模糊PID控制器的稳定性分析

构造出一种PID型模糊控制器，并证明了这种模糊控制器近似于一种变参数的PID控制器，以PID模型为基础，基于无源性定量对模型PID控制器的稳定性进行分析，导出了使模糊PID控制器稳定的充分条件，为设计稳定的模糊PID控制器提供了理论指导。     

基于T-S模型的模糊神经网络PID控制

针对在非线性、时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性、可解释性的特点;然后又利用神经网络的学习算法,实现了对模糊控制器的参数调整,使控制器具有了适应时变、不确定系统的自学习和自组织能力。针对非线性、时变系统,将此控制器与传统PID控制器对比进行了仿真研究,并应用于啤酒发酵领域,其结果表明,该控制器取得了令人满意的效果。     

模糊遗传在Profibus网络型PID控制器的应用

针对电加热炉被控对象的大延迟、模型不确定性,着重研究和设计了一种基于Profibus-DP网络结构的新型PID控制器。提出一种在现场总线环境下基于模糊遗传自适应PID的算法设计。使Profibus-DP从站和复合模糊自适应PID算法相结合构成了网络型模糊遗传自适应PID控制器,以实现PID参数的快速在线自动调整功能。并用MATLAB进行仿真,同时通过三路电加热炉实验证明。该PROFIBUS现场总线通信系统中PID控制器工作稳定,控制效果显著,优于常规PID控制器。     

在线自校正模糊PID控制器的研究

该文先设计一个基于T—S模型的模糊PID控制器,为提高模糊控制的适应性,在分析量化因子和比例因子对系统性能影响的基础上,又制定了基于T—S模型的在线调整量化因子和比例因子的模糊调整规则,实现了模糊PID控制器在线自校正。其算法简单,系统实时性、鲁棒性好。对大纯滞后对象的仿真表明,该控制器明显改善系统的动态性能。     

电动车转向系统的模糊控制仿真

本仿真的背景基于全国大学生智能车竞赛,研究电动车在随机轨迹上的跟踪转向控制。由于电动车转向控制系统的不确定性,使用传统PID控制无法满足控制需求并可能产生调节振荡。模糊控制技术基于模糊数学理论,通过模拟人的近似推理和综合决策过程,使控制算法的可控性、适应性和合理性得到提高。根据电动车转向控制的特点设计了一种简化了的模糊控制器,并与传统PID控制器进行比较。通过在MATLAB下搭建传统PID控制器模型和简化了的模糊控制器模型,最终分析和比较了该模糊控制器和传统PID控制器的不同控制效果。     

深度确定性策略梯度与模糊PID的协同温度控制

针对现有温度控制系统控温时间长、误差大的问题, 本文提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)和模糊自整定PID的协同温度控制. 首先, 模糊PID在控制大滞后系统时, 控制器不能立刻对产生的干扰起抑制作用, 且无法保证大滞后系统的稳定性等问题, 本文建立了模糊PID和DDPG算法相结合的温度控制模型, 该模型将模糊PID作为主控制器, DDPG算法作为辅助控制, 利用双控制器模型实现温度协同控制. 接着, 利用遗传算法对模糊PID的隶属函数和模糊规则进行寻优, 获得模型参数最优解. 最后, 在仿真实验中验证所提方法的有效性. 仿真实验结果表明, 本文提出的算法可有效减少噪声干扰, 减小控制系统的响应时间、误差和超调量.     

基于T-S模型的PID控制器的设计

针对普通PID调节器参数调节复杂,当被控系统性能发生变化时PID调节器的参数不能自适应地进行调整的缺点,提出了一种基于Takagi和Sugeno模糊控制模型的PID控制器.这种控制器将模糊控制器和PID控制器的优点有效地结合起来,它的前件采用模糊推理的方法将基于语言变量的专家经验转化为T-S模型的模糊规则,它的后件采用PID形式输出.通过对一个带有延时环节的一阶系统进行仿真,并将仿真结果与常规PID以及普通模糊调节器进行比较,结果表明,该控制器对系统的静态和动态性能有很大的改进.     

基于模糊-PID的智能飞控技术研究

由于无人机在飞行过程中机体参数变化剧烈,针对某型无人机,通过对无人机运动学模型进行分析,以无人机纵向运动模型为验证平台,论证了模糊PID技术应用于无人机自动驾驶仪设计的可行性。将传统的PID控制与模糊控制相结合,通过PID控制实现控制的准确性,利用模糊控制提高控制的快速性。针对无人机飞行控制中的实际问题,着重提出了PID控制器和基于误差分区的模糊控制器的设计方法。实验证明该方法不仅增强了控制器的调节能力,还在一定程度上简化了控制器的设计。     

基于PID的张力计校准装置张力稳定性控制研究

针对传统张力计校准装置存在张力控制精度较低,导致张力稳定性控制效果不佳的问题,结合BP模糊神经网络的特点,设计一个基于PID控制方法的张力计校准装置张力稳定性控制系统。首先,对软式传动系统钢索张力调节器的工作原理进行分析;然后基于BP神经网络和PID控制器,搭建一个牵引绞车数学模型;最后基于构建模型实现牵引绞车准确控制。仿真结果表明,对传统的PID控制、模糊PID控制器和提出的BP模糊神经网络PID控制器分别从第2 s开始每4 s施加500 N的干扰力后,BP模糊神经网络PID控制器的反应速度最快,所用时间最短,说明该控制器的反应速度和稳定性能更强,可实现张力计校准装置张力稳定性有效控制,具备一定的可行性。     

