直接甲醇燃料电池的模糊PID控制研究

视直接甲醇燃料电池DMFC(Direct Methanol Fuel Cell)为复杂的非线性系统,综合应用现代控制理论和模糊控制技术,建立状态空间模型,设计参数自适应模糊PID控制器,规定模糊控制规则,把多输入多输出系统转换为单输入单输出系统.采用Matlab软件,对以阴极空气进料速度为输入量,以电堆的输出功率为输出量的系统进行仿真.结果表明,所设计的控制方案能够有效提高DMFC系统的工作性能.     

PEMFC的变论域模糊参数自调整PID控制

质子交换膜燃料电池作为一种高效的绿色环保电源受到越来越多的关注.因其自身存在非线性和不确定性,对质子交换膜燃料电池实现精确控制仍存在一定难度,常规PID控制往往难以适应工况变化.文中设计一种变论域模糊参数自调整PID控制方案.通过变论域模糊控制器对PID进行参数整定,对质子交换膜燃料电池实施恒压输出控制.仿真实验结果表明：变论域模糊自调整PID控制提高了质子交换膜燃料电池跟踪设定输出电压的精度和速度,抗扰能力也得到显著增强.变论域模糊自调整PID控制是实现质子交换膜燃料电池恒压供电功能的一种有效方法.     

基于模糊PID的超声电机控制

针对超声电机特殊的工作原理,选定驱动电压作为其速度控制变量,为了解决超声电机非线性和建模复杂的问题,提出把传统PID结构简单、稳定性好的优点与模糊控制响应快、易实现的优点结合起来,设计基于DSP56f801的模糊控制器,实现对超声电机的速度控制。仿真结果表明,该方法调节精度较高,动态响应好,跟踪性能良好。     

模糊PID控制性能仿真分析

通过对目前流行的模糊PID控制方法的总结,研究了各种控制结构,使用Matlab的仿真工具Simulink的Fuzzy模块进行仿真分析,比较其各自的优缺点,得出规律性结论,为模糊PID控制系统设计提供帮助.     

基于BP神经网络的模糊PID风量控制

针对煤矿主风机通风系统多变量、非线性、时变滞后性等问题,提出一种基于BP神经网络的模糊PID算法。该算法综合神经网络、模糊控制与PID调节的各自优点,既具有神经网络的自学习和自适应能力,又具有模糊控制的非线性控制作用,同时兼备PID调节的广泛性。仿真结果表明,该算法的响应速度、稳态精度均优于传统的PID调节,取得比较理想的控制效果。     

基于模糊PID控制的半主动空气悬架系统研究

以空气悬架系统为研究对象,建立了半主动空气悬架的1/4车辆模型及白噪声的路面激励模型,将模糊控制理论和PID控制方法结合起来设计模糊PID控制器,并利用Simulink对建立的动力学模型进行平顺性仿真分析。从最终的结果可以得到结论:与传统PID控制的空气悬架相比,模糊PID控制的半主动空气悬架能更好地提高车辆的行驶平顺性。     

模糊PID控制器用于直流电机的控制

把具有较强鲁棒性的模糊控制算法与ＰＩＤ控制算法有机结合为模糊ＰＩＤ控制算法，并通过用于对直流伺服电机的控制，验证其有较强的鲁棒性。     

基于模糊PID的热水解反应控制算法研究

为减少超调量,缩短调节时间,提高系统的稳定性,提出一种基于模糊PID的控制算法,采用西门子S7-300可编程控制器PLC对系统温度进行控制.在控制回路上将原有的常规PID控制器加以改进,形成新的模糊-PID控制器,并与可编程控制器的逻辑判断指令相结合,使PID控制更为灵活,较好地满足生产过程的要求.仿真结果表明:该模型能够更好地缩短系统的响应时间且减少超调量,可以满足热水解反应釜生产过程中对温度的实时控制要求.     

基于模糊自整定PID的锅炉汽包水位控制研究

火电厂锅炉的汽包水位在负荷变动较大的情况下,采用传统的PID控制效果并不理想.为此,将模糊自整定控制引入锅炉汽包水位的3冲量控制系统中,同时设计了模糊控制器,很好地实现了PID控制器参数的在线调整.仿真结果表明,该系统的动态性能好,自适应能力强,控制效果良好.     

