腿轮式机器人的模糊PID自适应控制

针对腿轮式机器人的动力学模型比较复杂，难以精确的建立数学模型，提出了一种基于模糊规则的新型自调整PID控制器用于机器人腿部末端的位置跟踪控制。该控制器利用人的经验和知识实时调整PID参数，从而改善控制系统的性能，提高控制器的适应能力。仿真实验表明该方法具有良好的轨迹跟踪精度和抗干扰能力。     

高精度数控机床进给伺服系统的模糊自适应PID控制

数控机床进给伺服系统是一个复杂的机电耦合系统。由于具有较强的时变参数特性、负载扰动和电机的非线性,很难给出控制系统的精确模型。基于数控机床进给伺服系统的数学模型,提出一种模糊自适应PID控制器的设计方法。将该控制器应用于数控机床进给伺服系统控制,可获得良好的控制性能。仿真结果表明：该方法不仅具有无静态失真,而且响应速度快、超调小。这种模糊自适应PID控制器具有较高的稳定性和精度。     

模糊自适应PID在转台位置控制中的应用

建立了驱动器-电机-减速器和转台的数学模型及MATLAB/SIMULINK仿真模型.设计了模糊自适应PID控制器,通过MATLAB模糊工具箱实现了模糊PID控制系统的仿真.仿真结果表明:利用模糊自适应PID控制转台位置伺服系统,具有超调小、响应快、精度高、鲁棒性强等优点.     

次级调节扭矩伺服加载系统

本文对次级调节扭矩伺服加载系统的工作原理进行了详尽的分析，给出了系统的传递函数方框图，设计了用于加载系统的带加权因子的模糊控制器，对加载系统的两个主要组成部分转速和扭矩控制系统在不同输入信号下分别进行了试验研究，同时还对二者之间的相互干扰进行了试验研究。     

常规PID控制和模糊自适应PID控制仿真研究

通过对同一研究对象运用两种不同的控制——PID控制和模糊自适应PID控制,在Matlab环境下进行单位阶跃响应仿真。通过比较得出模糊自适应PID比PID有更好的动态特性。     

基于模糊PID的自动配料系统控制研究

针对工业系统自动配料过程中配料精度难以控制的问题，提出了一种模糊结合PID的复合型预测控制算法。算法将模糊控制宽范围快速调节和PID精确调节的特点有机结合起来，当系统的偏差大于某一设定值时采用结合了人的经验的模糊规则控制，当系统偏差小于设定值时采用PID控制。模糊控制器的两个输入分别为系统期望值和偏差，通过不同的期望值预测不同的空中落差。实际应用表明该算法比单纯的PID控制在系统精度和速度上均有所提高。     

气动油压伺服系统模糊自适应整定的PID控制研究

针对经典的基于对象精确模型的PID控制方法自适应性差,难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象,采用了一种结构简单的模糊自适应整定的PID控制方法。将该智能PID控制应用于气动油压伺服系统中。实验结果表明：具有自学习和自适应能力的模糊PID控制方法,能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质明显优于常规PID控制方法,将其应用于气动油压伺服系统是可行的。     

基于自适应遗传算法优化的模糊PID控制在实验轧机中的应用研究

轧机板厚控制系统是一个具有非线性和时变特性的复杂系统,采用普通PID控制往往难以取得满意的控制效果。针对Hille 100实验轧机,建立其简化的数学模型,并采用模糊PID控制策略对其进行控制。模糊控制规则是模糊PID控制器设计的关键,采用自适应遗传算法(AGA)对其进行优化。仿真结果表明:优化后的模糊PID控制器具有更好的动态响应特性,控制效果得到了进一步改善。     

基于自适应模糊PID控制的汽车ESP系统控制研究

汽车ESP系统是汽车的一种主动安全装置,近年来仿真技术在汽车ESP系统的研究中得到了广泛的应用.基于模糊控制与PID控制,对ESP提出了自适应模糊PID控制的控制方法.首先以某汽车车型为研究对象,建立了其传递函数模型.然后运用Matlab/Simulink,进行了模糊控制器与PID控制器地设计,建立了仿真模型并进行仿真.结果表明,这种方法可以提高汽车的稳定性.实际工作中,由于路面条件不断变化,并且汽车本身是一个复杂的系统,传统控制方法无法进行有效地控制,自适应模糊PID控制器可以不断地调整参数,进行控制.目前,以完成关于该控制算法的控制器设计.     

基于模糊自适应 PID控制的定位系统设计

为提高步进电机定位性能,研究模糊自适应PID控制方法.在分析两相混合式步进电机结构和工作原理的基础上,推导出电机的数学模型.设计了适用于步进电机定位控制要求的模糊PID控制器,以误差e和误差的变化ec作为输入,利用模糊规则在线对PID参数进行修正以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求.通过仿真分析,模糊自适应PID控制方法具有较好的控制性能,能够达到精确定位.     

