基于改进遗传算法的PID控制器设计

针对一般遗传算法存在的不足，提出一种改进的遗传算法，并将其应用于PID控制器参数设计。该方法采用实数编码，是为了操作方便、提高精度和收敛速度，且能克服传统PID参数整定的费时性。仿真结果表明，基于改进遗传算法设计的PID控制器获得了良好的控制效果，其控制性能优于常规的PID控制器。     

基于改进粒子群算法的永磁同步电机PID控制器

为提高永磁同步电机系统的控制精度,提出一种使用改进粒子群算法优化的永磁同步电机PID控制器。首先建立永磁同步电机数学模型,然后采用改进粒子群算法对PID控制器参数进行优化,实现永磁同步电机参数在线辨识,最后采用仿真实验对其性能进行测试。仿真结果表明,相对于传统的永磁同步电机PID控制器,本文方法优化的永磁同步电机PID控制器改善了系统响应性能,能够使永磁同步电机获得良好的稳定性、鲁棒性和动态性能。     

一种神经网络分数阶PID控制器的实现

为解决分数阶PID控制器参数难于整定的问题,设计了一种基于神经网络的分数阶PID控制器。通过采用反向传播（ BP）神经网络的参数调节策略,可以实现一种五维参数自学习的PID控制器。将分数阶PID控制器数字化,通过BP算法调节神经网络突触权值,经过调整的神经网络输出作为分数阶PID控制器的参数。经过仿真验证,神经网络分数阶PID控制器比传统PID控制器精度提高6倍且控制更加稳定。     

基于自适应单神经元PID的四旋翼飞行控制研究

针对传统增量式PID控制算法在四旋翼飞行器的姿态控制中自整定参数不足的缺点,提出了一种改进的自适应单神经元PID控制算法,该算法在单神经元加权系数调整的基础上引入PSD自适应控制方法,增加了对比例系数的自适应调整;通过建立四旋翼飞行器的动力学模型和飞行试验平台对该改进算法进行仿真验证;仿真结果表明,采用自适应单神经元PID算法的控制器结构简单且响应速度快,精度高,具有更高的鲁棒性和自适应能力,能有效的实现四旋翼飞行器姿态的稳定控制。     

用于电阻炉的单神经元PID控制器的设计及仿真

本文对传统电阻炉PID控制器的不足之处进行了分析,阐述了单神经元PID控制算法的优点。介绍了基于有监督hebb学习算法,并结合实际控制经验而设计的单神经元控制器。分析了单神经元控制器中各个参数的意义与取值原则,并用Matlab软件对单神经元控制器在阶跃输入信号的情况下进行了仿真。仿真内容有：连接权值、k值变化对系统的影响及选取方法;单神经元PID控制器与常规PID控制器的抗干扰能力和调节性能对比。仿真结果证明,该单神经元控制器具有很好的参数自整定能力,且抗干扰能力强,超调量小,其各方面的控制效果均优于常规PID控制器。用于电阻炉温度控制系统的单神经元控制器较之传统的PID控制器能取得更好的控制效果。     

基于电阻炉的单神经元PID控制器的设计及仿真

对传统电阻炉PID控制器的不足之处进行了分析,阐述了单神经元PID控制算法的优点。介绍了根据有监督hebb学习算法,再结合实际控制经验而设计的单神经元控制器。分析了单神经元控制器中各个参数的意义与取值原则,并用Matlab软件对单神经元控制器在阶跃输入信号的情况下进行了仿真。仿真内容有:连接权值、K值变化对系统的影响及选取方法;单神经元PID控制器与常规PID控制器的抗干扰能力和调节性能对比。仿真结果证明单神经元控制器具有很好的参数自整定能力,且抗干扰能力强,超调量小,控制效果在各个方面都要优于常规PID控制器,单神经元控制器用于电阻炉温度控制系统比传统的PID控制器能取得更好的控制效果。     

基于改进PSO算法的PID参数自整定

研究了比例-微分-积分(PID)控制器参数自整定问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数自整定方法。采用实编码方法和基于指数曲线的非线性惯性因子取值策略，该途径易于实现，并且提高了寻优的速度和精度。仿真实例表明了该方法的有效性。     

基于粒子群算法的汽车悬架PID控制仿真

研究汽车悬架稳定性控制优化问题,由于PID控制器在汽车主动悬架中参数的选择决定汽车行驶的稳定性能.针对传统参数整定的方法存在盲目性,设计了一种用粒子群算法优化整定PID参数的方法.利用粒子群算法的并行全局搜索策略,以主动悬架性能指标为目标函数对PID参数进行优化设计.应用改进方法对汽车悬架主动控制系统进行仿真.仿真结果表明,用粒子群算法优化的PID控制器的汽车主动悬架相对于PID控制主动悬架及被动悬架而言,改善了车身垂向加速度和悬架动行程.同时解决了PID控制器参数整定的问题.     

