模糊自适应PID控制的研究及应用仿真

传统PID控制器参数的整定是在获取对象数学模型的基础上,根据某一整定规则来确定的,难以适应复杂多变的控制系统。针对其参数整定不良、性能欠佳,对被控过程的适应性差等缺点采用模糊控制与自适应PID控制结合起来,设计了模糊自适应PID控制器。利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,进一步完善PID控制器的性能,提高系统的控制精度。仿真结果表明该模糊自适应PID控制器既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,使被控对象具有良好的动、稳态特性,有较好的工程应用前景。     

小型电加热反应器温度的模糊自适应整定PID控制

小型电加热反应器系统具有较大的纯滞后、惯性滞后、非线性和时变特性,参数固定不变的普通PID控制器难以进行精确温控.通过把操作人员积累的PID参数整定经验知识总结成模糊规则,利用模糊逻辑推理进行在线实时整定,设计了电加热反应器温度模糊自适应整定PID控制算法.通过Matlab与组态软件"组态王"KINGVIEW的动态数据交换,在Matlalb上编程实现了模糊自适应整定PID控制算法.进行了一般情况下和具有较强非线性和时变特性情况下温度控制实验,实验结果表明,模糊自适应整定PID控制取得了比普通PID更好的控制结果,模糊自适应整定PID控制对过程非线性和时变特性具有更强的适应性.     

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.     

基于遗传算法的六自由度并联平台的控制

由于单通道电液位置伺服系统是一种非线性时变系统,而且有阻尼比小、参数变化大、非线性程度高的特点,传统的PID控制已经很难满足六自由度并联平台的控制精度的要求。针对六自由度并联平台单通道的数学模型,采用遗传算法对其PID控制器的参数进行优化控制,以满足系统的控制精度的要求。仿真结果表明该控制系统的性能指标有了很大改善,证明了该遗传算法的可行性和有效性,克服了传统PID整定参数费时的缺点,对解决实际控制问题提供了有效的方法,并且具有良好的抗干扰能力,其适应性(鲁棒性)也有了很大的提高。     

模糊自整定PID控制在聚合反应中的研究

针对工业生产中常用的反应釜,提出利用模糊自整定PID控制器实现聚合反应温度控制的方法,实现PID控制器参数在线自调整,提高PID控制器的性能和系统的精度.仿真结果表明,该模糊自整定PID对被控系统的适应性强、鲁棒性好、超调小、反应时间快,能很好地适应现实生产过程中的控制要求.     

基于模糊控制器的直流无刷电动机控制

利用自整定模糊-PID控制器实现对直流无刷电动机的控制.在分析直流无刷电动机数学模型的基础上,建立一种新型的三相直流无刷电动机数学模型,并将自整定模糊-PID控制器应用于直流无刷电动机的控制系统中.系统采用双闭环调速,电流环采用电流滞环控制,转速环采用自整定模糊-PID控制器,通过不断检测速度偏差e和速度偏差变化率ec,对参数KP,KI和KD进行在线校正,控制器参数随e和ec变化而变化,以提高系统的控制效果.研究结果表明,这种基于自整定模糊-PID控制器的直流无刷电动机控制系统具有响应快、超调小、控制精度高等特点,比传统PID控制器具有更好的静、动态特性.     

模糊自适应PID在磁悬浮系统中的应用

针对EMS型磁悬浮列车悬浮系统的非线性、迟滞性及模型不确定的特点.本文采用了模糊自适应整定PID控制技术来满足其对动态和静态性能的要求.仿真结果表明模糊自适应整定PID控制器学习精度高、收敛速度快、在系统同时存在磁悬浮系统参数的变化和负载扰动时.具有较强的鲁棒性和抗干扰能力.     

基于BP神经网络的PID控制研究

PID控制算法是工业控制领域中应用广泛的控制算法,但在实际应用中其参数整定问题一直是一个尚未很好解决的难点.为了解决控制参数整定,改善系统性能,利用BP神经网络技术应用到PID控制器中.通过建立三层神经网络模型,在控制过程中按照梯度下降法修正神经网络的权系数,实现PID神经网络的自学习和逼近任意函数的功能,在控制过程中根据变化实时调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定.仿真结果表明,引入了BP神经网络的PID控制系统,提高了动态性能,增强系统稳定性和快速性,并获得更好的控制效果.     

基于Matlab的模糊自整定PID控制器仿真研究

将模糊控制与PlD控制结合,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定.利用MATLAB的模糊控制工具箱以及Simulink对其进行了仿真,结果表明设计的自整定PID模糊控制器具有控制精度高,超调小,动态性能好的特性.     

基于Internet远程实验系统神经网络控制算法的实现

描述了基于Internet远程过程控制实验系统以及基于BP神经网络整定PID控制算法在此控制系统中的实现。实验者可远程操作实验装置,可远程选择控制算法。测试结果表明应用基于BP神经网络整定PID控制算法于此远程过程控制实验系统中,系统动态响应快、具有较高的控制精度,满足过程控制实验的要求。