纯滞后系统PID-模糊控制

为了保证城市供水质量,常常采用变频恒压供水方式。针对恒压供水系统的非线性、随机性、大惯性和纯滞后特性,提出了一种带Smith预估的PID-模糊复合控制策略。这种控制策略融合了模糊控制动态响应性能好、PID控制调节精度高以及Smith预估纯滞后补偿的优点。在保留了系统很好的动态过程平稳性和稳态性能的基础上,明显改善了系统的动态过程快速性,同时对被控对象模型参数变化具有很好的适应性,鲁棒性好。仿真实验结果表明:带Smith预估的PID-模糊复合控制策略可使恒压供水系统的动态稳态性能明显优于常规PID、模糊控制和PID-模糊复合控制。     

基于自适应模糊PID控制器的非线性系统仿真

对于缺乏精确模型的过程或参数时变的滞后过程,传统PID控制难以达到良好的控制效果.普通模糊控制能够对一些非线性系统进行控制,并不需被控对象精确的数学模型,但是模糊控制难以消除系统的静态误差.针对复杂的非线性系统,设计了自适应模糊PID控制器.该控制器将模糊控制的动态性能好的优点和PID控制的稳态精度高的优点结合起来,采用模糊控制与PID控制分段控制策略,当偏差大于某一阈值时,采用模糊推理的方法调整系统的控制量,当偏差小于某一阈值时,切换到PID控制以消除系统的静态误差,较好地克服了传统PID控制和普通模糊控制所存在的主要问题.通过仿真实验分析,证明了该控制方法的有效性.     

Fuzzy_PID控制在空调恒压供水系统中的应用

为了解决由于工厂空调恒压供水系统干扰大而难以建立精确数学模型的问题,在基于常规则PID控制及模糊控制的理论研究上,提出了模糊PID控制策略,将模糊PID控制的智能性与常规PID控制的可靠性结合起来.实践及仿真结果表明,该控制策略取得了较好的控制效果,提高了系统的自适应能力,具有较好的应用价值.     

模糊PID控制在飞行仿真伺服系统中的应用

建立了飞行仿真伺服系统的数学模型,采用常规PID控制与模糊控制相结合的控制策略,根据不同的偏差E和偏差变化率EC对PID参数KP、KI和KD进行在线调整.实验结果表明:该控制器使飞行仿真伺服系统具有良好的跟踪性能和鲁棒性.     

热定型机的神经网络优化模糊-PID控制研究

热定型机的温度是复合管材生产过程中的重要参数，往往需要精确控制。由于该温度对象具有滞后特性，采用传统的PID控制、模糊控制或神经网络控制等单一的控制策略效果并不十分理想。本文提出了神经网络优化模糊一PID控制，并进行了相应研究，研究结果表明，该控制方法在超调量、调节时间、稳态偏差等控制性能指标上比传统的PID和单一的智能控制具有较好的效果。     

基于PLC的PID控制恒压供水系统

传统的单片机控制供水系统,硬件设计和程序编制难度大,而且因工艺、电磁干扰等原因系统可靠性差,供水压力不稳定。以某生活小区泵站供水系统为对象,在充分分析PLC内置PID运算功能的基础上,考虑供水系统的特点,提出了用PLC控制变频调速恒压供水系统。该系统由PLC、变频器、水泵电机组、压力传感器及电气控制柜组成。系统的逻辑控制和PID运算由PLC完成,供水压力由PLC的模拟电位器设定。系统投入运行后,系统维护量少、供水压力稳定,有较大的推广应用价值。     

直流调速系统的模糊／PID控制器设计

本文采用模糊/PID控制策略对直流调速系统的转速环进行了设计,根据转速误差的阀值由模糊控制切换到PID控制,给出了模糊控制规则和PID控制器各参数确定的方法,并利用Matlab进行了仿真验证,结果表明模糊/PID控制器具有较好的控制性能。     

