关于一种变参数PID控制器的分析与研究

分析了变参数PID控制器各个参数随着误差信号的变化趋势,得到它们的关系表达式.通过这个关系式去实现变参数PID控制器的参数校正.仿真结果表明能得到比常规非变参数PID控制器性能更好.     

一种变参数PID控制器在浇注机器人伺服系统中的应用

本文在传统变参数 PID控制算法的基础上 ,针对其不足之处 ,提出一种继电型变参数 PID控制器 .结合浇注机器人关节伺服系统解耦模型 ,将继电型变参数 PID算法用作机器人伺服控制 ,仿真效果很好 ,达到了高精度的性能指标要求 ,并在实际系统上作了尝试     

变参数PID控制器

在分析PID控制基本原理的基础上,提出了一种改进的PID控制器——变参数PID控制器 ．该控制器根据控制偏差的大小通过非线性函数在线改变PID三个控制参数的大小,以获得 满意的控制性能．本文给出了该控制器的三种结构,将这三种结构与常规PID控制器进行了 对比仿真实验,结果表明这三种结构的性能均优于后者．本文还就该控制器的抗干扰性能、 鲁棒性能、对非最小相位系统的适用性进行了仿真．仿真结果表明,该控制器性能良好．     

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。     

基于一种新的目标准则的PID控制器参数优化

本文提出一种新的误差积分准则，即广义误差绝对值乘时间积分(GITAE)，它能获得比ITAE更优的响应曲线以及更大的幅值稳定裕度。特别是当对象时滞比τ／T很小或很大的时候，ITAE优化结果不能保证工程要求的足够的幅值稳定裕度，而GITAE能克服这一缺陷。     

一种参数自适应模糊PID控制器

基于Ｔａｇａｇｉ和Ｓｕｇｅｎｏ的确定性模糊模型，提出了一种参数自适应模糊ＰＩＤ控制器。该控制器的参数调整也采用确定性模糊调整规则，从而使控制器的设计简易、容易，同时与一般的参数自适应相具有很强的适应性和鲁棒性。仿真结果表明，该控制器明显地改善了控制系统的动态性能。     

一种实用的变参数PID控制

由于模拟随动系统存在算法呆板、电路调试繁琐等不足之处,数字控制系统应运而生。PID控制因为结构简单、稳定性好、可靠性高等优点被广泛应用。实际控制系统往往存在非线性因素,常规PID不能满足实际需求。根据某型号图像导引头稳定伺服控制系统设计应用情况,提出了一种简单实用的变参数PID控制方法。经试验测试验证该方法稳定可靠,能够满足系统要求。     

一种动态变参数PID算法的实现

常用ＰＩＤ算法对其参数的整定要求较高，往往不易达到满意的控制效果。     

一种PID参数模糊自整定控制器的设计与仿真

本文提出了一种参数自整定模糊PID控制器,利用模糊推理的方法实现对PID参数的在线自动整定,仿真结果表明,该控制器明显地改善了控制系统的动态性能,并且此方法计算量少,易于实现,便于工程应用。     

一种基于离线优化参数的自校正PID控制器

本文针对典型工业过程，通过在线辨识对象脉冲响应间接获取对象等效参数，利用按偏差积分准则离线优化整出的ＰＩＤ参数与对象参数的关系，实现ＰＩＤ控制器的自校正，为抑制输出超调，提出了一种超前控制方法。仿真表明，该控制器对于变参数对象可获得满意的控制效果。     

基于云台的变域论模糊PID算法研究

为了使云台能够快速的响应环境变化从而达到动态平衡目的,提出变域论模糊PID控制算法实现调平过程中动态特性控制设计。该系统以ARM920T为控制单元,采用模糊PID算法对云台进行控制。利用MATLAB对模糊PID算法进行了仿真分析,最后对变论域、模糊及传统算法的效果进行比较：在保证动态稳定性的前提下,模糊PID算法比常规PID算法能够有效的提高响应速度。     

基于蚁群算法的PID控制器参数优化研究

蚁群算法是一种新型的优化算法,具有收敛速度快、鲁棒性强的优点。在介绍蚁群算法基本原理的基础上,分析了蚁群的自组织行为,给出该行为的数学模型一蚂蚁群体优化（Ant Colony Optimization,ACO）。提出一种基于蚁群算法优化PID控制器参数的方法,并给出了新算法的具体实现步骤。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于PLC的PID参数自整定

PID控制在过程工业控制中应用广泛,但在实际工业现场运行的PID回路的控制性能差异较大,有许多系统长期置于手动控制。一部分由于系统过程特性使PID调节不能满足控制要求,还有一部分却是由于PID回路参数整定的不合理。针对控制系统现场实施中PID参数整定繁琐、整定质量差异大、经验不易移植的问题,采用了基于PLC的PID参数自整定方法。该方法概念清晰,实施方便,在某锅炉的恒压供水控制中应用效果良好。该方法基于继电器反馈自整定,具有一定的普适性,对工程实施人员要求低,易于推广。     

轧花机变参数PID智能喂料控制系统设计

针对棉花加工过程中工作负荷不稳定、轧花机经常出现棉卷堵塞的问题，以PLC控制技术为中心，通过编程软件，采用自学习模糊控制器对PID参数进行在线自适应调整，调节控制轧花机中喂料电机的变频器输入电压，使喂料电机速度跟随轧花机负荷的大小而自动变化，实现了智能喂料。系统运行结果表明：轧花机主机的稳速运行不受棉花等级、潮湿程度等因素影响，这样稳定了轧花生产，大大减少了棉卷堵塞现象。     

飞航导弹变论域自适应模糊PID控制方法

对于导弹飞行控制,当系统在大动态范围运行时,常规模糊PID控制由于固定论域、调整因子以及根据个别专家经验制定的有限控制规则不够完善,其固定的论域范围就会使得模糊控制对PID参数的调整过大或者过小,造成系统响应变慢,出现震荡,难以稳定等。针对导弹在飞行过程中具有非线性、耦合性以及时变性等特点,设计了一种自适应变论域模糊PID复合控制策略,采用变论域模糊控制实现控制参数自整定和控制规则的自调整,采用PID控制弥补模糊控制固有的精度盲区。实验结果表明该方法无论在随机扰动还是幅值扰动情况下都能够实现快速响应,自适应抗干扰能力强,具有动态响应快、稳定精度高,鲁棒性强等特点。     

基于增强学习算法的PID参数调整方法研究

本文首先介绍了增强学习的基本原理，然后分析了利用基于增强学习算法进行PID参数调节的步骤，并给出了具体的实现流程，最后通过仿真验证了增强学习算法的性能。     

基于PID神经网络的研究和改进

针对PID神经元网络(PIDNN)将静态神经元扩充到动态神经元的特性,通过分析PIDNN控制算法存在的局限性,对变量系统的激励函数提出了改进方案,扩大了PID神经网络控制的适用范围。Matlab仿真测试表明,改进后的PIDNN系统具有良好的稳态性,试验验证了算法的有效性。     

基于参数实时最优整定的智能PID控制器研究

在参数时变系统中,为了解决PID参数不易实时调整问题,提出了基于PID控制律的智能控制方法;其主要思想是以PID的控制律作为神经网络输入输出模型,以PID的3个参数作为神经网络权值,通过对PID的控制模型进行实时在线训练,获得PID的最佳参数,从而实现对参数时变系统的最优控制;研究结果表明,基于PID控制模型的神经网络优化方法在处理非线性和时变系统时具有很强的鲁棒性,因而是一种有效的智能控制方法。