基于PLC的液位模糊自适应PID控制研究与应用

将模糊控制器与PID控制器结合起来,选取合适的隶属度函数和模糊控制规则,分析输入变量的量化因子和输出变量的比例因子在模糊控制系统中对系统性能的影响,离线计算出模糊控制规则表,利用S7-300 PLC设计一个液位模糊PID控制器。在单容水箱进行实际液位控制实验,并用WinCC对系统进行监控。实验结果表明:采用模糊PID控制水箱液位,系统具有良好的动静态性能。     

基于模糊单神经元PID的比例同步控制研究

针对传统PID算法在液压同步系统中整定困难、稳定性不佳、同步效果不理想的问题,提出一种基于模糊单神经元PID复合算法的双缸耦合同步控制策略,提高同步系统的性能。建立比例阀控非对称缸双缸同步系统数学模型;利用Simulink软件,对比分析传统PID算法、单神经元PID算法和模糊单神经元PID算法的控制效果;最后通过试验验证3种控制策略下的系统同步性能。试验结果表明:使用模糊单神经元PID的耦合控制策略,系统同步误差明显减小,响应速度更快,设计的控制策略有效。     

直线永磁同步电机变论域模糊PID控制技术研究

针对永磁同步直线电机中存在非线性、时变性、强耦合性和外部负载不确定性等特点,结合PID控制与模糊控制的优点,将变论域思想引入控制器的设计中,提出一种可变论域自适应模糊PID速度控制策略.该策略解决了在既定规则下无法保证高精度控制的问题,提高了系统的控制性能.仿真结果表明:所提出的控制策略与常规PID控制和模糊PID控制相比,具有更高的控制精度、更快的响应速度和更强的鲁棒性能.     

基于MATLAB-AMESim的电液伺服系统模糊PID控制

电液伺服系统在现代工业中有广泛应用,针对实际电液伺服系统中非线性环节建模不准确这一问题,根据MATLAB和AMESim的各自特点,利用AMESim完成复杂实际系统建模,利用MATLAB进行控制器设计,对系统建立联合仿真模型。阐述模糊PID控制器的设计过程,通过仿真结果对比分析模糊PID和传统PID的控制性能。结果显示:在变负载电液伺服控制系统中模糊PID控制器在快速性、控制精度等方面具有更好的控制性能,并且提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力。     

矿井乳化液自动配比的模糊自适应PID浓度控制系统

为了保证矿井乳化液配比系统中乳化液浓度保持稳态,在分析乳化液自动配比控制原理基础上,设计了一套矿井乳化液自动配比系统浓度控制的模糊自适应PID控制策略,并开展了现场实测研究。通过从乳化液流量瞬时变小和变大两个方面进行测定,验证了模糊自适应PID的控制设计的准确性。结果表明:模糊自适应PID具有较快的响应浓度,较小的超调量、更快达到稳态、更强的抗干扰能力等优点,可以实现对矿井乳化液自动配比系统浓度的最佳控制。     

基于模糊PID算法的高精度转台控制系统研究

以高精度转台控制系统为研究对象,围绕其控制框架与策略,提出基于模糊PID的直接闭环控制方法。建立步进电机模糊PID控制模型,对系统进行MATLAB仿真分析,验证了模糊PID控制在步进电机直接闭环控制系统中的优越性;为了解决传统控制方式中步进电机丢步、转台启动抖动和运行漂移等问题,以绝对光栅尺位置误差和误差率作为输入量进行了闭环模糊PID控制,进一步减小了误差。实验结果表明:该方法在提高回转定位精度方面具有显著的优势,同时保证了系统的可靠性。     

基于遗传模糊PID的液压AGC控制系统研究

液压AGC系统是一个多变量、非线性、强耦合、时变的复杂控制系统,常规的控制方法很难达到较好的控制效果,而采用将现代控制方法和智能算法相结合的控制策略已经成为一种趋势。PID控制是被证实行之有效的控制方法,针对其3个参数不能自调整问题,提出了模糊PID控制策略;针对模糊控制存在人为确定隶属度且不能动态调整参数的弊端,提出了用改进的遗传算法进行参数寻优的办法。仿真结果表明:基于改进遗传算法的模糊PID控制器性能更优。     

基于模糊神经网络PID的塑料薄膜厚度控制系统设计

针对当前塑料挤出行业薄膜厚度控制系统普遍存在的强非线性、大时滞、控制精度低的现状,设计了一种将模糊控制、神经网络与经典PID控制算法结合的塑料薄膜厚度智能控制系统,通过模糊控制与神经网络自学习算法相结合,实现了控制系统PID参数的在线自整定。实验证明:与传统厚度控制方式相比,该系统可以大大降低收敛时间,提高控制精度,将薄膜厚度误差控制在2μm以内。