID参数优化策略.蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法采用分布式并行计算机制.在简要介绍蚁群算法基本思想的基础上,推导了蚁群算法PID参数优化方法,并给出了新算法的具体实现步骤,最后将该优化方案应用于某型高精度飞行仿真伺服系统.仿真应用研究表明,该PID参数优化策略具有很强的灵活性、适应性和鲁棒性,进而验证了该方案的可行性和有效性.     

基于IASHGA算法的水轮发电机组PID调速器参数优化研究

针对遗传算法(SGA)存在求解精度与收敛速度间的矛盾,提出了一种自适应对称调和遗传算法(IASHGA),并将该算法用于水轮发电机组PID调速系统参数的优化设计,以系统的上升时间和超调量指标作为IASHGA算法的适应度函数;以四川某水电站的真实数据对经过优化后遗传算法PID控制规律进行计算机仿真.仿真结果表明,改进的算法较之常规遗传算法(SGA)和粒子群优化算法(PSO),不但提高了全局的搜寻能力,而且有效避免了早熟收敛问题.为水轮机调速器PID参数优化研究提供了新途径.     

基于DSP他励直流电机模糊PID控制器仿真研究

针对他励直流电机调速系统参数模型的非线性、时变性,常规PID控制器参数离线整定带来的非优化的问题,提出一种基于DSP的模糊PID控制器算法,以电流反馈误差及误差的变化率作为模糊控制器的输入变量,采用参数自整定的模糊PID控制器实现PID参数在线优化。以DSP开发系统作为仿真平台,将他励直流电机传递函数转换为差分方程,构成基于模糊PID控制器的数字闭环他励直流电机仿真系统。利用DSP高速运算能力进行在线仿真,观察常规PID控制器和模糊PID控制器产生的系统输出波形。CCS2.0和MATLAB仿真实验表明：模糊PID控制器基本实现输出无超调,系统阶跃响应的上升时间和调整时间均比常规的PID控制器阶跃响应的小。模糊PID控制器应用于他励直流电机调速系统中,控制性能明显高于基于常规PID的调速系统。     

参数自整定模糊PID控制方法及其在漆包机中的应用

漆包机烘炉系统复杂,传统控制方法效果不佳,在常规PID（proportion-integral-derivative）控制器的基础上,利用模糊控制理论结合PID算法实现参数自整定,解决了常规PID参数设定的不确定性.应用齐格勒-尼克尔斯方法确定了PID控制器参数的初值,再运用模糊控制理论实现对PID控制参数的修正,从而得到满足要求的PID控制器参数.在Matlab环境下对设计控制器进行了仿真研究,结果表明,参数自整定模糊PID控制比常规PID更具良好的控制效果.     

电机调速系统的最优PID控制参数方法

基于电机调速系统中PID控制器参数优化问题,提出了一种采用MATLAB最优化工具箱来优化PID控制器参数的有效的方法.在选定直流电机为控制对象的情况下,根据最优化工具箱的主要特点,给出在约束条件下的优化算法.针对控制对象和控制过程,进行了电机调速系统的仿真实验.实验结果证明:采用单纯形法的调节参数自寻优方法具有良好的收敛性,计算工作量小、简单实用.     

大流量液压系统的油温控制

针对某大型液压系统的油温恒定需求,分析系统发热的数学模型和油液温度变化的滞后特性,提出一套运用比例水阀连续调节板式换热器冷却水量的大型液压系统油温控制方法.在Matlab/Simulink仿真环境中,比较分析使用常规PID和参数自整定模糊PID算法的油温控制特性.仿真结果表明,模糊PID控制器具有不依赖系统模型、响应快、控制精度高的优点,且易于PLC实现.将模糊PID控制方案应用于实际系统中,实验结果表明,参数自整定模糊PID控制器能够克服油温的大时滞、非线性变化,使得油液温度有效控制在45±1 ℃;参数自整定模糊PID控制器的响应速度、控制精度均优于常规PID,适合应用于大流量液压系统的油温控制.     

