一种实时自适应步进电机PID控制器设计

传统PID控制器通常难以满足多变量、非线性、强耦合的步进电机动态响应和精确调速要求,结合传统PID控制和模糊控制及遗传算法(GA)整定PID参数的优点,设计基于模糊遗传算法的实时自适应步进电动机PID控制器,充分发挥传统和智能控制策略各自的优势.仿真结果表明,该实时自适应步进电动机PID控制器,具有很好的自适应能力和抗负载扰动能力.在稳定性、动态速度响应诸方面均优于传统的PID控制器和模糊控制器,系统达到了较高调速性能和控制精度.     

反应釜温度的智能优化模糊PID控制器设计

通过对反应釜温度控制系统的分析讨论,针对传统控制中响应速度慢、自适应能力差等问题,本文设计了一种基于粒子群算法的模糊自适应PID控制器。该控制器通过对不同工况下控制器的比例因子和量化因子的实时优化来改善反应釜温度控制效果。仿真结果表明,粒子群优化模糊自适应PID控制器与传统的PID控制器和模糊控制器相比,系统动态特性和静态特性均得到了较大的提高,自适应能力显著增强。     

模糊PID技术在轧机AGC系统上的应用

常规PID控制在对象变化时,控制器的参数不能自动修改适应,无法很好地满足轧机厚度控制精度的要求。针对这一问题,设计了一种模糊自适应PID控制器,利用模糊推理方法实现对PID参数在线自适应,来实现AGC系统的稳定,提高厚度控制系统的精度。通过simulink仿真,结果表明模糊自适应PID控制器自适应能力更强、响应快、稳定性好,同时也有更强的鲁棒性,能够使厚度控制得到满意的结果。     

小机车新型试验电源自适应模糊PID控制系统仿真研究

针对小机车传统试验电源系统存在的电压稳定性能差、响应速度慢的问题,提出了一种自适应模糊PID控制的小机车新型试验电源系统。对自适应模糊PID控制器的设计和建模,以及仿真的效果进行了详细的阐述,并进行了系统的鲁棒性分析。同时还将自适应模糊PID控制和传统PID控制进行了对比研究,证明了自适应模糊PID控制的小机车试验电源系统有电压稳定性能好、响应速度快的良好电气特性。     

单神经元自适应PID控制器在AQM中的应用

主动队列管理(AQM)对于保持TCP网络高性能是一种有效的策略。AQM的基本机制是调节数据包进入路由器缓冲区的速率,从而避免网络拥塞。针对传统PID控制器在拥塞控制过程中参数固定的缺点,将神经网络理论引入AQM的研究中,设计了一种改进的单神经元自适应PID主动队列管理器。基于NS2平台的仿真结果表明,与PID控制器及传统的单神经元自适应PID控制器相比,改进的控制器对网络环境的变化有更强的适应能力和更好的稳定性。     

优化GA的模糊自适应张力控制

以典型的卷绕张力系统为研究对象,结合模糊自适应PID控制与遗传算法,设计了基于遗传算法的模糊自适应PID张力控制器.该控制器由离线和在线两部分组成,离线部分利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数作为在线调节的初始值,在线部分用来实时调整系统响应的PID参数.仿真结果表明,采用的模糊自适应PID控制策略较传统PID控制器具有响应速度快、控制输出稳定、抗干扰能力强、鲁棒性好等优点.     

基于自适应模糊PID运动控制系统的设计

内容为了提高四轮驱动机器人的速度控制性能和红外循迹轨迹跟踪响应效果,将传统PID控制和模糊推理相结合,设计了一种基于自适应模糊PID的四轮驱动循迹控制系统,介绍了系统总体结构和模糊控制理论,设计了一种自适应模糊PID控制器,给出了以转速为内环,位置偏差为外环的双闭环模糊控制方法,利用simulink对模糊PID算法的控制效果进行了仿真,并在四轮驱动控制系统试验平台上进行速度控制实验和循迹动态响应实验研究,结果表明本文所设计的自适应模糊PID相对于传统PID响应更快,减少系统稳态误差,提高移动平台的红外循迹过程中的轨迹跟踪动态响应效果。     

PID控制

现代PID控制是将自适应控制、最优控制、预测控制、鲁棒控制和智能控制策略引入到传统PID控制中的一种新型PID控制。简要回顾了PID控制器的发展历程，重点介绍了基于专家系统、模糊控制和神经网的智能PID控制器的研究概况，并对PID控制今后的发展进行了展望。     

自适应PID控制器实现熟料料层自动控制

本文针对传统PID控制器在冷却机应用中存在的问题,提出了一种自适应PID控制器实现冷却机熟料料层的自动控制。在给出冷却机高温熟料料层厚度的测量方法之后,提出了模糊控制策略和PID控制器参数整定表。     

基于自适应模糊PID控制的太阳光跟踪伺服系统

针对太阳光跟踪伺服系统中传统PID控制过程中的一些问题,通过对自适应模糊PID控制系统的分析,设计了一种双轴跟踪伺服系统自适应模糊PID控制器,同时在Simulink环境中建立了方位角跟踪传动机构仿真模型并完成了仿真。仿真结果表明,太阳光跟踪伺服系统自适应模糊PID控制器较传统PID控制器具有较强的稳定性、适应性与鲁棒性,在太阳光跟踪伺服系统控制领域具有重要的实用价值与应用空间。     

