一种改进的足球机器人PID调节器设计

在分析增量式数字PID基本算法的基础上,讨论了PID调节器参数对控制性能的影响及PID调节器控制参数的整定,并利用具有积分分离和消除设定值变化冲击的PID控制算法来实现具有最佳组合的PID控制.仿真实验结果表明,经该方法整定出的参数使该控制器获得了良好的控制效果.     

混沌天牛须算法在分数阶PID参数优化中的应用

针对分数阶PID控制器参数整定的复杂性问题,提出了一种基于混沌天牛须算法的分数阶PID控制器参数整定方法。首先,利用天牛须算法的寻优机制,进行不断的迭代寻优,寻找最适合受控系统的分数阶PID参数。同时,在原始天牛须算法中引入了混沌扰动机制,根据Logistic映射公式对天牛个体的位置进行随机扰动,增强全局搜索效果。为了验证所提出的混沌天牛须算法的优越性,将混沌天牛须算法与天牛须算法、粒子群算法对分数阶PID控制器参数分别进行寻优,最后进行仿真实验,结果表明混沌天牛须算法具有更好的寻优性能。     

一种云模型PID控制器参数整定优化算法

为了解决PID控制器参数整定过程中的优化和复杂性问题,增强PID控制器参数整定的自适应性,结合差异演化算法和粒子群算法,提出一种带有差异演化变异算子的粒子群混合优化算法,利用一维云模型映射器将人的控制经验通过语言原子转换为控制规则器,设计具有自适应功能的云模型控制器;将该优化算法应用于一维云模型PID控制器参数整定与优化,并与传统方法进行仿真比较.结果表明,基于带有差异演化变异算子的粒子群混合优化算法的智能控制器具有简单易行、控制性能良好、自适应性和鲁棒性强的特点,可为云模型控制器参数设计提供参考.     

PID参数模糊自整定控制在液位控制系统中的应用

针对液位控制过程中存在的大滞后、时变、非线性的特点,提出了PID参数模糊自整定控制算法。运用阶跃响应测试对双容水箱液位系统建立数学模型选取恰当的隶属度函数和PID控制规则,设计PID参数模糊自整定控制器。最后,利用MATLAB工具对PID参数模糊自整定控制算法和传统PID控制算法进行仿真比较。仿真结果表明,与传统PID控制算法相比,PID参数模糊自整定控制算法具有超调小、调整时间短等特点。     

神经网络参数自整定PID控制在供热过程控制中的应用

目的 使供热控制技术适应大滞后、大惯性、时变对象的控制要求,提高供热控制性能以及抗干扰性.方法 采用神经网络理论与增量式PID控制相结合的智能控制方法 ,利用神经网络的自学习能力,在线整定PID三个控制参数,使系统具有更好的鲁棒性和自适应性.结果 仿真实验表明,与常规增量式PID控制效果相比,提出的控制方案使热力站二次网回水温度控制过程很快进入稳态,超调量减小3.57%,通过在线学习及自动更新Kp,Ki,Kd参数,控制系统响应速度加快,且能有效抑制扰动.结论 神经网络参数自整定PID控制算法优于常规的控制方法 ,提高了供热过程的动态和稳态性能,抗干扰能力增强,取得了良好的控制效果.     

一种基于RBF神经网络的模糊PID控制算法

提出一种将RBF神经网络与模糊控制相结合的方法,对系统输出误差进行模糊化,利用RBF神经网络对PID控制参数进行在线整定。仿真结果表明基于上述的PID控制算法能较好地实现PID控制参数的在线调整和优化。     

基于增量式PID智能车调速系统的设计

为提高智能小车适应不同道路的能力和速度响应,设计合理电机驱动电路和选择高效速度控制策略显得尤为重要。基于增量式PID的调速系统设计了一套自动信息采集、道路分析、控制策略选择的系统,着重分析了增量式PID算法调速的性能,阐述了增量式PID参数整定的方法和过程。通过实际的测试得到闭环控制后电机的调速曲线。试验结果表明,采用增量式PID控制算法,小车运动的速度稳定性相比采用开环控制得到很大的提高,智能车驱动电机的控制更流畅,电机的响应速度更加迅速,智能车的调速系统的设计达到了要求。     

