鲁棒稳定控制器设计

提出了一种新的鲁棒稳定控制器设计方法。利用它能够成功地解决当控对角具有极点穿越虚轴时，鲁棒器的设计问题。     

一类非线性系统的鲁棒控制器设计

该文研究了一类不确定非线性系统的鲁棒镇定控制器设计问题，该非线性系统的时变参数不确定性满足范数有界条件，非线性不确定项位于有限霍尔维茨角域。首先分析了系统鲁棒稳定的条件，接着基于线性矩阵不等式的方法得到了系统鲁棒镇定控制器设计的充分条件，通过求解一个线性矩阵不等式便得到了鲁棒镇定控制器。最后通过数值仿真例子进行了验证，仿真结果表明了该文所得结果较之已有的结果保守性明显降低。     

反馈控制系统中H_∞鲁棒控制器的设计

在论文 [1]的基础上 ,给出了闭环控制系统鲁棒稳定的充分必要条件 ,并给出了鲁棒稳定控制器的设计方法。     

基于LQR指标的鲁棒PID整定方法及鲁棒稳定性裕度评估

根据LQR指标，结合最小最大原理，使用改进遗传算法作为优化搜索算法，提出一种新的鲁棒PID参数整定方法。该方法有三个优点：首先能通过选取衰减系数和自然频率来获取期望的闭环特性，并获取近似的LQR权矩阵；其次为PID控制器增加了一定程度的预测性能，最后用本方法设计的控制器对模型误差和外部干扰都表现出一定的鲁棒性，仿真实例证实了该方法的有效性。     

结构不确定性的分散鲁棒控制器的次优设计

针对具有结构不确定性的关联大系统,提出了一种分散状态反馈控制的设计方法,首先给出了分散结构奇异值控制问题的措施,然后将其转化为分散标定∞控制问题,从而用基于ＬＭＩ的迭代算法求解,给出的示例说明了算法的可行性。     

带积分环节的线性系统鲁棒控制器的插值法设计

利用Ｈ∞控制理论中的插值法,研究了带积分环节的线性系统鲁棒控制器的设计。根据系统的内稳定性和鲁棒稳定性要求,给出了满足带积分环的线性系统控制器的插值条件,使设计得到的线性系统鲁棒控制器具有积分控制作用,从而可使系统既能够满足稳态性能的要求,又具有鲁棒稳定性。     

一种分散鲁棒自适应控制器的设计方法

基于李雅普诺夫函数法,提出了一种适用于不确定性线性大系统的分散鲁棒稳定控制方法,系统的不确定性因素包括系统参数摄动,关联变化以及外界干扰,由于实际大系统的不确定因素复杂且系统关联变化很难描述,因而在控制律中又引入了对设计参数的自适应算法,大大简化控制器的设计和实现,所提出的控制律可以保证系统在确定性干扰和关联变化的情况下全局稳定,同时自适应算法使参数收敛,仿真结果表明了该控制方法的有效性。     

基于观测器的多变量线性鲁棒控制器设计

对满足匹配条件的参数不确定多变量线性系统，本文用带观测器的状态反馈实现了不确定线性系统的鲁棒稳定控制，通过选择一组合适的标量参数，求解两个代数黎卡提方程来设计状态反馈控制器和观测器，使闭环系统稳定。     

PID控制器参数的遗传算法优化设计

提出一种交流伺服系统速度控制器的设计方法,即将控制器设计问题作为一参数优化问题,采用遗传算法对ＰＩＤ控制器参数进行优化．仿真实验结果表明,利用此方法设计出的速度控制器具有优良的伺服性能．     

基于LMI方法的不确定性系统PID控制器设计

针对具有不确定项的一类离散系统,设计了PID控制器,并采用LMI法优化控制器参数,得到一组控制器参数的优化解。该方法可与PID算法简单快速的特性相匹配。理论分析表明该方法是收敛的。仿真实验得出该控制算法具有很强的鲁棒性。     

基于模糊遗传算法的PID自整定研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种基于遗传算法与模糊理论相结合的PID自整定算法。在加热炉温度控制中,用该算法进行PID参数优化,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性等指标均得到了改善,能够较好地解决工业过程中控制参数优化的问题.     