直流电机神经元PID调速系统设计与仿真

针对传统PI双闭环直流电机调速系统存在响应速度慢、超调量大、抗干扰能力及自适应能力差等问题,提出了一种双闭环直流电机调速系统的神经元PID转速调节器设计方法。该转速调节器采用神经元控制器和比例控制相结合进行设计,从而构成了一种具有自学习、自适应能力的神经元PID控制器,然后与传统单神经元PID设计的转速调节器控制效果进行了对比。结果表明,基于神经元PID转速调节器的双闭环直流电机调速系统具有较快的响应速度、良好的动态和静态稳定性、较强的自适应能力和抗干扰能力。     

无刷直流电机的RBF神经网络自适应控制研究

针对传统PID控制器在无刷直流电机控制时的鲁棒性差、精度低等缺点,在分析BLDCM数学模型的基础上,设计了RFBNN自适应PID控制器应用于无刷直流电机控制系统。通过Matlab/Simulink环境下的仿真实验表明,与传统的PID控制方法相比,该方法大大改善了系统的动态特性,减小了系统的稳态误差,提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,满足了系统的控制性能要求。     

矢量拉力垂直起降无人机姿态纵向控制研究

针对使用矢量拉力控制纵向飞行姿态转换的坐式垂直起降固定翼无人机,分析其在垂直和水平飞行两种状态转换过程中存在的一些控制问题;建立了其动力模型,并对模型参数进行了整定。针对其在非线性条件下动态性能欠佳的问题,把容易实现、鲁棒性好的PID控制法与智能模糊控制算法结合,设计出自适应模糊PID控制器。并且模糊PID的超调小、动态响应快等特点在仿真和飞行实验中得到验证,使系统的抗干扰性得到提高。     

直流无刷电机智能控制系统研究

阐述直流无刷电机工作原理,分析直流无刷电机的数学模型;介绍模糊控制理论与神经网络控制理论,提出模糊自适应PID控制策略;在MATLAB环境下,分别使用反电动势建模法建立直流无刷电机控制系统的模型,并对各个模型进行仿真分析。然后利用BP神经网络控制策略,模糊自适应PID控制策略改进速度控制器中的常规PID算法,进行仿真,并将所得结果进行对比。从对比结果可以得出模糊自适应PID控制策略更适合直流无刷电机的控制。     

模糊PID矢量控制在异步电机调速中的应用

为了提高三相异步电机矢量控制的性能,在传统的转速PID控制器的基础上,建立模糊PID控制器,利用Matlab/Simulink搭建基于三相异步电动机转速控制的模糊PID系统,分别使用常规PID控制器与模糊PID控制器进行控制,并进行比较。仿真结果表明模糊控制能使系统取得较好的控制性能并具有较强的鲁棒性。     

基于ARM的模糊自适应PID温度控制系统设计

为了解决传统PID控制器控制电冰箱温度所存在的响应速度慢、控制精度不高等问题,本文采用自整定模糊PID控制算法设计了模糊PID控制器,并在MATLAB环境中进行了仿真,与常规PID控制器的性能进行了对比,结果表明模糊自适应PID控制器的响应特性优于传统的PID控制器,响应速度更快,稳态精度更高,超调量更小,提高了电冰箱温度控制系统的性能.最后在ARM芯片上实现模糊控制算法,模糊控制表采用新方法二维矩阵存储,以便方便查询和管理,更好地满足温度调节的实时性.     

基于Carsim轻型货车EPS系统控制策略研究

汽车转向性能的优劣直接决定汽车驾驶的安全性,是影响汽车主动安全的重要因素.为了提高汽车在不同工况转向时的操纵动力学性能,以轻型货车为载体,利用模糊自适应PID控制策略参数自适应调整的优势,制定模糊自适应PID控制策略,在EPS系统基本的助力模式下展开研究,通过结合Carsim和Matlab/simulink建立的整车联...     

BP神经网络在永磁同步电机中的应用

永磁同步电机是一个多变量、非线性、强耦合的系统,传统PID速度控制效果不理想.在分析永磁同步电机数学模型的基础上,采用改进型BP神经网络与传统PID控制相结合作为速度控制器,应用于永磁同步电机调速系统中.在电机初始运行阶段采用传统PID控制,网络学习一段时间后,切换到经过改进的BP神经网络在线自整定PID控制,实现了电机速度的自适应控制.仿真结果表明:应用这种新型控制方式的永磁同步电机调速系统具有良好的动态性能和稳态精度.     

模糊免疫PID控制器及其在苛化过程中的应用

在实际生产中,苛化工段温度控制系统中常用的常规PID控制器难以获得理想的控制效果。该文设计一种基于免疫反馈机理的PID控制器,采用Centroid反模糊化方法,得到每个模糊控制器的输出,使PID控制器的3个参数随控制器输出的变化而变化。仿真结果证明,该设计的控制效果优于常规PID控制,能适应对象参数的变化,具有良好的控制品质、较强鲁棒性和自适应能力。     

基于图像视觉伺服的模糊比例积分微分控制系统

针对传统比例积分微分(PID)参数难整定、控制性能不理想等问题,将模糊控制理论与PID控制器相结合,构成模糊PID控制器。采用Eye-to-Hand视觉模型,引入图像视觉伺服机制,通过图像获取误差信号来实现对PID控制器三个参数K_p、T_i和T_d的实时在线自适应调整。最后在以PC机、CompactRIO、NI-9401、互补金属氧化物半导体(CMOS)摄像头、电机驱动器及无刷直流(DC)电机组成的打孔机视觉伺服运动控制系统上完成了实验。结果表明,基于图像的视觉伺服模糊PID控制器相对于传统PID控制器响应速度提高了60%,超调量降低了80%,鲁棒性也更好;不仅能提高孔的定位精度,还能边加工边检测。