基于改进ITAE函数的直流伺服系统控制器优化

直流伺服电动机广泛应用于高精控制设备中.传统PI控制参数整定方法对对象模型的依赖程度较高,为了实现电动机转速对给定输入的准确快速跟踪,采用ITAE评价函数迭代整定控制参数.在评价函数中增加超调指标,有效降低了电机转速输出的超调量;引入粒子群算法基于改良评价函数完成控制参数的优化搜索,缩短了优化时间,提高了整定效率.将所提方案与传统的Z-N整定和迭代ITAE整定方案进行了对比,结果表明所提优化控制方案能使直流伺服调速系统具有良好的动静态性能和较强的抗扰鲁棒性.     

基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定优化

针对经典粒子群算法应用在PID控制器参数上整定的方法效果往往不佳的问题上,提出了一种改进粒子群算法的PID控制器参数整定优化设计,在粒子群的基础上加入遗传算法中的交叉算子,并将粒子群中的惯性权重因子改成动态参数,应用到PID控制器,使参数的自适应整定问题也获得了改进,快速性和稳定性也都优于经典粒子群算法的PID控制器．借助Matlab获得仿真系统的响应曲线图,根据对比得出系统性能的指标改进情况．     

足球机器人控制参数整定系统的设计

为了提高足球机器人的运动性能,设计了足球机器人控制参数整定系统．在阐述系统基本原理的基础上讨论了系统的组成,该系统包括测试平台、测试电路和测试软件．讨论了所采用的改进的增量式PID控制算法和通过实验确定参数的方法．实验证明,该系统可以快速地整定系统控制参数．     

基于模拟退火遗传算法的PID参数整定与优化

结合模拟退火算法和遗传算法的思想,提出模拟退火遗传算法,用此算法进行PID参数整定与优化．同时使用自适应交叉率、变异率以及适应度拉伸方法对传统遗传算法进行改进．模拟退火遗传算法有效抑制早熟,且具有收敛性快、全局寻优与局部寻优能力．仿真结果表明,基于此算法寻优设计的PID控制器动态品质和稳定性更好、鲁棒性更强．     

基于混沌PSO的循环流化床汽温系统分数阶控制

分数阶PIλDμ控制是传统PID控制的推广与发展,积分阶次λ和微分阶次μ的引入使得分数阶PIλDμ控制器具有更灵活的结构、更好的鲁棒性和更强的抗扰动能力,但也增加了参数整定的难度.参数的取值对控制效果的好坏起着决定性作用,为此提出了采用混沌粒子群优化算法优化分数阶PIλDμ控制器参数.该方法采用自适应粒子群优化算法执行...     

基于PSO-ABFO的负荷频率控制系统控制器设计与优化

负荷频率控制对于保障电网本身安全可靠运行有重要作用,适宜的控制器整定参数使得电网在各种随机扰动下能维持系统频率稳定和长期安全运行.针对单区域两机组电网的负荷频率控制器参优化整定问题,提出一种基于粒子群改进自适应细菌觅食优化算法(PSO-ABFO)的控制器参数整定设计方法.PSO-ABFO在标准细菌觅食算法的基础上,结合粒子群(PSO)算法思想引入全局最优、个体最优以及自适应步长,重新定义细菌的健康度并修改细菌迁移的方式,提高算法的寻优速度和寻优精度.最后,建立负荷频率控制系统(LFC)模型进行仿真试验,验证所提控制器设计与优化方法使系统动态性能显著提升.     

高空螺旋桨无刷直流电机重置粒子群PID控制

永磁无刷直流电机驱动高空螺旋桨负载时,由于大气密度随海拔高度变化,电机转速随螺旋桨负载变化不断波动,传统定参数PID控制难以随环境变化对电驱动系统PID控制参数进行实时调整,系统的动态特性和鲁棒性较差。提出一种基于BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)动态重置粒子群算法(BFGS-RPSO)的永磁无刷直流电机PID参数控制方法,该方法利用BFGS-RPSO算法灵活快速的在线参数寻优特点,对永磁无刷直流电机控制系统PID参数进行在线实时优化调整,提高了螺旋桨负载电驱动系统的动态特性和鲁棒性。Matlab仿真和实验表明,电机在起动过程中,转速上升时间较短,转速和转矩超调较小,且在负载波动过程中电机转矩脉动较小,BFGS-RPSO PID参数控制比传统PID控制具有更好的动态特性和鲁棒性,适合应用于高空螺旋桨永磁无刷直流电机螺旋桨电驱动系统。     

