模糊PID控制器在电锅炉温度控制系统中的应用

电锅炉已经成为供热采暧的主要设备．它的温度控制系统由于存在非线性、大滞后以及时变性等特点,常规的PID控制器很难达到较好的控制效果。考虑到模糊控制能够对复杂的非线性、时变系统进行很好的控制。但却无法消除静态误差的特点．本文将模糊控制引入到常规PID控制中．提出了一种模糊PID参数自整定控制器。并且对电锅炉温度控制系统进行了抗扰动的实验。仿真结果表明。和常规PID控制器相比．所设计的模糊PID控制器改善了温度控制系统的动态性能。提高了系统的鲁棒性。     

电气比例阀压力自校正控制策略研究

 电气比例阀压力输出控制具有时变、非线性特点，常规PID控制方法很难适应其响应快速、控制精确高的要求，深入分析了电气比例阀结构与工作原理，建立了电气比例阀非线性数学模型。提出采用PID参数自适应整定的模糊PID控制策略，详细分析了模糊PID控制器的设计方法。在软件MATLAB/Simulink中对控制系统进行了设计与仿真，并将控制效果与常规PID控制和模糊控制效果进行了比较分析。结果表明：模糊PID控制算法能使比例阀压力输出控制具有更好的动静态特性和自适应能力。     

基于RBF网络模糊推理的火电厂主汽温PID串级控制系统

火电厂主汽温对象具有大惯性、大延迟和非线性时变等特性,传统的火电厂主汽温控制系统大多采用基于模型的PID串级控制.模糊控制具有不依赖于过程模型、鲁棒性强等优点,且RBF网络具有收敛速度快、逼近能力强等优点,结合模糊控制、神经网络和常规PID的优点提出了基于RBF网络模糊推理的PID串级控制系统;仿真结果表明,使用该方法设计的串级控制系统具有响应速度快,控制精度高等优点,改善了串级控制系统的性能.     

基于模糊自适应PID的硫化机外压温度控制系统

针时硫化机平板温度非线性、时变和分布稳态误差小等特点,结合PID和模糊控制的优点,提出了一种模糊自适应PID控制方法.对模糊自适应PID算法进行了理论分析,给出了该温控系统的硬件实现方法.对硫化机的简化模型进行了仿真.结果表明:采用模糊自适应PID控制,系统的调节时间缩短,响应速度加快,抗干扰能力和适应参数变化的能力都优于常规PID控制,具有更好的动态特性和稳定性,有效减小了温度的波动.     

基于模糊神经网络PID的线切割张力控制系统的分析

分析了张力系统与模糊PID控制之间的关系,及控制系统对线切割机床加工精度和效率的影响。往复走丝线切割张力控制包含复杂的非线性问题,而模糊PID控制器在处理非线性问题方面有很大优越性。用神经网络建立模糊控制规则表,调整PID参数,使模糊PID对张力控制效果达到更好。利用神经网络和模糊PID结合的方法,分析神经网络模糊PID实现的控制,证明模糊神经网络PID控制系统具有较好的鲁棒性和优越性。     

模糊神经网络在阀门开度控制中的应用

针对电磁阀控气缸系统时变、非线性的特性,应用模糊神经网络整定PID参数。利用AMESim物理图形建模软件搭建被控对象的模型,应用MATLAB编写模糊神经网络PID的S函数,再联合MATLAB和AMESim对算法进行仿真,仿真结果表明模糊神经网络PID的适应性好、抗干扰能力强,性能优于常规PID。最后搭建实验平台进行了实验。实验结果表明,系统在不同环境下的控制精度高、响应快、过程平稳,满足阀门开度控制的要求。     

基于神经网络的模糊自适应PID控制方法研究

针对常规PID控制器不能在线修正参数以及模糊规则和率属函数对专家经验的依赖性,提出了神经网络模糊自适应PID控制器,从而综合了传统PID控制、模糊控制、神经网络控制的优点,使其具有PID控制的广泛适用性和神经网络的自适应和自学习能力,同时又具备模糊控制的非线性控制作用;仿真实验可知该控制器具有更快的响应和更好的平稳性.     

传统PID控制器在时变参量控制中的改进设计

PID控制技术是工控领域应用很广的一项自动化控制技术,但是由于其控制的静态特性明显,很难适应时变参量的控制要求,本文提出在PID控制技术的基础上,引入模糊控制的概念,利用模糊控制在非线性时变参数控制中的作用,设计模糊参数自整定PID控制器,达到有效控制时变参量的目的。     

基于FNN的气动肌肉驱动膝关节康复训练装置自学习控制

针对气动肌肉驱动的膝关节康复训练装置存在时延、非线性和时变特性.将PID控制、模糊控制和神经网络相结合,设计了基于模糊神经网络的复合控制器,并将其应用于膝关节康复训练装置的等速持续被动运动控制中.实验表明:在负载变化干扰下,该控制器具有控制精度高、抗干扰能力强等特性,对提高该类装置的控制特性有借鉴作用.     

基于MATLAB的DY发生器热源 Fuzzy-PID控制仿真研究

针对燃烧实验台这一典型的惯性、纯滞后、参数时变非线性对象，在分析PID控制和模糊控制优缺点的基础上，提出了Fuzzy-PID混和控制方案。仿真结果表明Fuzzy-PID混和控制方案与常规PID控制器、模糊控制器相比，控制系统具有较好的动态特性和稳态性能以及更强的适应能力。