模糊自适应PID控制的研究及应用仿真

传统PID控制器参数的整定是在获取对象数学模型的基础上,根据某一整定规则来确定的,难以适应复杂多变的控制系统。针对其参数整定不良、性能欠佳,对被控过程的适应性差等缺点采用模糊控制与自适应PID控制结合起来,设计了模糊自适应PID控制器。利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,进一步完善PID控制器的性能,提高系统的控制精度。仿真结果表明该模糊自适应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、适应性强的特点,使被控对象具有良好的动、稳态特性,有较好的工程应用前景。     

永磁同步电机模糊PID控制建模与仿真

永磁同步电机（PMSM）作为一种非线性、强耦合、参数时变的被控对象,传统PID对其控制效果欠佳。为此在PID的基础上,结合模糊控制的优点,设计了一种PMSM的模糊自适应PID控制策略,并对系统建模仿真。结果表明,与PID控制相比,该模糊PID控制方案具有自适应强、超调量小等特点。     

基于改进模糊PID控制的EPS系统建模仿真

电动助力转向(EPS)是一种新型的汽车动力转向技术。为了提高系统的响应速度、控制精度、实时性等,分析了EPS系统的工作原理,结合EPS的结构和动力学特性,建立了EPS的数学模型。在模糊PID控制基础上,提出了一种将单纯性法与模糊PID控制相结合的改进模糊PID控制方法,并在MATLAB平台上建立了EPS系统仿真模型。仿真结果表明,方法明显改善了系统的瞬态响应和随从特性,具有良好的转向灵活性和操纵稳定性。     

移动机器人模糊控制与模糊自适应PID控制

研究机器人路径规划问题,在移动机器人上配置超声波传感器,对返回的距离值进行信息融合,并将环境分为有障和无障两种模式.针对无障模式下模糊控制的路径振荡问题,为了克服振荡和减小超调,提出了有障模式下的模糊控制和无障模式下的模糊白适应PID控制方案.利用MATLAB建立了GUI移动机器人仿真平台.仿真结果表明,在非结构化未知环境下,可使系统响应速度加快,解决了振荡和超调问题,更好地实现从起点到静态目标点的路径规划任务,可为设计提供可靠依据.     

基于神经网络的模糊自适应PID控制方法

提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器。该控制器综合模糊控制、神经网络与PID调节各自的优点，既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制作用，又具有神经网络的学习和适应能力，同时具备PID控制的广泛适应性，仿真实验表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。     

机器人全局PID模糊滑模跟踪控制与仿真研究

为解决机器人跟踪控制过程中采用PID控制算法会出现抖动和误差的问题,提出了一种机器人全局PID模糊滑模跟踪控制算法.通过将PID滑模控制和模糊控制相结合,设计了全局PID模糊滑模控制;基于模糊规则,对滑模控制增益进行自适应调整,从而消除建模误差和干扰,削弱了控制时产生的抖振,在线调整控制器参数和估计误差,并通过积分来消除外界干扰,因此提高了控制精度.仿真结果表明,与常规的PID算法相比,该方法在处理控制抖动和消除误差以及干扰方面具有极高的鲁棒性.     

基于自适应模糊PID的智能灌溉控制研究

智能灌溉中,灌溉液的离子浓度值(EC)的控制具有长时滞,大惯性的特点,并且受外界条件影响,对象增益变化剧烈.介绍了以EC值为控制对象的一种针对时滞、大惯性的非线性过程控制的解决办法--自适应模糊PID控制算法.     

基于神经网络的模糊自适应PID控制及其实现

提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器，将模糊控制具有的较强逻辑推理功能、神经网络的自适应、自学习能力以及传统PID控制的优点融于一体，形成了对非精确、非线性对象的良好控制策略。针对模糊神经网络控制器运算量大、收敛慢的特点，硬件上采用数字信号处理器（DS）作为控制，运算单元，以提高系统实用性。对交流伺服系统的实验仿真结果表明，该控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性。     

二阶系统模糊自适应PID变阻尼控制仿真研究

为了改善二阶系统的动态性能,通常用速度反馈增大等效阻尼比的方法减小输出响应振荡和超调量,但阻尼比增大,系统响应迟钝,快速性变差.当无阻尼自然振荡角频率一定时,阻尼比是影响二阶系统性能的主要因素.在线调整速度反馈通道增益以改变阻尼比从而改善系统性能.由于很难准确建立系统跟踪偏差和偏差变化率与速度反馈通道增益之间的数学模型,所以,模糊自适应PID变阻尼控制结合PID控制和模糊控制的优点,运用模糊推理方法根据系统输出响应的不同阶段在线实时调整系统的阻尼比,从而提高系统快速性和稳定性.仿真结果表明该方法可行,系统动态性能得到明显改善,无超调现象,并具有良好的抗干扰性.     

基于自适应模糊PID控制器的非线性系统仿真

对于缺乏精确模型的过程或参数时变的滞后过程,传统PID控制难以达到良好的控制效果.普通模糊控制能够对一些非线性系统进行控制,并不需被控对象精确的数学模型,但是模糊控制难以消除系统的静态误差.针对复杂的非线性系统,设计了自适应模糊PID控制器.该控制器将模糊控制的动态性能好的优点和PID控制的稳态精度高的优点结合起来,采用模糊控制与PID控制分段控制策略,当偏差大于某一阈值时,采用模糊推理的方法调整系统的控制量,当偏差小于某一阈值时,切换到PID控制以消除系统的静态误差,较好地克服了传统PID控制和普通模糊控制所存在的主要问题.通过仿真实验分析,证明了该控制方法的有效性.     