新型动态粒子群算法及其在工业控制中的应用

粒子群优化算法是一种在复杂优化问题的空间域探求最优解的启发式搜索方法。为了优化传统的PSO算法,缩短其运行时间,提出了一种动态收缩型的粒子群优化。收缩型粒子群算法在初始阶段含大量的粒子,随着迭代次数的增加,粒子数量不断减少,仿真结果显示,此方法相比于传统的PSO算法可减少近60%的运算时间。运用此改进的粒子群算法优化理论,实现了对PID控制参数的自适应调节。结果表明,新型的PSO算法可以使得PID控制参数调整速度更快,产生超调量小。     

基于混合蛙跳算法的PID控制器参数整定

PID控制在现代工业过程控制中应用广泛,但传统的PID参数整定方法已经不能完全适应现代工业的发展。利用一种新型的元启发式搜索的群智能算法——混合蛙跳算法对其3个参数进行优化设计,结合Simulink模型,进行基于MATLAB的离线仿真实验。结果表明,与粒子群算法相比,混合蛙跳算法的求解结果更加精确和稳定。     

基于改进搜寻者优化算法的PID控制

针对传统PID参数整定方法存在精度低、稳定性差,且被控制系统易受噪声影响等缺点,提出一种基于改进搜寻者优化算法(ISOA)的PID控制方法。采用Z-N方法得到的PID参数整定值指导初始种群的产生和个体寻优范围的确定,再引入变异操作方法和个体进化方向引导策略,从而提高PID参数优化精度,并结合Kalman滤波器实现对被控系统中控制噪声和测量噪声的滤波处理。仿真结果表明,与基于标准搜寻者优化算法(SOA)的PID控制方法比较,基于ISOA算法和Kalman滤波器的PID控制,不仅可以获得更优的PID参数,而且能够有效抑制控制过程中的噪声干扰,实现了高精度、强鲁棒性的PID控制。     

基于蜂群算法的精密运动控制方法

针对在精密运动控制系统中,传统PID控制器的控制精度不够,控制参数不能随着负载、环境的变化而变化这一问题,将蜂群算法与传统PID控制相结合,提出了蜂群PID控制方法,并应用在微位移控制系统中,通过精密运动控制阶跃响应性能分析,仿真出调节时间、稳态误差、目标函数、适应度函数等参数的变化曲线.结果表明,蜂群PID控制算法可使精密运动控制系统拥有更快的响应速度、更高的定位精度,并且其参数可实现自动寻优,验证了蜂群PID控制算法在精密运动领域的可行性.     

基于协同进化算法的水轮机模糊PID调速器研究

针对水轮机调速器常规PID控制不能根据系统的动态过程自动调整控制参数的问题,提出一种改进的基于协同进化遗传算法的模糊自适应PID控制算法,该方法采用协同进化遗传算法同时优化模糊PID控制的模糊规则和PID整定公式中的3个比例因子,通过模糊推理的方法求解PID参数的变化量,对PID参数进行自动整定,为了避免优化得到的模糊规则之间发生跳变,在目标函数中引入一光滑因子。仿真表明,该控制算法具有良好的静态和动态性能。     

cRNA布谷鸟搜索算法的桥式吊车PID控制

为了提高算法的全局搜索能力,受RNA二级结构的启发,设计RNA茎环交叉算子,采用基于进化代数的自适应步长策略,提出RNA交叉操作布谷鸟搜索算法(cRNA-CS).将cRNA-CS算法用于对5个典型测试函数进行寻优.测试结果表明,cRNA-CS算法的搜索能力和寻优精度相对于CS算法和其他改进的CS算法有了明显提高.将cRNA-CS算法用于桥式吊车系统PID控制器参数的优化整定.仿真实验结果表明,与CS算法、单纯形算法和PSO算法相比,采用cRNA-CS算法优化的PID控制器能够实现桥式吊车系统更好的消摆和定位控制.