水轮机调节系统模糊推理自校正PID控制

基于模糊数学理论设计了一种自校正PID调节器，可达到过程的自适应调节，实现调节器参数的实时优化，算法实现简单，实时性强，在水轮机调节系统仿真实验中，取得了满意的效果。     

基于LabVIEW的水轮机同步顶升系统的模糊PID控制

根据轴流式水轮机转子静平衡需要,用电液比例技术设计出承载200 t的同步顶升系统,并建立系统的数学模型.以LabVIEW为控制平台,使用LabVIEW提供的模糊逻辑工具箱,构建顶升系统的自适应模糊PID控制器.在LabVIEW仿真环境中,对系统分别进行无控制器、PID控制器、模糊PID控制器的仿真.仿真结果表明,基于LabVIEW的控制系统具有良好的动态与静态控制精度.     

基于合作式协同进化算法的神经网络优化

针对一般遗传算法优化神经网络存在的不足，提出合作式协同进化遗传算法实现神经网络结构和权值同步优化方法．首先，结合合作式协同进化遗传算法本身特性和神经网络特点，给出种群分割方法；其次，为了实现结构和权值的同步优化，提出一种新的混合编码方法，并根据该混合编码方法设计新的交叉和变异算子；然后，根据编码结构、代表个体和合作团体之间的关系，提出一种新的结构优化方法；再次，给出进化过程所需代表个体选择、适应度构造方法等．最后，通过双螺旋线问题验证本文算法的有效性．     

基于遗传算法的模糊神经网络PID控制器研究

研究对象是某类型贴片机的位置控制系统,运用基于遗传算法的模糊神经网络 PID控制器对其位置系统进行控制.着重介绍了基于联接机制的模糊神经网络的结构,以及遗传算法对模糊神经网络的网络结构和隶属度函数的优化.通过实例详细地给出了优化过程和优化结果,并通过仿真结果,充分地说明了模糊神经网络的优异性能以及遗传算法在多目标寻优中的强大优势.     

基于混合免疫协同进化算法的模糊-PI优化控制

针对遗传算法诸如局部搜索能力差、早熟收敛、“退化”现象等问题，在协同进化算法(CA)的基础上融入传统的单纯形算法，同时引入免疫算子来防止“退化”现象，提出了混合免疫协同进化算法(HICA)，并设计了一种自适应交叉、变异算子以提高算法的运算效率；应用HICA对模糊 PI控制器的各个参数进行协同优化，设计了体现控制器综合性能指标的目标函数，仿真结果表明：提出的基于HICA模糊 PI控制优化方法可以获得满意的控制效果.     

基于病毒协同进化的分类规则提取算法

根据置信度和覆盖度2种准则,将类的特征明确划分为充分特征和必要特征。在此基础上结合“聚焦”的思维机制,提出了基于病毒协同进化的分类规则提取算法。使用该算法不仅可以从分类信息系统中提取出分类规则,而且更能反映人类的思维方式,有较高的分类精度。     

基于多重模糊神经网络的PID温度控制算法

传统PID算法在控制具有大滞后、非线性、时变性等动态特性复杂的温度对象时,存在超调量大、参数无法自调节、模型自适应能力差、系统稳定性低等问题。为此,文章提出一种多重T-S型模糊神经网络PID温度控制算法。该算法根据PID算法的结构特点,利用T-S型模糊神经网络的单输出特性,建立能分别输出PID 3个参数的3重网络模型。MATLAB仿真实验结果表明,该算法与传统PID、BP神经网络PID,以及常规模糊神经网络PID等相比,超调量低,稳定性好,模型自适应性强,抗干扰能力强,综合性能指标好。     

基于模糊自适应PID控制的SRD研究

分析开关磁阻电动机驱动系统(SRD)的结构与总体控制方案;分析开关磁阻电动机非线性数学模型;分析模糊自适应PID控制的原理。在Matlab/Simulink中建立基于模糊自适应PID控制的SRD动态仿真模型,仿真结果证明:基于模糊自适应PID控制的SRD能明显减小转速超调和转矩脉动,提高系统鲁棒性,得到更好的动态性能。     