一种改进的三维模糊控制设计方法

针对传统三维模糊控制器模糊规则多,在实际应用中不易实现,输入量之间相互耦合的问题,提出一种PID与模糊混合(M)型控制器.该控制策略是把三个输入量分别为偏差、偏差变化、偏差的偏差变化的一维模糊控制器加权融合实现混合(M)型控制器,解决了多变量模糊控制中的规则数量几何爆炸问题,具有更大的可控范围.针对传统模糊控制不能消除系统静差的缺陷,吸收增量式PID控制递推累加的形式,对偏差进行积分,混合(M)型控制器实现了对系统静差的消除.此外介绍了M型控制器的参数整定方法,并对其稳定性进行了分析.仿真表明,M型控制器控制效果比二维模糊控制和PID控制都好.     

基于PLC实现恒压供水自动控制

分析了原有供水系统的缺点,运用模糊控制原理,将单纯PID控制方式改进为模糊 PID复合控制方式,通过建立供水系统综合压力参数,实现了对远端用户水压的自动控制,达到了全自动恒压供水的目的。     

模糊恒压供水系统的设计

本文提出了一种基于模糊控制理论的恒压供水系统，设计出自调整因子控制器，实现了恒压供水，克服了传统PID控制设计中的参数调整困难的问题。介绍了系统的组成及功能。并时系统进行了仿真分析。结果表明，模糊恒压供水系统具有更好的恒压效果。     

基于模糊神经网络的多变量解耦控制

针对焦炉集气管压力这类多变量非线性系统，提出了一种基于PID神经网络和RBF模糊神经网络的多变量解耦控制方案，RBF模糊神经网络对多变量对象解耦，PID神经网络控制器控制过程的动态特性。工程应用表明，提出的控制策略有效地解决了集气管压力这类复杂对象的过程控制问题。     

参数自适应模糊PID控制在变压供暖供水中的设计与运用

针对供暖供水系统具有的非线性、大滞后、系统参数容易改变等特点,以及变压力供暖供水系统的特殊要求,设计了一种参数自适应模糊PID控制器,以改善传统PID控制时参数整定困难、适应性差等缺点.仿真结果表明该控制器可使变压供暖供水系统在负荷发生剧烈变化时能很好地实现供暖供水压力的平稳调节,并且能使压力保持在较小的误差范围内.当系统参数发生变化时,该控制器具有较好的适应能力.     

基于模糊PID-Smith 控制策略的变频恒压供水系统的设计

针对恒压供水系统普遍存在的惯性大、非线性、随机性及纯滞后性的特点,设计了一种基于模糊PID-Smith控制策略的变频恒压供水系统.硬件部分介绍了系统的结构及组成,软件设计部分首先构建系统数学模型,研究了PID模糊控制与Smith预估控制理论.最终把PID模糊控制器与Smith预估器结合起来用于对系统的控制,并用Matlab将各种控制算法进行了仿真.结果表明:模糊PID-Smith控制器能够使系统的动态、稳态性能最优化,在时滞过程的控制系统中具有一定的应用前景.     

船舶双舵同步补偿控制

采用双舵配置的船舶,两套舵伺服系统结构参数和电气参数等具有一定的差异.在航行过程中,将会导致船舶双舵的同步误差增大、舵效降低、操纵性能变差.为了减小双舵同步误差,本文阐述了一种模糊变论域同步补偿控制方法.为此首先对舵机系统进行了机理建模,然后借鉴主从控制策略提出了双舵同步补偿控制系统结构,针对PID适应性差的问题,引入变论域模糊控制思想,进一步设计了变论域模糊PID双舵同步补偿控制器.最后仿真结果表明所设计的控制器有效地减小了双舵同步误差、提高了船舶航向稳定性,该方法在船舶双舵同步控制中切实可行,具有工程指导意义.     