基于改进OOA-PID控制器的有机固废裂解釜温度控制

为了突破传统PID控制器在有机固废裂解系统中无法有效处理非线性系统、缺乏全局优化等局限性,提出了基于改进鱼鹰优化算法（OOA）的PID控制器。首先,对裂解釜温度系统传递函数模型的参数进行辨识;然后,运用改进OOA算法优化PID控制器参数;最后,通过MATLAB/Simulink进行仿真实验。仿真结果表明,改进后OOA-PID控制器相较传统的OOA-PID控制器控制效果提升显著,超调量减小了2.6%,系统动态响应时间缩短了约42%。     

用微粒群算法实现水轮机调节器参数的优化设计

目前水轮机调节系统PID参数整定一般都是根据经验公式或现场反复试验获取,它往往不易获得最佳参数.为了保证获得最优水轮机PID调节器参数,本文研究了利用微粒群优化（PSO）算法进行参数优化设计的新方法.PSO算法是一种新的仿生优化方法,具有结构和运算简单的优点.仿真试验结果表明,用微粒群算法优化水轮机调节器参数,可以获得满意的控制精度和效率.与改进的遗传算法优化结果相比,各项控制性能指标（如调节时间、负调、超调量等）都优于遗传算法整定的PID调节器.     

基于自适应变异粒子群算法的陀螺仪转子悬浮控制优化设计

鉴于传统PID控制方法影响陀螺仪系统测量精度的问题,优化和设计了陀螺仪悬浮系统.根据陀螺仪转子受到悬浮力情况,设计了陀螺仪悬浮系统的控制回路,运用自适应变异粒子群算法对控制回路中控制器的参数进行了优化.仿真结果表明,优化后的陀螺仪控制系统性能比传统PID控制的性能有了明显改善.     

改进型粒子群算法磁致伸缩作动器的跟踪控制

在低频条件下,以磁致伸缩作动器线性模型为基础,设计了PID及前馈PID控制器。针对固定参数控制器自适应能力较弱的现状,提出用粒子群（ PSO）算法对固定参数控制器进行优化。针对标准PSO算法存在早熟收敛、后期迭代易陷入局部最优的不足,进一步提出了一种可动态调整惯性权重及遗传变异的改进型粒子群（ IPSO）优化算法,并将该算法与前馈PID相结合应用于磁致伸缩作动器的位置跟踪控制。仿真结果表明：针对指令阶跃信号,相对传统PID及前馈PID控制,改进型PSO前馈PID控制具有控制精度高,位置跟踪效果好及抗干扰能力强的特点。     

基于改进递推预测误差神经网络算法的极点配置PID控制方法

针对工业控制中系统模型参数通常未知的特点,利用改进递推预测误差算法为基础的神经网络系统参数辨识方法,设计了极点配置自校正数字PID控制器.相比于基于梯度学习算法的神经网络辨识方法和通常的PID控制器,该方法具有参数辨识结构简单、神经元权值调整可持续且计算速度快、所采用的数字PID控制器鲁棒性强等优点.最后的数值仿真结果验证了本文算法及控制方法的有效性.     

模糊参数自整定PID控制器的设计与仿真研究

为实现PID参数的自动整定,在PID控制和模糊控制的基础上,设计了一种用于晶体生长炉温度控制系统的模糊参数自整定PID控制器,该控制器基于PID参数的优化规律,利用模糊控制规则对PID参数进行在线的自动整定.与常规PID温控系统比较,该控制器的系统超调量明显减小,控制系统的动静态性能均得到改善,升温速度和目标温度控制精度达到了设计指标,系统仿真验证了该设计的有效性与实用价值.     

水轮机调节系统模糊推理自校正PID控制

基于模糊数学理论设计了一种自校正PID调节器，可达到过程的自适应调节，实现调节器参数的实时优化，算法实现简单，实时性强，在水轮机调节系统仿真实验中，取得了满意的效果。     

基于蚁群算法的变风量空调室温控制研究

在变风量空调系统中,采用总风量控制方式改变空调区域送风量以满足人们的舒适性要求.针对常规PID控制参数优化困难的问题,提出了采用蚁群算法对风机变频调速和室内温度控制环节中的PID控制优化,并将常规PID控制和基于蚁群算法的PID控制在MATLAB仿真环境中进行仿真对比.通过对比结果表明,基于蚁群算法的PID控制策略能使系统的动态稳定性得到较大的改善.