具有加权因子的PID型模糊控制器分析及设计

为了降低模糊控制器的设计难度, 提高控制性能, 以二维模糊控制器为基础, 设计了一种具有加权因子的PID型模糊控制器, 并提出了基于普通PID控制器参数整定模糊控制器参数的方法。首先, 基于模糊控制器的解析结构推导, 从理论上证明了该类PID型模糊控制器是一个全局二维多值继电器与一个局部具有变结构PID控制器的组合; 然后, 基于平衡点处该类PID型模糊控制器与普通PID控制器之间的等效关系, 建立了模糊控制器系统化的参数设计方法; 最后, 仿真实验验证了本设计的有效性。     

神经网络PID工业温度控制系统研究

本文介绍了一种神经网络PID控制器,并将它与传统PID控制器、模糊控制器和神经网络控制器进行比较。神经网络PID控制器综合了PID控制器和神经网络控制器的优点并弥补了它们各自的不足之处。通过上述各种控制器在工业温度控制系统的仿真研究表明,神经网络PID控制器具有超调小,过度时间短,控制精度高的优点,对大滞后的温度控制系统有很好的控制效果。     

基于NFV的分布式SDN控制器节能机制

SDN架构通过控制器集中管理交换机以维护网络全局视图,因此SDN控制器是影响网络性能的关键部件。SDN控制器分为集中式控制器和分布式控制器,分布式控制器有效地解决了集中式控制器中存在的单点失效等问题,但控制器之间需要频繁交互以维护全局视图。随着网络规模扩大,其通信开销导致的能耗不断增加,且控制器的过量部署也会消耗大量能量。为了解决该问题,文章提出了一种基于NFV的SDN控制器节能机制,根据控制器负载大小分别选择启用虚拟控制器数量自适应调整算法,以及开启物理控制器频率缩放策略以减少网络能耗。同时,为了解决虚拟控制器负载不均问题,提出虚拟控制器负载自适应调整算法。当网络负载过低时,为最大限度地降低能耗,提出了基于节能和时延优化的控制器休眠算法。     

基于Servlet的MVC控制器框架设计

控制器在MVC模式中起着重要作用.分析了J2EE中MVC模式的实现方式,指出了经典的基于Servlet控制器的不足,分析了Struts2中控制器的核心原理.提出了一种基于门面模式和简单工厂模式的轻量级控制器框架,将其命名为“1+N”模式控制器.该控制器主要包括核心控制器和业务控制器,由核心控制器统一响应客户前端的请求,并将请求转换到相应的业务控制器进行处理.给出了该框架中核心类的源代码.该框架易于使用且具有较好的可扩展性和可维护性.     

FPGA与PCI-E总线在声靶控制器中的应用

针对现有声靶控制器在应用中的局限性,设计了一种基于FPGA和PCI-E总线的多功能声靶控制器;控制器以FPGA为核心,通过对控制器进行功能划分,在FPGA实现了A/D、D/A的控制器,数据FIFO,前置电路逻辑控制器,和系统时序控制器;最后以第三代计算机总线PCI-E为数据接口,完成控制器与计算机的数据交换;经过时序仿真和在实际中的应用,控制器达到了设计的功能和指标,验证了设计思想的正确性。     

模糊控制器的实时精确算法与优化设计

将T-S型模糊控制器与PID控制器相结合,提出了TS-PID模糊控制器模型。推导出了输入采用正规模糊集、三角形全交迭隶属度函数的典型TS-PID模糊控制器的插值解析表达式,揭示了TS-PID模糊控制器本质上是一种非线性PID控制器,为实际应用提供了一种快速精确的控制算法。基于该插值表达式,进一步探讨了利用遗传算法对TS-PID模糊控制器进行优化设计的方法。     

模糊自适应控制器的设计及其仿真

提出了一种参数自适应模糊PID控制器,将模糊控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制,并把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和SIMULINK有机结合起来,实现了PID控制器参数在线自调整.进一步完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.仿真结果表明:该控制器明显改善了控制系统的动态性能,参数自适应模糊PID控制器能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有很好的参考价值.     

计算机技术在可编程控制器中的运用

随着工业化的发展,可编程控制器目前已经广泛应用于各类工业生产。可编程控制器经历了可编程序矩阵控制器、可编程序顺序控制器、可编程序逻辑控制器和可编程序控制器几个不同时期,采用可编制程序的存储器通过数字式或模拟式的输入和输出控制机械或生产。随着信息化的发展,计算机技术与可编程控制器联合运用使得工业化生产效率得到了很大的提高。     

一种可变论域模糊控制器的设计及仿真

根据模糊控制器的特点,提出一种可变论域模糊控制器,即二级可变论域模糊控制器。首先介绍了可变论域模糊控制器的工作原理,然后阐述了二级可变论域模糊控制器的设计原理。第二级模糊控制器的论域由第一级模糊控制器动态改变。然后给出了二级可变论域模糊控制器的结构设计及参数确定方法,最后通过仿真与常规模糊控制对比。结果表明了二级模糊控制器能够在控制过程中能有效地减小系统稳态误差,提高响应速度,从而证实了这种方法的正确性及优越性,并且该方法适用于具有任何特点的模糊控制系统。     