水轮机组调节的模糊控制算法研究

从提高模糊控制精度出发．提出了一种混合参数自调整模糊PID控制器结构,融合了常规PID控制器和模糊控制的优点．控制器主要包括了常规PlD控制器、增益调整型模糊控制器和直接控制型模糊控制器3个部分,能根据对象参数的变化合理地调整控制器的参数．叙述了混合参数自调整模糊PID控制器各部分的功能和参数的选择．针对水轮机组控制的仿真实验表明了该控制策略的有效性,与常规PID控制器的对比结果表明该控制算法能够提高系统的响应速度和鲁棒性．     

基于模糊PID控制的静电悬浮研究

从静电悬浮的机理出发,文章研究了静电悬浮样品三维稳定约束控制的实现方法。通过设计弧形电极,可产生二维横向势阱,实现在水平方向上对样品的稳定约束,对样品的反馈控制只需加载在竖直方向。采用模糊控制PID原理,推导出了PID控制下悬浮样品的动力学方程及其解。通过数值模拟,详细讨论了PID参数设定对被控样品物理量的影响,包括PID参数分别对梯度电场、样品到预设平衡位置的调节及调节速率的影响。最后,给出这种控制方式下实现快速调节的最佳参数值。     

基于模糊遗传算法的PID自整定研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种基于遗传算法与模糊理论相结合的PID自整定算法。在加热炉温度控制中,用该算法进行PID参数优化,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性等指标均得到了改善,能够较好地解决工业过程中控制参数优化的问题.     

基于动态矩阵算法的水轮机调速系统网络控制

将网络控制系统应用于对水轮机的控制,针对网络控制中存在的丢包现象,提出基于动态矩阵的网络控制方法,降低了网络丢包对控制系统的影响.在对水轮机建立刚性水击线性模型的基础上,在truetime网络环境中分别采用动态矩阵和PID对其进行控制仿真,仿真结果表明,动态矩阵在水轮机网络控制中更具优越性.     

Dynamic extending nonlinear H∞ control and its application to hydraulic turbine governor

There exists a large class of nonlinear systems with uncertainties, such as hydraulic turbine governors, whose robust control problem is hard to solve by means of the existing robust control approaches. For this class of systems, this work presents a dynamic extending H∞ controller via both differential geometry and H∞ theory. Furthermore, based on differential game theory, it has been verified that the proposed control strategy has robustness in the sense that the disturbance can be attenuated effectively because the L2-gain from the disturbance input to the regulation output signal could be reduced to any given level. Thirdly, a robust control strategy for hydraulic turbine governor is designed according to the proposed extending H∞ control method, and has been developed into a real control equipment. Finally the field experiments are carried out which show clearly that the developed control equipment can enhance transient stability of power systems more effectively than the conventional controller.     

基于遗传算法的鲁棒PID控制器设计

从分析控制系统的性能指标入手,从抗干扰性能和鲁棒性能两方面综合考虑控制器的设计,得到一种鲁棒 PID 控制器的设计思路,把 PID 控制器的设计问题转化为求解一个带鲁棒性能约束的绝对误差积分指标 (IAE) 优化问题。鉴于问题是非凸的,用常规优方法无法得到最优解,采用遗传算法来求解该问题。分别对一阶加纯迟延(FOPDT)和非线性对象进行了仿真,结果表明了方法的有效性,不仅控制系统性能优良,而且抗干扰能力和鲁棒性能也很好。     

基于自适应遗传算法的DFB激光器模糊PID温控系统

针对传统的PID控制算法很难准确控制DFB激光器温度的问题,提出并设计了一种基于模糊PID控制和自适应遗传算法的新型DFB温度控制系统.该控制系统由硬件和软件两部分构成,在硬件设备上以单片机作为控制系统的处理器,以铂电阻和热电冷却器分别作为控制系统的敏感器和执行器;在控制算法上利用自适应遗传算法来优化模糊PID的自整定规则.结果表明,该系统能够实现DFB激光器在5~65℃温度范围内的有效控制,控制误差和超调量分别低于0.002 3℃和10%,具有较好的应用前景.     

