2自由度PID控制的运动控制器参数自设计

提出了一种基于2自由度PID控制，用于伺服系统，能够根据系统所要求的性能指标自动设计并调节参数的智能运动控制器的设计方法，仿真结果表明，这种控制器经过有限次的参数和自动调整，能够满足性能指标的要求，对实际中工程技术人员调整控制器参数具有参考价值。     

神经元滤波型2自由度PID控制器研究

本文给出了一种用神经元实现的给定值滤波型2自由度PID控制器．这种控制器利用 神经元权值自学习功能解决了2自由度PID控制器参数整定这个难题并使系统具有自适应能力 ．物理实验表明：神经元滤波型2自由度PID控制器具有应用价值．     

实用二自由度PID控制

对两种实用二自由度ＰＩＤ控制器进行了讨论,指出它们结构简单,在稳定性、参数整定及使用操作上与常规ＰＩＤ调节器完全一致,适合在各种集散型控制系统中使用。     

基于神经网络2自由度PID的解耦控制实现

论文将2自由度PID引入一类有强耦合带时延的多变量系统,将回路所受耦合量看成干扰量,从而将多回路系统等价成多个单回路系统;针对2自由度PID控制器参数整定困难的特点,论文利用神经网络来实现2自由度PID控制器,使控制器的两组参数能自适应调整,同时完成系统的解耦与控制工作。仿真结果表明,系统具有很好的静态和动态性能。     

工业锅炉的二自由度PID控制

本文介绍了采用二自由度PID控制系统来处理工业锅炉系统中各回路间耦合作用的方法，该方法简便，适用性很广，仿真结果表明对于锅炉是 行之有效的。     

二自由度PID控制及其应用

讨论了适合工业过程计算机控制的两种二自由度PID控制器，给出了二自由度PID控制技术在加热炉自动燃烧控制中的应用实例及控制效果分析。     

2自由度PID控制系统中的前置预滤波器

为了提高前置预滤波器的滤波性能,同时降低前置预滤波器的设计难度,提出了一种应用于搭建2自由度PID(proportional-integral-derivative)控制系统的前置预滤波器设计方法.首先提出了系统响应信号的分量信号的概念,然后基于最小二乘法,推导出一种改善系统响应输出特性的前置预滤波器的设计方法.所设计的前置预滤波器具有PID的简单形式,能够方便地应用于搭建2自由度PID控制系统.所述设计方法的主要优点在于:无需系统辨识,整个设计过程只需要系统的响应输出信号;所设计出的前置预滤波器能有效减小2自由度PID控制系统在阶跃响应中的震荡,且能使系统的响应速度与给定的参考模型的响应速度一致.通过针对典型PID控制系统的前置预滤波器的仿真设计,给出了基于响应输出信号前置预滤波器的设计过程.对所设计的前置预滤波器的滤波效果进行了仿真验证,仿真结果证明了上述优良特性.     

二自由度PID控制及其应用

讨论了适合工业过程计算机控制的两种二自由度ＰＩＤ控制器，给了了二自由度ＰＩＤ控制技术在加热炉自动燃烧中的应用实例及控制效果分析。     

基于Lab VIEW的智能PID控制器的设计

为了使PID控制器在不同工况下有参数自整定能力，在控制器中加入了智能算法。用PCI6014卡的A／D实现给定和反馈的输入，D／A实现控制量的输出，在LabVIEW7．0的软件开发平台上实现PID算法和遗传算法。虚拟仪器开发平台LabVIEW以其强大的数据处理能力、简单而灵活的编程语言，使得智能算法的实现方便而又灵活，它将数据采集、数据分析处理与显示的功能集中在同一个环境中，可在平台上无缝地集成一套完整的应用方案。仿真结果可见，系统动态过程较平稳，无超调，自适应能力好。     