基于Matlab和模糊PID的汽车ABS系统的研究

为提高汽车ABS系统的制动性能,本文提出了一种基于Matlab和模糊PID控制算法的汽车ABS系统。在Matlab/Simulink环境下搭建了以单轮车辆为对象的汽车的纵向动力学模型,并分别设计了PID控制器、模糊控制器和模糊PID控制器,对汽车在低速30km/h、中速70km/h和高速110km/h行驶情况下紧急制动过程进行了仿真研究。仿真结果表明:基于模糊PID控制器的ABS系统能实时地对参数进行调节,其制动性能优于PID控制器和模糊控制器,能保持车轮工作在最佳滑移率附近,缩短制动距离并有效改善制动时的方向稳定性。     

一种新型模糊非线性PID控制器

采用一维输入一维输出的模糊映射关系与传统PID控制器相级联的方式，构成一个模糊非线性PID控制器以提高现有PID控制器的性能．一维模糊控制器无需选择与调整量化因子和比例因子，采用五条规则，易于实现．数值仿真和误差泛函积分评价指标表明，所提出的模糊非线性PID控制器比现有控制器具有更好的动静态性能．     

基于模糊自适应PID的随动系统设计与仿真

研究随动控制系统优化问题,常规PID控制器参数调试凭经验,导致系统性能不高。为了提高系统快速性和稳定性,提出并设计了模糊自适应PID控制器,可以对参数进行在线修正以使系统性能最优。可采用经验法调试的常规PID参数为初值,再用模糊化和近似推理等对参数进行在线修正,从而使系统性能达到最优。既具有模糊控制灵活性和适应性强的优点,又具有PID控制精度高的优势。通过设计模糊自适应PID控制器,以某二维随动转台系统为对象,在MATLAB环境中进行了仿真,并与常规PID控制器的性能进行了对比,结果表明模糊自适应PID控制器的响应特性优于传统的PID控制器,响应速度更快,稳态精度更高,为随动系统优化设计提供了依据。     

新型模糊- PID复合控制器设计及应用

提出一种模糊-PID复合控制器的设计方法，通过PID线性控制器和模糊控制器并行结合，在偏离工作点较远的区域以模糊控制为主，工作点附近则主要使用PID线性控制。为保证两者的平稳过渡，采用模糊推理完成“切换”(模糊切换)，仿真结果表明该控制器实现了PID控制器和模糊PID控制器的优势互补和控制性能的明显改进。     

分数阶模糊免疫PID控制器的设计

为改善分数阶PID控制器的控制性能,借鉴整数阶模糊免疫PID控制器,把模糊免疫调节与分数阶PID控制器结合起来,设计了分数阶模糊免疫PID控制器。仿真结果表明了该方法的有效性,不但提高了分数阶PID控制器跟踪性能,而且还具有良好的鲁棒性和抗干扰性。     

大滞后系统控制中专家-模糊PID方法的应用

为解决大滞后系统控制难度大的问题,设计了专家-模糊自适应PID控制器,这种控制器既具有模糊PID控制器高精度、稳定性、鲁棒性高的优点,又具有专家控制器进入稳定状态快的特点。对双容大滞后系统控制的仿真实验结果表明,该方法在动态性能上均优于单独采用模糊自适应PID方法,并且能够较快地进入稳定状态。     

基于模糊PI的永磁同步电机矢量控制

针对永磁同步电机矢量控制系统中,传统PID控制器对永磁同步电机控制性能效率不高以及对工作环境变化的适应性能不良等问题,首先,在两相旋转坐标系下采取双轴理论建立永磁同步电机数学模型;接着,采用模糊控制理论对永磁同步电机矢量控制系统中转速环传统的普通PID控制器进行改进研究,深入地从理论层次研究分析建立得到模糊PI控制器....     

模糊逻辑在PID参数整定中的应用

PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由于受到参数整定方法烦杂的困扰,常规PID控制器参数往往性能欠佳,对运行工作情况的适应性差。本设计将模糊控制和PID控制结合起来,构建自适应模糊PID控制器,实现PID参数的最佳调整。该模糊自整定PID控制器既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、稳态特性。     

无刷直流电机的模糊神经网络控制设计

在无刷直流电机(BLDCM)的控制上,传统PID等控制方法存在或多或少的不足.在模糊PID控制的基础上提出了一种模糊神经网络PI控制器的设计方法.该方法结合了模糊逻辑与神经网络,使得模糊控制器模拟了人的控制功能,不仅对环境变化有较强的适应能力,还拥有自学习能力.相比模糊PID控制,其具有计算量小、稳定性强等特点.对BLDCM进行建模与分析;在BLDCM数学模型的基础上,分别设计模糊PID控制器和模糊神经网络PI控制器;对设计的控制器进行仿真验证并分析.实验结果表明,模糊神经网络PI控制具有跟踪性能好、超调小、响应快、脉动小等优点,其动静态特性均优于模糊PID控制.     

模糊PID矢量控制在异步电机调速中的应用

为了提高三相异步电机矢量控制的性能,在传统的转速PID控制器的基础上,建立模糊PID控制器,利用Matlab/Simulink搭建基于三相异步电动机转速控制的模糊PID系统,分别使用常规PID控制器与模糊PID控制器进行控制,并进行比较。仿真结果表明模糊控制能使系统取得较好的控制性能并具有较强的鲁棒性。