一种简单的PID型模糊控制器的参数调整方法

对常规模糊控制器的结构进行了深入的研究,提示了模糊控制器与PID控制器的相似之处,分析了模糊控制器与PID控制器参数之间的关系,进而用PID控制器的参数就能很容易地设计出模糊控制器,从而大大简化了模糊系统设计的复杂性。仿真结果表明了该方法的有效性。     

综合应力下综合控制器PHM试验平台设计

为了模拟综合控制器真实的工作环境,解决综合控制器故障样本与故障验证环境不足的问题,以便对综合控制器进行健康状态评估,进行了综合控制器PHM试验平台的设计.首先进行了PHM试验平台总体框架分析,确定了设计内容,然后针对综合控制器环境考核需求,明确了各单项应力的参数,制定了综合控制器综合环境应力试验方案,接着基于PCI-9114数据采集卡以及LabVIEW设计综合控制器数据采集系统,实现对综合控制器各个模块的多个状态参数进行实时监测.试验结果表明:该系统稳定可靠,操作简单,实用性强,并能够实现对综合控制器状态参数的实时采集、自动存储,以及事后查阅,从而为综合控制器健康状态评估提供数据支撑.     

四旋翼无人直升机鲁棒飞行控制

讨论了四旋翼无人直升机的飞行控制问题,提出了一种鲁棒控制器设计方法.该控制器由内环姿态控制器和外环位置控制器两部分组成,姿态控制器采用基于信号补偿的鲁棒控制方法,位置控制器由经典的PD控制实现.将该控制器用于实验室自主研制的四旋翼无人直升机系统,实现了室内悬停飞行.实验结果验证了该控制方法的有效性.     

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。     

一种STATCOM控制器的设计

介绍了静止无功发生器的工作原理及控制方法,提出了一种静止无功发生器控制器的设计方案,给出了该控制器设计过程中需注意的主、分控制器通信问题,显示CPLD收发数据的消抖问题,IGBT上下桥臂的短路问题,程序跑飞问题及相应的解决措施。该控制器基于滞环瞬时比较控制原理,采用主控制器+分控制器的设计方式,且主、分控制器均采用DSP+CPLD的结构,提高了静止无功发生器控制器的运算速度和实时性。     

单神经元自适应PID控制器的研究及MATLAB仿真

在分析传统的PID控制器的基础上,提出了一种单神经元自适应PID控制器,这种控制器,不仅结构简单,且具有较好的适应性和鲁棒性.本文主要讨论了单神经元自适应PID控制器的结构,控制算法,并用MATLAB仿真软件给出了实例仿真,证明了单神经元自适应PID控制器控制效果优于传统的PID控制器.     

仿射非线性系统的广义逐点最小范数控制

在Freeman的逐点最小范数控制器的基础上,提出了一种新的非线性控制器设计框架一广义逐点最小范数控制器,并证明了其连续性.通过一个引导函数,新的控制器可以和其他的控制器设计策略结合,从而大大提高了控制器设计的灵活性.另外,给出了新方法的两个应用:改善局部线性化控制器稳定域较小的缺陷;及和其它控制器设计方法结合,使之能够简单有效地处理具有输入约束的系统.     

一种分数阶预测控制器的研究与实现

本论文研究了一种新型预测控制器RTD-A的分数阶实现方法及应用. 与常规控制器比较, RTD-A控制器具有参数意义明确, 易于整定和实施的优点. 论文将RTD-A控制器扩展到分数阶形式, 并与经Z-N法整定的分数阶PI?D1控制器和Wang-Juang-Chan法整定的PID控制器进行了比较. 所提出的分数阶预测控制器在设定值跟踪, 克服负荷扰动, 鲁棒性等方面都有较理想的控制性能. 仿真结果验证了这种分数阶预测控制器的有效性.     

神经元PID控制器在两轮机器人控制中的应用

针对两轮机器人传统PID控制器参数整定困难的问题,设计了一种神经元PID控制器.该控制器利用神经元的自学习和自适应能力,在线实时调整控制器各项参数.建立了两轮机器人的非线性模型,讨论了神经元PID控制系统的结构及其控制算法和各项控制器参数的学习算法.将设计的控制器其应用于两轮机器人的平衡控制中,并且与传统PID控制器进...     

一种基于人工免疫原理的最优模糊神经网络控制器

提出了一种基于人工免疫原理的最优RBF模糊神经网络控制器设计方案．首先给出了控制器结构，其次将免疫进化算法用于控制器参数的优化，设计了一种满足二次型性能指标的最优RBF模糊神经网络控制器．将该控制器用于控制实际倒立摆系统，并采用状态变量合成方法以大大减少模糊规则的数目，实验结果验证了该控制器的有效性．     

多变量解耦内模控制器的设计

针对一般多变量解耦控制器将解耦与控制器分别设计所造成的误差问题,提出将内模解耦与控制器一起设计的多变量解耦内膜控制器设计方法.该方法让控制器同时扮演解耦补偿器和内模控制器的角色.首先通过解耦分析和稳态误差分析,使得控制器的设计过程不需要对模型进行降阶就可达到理想的控制效果,再详细推导控制器的设计,得到控制器设计的一般通式,保证了控制器的物理实现,同时增强了系统的鲁棒性.仿真结果表明,该控制器较一般的解耦控制器鲁棒性好,设计简单,是消除多变量系统的解耦过程与控制器设计之间误差的一种可行方法,且该方法已在燕山石化常减压项目得到应用,效果非常好.