基于内模控制策略的自整定PID控制器

针对实际控制对象的模型不易建立、大滞后等特点 ,提出基于内模控制策略的继电型自整定方法 .对内模控制器的原理和继电型自整定方法详细分析后 ,结合两者的优点设计出PID控制器 ,并给出了参数整定方法 .仿真研究结果表明 :该方法不但有良好的鲁棒性 ,而且调节快速、参数整定方法简单、不依赖于对象模型的参数 ,适合于工程应用     

Multi-objective optimization based on Genetic Algorithm for PID controller tuning

To get the satisfying performance of a PID controller, this paper presents a novel Pareto-based multi-objective genetic algorithm (MOGA), which can be used to find the appropriate setting of the PID controller by analyzing the pareto optimal surfaces. Rated settings of the controller by two criteria, the error between output and reference signals and control moves, are listed on the pareto surface. Appropriate setting can be chosen under a balance between two criteria for different control purposes. A controller tuning problem for a plant with high order and time delay is chosen as an example. Simulation results show that the method of MOGA is more efficient compared with traditional tuning methods.     

一种基于混沌优化的免疫PID控制器

针对目前智能PID控制器普遍存在的诸如计算量大、收敛速度慢以及控制精度相对较差等问题,提出一种基于混沌优化的免疫PID控制器。与传统的免疫PID控制器相比主要做了两个方面的改进,一个是利用小波神经网络对免疫PID控制器的非线性函数部分进行逼近,另一个是利用混沌优化算法对免疫PID控制器的三个控制参数进行优化。仿真结果表明该控制器的控制性能优于其它类型的智能PID控制器以及常规PID控制器。     

基于FPGA的增量式PID控制器的研究与实现

PID控制器的可靠性与实时性是使运动控制系统精确定位的重要环节,本文在分析数字PID控制算法的基础上,采用现场可编程逻辑门阵列(FPGA),应用自顶向下的设计方法,采用硬件设计语言VHDL语言进行编程,设计了增量式数字PID控制器.仿真结果表明,该设计方法是可行的,设计模块正确.     

Intelligent PID controller based on ant system algorithm and fuzzy inference and its application to bionic artificial leg

A designing method of intelligent proportional-integral-derivative(PID) controllers was proposed based on the ant system algorithm and fuzzy inference. This kind of controller is called Fuzzy-ant system PID controller. It consists of an off-line part and an on-line part. In the off-line part, for a given control system with a PID controller,by taking the overshoot, setting time and steady-state error of the system unit step response as the performance indexes and by using the ant system algorithm, a group of optimal PID parameters Kρ, Ti^* and Td^* can be obtained,which are used as the initial values for the on-line tuning of PID parameters. In the on-line part, based on Kρ, Ti^* and Td^* and according to the current system error e and its time derivative, a specific program is written, which is used to optimize and adjust the PID parameters on-line through a fuzzy inference mechanism to ensure that the system response has optimal transient and steady-state performance. This kind of intelligent PID controller can be used to control the motor of the intelligent bionic artificial leg designed by the authors. The result of computer simulation experiment shows that the controller has less overshoot and shorter setting time.     

基于遗传算法的模糊控制器动态优化方法

为了克服电厂主蒸汽温度被控对象的大迟延性、模型不确定性和时变性，提出了一种新的基于遗传算法(GA)的动态模糊控制器优化方法.该方法根据被调量的当前偏差值和偏差变化值的大小，采用改进的遗传算法和错时修正的方法，每次只对模糊控制规则表中的一个当前被激活的控制量修正值进行优化，对模糊控制器控制规则表中的数据进行实时在线的动态优化.仿真结果表明，当主蒸汽温度被控对象的模型参数变化10％时，采用该动态优化方法的模糊控制系统可以将主蒸汽温度动态偏差控制在-3～3 ℃，调节时间缩短了至少40％，主蒸汽温度控制系统的动态特性得到了有效的改善.     

基于粒子群优化的PID伺服控制器设计

针对耦合和非线性永磁同步电机（PMSM）控制器优化设计的难题,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的比例、积分和微分(PID)控制器的优化设计方法.结合PSO的基本原理和PMSM伺服系统的控制策略,给出了优化PID控制器设计的步骤.考虑到综合评价系统的各项性能指标,在优化过程中引入了新的模糊汉明距离的评价策略.同时对遗传算法（GA）和PSO算法优化结果进行对比研究.仿真和实验结果表明,该方法能搜寻到最优或次最优的参数空间,并能取得比GA更好的空间解.优化得到的PID控制器速度响应快、超调量小,有效地提高了伺服系统的动态性能.     

Optimal fuzzy PID controller with adjustable factors based on flexible polyhedron search algorithm

1　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＡｌｔｈｏｕｇｈｍａｎｙａｄｖａｎｃｅｄｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｏｒｉｅｓａｎｄｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｄｅｖｅｌｏｐｅｄｉｎｔｈｅｌａｓｔｄｅ ｃａｄｅｓ,ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｉｎｔｅｇｒａｌ ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ (