基于LabVIEW的水轮机同步顶升系统的模糊PID控制

根据轴流式水轮机转子静平衡需要,用电液比例技术设计出承载200 t的同步顶升系统,并建立系统的数学模型.以LabVIEW为控制平台,使用LabVIEW提供的模糊逻辑工具箱,构建顶升系统的自适应模糊PID控制器.在LabVIEW仿真环境中,对系统分别进行无控制器、PID控制器、模糊PID控制器的仿真.仿真结果表明,基于LabVIEW的控制系统具有良好的动态与静态控制精度.     

大流量液压系统的油温控制

针对某大型液压系统的油温恒定需求,分析系统发热的数学模型和油液温度变化的滞后特性,提出一套运用比例水阀连续调节板式换热器冷却水量的大型液压系统油温控制方法.在Matlab/Simulink仿真环境中,比较分析使用常规PID和参数自整定模糊PID算法的油温控制特性.仿真结果表明,模糊PID控制器具有不依赖系统模型、响应快、控制精度高的优点,且易于PLC实现.将模糊PID控制方案应用于实际系统中,实验结果表明,参数自整定模糊PID控制器能够克服油温的大时滞、非线性变化,使得油液温度有效控制在45±1 ℃;参数自整定模糊PID控制器的响应速度、控制精度均优于常规PID,适合应用于大流量液压系统的油温控制.     

模糊PID控制的助力模式对操纵稳定性影响分析

电动助力转向系统(EPS)设计中最重要的是助力控制模式的控制器设计。在PID控制的基础上引入了模糊控制,提出了基于模糊PID控制的助力控制模式;应用TruckSim和Simulink建立EPS联合仿真模型;采用常用的操纵稳定性开环和闭环两种评价方法进行PID控制和模糊PID控制仿真对比试验,研究模糊PID助力控制模式对EPS性能及整车操纵稳定性的影响。开环评价对比试验结果表明:模糊PID控制器的助力性能较好,但操纵稳定性略差一些。闭环对比试验表明:EPS助力控制模式能有效地提高转向系转向轻便性,模糊PID控制器作用下的操纵性和汽车行驶安全性较好。认为模糊PID控制器下的助力控制模式助力性能好于PID控制器,模糊PID控制器更适合EPS助力控制模式。     

某气垫船操舵液压系统建模及模糊自适应PID控制仿真研究

针对常规PID控制器难以满足气垫船复杂海况下操舵控制要求的问题,在解析气垫船操舵液压系统中阀控非对称液压缸流量和运动方程的基础上建立了操舵液压系统模型,研究给出了模糊自适应PID控制策略并设计了控制器,通过模糊控制表实现了PID参数的在线整定。在MATLAB/Simulink环境下进行了与常规PID控制算法的仿真对比研究,表明模糊自适应PID控制具有更好的动态响应和抗干扰性能。     

基于模糊自整定PID的直升机飞行控制律设计

在经典PID控制律基础上,引入模糊控制的概念设计模糊自整定PID控制律改进无人直升机姿态回路控制器,实现了PID控制器的参数在线自整定,并改善了控制器性能.通过Matlab对闭环系统进行算法仿真,表明模糊自整定PID控制器能够发挥优于传统PID控制器的控制性能.最后对所设计的控制器进行半物理仿真验证,通过对比典型输入指令下经典PID和模糊自整定PID两种控制器的控制效果,验证了模糊自整定PID对系统性能的优化.     

基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制

在分析单神经元PID特性的基础上,设计了基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制器。该控制器通过神经元的自学习,对传统PID控制器的比例、积分、微分系数进行在线调整,实现了挖掘机功率匹配自适应控制。仿真结果显示单神经元PID自适应控制器具有较强的鲁棒性。     

模糊自整定PID控制器的设计及其应用

以液压伺服控制系统为研究对象,根据模糊控制理论,运用常规PID控制器的设计方法,设计出了模糊自整定PID控制器,实现了PID控制器参数在线自调整．仿真试验表明,该PID控制器与常规PID控制器相比较,提高了控制系统的适应能力和鲁棒性,改善了系统的静、动态性能.     

