基于双模糊控制器的舰炮随动系统跟踪策略研究

本文提出了一种基于双模糊控制器的随动系统控制方案,分析了由双模糊控制器控制的系统的稳定性,实验结果表明此控制策略十分有效,如果将双FUZZY与PID结合控制效果更好.     

皮革转鼓控制系统

转鼓控制以89LPC935为下位机,工控机为上位机实现,采用RS-485,现场总线通讯协议通讯.系统采用ACCESS建库,监控软件采用VB6.0编制,含数据采集、通讯、控制算法和统计报表打印等模块.转鼓运行时间和正反转时间可根据用户设定值运行.温度采用第1级模糊控制规则表控制、湿度采用第2级模糊控制规则表控制.     

基于五电平逆变器直接转矩控制的研究

传统的二电平直接转矩控制采用滞环控制,可选电平数少,控制精度低,特别是对电机的转矩特性影响比较大。可通过采用多电平逆变器代替二电平逆变器,重新调整开关表来改善控制特性。另一方面,五电平产生60个有效的电压矢量,如何分配这60个电压矢量也对控制效果影响很大。本文通过分析传统二电平的应用缺陷和控制电机需要圆形磁链的需求,利用MATLAB/Simulink仿真验证比较了二电平和五电平对同一电机的控制效果,验证了该方法的有效性。     

基于Fuzzy-PID的导弹控制系统设计研究

研究并提出了一种Fuzzy—PID控制器的设计。该控制器把Fuzzy控制和传统的PID控制有机地结合起来，实现了对控制系统的参数自整定。给出了导弹纵向姿态运动数学模型和仿真试验设计。仿真结果表明，这种Fuzzy—PID控制效果明显优于单纯的PID控制方式，特别对变参数系统具有较强的鲁棒性。     

基于Delphi的网络交通信号控制系统上位机软件设计

基于Delphi的网络交通信号控制系统,上位机软件负责灯色方案表的数据形成,以及方案表和步伐时间数据的发送、信号机数据的接收与显示.交通控制客户端,采用组件Indy中的IdUDPClient组件读取信息.交通控制接收端由Delphi通过IdUDPServer组件的OnUDPRead事件,读取下位机数据.网络传输采用UDP通信协议.     

基于单元间协商自治的FMS分布式控制系统初探

在指出传统递阶型FMS固有不足的同时,提出了基于单元问协商自治的FMS分布式控制结构．在该结构中,车间控制器与单元控制器问不再是简单的主从关系,各单元问的联系不是必须通过车间控制器来进行,而能直接对话,协商解决生产加工中的问题．这种体系结构的核心是单元协商机制,可通过。请求、响应。的方式完成,系统调度可通过单元决策的分解和单元控制与优化决策来实现．这种各单元既具备局部自治权、必要时又能相互配合的控制结构,克服了传统FMS中控制过于集中和系统本身缺乏灵活性等不足．     

发烟机用热动力装置控制策略

发烟机热动力装置运行是一个复杂的时变动态过程,具有很强的非线性、大时滞、强干扰等特性,特别是热动力装置的温度和出口压力控制采用传统的控制算法很难得到理想的控制效果。在分析发烟机热动力装置的动态特性的基础上,将发烟机热动力装置控制进行分解、简化,提出了表查询方式模糊控制模型和分段式PID控制算法模型的组合式控制策略。     

脉冲调宽控制在单兵火箭弹道修正中的应用

为满足单兵火箭弹道修正要求,采用了一种可依据指令系数自动转换的脉冲调宽/乒乓式混合控制方式。弹道仿真结果表明,在平缓弹道主要为脉冲调宽控制,能够达到较高的位置控制精度;在弯曲弹道主要为乒乓式控制,有利于提供较大的法向过载。可得如下结论:该控制方式能够满足单兵火箭弹道修正要求,对弹丸姿态变化没有明显影响;通过进一步改进两种控制的转换方式可以获得更好的控制效果。     

基于遗传算法的舰炮随动系统PID参数整定

传统舰炮随动控制系统设计通常采用试凑法获取PID控制器参数。这类方法耗时长,需要调试人员具有较高实际工作经验,且依赖于经验公式或统计数据,很难获取很好的控制性能。针对该问题,根据遗传算法的原理,以广义Hermite-Biehler定理确定寻优范围;以误差泛函积分评价指标设计了目标函数。通过Matlab仿真结果表明:与传统方法比较,该整定方法简单、实用,并可获得更好的控制特性。     

稳压器压力控制系统灰色预测PI D控制方法研究

将灰色预测理论与常规PID控制结合,对灰色预测PID控制在稳压器压力控制系统中的应用进行了研究,在传统压力控制系统的反馈回路中添加了灰色预测控制器,该控制器以灰色GM（1,1）模型为基础,用被控量的灰色预测值替代当前测量值进行超前控制;仿真分析结果表明：基于灰色预测控制算法设计的稳压器压力控制系统性能优于常规PID控制;系统的控制品质得到了改善。     

人工神经网络在运动控制中的应用

介绍了人工神经元模型与神经网络基本结构。阐述了多层前向网络的工作原理及误差反转（BP）算法,探讨了用于运动控制的单神经元PID控制器的结构与基于BP网络的模糊自适应PID控制,给出了由传统PID控制器,模糊量化处理,系统辨识神经网络NNM和系统控制网络NNC组成的基于BP网络的模糊自适应PID控制器结构,并讨论了人工神经网络在运动控制领域中应用的发展趋势。     