单神经元自适应PID控制器在AQM中的应用

主动队列管理(AQM)对于保持TCP网络高性能是一种有效的策略。AQM的基本机制是调节数据包进入路由器缓冲区的速率,从而避免网络拥塞。针对传统PID控制器在拥塞控制过程中参数固定的缺点,将神经网络理论引入AQM的研究中,设计了一种改进的单神经元自适应PID主动队列管理器。基于NS2平台的仿真结果表明,与PID控制器及传统的单神经元自适应PID控制器相比,改进的控制器对网络环境的变化有更强的适应能力和更好的稳定性。     

参数不确定时滞系统的鲁棒P ID 控制

提出一种简单而有效的参数不确定时滞系统鲁棒PID控制器设计方法．通过在kp-ki平面上绘制稳定边界线,确定稳定的PID控制器参数区域;推导了一阶不稳定时滞系统PI控制器和PID控制器的存在性条件;基于推广到时滞系统的棱边定理,确定所有鲁棒PID控制器参数集．仿真实例表明了该方法的优越性．     

一种结合数值优化的PID控制器的设计与仿真

文中基于PID控制器的现状,提出将数值优化方法应用于PID控制器的设计之中,设计了一种经过数值优化改进的简单而有效的PID控制器。然后通过MATLAB仿真技术在一阶延迟过程模型的基础上对该控制器进行仿真研究,并将结果与应用变速积分PID控制方法的仿真结果做出比较,结果表明这种经过数值优化改进的PID控制器是有效的。     

免疫单神经元控制器的研究与应用

针对单神经元PID控制学习速度慢、调节时间长的问题,通过对单神经元自适应PID控制器（SNC）的分析,利用免疫机制,实现了神经元控制器比例系数K的免疫功能选取,从而提出了一种具有免疫功能的单神经元自适应PID控制器（ISNC）,构成了自适应型免疫单神经元PID控制器。通过对火电厂锅炉过热蒸汽温度控制的仿真研究,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于逆系统方法的综放工作面控制系统的模糊控制器

对逆系统方法作为反馈线性化方法及其非线性本质进行深入的研究后,认知到逆系统方法建立的模糊控制器是一种变增益的非线性控制器,它与PID控制器有许多相似之处,进而设计出模糊PID复合控制器。模糊PID控制器在综放工作面中的应用的关键是模糊控制器的各个参数的整定。因此,我们用传统的方法首先设计一个PID控制器,在稳定时使模糊PID控制器的参数与PID控制器的对应参数相等,逐步调节、修改各个参数,从而可以得出模糊PID控制器的参数,模糊PID控制器在煤矿综放工作面上运用的结果令人满意。     

模糊PID控制器设计及MATLAB仿真

将模糊控制器和PID控制器结合在一起,构造了一个模糊PID控制器,利用模糊推理的方法调整PID控制器的参数,并利用MATLAB的SUMLINK工具箱,对系统进行仿真,仿真结果表明模糊PID控制器能使系统达到满意的控制效果.     

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．     

胎面生产线辅线速度链模糊自适应PID控制

针对常规PID控制在胎面挤出联动生产线辅线速度链整定中,参数整定不尽人意的问题,设计出一种基于模糊控制理论的自适应PID控制器。通过建立模糊控制规则和进行模糊推理来确定PID的参数,实现对辅线速度的调节。利用Matlab的模糊逻辑控制工具箱对算法进行仿真,仿真结果表明,该控制器与常规PID控制器相比,具有调节时间短、超调量小、跟踪调节性能好、鲁棒性等优点。实践证明,这种模糊自适应PID控制器比常规的PID控制器具有更好的控制特性。     

Chaos synchronization of nonlinear gyros using self-learning PID control approach

Since chaotic systems are important nonlinear deterministic systems that display complex, noisy-like and unpredictable behavior, synchronizing chaotic systems has become an important issue in the engineering community. Due to the proportional-integral-derivative (PID) controller has a simple architecture and easily designed, it was widely used in the industrial applications. However, the traditional PID controller usually needs some manual retuning before being used to practically application. To tackle this problem, this paper proposes a self-learning PID control (SLPIDC) system which is composed of a PID controller and a fuzzy compensator. The PID controller which is used to online approximate an ideal controller is the main controller. The controller gain factors of the PID controller can automatically tune based on the gradient descent method. The fuzzy compensator is designed to dispel the approximation error between the ideal controller and PID controller upon the system stability in the Lyapunov sense. From the simulation results, it is verified that the chaotic behavior of two nonlinear identical chaotic gyros can be synchronized by the proposed SLPIDC scheme without the chattering phenomena in the control effort after the controller parameters learning.     

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。     

基于半导体制冷片的超速离心机温度控制模块设计

设计了超速离心机的温度控制模块,采用了模糊PID算法,通过PID参数的自动整定,对半导体制冷片的电压进行调整,从而控制半导体制冷片的制冷或制热效率,能对超速离心机离心室内的温度进行精确并且快速的控制.在MATLAB的simulink环境下进行仿真后分析可知,模糊PID算法兼具常规PID算法和模糊控制的优点,能够有效提高...