铸轧液压AGC系统的模糊PID控制仿真

铸轧液压AGC系统是板带厚度主要控制手段,根据实际工程研究,通过液压系统的相关理论建立比较准确的五阶数学模型,采用传统PID对此类高阶模型的参数调整控制效果较差,而模糊PID能够根据实际工况自动调整PID参数来达到系统的要求。因此,在传统PID基础上加入模糊PID控制算法,能够有效地提高铸轧液压AGC系统响应过程,通过仿真验证了模糊PID控制暂态过程更优。     

基于改进遗传算法的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法（FCM）的缺陷,提出了一种基于改进遗传算法的模糊聚类方法．利用改进遗传算法强大的全局寻优能力,这种算法较好地克服了FCM算法对初始化敏感、容易陷入局部最优的缺陷．仿真实验证明,该算法具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度．     

Fuzzy adaptive genetic algorithm based on auto-regulating fuzzy rules

There are defects such as the low convergence rate and premature phenomenon on the performance of simple genetic algorithms (SGA) as the values of crossover probability (P _c) and mutation probability (P _m) are fixed. To solve the problems, the fuzzy control method and the genetic algorithms were systematically integrated to create a kind of improved fuzzy adaptive genetic algorithm (FAGA) based on the auto-regulating fuzzy rules (ARFR-FAGA). By using the fuzzy control method, the values of P _c and P _m were adjusted according to the evolutional process, and the fuzzy rules were optimized by another genetic algorithm. Experimental results in solving the function optimization problems demonstrate that the convergence rate and solution quality of ARFR-FAGA exceed those of SGA, AGA and fuzzy adaptive genetic algorithm based on expertise (EFAGA) obviously in the global search.     

Three-dimensional multi-constraint route planning of unmanned aerial vehicle low-altitude penetration based on coevolutionary multi-agent genetic algorithm

To address the issue of premature convergence and slow convergence rate in three-dimensional (3D) route planning of unmanned aerial vehicle (UAV) low-altitude penetration, a novel route planning method was proposed. First and foremost, a coevolutionary multi-agent genetic algorithm (CE-MAGA) was formed by introducing coevolutionary mechanism to multi-agent genetic algorithm (MAGA), an efficient global optimization algorithm. A dynamic route representation form was also adopted to improve the flight route accuracy. Moreover, an efficient constraint handling method was used to simplify the treatment of multi-constraint and reduce the time-cost of planning computation. Simulation and corresponding analysis show that the planning results of CE-MAGA have better performance on terrain following, terrain avoidance, threat avoidance (TF/TA²) and lower route costs than other existing algorithms. In addition, feasible flight routes can be acquired within 2 s, and the convergence rate of the whole evolutionary process is very fast.     

Fuzzy adaptive PID control on hydraulic servo system of quadruped robot

Quadruped robot driven by high power density hydraulic device works in unstructured en- vironment. With variable load and various external disturbance, the hydraulic servo system has fea- tures such as nonlinear, time-varying parameters. Traditional control method has some limitation. In order to help the hydraulic servo system of the quadruped robot to adapt to harsh environments, and to obtain high control quality and control precision, an incremental fuzzy adaptive PID controller based on position feedback is designed to solve the related technical problems. Matlab/Simulink sim- ulation and experimental results show that the incremental fuzzy adaptive PID controller improves the dynamic performance of the system, enhances the respond speed and precision of the hydraulic ser- vo system, and has some theory significance and practical value.