水泥生料立磨压差的广义预测PID控制

针对立磨粉磨系统的非线性、大滞后、慢时变问题,设计了广义预测PID控制器(GPC-PID).通过构造广义预测控制目标函数中的控制加权序列使广义预测控制具有PID控制算法的结构,通过广义预测控制和PID的相互递推关系计算PID参数.仿真结果表明,广义预测PID控制能较好地稳定磨内压差,并且具有响应速度快、抗干扰性强、鲁棒性好等优点.     

网络控制系统的自整定PID 控制器设计

结合广义预测控制（GPC）方法和PID反馈结构,设计了一种具有预测功能的PID控制器,PID参数根据未来时刻的预计输出误差进行整定.控制器导出多步控制序列,置于执行器端的延迟补偿器根据网络时延从控制序列中选择控制信息并作用于控制对象,从而对时延进行补偿,使控制性能得到极大改善.控制器结合了PID控制和预测控制的优点,具有较强的鲁棒性和工程意义.最后通过构造Lyapunov函数对闭环系统的稳定性进行了分析,并通过仿真验证了该算法的有效性.     

SOPDT对象的预测PID控制及稳定性分析

提出了基于二阶非振荡及振荡加纯滞后的预测PID控制器的结构形式。这种控制器既具有PID控制器的优点;简单的结构形式、良好的鲁棒性和可靠性,又具有预测的功能;即可以根据以前的控制作用来预测以后的控制作用。通过仿真表明：在干扰、噪音存在和模型失配的情况下,预测PID控制器具有良好的控制性能,特别适合大纯滞后系统的控制。同时运用Monte-Carlo方法分析了其鲁棒稳定性,结果表明：它是一种值得在实际工程中推广应用的新型控制器。     

模糊自整定PID控制器在再热汽温控制中的应用研究

针对工业过程中再热汽温等一类大迟延惯性时变对象,采用模糊自整定PID控制器对PID参数调节和优化,该方法将模糊技术与PID控制综合起来,实现了PID控制的智能化.仿真结果表明与常规PID控制器相比,模糊自整定PID控制器具有很强的适应性、鲁棒性和抗干扰性.     

电加热炉系统预测函数PID控制算法的研究

由于电加热炉系统具有大时滞、时变性、非线性等特点,提出了一种新型预测函数PID控制算法.该算法将PID控制算法和预测函数控制算法结合起来,通过预测被控对象的未来输出值,得到一个新的优化目标函数,实时优化控制参数,得到控制量的解析解.仿真结果表明,与常规PID控制和预测函数PID串级控制相比,所设计的控制器满足系统对快速性和稳态精度的要求,系统具有较强的抗干扰性和鲁棒性,能够实现对电加热炉系统的有效控制.     

模糊PID控制器的设计及其仿真

对非线性大滞后等特殊的系统,存在常规PID控制器控制效果不甚理想的问题,为此结合模糊控制和常规PID控制二者的优点提出了模糊PID(Fuzzy-PID)控制方法.首先建立模糊规则、进行模糊推理,确定PID控制器的参数,再由PID控制器直接控制对象,实现实时控制的目的.将所设计的模糊PID控制器应用于具有大时滞,对大惯性的皮革温度收缩测定仪温度控制系统检测其性能,计算机仿真试验结果表明:Fuzzy-PID控制器与常规PID控制器相比较,确实提高了仪器温度控制系统的自适应能力和鲁棒性,改善了系统的动态性能和静态性能,能使非线性、大滞后等特殊的系统达到了良好的控制效果.     

神经元自适应预测PID控制器及实现

采用单神经元构成PID控制器,并和预测控制 结合克服时滞对控制系统的影响．对大时滞大惯性的电加热炉的实时控制结果表明,这种自 适应控制算法切实可行,且具有较强的鲁棒性,适合于控制大时滞被控过程．     

基于单神经元与PLC的温度控制系统设计

针对银川某葡萄酒厂发酵过程的温度控制进行研究,由于其具有时变性、大惯性、无法建立精确的教学模型等特点,传统的PID控制器达不到控制要求.文中设计了单神经元PID控制器,具有在线自学习、无超调、鲁棒性好等优点,并在S7-400 PLC上实现单神经元PID控制.实践表明,该控制器的控制精度和可靠性都符合控制要求.     

复杂大时滞系统的单神经元PSD控制

针对基于参数模型的普通PID控制对模型精确性要求较高,只能有效控制一般纯滞后对象,而不适用于复杂大时滞系统对象的控制.这里尝试对普通PID控制器添加单神经元自适应PSD算法,并加入专家经验对可调参数进行在线寻优、自校正.在Smartpro系统的ConMaker组态软件上编写了该控制器程序,并对二阶大时滞对象进行仿真实验.实验分析了单神经元PSD控制器参数对控制性能的影响,及与普通PID控制器作比较.结果表明此控制器对于二阶大时滞对象具有较强的自适应性和鲁棒性.     

