模糊PID在水箱过程控制系统中的研究

常规PID控制器被广泛用于过程控制系统中,但针对工业控制系统中的大时滞、非线性的复杂系统其PID参数较难整定,很难达到预期的控制效果。本文建立了水箱液位系统的数学模型,采用液位一液位串级控制方案,设计了模糊控制器,计算出相应的模糊控制表。使用仿真软件对此串级控制方案进行仿真,分析比较了传统控制和模糊控制的性能,仿真结果表明模糊在动态性能、抗干扰性以及鲁棒性方面都较好。     

变论域模糊自整定PID内模控制在主汽温控制系统中的应用研究

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规PID串级控制方法难以获得满意的控制效果。通过引入1／1pade级数逼近纯滞后环节,将内模控制转换为常规PID控制器的参数的整定,运用变论域模糊控制原理来整定PID参数,从而实现了变论域模糊自整定PID内模控制。它充分综合了变论域模糊控制、内模控制、PID控制的优点。通过对锅炉过热蒸汽温度控制系统的仿真研究表明,变论域模糊自整定PID内模控制的控制效果优于常规的PID串级控制,它能适应对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力,控制品质好。     

基于模糊RBF神经网络的PID控制方法及应用

针对常规PID控制参数固定难于满足时变不确定非线性系统的控制要求,利用模糊控制的良好收敛性和对模糊量的运算优势,以及神经网络自学习、自适应的特性,将常规PID控制与模糊控制、神经网络结合起来,提出一种基于模糊RBF神经网络的PID控制方法,实现了对PID参数的实时在线整定。将算法运用到柴油发电机调速系统的PID参数寻优中,MATLAB仿真试验结果表明,模糊RBF神经网络的PID控制具有更好的动静态特性和抗干扰性能,提高了对非线性时变被控对象的控制效果。     

基于模糊PID的浮选机液位控制系统研究

以浮选液位控制系统的液位控制为研究对象,结合浮选液位控制系统的特点及其性能要求,提出了一种将模糊控制、自适应控制结合起来的自适应模糊PID控制算法,在该算法中计算机根据控制系统的实际响应误差及其变化情况,基于设计的模糊规则,进行模糊推理等工作实现了PID算法的参数在线整定工作。在MATLAB环境下对浮选液位控制系统的液位控制进行了动态仿真;仿真结果表明,该模糊PID控制器算法的控制性能远优于传统PID控制器,能够满足浮选过程对其液位的要求。     

基于PID控制的矿井水处理自动投药系统仿真研究

把PID控制和模糊控制相结合,用串级模糊自整定PID控制器实现了矿井水处理自动投药控制。并用MATLAB/Simulink软件进行串级模糊自整定PID控制的仿真分析。分析结果表明:在矿井水处理自动投药控制过程中,利用串级模糊自整定PID控制可以达到调节时间短、超调小、调节迅速的目的,提高了系统的控制精度和稳定性,改善了整个系统的动态品质。     

基于模糊神经网络和遗传算法的智能控制器

PID控制算法简单、鲁棒性强,但其参数整定过程繁琐,整定时需要控制对象的精确数学模型,而且整定往往是针对某一种具体工况进行的,缺乏自学习和自适应能力.模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点,具有函数逼近功能,具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力.借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计,借助于BP算法对局部性参数进行优化,将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程,构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器.     

四旋翼无人机串级模糊自适应PID控制系统设计

四旋翼无人机是一种典型的欠驱动、非线性系统,这类系统要求控制参数能够跟随系统的非线性变化而自适应变化,结合模糊控制和PID控制的优点,提出一种改进型的串级模糊自适应PID控制系统,该系统由角度模糊自适应PID控制、角速度模糊自适应PID控制两部分组成。搭建该控制系统的数学模型,对角度、角速度控制的PID参数进行非线性化模糊整定,通过软件对比仿真角度单级PID控制、角度角速度串级PID控制和角度角速度串级模糊自适应PID控制三种控制策略,仿真结果表明串级模糊自适应PID控制系统的稳定性、快速性和准确性明显优于其余两种控制策略,通过实际飞行试验数据分析表明串级模糊自适应PID控制算法在四旋翼无人机控制系统上能够取得非常理想的控制效果。     

模糊PID控制在S7-300PLC中的实现及应用

针对双容水箱的液位控制,采用模糊自适应PID串级控制方案.模糊自适应PID算法不需要建立精确模型,并保留了传统PID算法的优点,基于模糊规则在线调整PID参数.在西门子S7-300 PLC中,使用编程软件Step7中梯形图和STL语言编写程序,开发了模糊自适应PID模块.将该算法应用于双容水箱的液位控制,实验结果表明,...     

基于模糊神经网络的精密角度定位PID控制

针对精密角度定位系统存在非线性、时变性,传统PID控制难以获得理想控制效果的问题,提出一种基于模糊神经网络的PID控制方法,将模糊控制、神经网络与PID控制相结合,采用3层前向网络、动态BP算法,利用神经网络的自学习和自适应能力,实时调整网络的权值,改变PID控制器的控制参数,整定出一组适用于控制对象的kp、ki、kd参数,实现精密角度定位PID控制的自适应和智能化。实验结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统的PID控制,控制性能有较大的提高,能有效提高定位精度,缩短定位时间。     

