一种PID参数调整方法研究

一种PID参数调整方法,以偏差e和偏差变化率ec作力输入,可满足不同时刻偏差e和偏差变化率ec对PID参数调整的要求。利用模糊理论在线对PID参数进行调整,构成参数调整PID控制器。与经典的PID控制方式相比较,该控制方式在动态性、稳态性及鲁棒性方面都有较大提高,在实际中将具有更广泛的应用。     

基于模糊神经网络的遥控武器站伺服系统PID控制器

针对遥控武器站伺服系统具有间隙、摩擦等非线性、不确定性特征,将PID控制与模糊神经网络进行有机结合。利用多层神经网络提取模糊控制规则,构建模糊神经网络控制器,根据偏差E和偏差变化EC在线调整PID控制器的三个参数。仿真试验表明,该控制器具有PID控制器精度高,以及模糊神经网络控制器响应速度快、超调小、稳定性高的特点,具有良好的动、稳态特性。     

混合参数自调整模糊PID控制在空调系统中的应用

针对空调系统的参数不确定性以及模型不精确性,研究一种混合参数自调整模糊PID控制策略,将直接控制型模糊控制器、增益调整型模糊控制器和传统的PID控制器相结合,共同组成自调整模糊PID控制器,以提高控制器的控制性能和整个系统的鲁棒性。仿真结果表明,采用该控制方法可取得良好的控制效果,并进一步证实理论分析的正确性。     

基于蚁群算法的模糊比例积分微分参数优化

传统的PID(比例积分微分)控制采用线性组合方案,难于协调快速性和稳态特性之间的矛盾,蚁群算法是一种新型的仿生优化算法,将蚁群算法和模糊PID控制算法相结合,利用蚁群算法全局寻优能力来优化模糊PID控制器的三个参数,仿真实验表明,该PID控制器具有较好的动态性能.     

供弹机模糊自适应PID控制器设计

为了解决某供弹机控制系统建模困难、控制系统复杂、易受外界影响,且自身参数时变不确定、控制难度大的问题,用普通的PID难以达到理想的控制效果。将模糊控制和常规PID控制相结合,设计了一种模糊自适应PID控制器,将偏差和偏差变化率作为控制器的输入,PID控制器3个参数的自整定值作为控制器的输出,实现了PID参数的在线自整定。仿真与试验结果表明：该控制器不仅具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速性、稳定性、鲁棒性高的特点,并且具有良好的动、稳态特性。     

消摇摆稳定系统控制器的设计

为使消摇摆稳定系统具有良好的动静态性能和抗外部干扰变化的鲁棒性,采用智能化分段控制与模糊自调整PID参数控制设计系统控制器。其分段控制以误差角大小判断阈值εi为依据,大误差时（≥ε1）采用非线性控制（Bang-Bang控制）以提高系统快速性,误差降至一定程度（ε1～ε2）采用PD控制以保证系统平稳,系统稳定时（ε2～ε3）采用模糊自调整PID参数控制以减小稳态误差,小误差时（＜ε3）再辅以前馈控制以保证动态跟踪精度。并导出了有关各控制段的控制器模型,给出了模糊自调整PID参数控制器系统框图和模糊控制查询表。实验证明该设计是可行的。     

航空发动机全包线最优PID控制器设计

研究了一种基于神经网络的航空发动机全包线PID控制器设计方法。首先在全包线内选定若干典型工况点,并通过遗传算法离线优化PID控制器参数。然后通过BP神经网络训练建立飞行高度和马赫数与PID参数的非线性映射关系,亦即建立起基于神经网络的航空发动机全包线最优PID控制器。最后,将该控制器应用于某型涡扇发动机稳态控制和飞行过程控制仿真,与原控制器比较,控制效果获得有效改善。     

基于模糊神经网络PID的机床直流调速系统

为解决PID参数的在线调整问题,针对龙门刨床的主拖动系统,提出将神经网络的模糊PID自适应控制器用于直流调速系统的方法。分析龙门刨床电气设备的组成,综合模糊控制和神经网络的长处,将神经网络、模糊逻辑和PID控制相融合,构成模糊神经网络控制器,并通过MATALAB对系统进行仿真。设计时,将模糊规则融于神经网络中,通过对神经网络的自学习、自适应能力在线调整模糊规则和隶属函数参数,对PID控制器实现在线实时调整。仿真结果表明,该系统比普通控制器具有更好的动、静态特性。     

双旋翼系统的PID参数模糊自整定控制器

双旋翼多输入多输出系统TRMS由于非线性和强耦合,难以建立数学模型和控制,故提出PID参数模糊自整定的控制方法.利用MATLAB设计PID参数模糊自整定控制器,并进行了仿真和实际应用.与常规PID控制相比,PID参数模糊自整定控制不需要建立精确的数学模型,还可及时在线调整PID参数,获得了较好的控制效果.     

基于模型参考的电液伺服系统模糊自适应控制器

电液伺服系统的模型参考模糊自适应控制由参考模型,PID控制器和模糊自适应机构组成.参考模型产生期望的输出时频响应.模糊自适应机构根据该输出与PID控制系统输出之差及其变化率,产生模糊自适应信号,作用于系统,以保证系统的响应跟踪参考模型的输出响应.仿真表明,与传统PID控制相比,该控制器可有效抑制参数变化及负载扰动,具有较好的动态响应性能.