一种新型自适应复合控制器在锂电池充电系统中的应用

为了解决锂电池充电系统的不确定性和参数整定困难的问题,本文提出了一种基于蚁群算法优化的模糊＋变论域模糊PID复合控制器的新方法。该控制器在系统波动频繁时,采用模糊控制使其具有最优的动态性能;当系统进入稳定阶段,采用PID参数自适应的变论域模糊控制以提高准确度。而用蚁群算法对PID参数值进行离线优化,并将优化后的值作为在线调节的初值,使系统更加稳定。将提出的复合控制策略应用于锂电池充电控制系统中。仿真结果表明,该系统具有良好的抗干扰性和鲁棒性。     

变论域自适应模糊PID控制系统仿真与应用

由于电液伺服系统具有非线性、时滞性等问题,自适应模糊PID控制方式仍难以精确控制马达转速,故设计了变论域自适应模糊PID控制算法。通过设计合适的伸缩因子,将变论域与自适应模糊PID控制相结合,该算法可以精确控制电磁比例阀的流量进而控制马达的转速。将PID控制、模糊控制、自适应模糊PID控制和变论域自适应模糊PID控制算法进行Matlab仿真,结果表明：变论域自适应模糊PID控制具有响应快、无超调、稳态误差基本为零的特点。通过可编程控制器实现了模糊PID控制与变论域自适应模糊PID控制算法在电液伺服系统中的应用,实验数据表明,变论域自适应模糊PID控制更加精确,符合工业控制要求。     

基于PLC双闭环控制供水系统的研究

设计以PLC为核心变频调速恒压供水控制器,采用双闭环自整定模糊PID控制算法,以水泵电动机的转速和管网水压为设定参数,实现恒压供水。该系统实时控制性能良好,节能效果显著。     

基于响应函数的模糊控制策略研究

常规P ID控制器对复杂系统而言控制效果往往不是很好,而模糊逻辑无需精确数学模型和离线训练学习。这两种控制方法相结合,就可扬长避短,实现低成本、易维护的在线自适应控制。为此,论文针对非线性系统特点,深入探讨基于模糊逻辑和常规P ID的控制策略。通过实验室仿真实验,分析比较这些控制方法的定值跟踪性能和干扰抑制性能优劣。并以此为基础,建立了一种新的PID型模糊控制策略。通过偏差响应函数,实现了自适应调节相互并联的模糊PID和常规P ID控制回路输出的目的。仿真实验结果表明,该P ID型模糊控制策略定值跟踪性能和干扰抑制性能都得到了保证,取得了较好的控制效果。     

Harmony search algorithm-based fuzzy-PID controller for electronic throttle valve

The electronic throttle control (ETC) for a gasoline engine is a typical nonlinear plant because of its nonlinear spring and model-parameter changes caused by external environmental variables. In this paper, a fuzzy proportional-integral-derivative (PID) control strategy is proposed in order to improve the responsiveness of ETC. In the fuzzy-PID scheme, the input variables are the error signal and its derivative, and the output variable is PID gains expressed in terms of fuzzy rules. In this manner, the fuzzy-PID controller has more flexibility and capability than conventional ones. A novel technique to tune the fuzzy rules of fuzzy-PID controller is proposed using a harmony search algorithm, which can search the optimal PID gains for the plant. Simulation and experiment results have shown the effective performance of the proposed controller.     

基于改进PSO和BP混合优化算法的炉温控制系统研究

针对工业生产中电阻炉温度控制系统所存在的大惯性、大滞后等问题,提出一种应用于电阻炉炉温的基于改进粒子群(PSO,particle swarm optimization)算法的模糊RBF-PID控制策略.在该控制系统中,采用引入惯性权重因子和遗传变异算子的改进粒子群算法对模糊RBF(径向基函数)隶属度函数的初始值进行优化,再用BP(误差反向传播)算法进行细调,并结合模糊推理和RBF学习能力在线调整PID控制参数,从而达到最优的PID控制效果.仿真结果表明,该算法跟踪快、超调小、不易陷入局部极小值,同时鲁棒性和抗干扰性优于传统PID控制.