低压铸造机液面加压控制技术研究

针对低压铸造机液面加压系统参数整定困难、压力控制精度不佳的问题,对液面加压系统的组成、工艺以及机理等进行了研究。提出了模糊神经网络在线整定PID参数的方法,设计了2输入、3输出的模糊神经网络;分析了BP学习算法的缺点,改进了模糊神经网络训练方法,使用果蝇算法作为外层循环,BP算法作为内层循环训练模糊神经网络;选择合适的目标函数对模糊神经网络进行了训练,在Matlab中对传统PID、模糊PID和FNN-PID的控制效果进行了仿真分析。研究结果表明:和传统PID控制相比,使用FNN-PID控制器的液面压力最大误差减小了35.6%,平均误差减小了21.6%,有效提高了液面压力的控制精度。     

基于PLC的DMC-PID的串级控制算法研究

对传统PID控制和动态矩阵控制(DMC)进行分析,设计了一种基于DMC算法和经典PID算法相结合的串级液位控制算法,并在S7-300 PLC上实现上述控制算法。仿真和实验结果表明,该算法具有较强的自适应性、鲁棒性、跟踪性,控制效果优于传统的PID控制。     

模糊PID控制在液位串级控制系统中的应用

以DS1103单板系统为实验平台,以双容水箱液位控制系统为研究对象,利用dSPACE开发系统进行快速控制原型的半实物仿真实验。该系统采用双闭环串级控制,主控制器采用常规PID控制和模糊PID控制算法进行对比研究,实验表明模糊PID控制算法在液位控制系统中可以获得非常好的控制效果。     

基于DMC-PID的串级温控系统设计

通过对动态矩阵控制（DMC）与传统PID控制的分析,提出一种将先进的DMC算法与经典PID算法相结合的串级温控系统.介绍了系统的硬、软件设计思路.仿真结果表明,该串级控制算法具有较强的跟踪性、自适应性与鲁棒性.其控制品质优于常规的PID和一般的DMC控制.     

Cascade generalized predictive control strategy for boiler drum level

This paper proposes a cascade model predictive control scheme for boiler drum level control. By employing generalized predictive control structures for both inner and outer loops, measured and unmeasured disturbances can be effectively rejected, and drum level at constant load is maintained. In addition, nonminimum phase characteristic and system constraints in both loops can be handled effectively by generalized predictive control algorithms. Simulation results are provided to show that cascade generalized predictive control results in better performance than that of well tuned cascade proportional integral differential controllers. The algorithm has also been implemented to control a 75-MW boiler plant, and the results show an improvement over conventional control schemes.     

基于龙格-库塔法的自适应PID控制算法及其应用

针对大滞后系统提出一种基于四阶龙格-库塔预测模型的自适应PID控制算法,该算法是先对系统的状态变量进行步长预测,然后将此预测值代入系统输出方程,求出被控对象的步长测量值,再将该测量值作为反馈值进行PID控制运算。在控制运算中,沿二次型性能指标的负梯度方向对加权系数进行在线修改,实现了自适应PID的优化控制。仿真结果表明该预测控制算法的响应速度快,鲁棒性强,有很强的实用性。     

主蒸汽温度的BP神经网络PID控制系统的研究

针对火电厂主蒸汽温度系统大惯性、大迟延、非线性的特点,常规串级PID控制难以取得满意的调节效果,为了改善常规PID控制的不足,文章在研究BP神经网络的基础上,把BP神经网络PID控制应用到主汽温控制系统中。运用matlab仿真,结果表明,与传统控制相比BP神经网络PID控制算法有效减小了系统的超调量,提高了系统的响应速度,在主汽温控制系统中具有很好的控制效果。     

一种改进的DMC算法及其应用

在分析PID算法和动态矩阵控制算法的基础上,将动态矩阵控制算法的性能指标构造成PID形式,并推导了改进的PIDDMC算法。通过对参数选取范围的研究,在时域内分析了PIDDMC控制器的参数选择对控制性能的影响。最后通过在电厂的过热汽温控制系统中的仿真事例分析,同基本的DMC控制算法对比,结果表明PIDDMC算法具有更好的控制性能,将会有较好的工程应用前景。     

芯片级PCR仪温度模糊PID控制器设计与仿真

针对一款新型芯片级PCR仪温度智能控制系统,提出了一种基于模糊自整定PID控制算法实现该智能温度控制系统的温度快速跟踪及其控制。文中通过建立二输入三输出的自整定模糊控制器,并与经典PID控制器及其芯片级PCR仪温控系统结合起来,构建了芯片级PCR仪温度模糊PID控制系统仿真模型。仿真结果表明:模糊自整定PID控制器算法相对于普通的PID控制器算法,能大幅度地减小温度的超调量,有效实现芯片级PCR仪温度控制系统温度的精准控制,同时,该算法具有更强的鲁棒性,易于实现。     

陀螺惯性平台视轴稳定双速度环串级控制的研究

针对光电跟踪系统视轴稳定采用由速率陀螺构成的单速度环伺服控制的不足，本文提出采用以直流测速机为测量反馈元件构成模拟速度内环，利用陀螺的“空间测速机”功能组成数字稳定外环的双速度环串级控制结构。将速度稳定环的抗摩擦力矩干扰功能和隔离载体扰动功能分开设计实现。从系统抗干扰性、鲁棒性等方面与单环控制进行了理论分析和比较。伺服控制器分别采用有源PI校正和时间最小参数自调整PID控制算法。在四轴稳定跟踪转台上的性能测试结果达到了系统要求的稳定精度，表明该方法能明显减小载体扰动造成的误差，在一定的测量噪声和加速度敏感度范围内，能够有效地隔离载体扰动，控制性能良好。