基于神经网络的恒温控制系统的研究与设计

由于恒温控制的数学模型很难建立,针对这一难题提出了基于神经网络的PID控制器,侧重介绍了BP神经网络PID控制器算法的基本知识以及控制器的设计原理,通过实验仿真证明了神经网络PID控制器的控制效果比传统的PID控制在静态特性和动态特性方面都有所提高,而且具有较好的鲁棒性,该控制器在工业控制中将会发挥越来越大的作用.     

智能控制与常规控制

智能控制是在常规控制理论与技术基础上的进一步发展与提高,目的是在非结构化、不确定性与控制对象有强相互作用的环境中实现过程任务(追求目标)的闭环自动控制.虽然传统人工智能方法应用于实际控制问题有很大困难,但是把对复杂环境建模的严格数学方法研究同人工智能中新兴学派思想的研究紧密结合起来,有可能导致新的智能控制体系结构的产生和发展.这种研究将会在"自上而下"和"自下而上"两个方向的交汇处取得重大突破.     

局域网的安全控制与病毒防治

网络技术的发展,给局域网带来了很大的安全威胁,本文介绍了局域网安全控制的策略及局域网病毒防治的基本模型。     

基于可拓控制的离散变结构系统的组合控制

提出了一种新的离散变结构系统组合控制策略和一种改进的变速趋近律.众所周知,由于变结构控制系统中存在高频抖振,这一现象限制了变结构控制方法在各种工程设计领域中的应用.新的离散变结构系统组合控制策略的目的是使系统在最短的时间内完成正常运动从而系统的鲁棒性得以提高.对于滑动模态的到达问题,提出了基于改进的变速趋近率、指数趋近率和可拓控制的组合控制策略.这种新的控制策略能有效地削弱抖振提高系统的动态性能.最后通过将传统组合控制策略与所提出的组合控制策略仿真比较,其结果表明新的组合控制策略能够获得令人满意的结果.     

基于在线LS-SVM的逆模/PID复合控制

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)无法在线建模的问题,提出了一种基于在线LS-SVM回归的非线性逆模型建立方法。在线LS-SVM能够跟踪时变非线性系统的动态特性,当系统参数随时间变化时仍然有效。在前馈控制中,在线LS-SVM建立系统逆模型,并与PID反馈控制相结合构成复合控制方法,应用于较一般的离散非线性系统。仿真结果表明,采用在线LS-SVM建立非线性系统的逆模型的方法有效,复合控制策略具有良好控制性能。     

网络控制系统的建模与控制方法研究

网络控制系统降低了电缆成本,易于系统诊断和维护,具有很大的灵活性,因此正逐渐应用于工业控制中.在网络控制系统中,不可避免地存在网络诱导时延,这降低了系统的性能甚至使系统变得不稳定.本文研究了系统建模,控制等问题.系统仿真结果表明了本文方法的正确性和有效性.     

模糊控制理论在微网控制技术中的应用

微网控制策略是微网技术中最重要组成部分。由于各种分布式电源发电机制和环境不同,所需控制策略也不同。针对风力发电机、光伏发电等新能源发电具有间歇性,本文将模糊控制理论运用于控制系统中,利用参考电流和误差电流控制滞环环宽,使开关频率得到很好控制,从而有效控制了逆变器的输出电流。通过MATLAB/SIMULINK以及模糊控制块仿真,证明系统鲁棒性强,能提高电流跟踪精度和降低谐波,干扰和参数变化对其控制效果的影响减弱。     

智能控制在城市交通控制中的应用

介绍了自适应神经模糊推理系统的结构,以及用MATLAB模糊工具箱提供的ANFIS应用工具仿真,完成训练模糊神经网络,将智能控制应用在城市交通控制中。     

烤箱温度控制系统的模糊PID控制

通过与单纯的模糊控制和单纯的PID控制相比,采用模糊PID控制烤箱温度系统可以明显改善系统的稳态性能以及稳态响应。     

网络控制系统的分析与控制

网络控制系统是指通过网络形成闭环的实时反馈控制系统.针对同时具有网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统,研究了其建模、稳定性分析与控制器设计的问题.所考虑的网络诱导时延为小于一个采样周期的短时延,既可以是定常的也可以是时变的;随机丢包过程是具有普遍意义的任意丢包过程,其数字特征不必先验得到.运用Lyapunov方法,得...     

基于Fuzzy-PI双模控制的控制系统

叙述了孵化装置中有关温度与湿度的控制方法。为了提高控制精度、改善系统的动态、稳态性能,引入了基于Fuzzy-PI双模控制方法,并利用Matlab进行仿真。通过仿真和实际运行表明,采用了Fuzzy-PI双模控制以后,加快了动态响应,提高了控制精度,有效地降低了超调量,孵化率达到了规定的技术指标。对于实际中存在的非线性、大滞后、大惯性、难以建立数学模型的系统,采用该控制方法,不失为一种好的策略。