电液力伺服系统控制策略的半实物仿真

通过在半实物仿真环境中进行模型辨识试验,获得电液力伺服系统的辨识模型.为了改善电液力伺服系统的控制性能,设计了一种复合模糊PID控制器.这种控制器结合了经典PID控制器和带有自调整修正因子的模糊控制器的优点,并加入了前馈校正.为了避免由于两种控制方式相互切换时造成的不良扰动,采用了模糊切换的方法 .通过在电液伺服试验台上对所设计的复合模糊PID控制器进行半实物仿真实验,并对比PID控制器和传统模糊控制器的实验控制曲线,验证了复合模糊PID控制器的可行性和控制性能.同时在负载刚度和质量变化时进行了半实物仿真实验,实验结果表明,复合模糊PID控制器不仅改善了稳定性和速度,并具有良好的实时性.     

基于DSP他励直流电机模糊PID控制器仿真研究

针对他励直流电机调速系统参数模型的非线性、时变性,常规PID控制器参数离线整定带来的非优化的问题,提出一种基于DSP的模糊PID控制器算法,以电流反馈误差及误差的变化率作为模糊控制器的输入变量,采用参数自整定的模糊PID控制器实现PID参数在线优化。以DSP开发系统作为仿真平台,将他励直流电机传递函数转换为差分方程,构成基于模糊PID控制器的数字闭环他励直流电机仿真系统。利用DSP高速运算能力进行在线仿真,观察常规PID控制器和模糊PID控制器产生的系统输出波形。CCS2.0和MATLAB仿真实验表明：模糊PID控制器基本实现输出无超调,系统阶跃响应的上升时间和调整时间均比常规的PID控制器阶跃响应的小。模糊PID控制器应用于他励直流电机调速系统中,控制性能明显高于基于常规PID的调速系统。     

基于AMESim的挖掘机动臂液压系统的仿真与分析

对某小型挖掘机液压系统进行改造后,应用AMESim软件,建立挖掘机动臂液压系统的仿真模型,分析了PID控制器参数对系统动态特性的影响。同时,对其动态性能进行了仿真分析。结果表明,PID参数的全局最优解改善了挖掘机动臂液压系统的性能,取得了良好的效果,为系统的频率响应速度和稳定性提供了依据。     

铸轧液压AGC系统的模糊PID控制仿真

铸轧液压AGC系统是板带厚度主要控制手段,根据实际工程研究,通过液压系统的相关理论建立比较准确的五阶数学模型,采用传统PID对此类高阶模型的参数调整控制效果较差,而模糊PID能够根据实际工况自动调整PID参数来达到系统的要求。因此,在传统PID基础上加入模糊PID控制算法,能够有效地提高铸轧液压AGC系统响应过程,通过仿真验证了模糊PID控制暂态过程更优。     

基于优化模糊RBF神经网络的挖掘机铲斗轨迹控制研究

针对挖掘机电液伺服控制系统中存在的非线性和时变性问题,本文结合RBF神经网络和模糊控制各自的优点提出一种基于模糊RBF神经网络PID控制方法。利用K-means层次聚类法确定模糊神经网络的结构参数,并采用改进SSA算法优化训练模糊神经网络。本文还建立了挖掘机铲斗系统的AMESim模型和电控系统的Simulink控制策略模型,并进行联合仿真分析。仿真结果表明：与一般模糊RBF神经网络相比,本文优化后的模糊RBF神经网络在铲斗系统空载时,能将控制精度提升33.7%,在铲斗系统满载时,能将控制精度提升36.2%。     

基于IMC-PID的大型重载多缸升降平台同步控制算法

针对大型重载多缸升降平台对升降同步精度要求的情况,提出了一种基于内模控制原理的闭环PID控制方法。通过对升降平台原理和应用工况分析,建立液压系统模型和IMC-PID模型,并进行仿真分析。仿真结果表明:该模型具有良好的鲁棒性和稳定性,控制精度大幅度提高。     

基于改进递推预测误差神经网络算法的极点配置PID控制方法

针对工业控制中系统模型参数通常未知的特点,利用改进递推预测误差算法为基础的神经网络系统参数辨识方法,设计了极点配置自校正数字PID控制器.相比于基于梯度学习算法的神经网络辨识方法和通常的PID控制器,该方法具有参数辨识结构简单、神经元权值调整可持续且计算速度快、所采用的数字PID控制器鲁棒性强等优点.最后的数值仿真结果验证了本文算法及控制方法的有效性.     