基于模糊PID控制器的协调控制系统优化

火力发电厂在我国电力工业中占有主要地位,大型火电单元机组的协调控制对象是一个多变量、强耦合的控制对象,针对此对象设计合适的解耦控制器是急需解决的问题.本文结合以1000MW机组作为具体模型,分别采用常规PID协调控制方式和参数自整定模糊PID解耦协调控制方式对全工况下的协调控制系统进行仿真研究,在线对PID参数进行整定,通过仿真结果进一步比较,可以看出,该方法可以很好的对单元机组协调系统进行控制,并能使控制系统的性能得到完善.     

基于模糊PID控制的光伏最大功率点跟踪仿真研究

在分析光伏电池伏安特性的基础上,设计了一个模糊PID控制器,以提高光伏发电的性能。仿真结果表明,模糊PID控制能够快速、准确地跟踪最大功率点,避免最大功率点处的振荡,提高了系统稳定性和能量转换效率。     

基于模糊PID控制的永磁同步电机矢量控制研究

为了提高永磁同步电机的控制性能和抗干扰能力,针对传统PID控制性能效率不高,以及对工作环境变化的适应性差等问题,通过对比研究传统PID控制和模糊PID控制两者的控制性能,提出了一种基于模糊PID控制的智能控制方法。在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模型并进行仿真实验,对传统PID控制和模糊PID控制对永磁同步电机控制效果进行对比。实验结果表明,模糊PID控制器相对于传统的PID控制器超调量小、调节时间短,具有更强的可靠性。     

基于自整定模糊PID控制的Buck变换器设计与仿真

DC-DC功率变换器在各个领域应用广泛,工业应用中大多采用PID控制。尽管PID控制具有结构简单、鲁棒性和可靠性高等特点,但PID参数不能随系统内部参数的变化而自行调整,导致无法达到最优控制。为此,设计一种基于模糊控制理论的、可在线自整定参数的PID算法,并用Matlab2012对典型Buck变换器和模糊自整定PID算法仿真。结果表明:模糊PID控制器既可实现高精度、高鲁棒性控制,又能完成PID参数的在线自整定。     

模糊内模PID控制及应用

工业控制系统经常存在时滞现象,且含有一定程度的非线性环节,采用常规控制方法很难满足控制要求.内模控制对时滞系统具有较好的控制作用.当内模与系统实际模型相差较大时,控制效果将会下降.根据影响系统参数的主要因素,预先确定在不同条件下系统的传递函数.当系统运行时,借助模糊控制理论,直接调用相应的系统参数,并采用内模PID进行控制.实际应用表明,该方法具有很好的控制效果.     

基于小波消噪的PEMFC先进PID控制

讨论了在功率需求快速变化下质子交换膜燃料电池的动态响应性能。从系统电气输出控制的角度考虑,根据PEMFC的系统组成构建了简化的电气模型。由于实际运行过程中的信号噪声和系统自身的非线性影响,文中采用小波消噪算法和自适应模糊PID控制相结合,应用于PEMFC的输出控制。最后使用MATLAB对系统控制方案进行仿真。仿真结果表明,采用小波消噪能够有效降低系统噪声的影响,采用模糊自适应PID控制可以有效降低超调量和响应时间。系统的整体控制方案达到了预期的效果。     

基于模糊自适应整定PID的活套高度控制系统

针对板带热连轧机传统活套高度控制策略存在的问题,提出用模糊自适应整定PID的控制策略．控制器输入取活套量的偏差e和偏差变化率ec,输出取PID控制器3个参数的修正量,从而实现了PID参数的在线自整定．通过MATLAB语言,进行了传统PID控制与模糊自适应整定PID控制动态性能的仿真比较,结果表明采用模糊自适应整定PID控制可明显提高活套高度控制系统的动态性能．     

基于模糊控制的汽车防抱制动系统仿真

汽车防抱制动系统(ABS)通过在制动过程中自动控制车轮的制动力矩从而防止了车轮抱死。这对于提高汽车制动时的方向稳定性和转向操纵性,改善汽车的制动效能,保证驾驶员和乘客的安全是十分重要的。文中通过对某轻型客车的防抱制动过程进行动力学分析,建立了该轻型客车ABS模糊控制系统的数学模型,并且在Matlab／simullnk仿真软件下进行了计算机仿真。仿真结果表明,模糊控制的防抱制动系统能取得较好的控制效果,具有一定的自适应能力。     

Adaptive Fuzzy PID Control Method Based on Identification Structure

I. INTRODUCTION There are more or less non-linear systems in industry process and sometimes it is hard or hardly to find an accurate model, so the common PID control cannot realize the accurate control on these conditions. Fuzzy control does not need to find an accurate mathematic model, so it is applied more and more widely in industry process and many other realms [1,2]. This paper use identification structure at first to establish the mathematics model, and then use logical reasoning …