PID控制系统和模糊自适应PID控制系统的研究及比较

首先介绍了PID控制系统的工作原理,因PID控制器结构简单、实现简单,控制效果良好,所以已得到广泛应用。但当控制对象变化时,控制器的参数难以自动调整。为了使控制器具有较好的自适应性,可以采用模糊控制理论的方法来实现控制器参数的自动调整。模糊PID控制系统就是模糊理论与传统的PID控制器的结合。最后以一控制对象为例,对该两种方式的控制进行了仿真和比较,并得出了相应的结论。     

一种模糊PID控制器的设计方法研究

介绍了一种基于模糊控制的自适应PID控制器，总结出了这种PID控制器的控制特点及其参数设计规律。仿真结果表明，这种模糊PID控制器具有超调量小、调节时间短的优点，提高了控制系统的实时性和抗干扰能力，特别是对非线性和时变性的复杂控制系统具有良好的控制效果。     

基于模糊自调整PID技术的励磁控制器研究

结合模糊控制理论和常规PID励磁控制器,提出了模糊自调整PID励磁控制技术。选取自并励励磁模型作为对象,在MATLAB软件下对常规PID励磁控制与模糊自调整PID励磁控制进行仿真研究。结果表明,模糊自调整PID励磁控制能有效地改善系统的动态品质,提高系统的抗干扰能力,对运行状态改变时模型变化的鲁棒性有较大提高。     

DC-DC变换器的模糊自适应PID控制仿真研究

为了进一步提高DC-DC变换器的稳定性、适应性和抗干扰性，给出了一种基于模糊自适应PID控制的DC-DC控制方案；分析了控制系统的原理、过程和设计方法。仿真结果表明，其较传统PID控制有更好的动静态性能。     

PID控制的参数模糊自整定方法

针对一般PID控制算法在线调整PID的三个参数难度较大的问题,研究了PID控制的参数模糊自整定方法,即根据偏差和偏差变化率与PID三个参数的模糊关系,进行参数模糊自整定.该方法具有通用性和适应性强,参数容易整定,控制效果好等特点.并应用在WK-1型温度控制系统上,进行了实时控制实验,取得了很好的控制效果.     

基于模糊PID的多电机速度同步控制

为了实现多电机同步控制的智能化,以全自动裁切生产线为研究背景,提出了一种基于模块PID的多电机速度同步控制方法.通过介绍模糊控制的基本思想,对系统的控制结构和PID模糊控制器的设计思想进行了分析,同时借助PLC的存储间寻址方式实现模糊控制算法.仿真结果与工程应用表明,应用模糊PID控制能较好地实现多电机同步控制.     

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PLC与模糊PID的步进式加热炉温度控制系统

根据某步进式加热炉的控制要求,设计出一种PID控制与模糊控制相结合的智能控制系统。采用Fuzzy—PID复合控制算法,实现对数学模型不确定的控制对象的满意控制,具有模糊控制灵活、响应快、适应性强等优点,又具有PID控制精度高的特点。使系统具有可靠性高、使用寿命长等适合实际工业现场的特性。     

负荷车试验系统的模糊自适应PID控制

负荷车试验系统主要用于测量各种车辆的牵引性能,测量过程为复杂的多自由度动态响应过程,为保证试验的测量精度必须对该系统进行精确的实时加载控制.因此针对负荷车试验系统所具有的非线性、时变性特点,通过深入分析系统组成和响应特征,依据车辆牵引性能试验方法的要求,提出了在该试验系统中采用模糊自适应PID控制方法,确定模糊推理规则和控制算法,利用Matlab/Simulink工具,建立了控制系统模型,进行仿真计算研究.研制开发负荷车试验系统并完成实车试验,对比分析仿真计算与试验结果表明:控制系统是可行的,达到了预期的控制品质和试验测量精度要求.     

神经网络模糊PID控制器在直接矩控制中的应用

介绍了一种模糊自整定PID参数控制器的设计方法,并提出利用神经网络训练PID参数的基值。对常规PID控制和神经网络模糊PID控制系统作了对比研究,仿真实验结果表明新方法既保证了系统的稳态精度,又保证了系统的快速响应和坚韧性。将该方法用于直接转矩控制系统中,取得了远远优于常规PID调节器的控制效果。