纯滞后系统的模糊复合控制方法

针对具有纯时间滞后的系统,分析了PID算法、Smith预估算法以及模糊控制的不足,由此提出了一种新的模糊复合型控制器,该控制器是基于Smith预估的模糊-PID控制器,利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,而在稳态阶段则切换为PID控制来提高控制精度.在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明该复合型控制器既具有模糊控制较强的鲁棒性,又具有PID控制精度高的特点,尤其是在模型失配时表现出良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种实用而简便的控制方法.     

内模PID控制器在智能车转向系统中的应用及仿真

针对智能车转向系统中模糊PID控制器参数调节复杂、适应能力较弱等问题,在分析内模控制与PID控制的内部对应关系的基础上,综合内模控制与模糊PID控制的优点,采用一种基于内部模型的PID控制器对系统进行控制．通过控制器在线仿真比较表明：内部模型的PID控制器不论在系统阶跃响应还是扰动跟踪等控制结果上均能到达模糊PID控制的要求,同时降低了参数设计的复杂性和随机性．     

基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法研究

针对永磁同步直线电机(PMLSM)系统模型参数的时变性、非线性以及负载扰动等问题,在建立永磁同步直线电机的动态数学模型的基础上,结合传统PID算法和具有强自适应能力、强抗干扰能力的模糊神经网络智能算法的优点,提出一种基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法。运动控制系统仿真实验结果表明:系统经模糊神经网络PID控制静态误差为零、干扰影响小,过渡过程时间缩短近50%,相对于传统PID控制和模糊PID控制具有更高的控制精度、更好的动态特性和静态特性。     

小型四旋翼飞行器位姿建模及其仿真

为了研究多旋翼飞行器的位姿控制,以开源硬件pixhawk搭建的四旋翼飞行器作为研究对象,建立其位置和姿态运动学和动力学模型。在简化系统模型的基础上,以姿态控制作为位置控制的内回路,位置控制作为外环主回路,设计双闭环串级模糊PID控制器。在Matlab/Simulink平台上对系统模型进行仿真验证。仿真实验结果表明,模糊PID控制器比PID控制器具有动态响应更快、控制稳定性更好的优势。该模型和模糊PID控制器能有效实现飞行器的位置控制。     

基于模糊PID的半主动悬架控制策略研究

针对传统被动悬架平顺性不足的问题，本文研究了基于模糊PID的半主动悬架控制策略。通过CarSim软件建立某C级轿车的整车模型，基于模糊PID控制原理在Simulink中设计控制器并配置相关参数，建立基于滤波白噪声的路面模型，并将其载入CarSim软件。通过在CarSim中设置数据输入、输出仿真端口，将车辆模型运行数据通过S-Function模块发送到Simulink中求解控制信号，再通过S-Function模块施加到CarSim中，形成闭环控制系统，最后进行联合仿真试验验证模糊PID控制算法的有效性。仿真结果表明，配置有模糊PID控制器的半主动悬架明显改善了车辆的平顺性。该研究具有广阔的应用前景。     

基于神经网络PID控制器的混沌系统控制与同步

提出了一种基于神经网络参数自整定PID控制器的混沌控制方法。该方法由神经网络辨识器和神经网络控制器组成,神经网络学习算法均采用Davidon最小二乘法。考虑到混沌系统的动力学特性,施加单个控制量可实现模型未知混沌系统的平衡点镇定和自同步,仿真结果证实了该方法的有效性。