基于模糊神经网络PID的串级温度控制系统研究

为解决传统PID 控制存在控制效果不够理想、性能欠佳和很难满足系统精度要求的问题,提出基于模糊 神经网络的自适应PID 控制算法对系统进行控制。采用Labview 构建模糊神经PID 控制器,对环控引气系统温度进 行动态控制,进行仿真研究,并将此控制策略与经典PID 控制进行仿真比较。结果表明：基于模糊神经网络的PID 控制算法在系统的超调量和调节时间上都小于经典PID,能提高系统的快速性和准确性,改善系统特性。     

基于模糊PID控制的AGV控制

为提高自动导引小车(automatic guided vehicle,AGV)运动控制效率,建立了AGV的3维模型和运动模型,通过Matlab/Simulink对AGV的运动模型进行仿真分析.分别使用PID控制、模糊控制和模糊PID控制方法对AGV的运动进行仿真,得到3种控制方式的响应时间和控制效果,并从行走距离和响应时间进行分析.仿真结果表明:建立的Simulink模型真实可靠,模糊PID控制效果比模糊控制和常规PID控制效果更好,可为AGV的控制研究提供参考.     

用模糊控制法改善飞机舵回路性能的研究

针对飞机舵回路的工作性能受到非线性特性影响和负载力矩反影响,提出了一种将模糊控制和传统PID控制相结合的方法,分区间对PID控制器参数进行模糊整定,使得飞机舵回路在每个工作区间都具有较好的响应特性,从而改善舵回路的全局性能.文中给出了分析设计过程和仿真结果,证明了该方法的有效性.     

激光光路控制电磁作动器的模糊PID控制特性分析

为了实时控制激光切割中激光焦点与辅助气体中轴线的相对位置,提出了一种模糊PID控制的电磁作动永磁复位式3自由度电磁作动器。介绍了电磁作动器结构,建立了相应系统数学模型。采用模糊PID控制算法以仿真与实验相结合的方式研究了电磁作动器的控制特性,并在PID控制器参数完全相同情况下,与传统PID控制算法的控制特性进行对比分析。仿真与实验结果表明：在x轴方向,与传统PID控制算法位置响应时间相比,仿真位置响应时间变化不大,实验位置响应时间减少1.50 s;在y轴方向,与传统PID控制算法位置响应时间相比,仿真位置响应时间减少0.48 s,实验位置响应时间减少1.88 s. 经过对模糊PID控制器参数的进一步优化,作动平台在x轴方向响应时间可达0.10 s. 与传统PID控制器相比,模糊PID控制器响应时间更短、响应速度更快。     

常用温度控制法的对比

常用温度控制包括常规PID、模糊、神经网络、Fuzzy-PID、神经网络PID、模糊神经网络、遗传PID及广义预测等控制方法.常规PID控制易于建立线性温度控制系统被控对象模型.模糊控制基于规则库,并以绝对或增量形式给出控制决策.神经网络控制采用数理模型模拟生物神经细胞结构,并用简单处理单元连接成复杂网络;Fuzzy-PID为线性控制,且结合模糊与PID控制优点.并给出了各方法的控制特性、功能及主要应用场合.     

基于干扰观测器与模糊前馈补偿的随动系统PID控制策略

针对随动系统在非线性随机力矩干扰时输出信号易畸变的现象,提出一种基于干扰观测器与模糊前馈补偿的随动系统PID控制策略。在随动系统"三闭环"结构模型的基础上,合理设计干扰观测器与模糊前馈补偿器,对干扰力矩的不确定性误差进行补偿,经仿真试验与结果分析,与传统模糊PID控制策略相比,所提策略能更好地补偿随动系统在非线性随机力矩干扰下的不确定性误差,削弱模糊PID控制的抖振,使系统具有良好的跟踪性能与鲁棒性。     

混合参数自调整模糊PID控制在空调系统中的应用

针对空调系统的参数不确定性以及模型不精确性,研究一种混合参数自调整模糊PID控制策略,将直接控制型模糊控制器、增益调整型模糊控制器和传统的PID控制器相结合,共同组成自调整模糊PID控制器,以提高控制器的控制性能和整个系统的鲁棒性。仿真结果表明,采用该控制方法可取得良好的控制效果,并进一步证实理论分析的正确性。     

一种量化因子改进型的模糊自适应PID 控制算法

：针对模糊PID 控制下的动态性能问题,提出一种量化因子改进型的模糊自适应PID(Fuzzy-PID)控制算法。 在模糊量化环节引入模糊论域量化因子在线调整函数,实现对模糊量化因子的实时调整;将传统PID 控制、传统模 糊PID 控制和量化因子改进性模糊PID 控制,分别在100 kHz 和200 kHz 的系统频率下,进行单位阶跃输入信号下 的动态性能对比实验。结果表明：该算法在2 种系统频率下均能实现无超调,调节时间不超过0.15 s,其动态性能相 较传统控制算法具有明显提升。     

基于dSPACE 的智能控制算法

针对FESTO液位过程控制系统,提出一种可在线修改量化比例因子的模糊自适应PID控制算法。利用dSPACE实时仿真系统能与Matlab/Simulink无缝链接的特点,通过Matlab/Simulink将模糊自适应PID控制算法引入dSPACE实时仿真平台,并进行FESTO液位控制实验。实验结果表明:模糊自适应PID智能控制算法具有较好的控制效果,dSPACE实时仿真系统能为检验智能控制算法的有效性提供良好的验证平台。