基于参数实时最优整定的智能PID控制器研究

在参数时变系统中,为了解决PID参数不易实时调整问题,提出了基于PID控制律的智能控制方法;其主要思想是以PID的控制律作为神经网络输入输出模型,以PID的3个参数作为神经网络权值,通过对PID的控制模型进行实时在线训练,获得PID的最佳参数,从而实现对参数时变系统的最优控制;研究结果表明,基于PID控制模型的神经网络优化方法在处理非线性和时变系统时具有很强的鲁棒性,因而是一种有效的智能控制方法。     

基于遗传算法的PID参数优化设计

本文应用遗传算法对ＰＩＤ控制器参数进行了优化设计，在构造遗传算法框架时，采用了最佳保留选择机制、两点交叉、重新生成个体策略以及由简易经验公式生成初始群体等方法。经过数字仿真，验证了该算法的有效性和合理性。     

一种基于离线优化参数的自校正PID控制器

本文针对典型工业过程，通过在线辨识对象脉冲响应间接获取对象等效参数，利用按偏差积分准则离线优化整出的ＰＩＤ参数与对象参数的关系，实现ＰＩＤ控制器的自校正，为抑制输出超调，提出了一种超前控制方法。仿真表明，该控制器对于变参数对象可获得满意的控制效果。     

基于HS-PSO算法的PID控制器参数自整定

针对粒子群算法(PSO)算法局部搜索能力差的问题,提出一种对PID控制器参数进行自整定的基于和声搜索(HS)的改进粒子群优化算法(HS-PSO).通过引入种群进程因子对惯性权重进行自适应调节以提高PSO算法的收敛速度.另外在PSO进化过程中每代产生的最优个体以新陈代谢方式进入和声记忆库中并进行和声搜索,以克服粒子群优化...     

基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器参数优化

为了解决传统PID控制器参数优化费时且不能保证获得最佳性能的问题,通过改进布谷鸟搜索算法的参数取值,形成了动态布谷鸟搜索算法(DCS),并把其引入到PID控制器参数优化中,提出了一种基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器参数优化算法,仿真试验结果表明基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器具有较好的控制性能指标,并通过与其他算法对比,证明了动态布谷鸟搜索算法的PID控制器优化算法具有优越性和有效性.     

基于神经网络和遗传算法的智能PID控制

提出了一种结合神经网络和遗传算法的智能PID控制算法;该控制器先利用RBF辨识网络在线辨识系统模型,再利用遗传算法在线调整PID三个控制参数,将传统的Ziegler-Nichols方法所得的控制参数作为遗传算法的初始参数范围,缩小了遗传算法的寻优范围;在MATLAB6.5环境下进行仿真和试验研究,结果证明RBF辨识网络的输出能够很好地跟踪对象输出,遗传算法很好地优化了控制参数;二者结合可在线有效地控制较复杂的被控对象.     

基于两自由度PID-准谐振控制器的永磁同步电机转矩脉动抑制方法

由于功率变换器死区、磁链谐波等非线性因素的存在,导致电机相电流中含有大量高次谐波,因而电流与磁链共同作用后产生的电磁转矩中也含有各种阶次的谐波,这使得转矩呈现出一种周期性的波动特性,称为转矩脉动。为解决这一问题,分析了转矩脉动产生的原因,为消除引起转矩脉动的谐波电流提出一种PI控制器与准谐振控制器相并联的控制结构。然而,谐振控制器的加入导致电流环响应超调的增加,因此引入两自由度PID控制器以减小电流超调,最终得到一种两自由度PID并联准谐振控制器的控制结构。最后,通过仿真实验对各种控制结构的对比研究,验证了所提方法的有效性。     

基于蚁群算法的PID控制器参数优化研究

蚁群算法是一种新型的优化算法,具有收敛速度快、鲁棒性强的优点。在介绍蚁群算法基本原理的基础上,分析了蚁群的自组织行为,给出该行为的数学模型一蚂蚁群体优化（Ant Colony Optimization,ACO）。提出一种基于蚁群算法优化PID控制器参数的方法,并给出了新算法的具体实现步骤。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。