PID和IPD控制算法在实时图像压缩系统应用中的比较

本文介绍了在实时数字图像压缩系统中ＰＩＤ算法的改进算法－－ＩＰＤ算法,通过仿真实验比较,ＩＰＤ算法成功地解决了积分饱和与微分突变问题。并将ＩＰＤ算法运用于我们开发的图像编译码器,取得了良好效果。     

模糊聚类的遗传算法在图像压缩中的应用

图像压缩的关键在于对图像中相似取样点的选择和处理.用基于图像像素的遗传聚类算法对3D图像分析选择样本,通过FCM算法得到一个有序的像素序列,然后进行聚类获得压缩.实验表明,运用模糊聚类分析法能够有效降低压缩算法的复杂度,并能达到预期的图像压缩效果.     

模糊PID控制算法在恒压供水系统中的应用

指出了用一台变频器实现恒压供水的缺点,提出了利用变频器合软启动器实现恒压供水系统压力控制的方案,针对系统存在的大迟滞、非线性特点,提出了模糊自适应PID控制算法,通过在线实时调整PID参数提高了系统的快速性和稳定性,克服了传统PID控制器的缺点.实际应用表明,该算法县有较好的控制效果.     

模糊预测器在倒车系统中的应用

Ｋｏｓｋｏ倒车系统有许多不能到达停车位的死区和准死区．为此,作者设计了一个模糊预测器,在不改变控制系统规则的前提下,给出卡车到达停车位的中间目标,以改变它原来的倒车轨迹,使得卡车从准死区也能到达．所采用的模糊规则比重新设计大大减少．仿真结果表明,一个简单的模糊预测器能实现复杂的行为．从而提供了一种设计复杂控制系统的新思路．     

模糊PID控制算法在地源热泵空调控制中的应用

针对目前地源热泵空调系统控制的不足、系统误差不稳定和动态特性不理想等问题,提出了一种模糊比例、积分、微分(PID)控制算法.该算法将系统温差和温差变化率作为输入信号,通过模糊推理,实现了对PID控制参数进行在线自调整,从而对室内温度进行合理的控制,提高了对采暖末端温度的控制精度,降低了能耗,取得了良好的现场控制效果,并可用Matlab/Simulink进行仿真.     

IPD模式概述及面向信任关系的应用前景分析

一个成功的建设项目在于满足既定的工期、造价和质量目标,并且在某种程度上使项目团队和业主共同获利。然而,当前普遍存在项目参与人之间缺乏合作与信任意识,阻碍这些目标的实现,并最终导致承包商和业主对项目实施结果的不满。IPD模式因其集成建设项目团队成员的知识和能力,可提高建设项目的效率,节约建设投资,而逐渐成为美国建设项目交付的一种主流趋势。本文主要介绍IPD模式的产生、优点和原则,并从合同、项目团队关系、薪酬架构等方面与其他项目交付方式比较,最后探讨面向信任关系的应用前景分析。结论是国内推行IPD模式的核心是信任机制的建立,项目利益相关各方只有在相互信任的基础上,才能在项目实施中降低交易成本和改善绩效。     

模糊系统在机械故障诊断中的应用

尝试将模糊系统理论应用于机械故障诊断技术之中。分别完成了“螺杆式压缩机故障诊断专家系统”中的模式识别及逻辑推理中的不确定系统，并在宝钢ＫＳ３１ＢＴ螺杆式压缩机故障分析中得到验证。     

模糊控制技术在空调系统中的应用

本文从实际工程出发,对沈阳某智能大厦A区空调系统的控制策略进行改进,对于空调机组（AHU）,利用模糊自适应PID控制代替不够理想的PID控制,从而实现对具有非线性、时变性、干扰大、大滞后因素和不确定随机干扰因素的系统优化控制。较原来的PID控制策略有着收敛速度快、过渡时间短、超调量小、适应能力强等优点,并且节约了能源。     

模糊系统理论在工程中的应用及展望

介绍了模糊系统理论的原理、特点、发展概况，综述了模糊系统理论在复杂系统控制包括模式识别、故障诊断、智能控制，以及多层次综合评判和决策、多目标多阶段优化等领域的应用，并对其未来的应用领域如刀具材料的设计和制造及可行性进行了展望．     

水轮机组调节的模糊控制算法研究

从提高模糊控制精度出发．提出了一种混合参数自调整模糊PID控制器结构,融合了常规PID控制器和模糊控制的优点．控制器主要包括了常规PlD控制器、增益调整型模糊控制器和直接控制型模糊控制器3个部分,能根据对象参数的变化合理地调整控制器的参数．叙述了混合参数自调整模糊PID控制器各部分的功能和参数的选择．针对水轮机组控制的仿真实验表明了该控制策略的有效性,与常规PID控制器的对比结果表明该控制算法能够提高系统的响应速度和鲁棒性．     

基于模糊自适应PID控制的SRD研究

分析开关磁阻电动机驱动系统(SRD)的结构与总体控制方案;分析开关磁阻电动机非线性数学模型;分析模糊自适应PID控制的原理。在Matlab/Simulink中建立基于模糊自适应PID控制的SRD动态仿真模型,仿真结果证明:基于模糊自适应PID控制的SRD能明显减小转速超调和转矩脉动,提高系统鲁棒性,得到更好的动态性能。     

模糊PID算法在网络控制系统中的应用

在网络控制系统中,传统PID控制方法的参数的非线性增加了对其参数的调整难度。搭建了基于模糊PID控制的网络化控制系统平台,对模糊自适应PID控制算法在网络化控制系统中的参数整定进行了研究,确定了变量隶属函数。在Matlab环境下利用TrueTime工具箱和fuzzy模糊控制模块对传统PID控制算法和模糊自适应PID控制算法进行了仿真比较,结果表明模糊PID控制算法明显地改善了控制系统的动态性能,并且此方法易于实现,便于工程应用。     

基于自适应遗传算法模糊PID控制器参数优化

该文针对自适应模糊控制器的多参数优化问题,提出一种自适应遗传算法同时优化模糊规则和隶属函数的方法.先对隶属度函数和控制规则进行联合编码,遗传进化前期采用锦标赛精英保留,后期采用基于轮盘赌的非线性选择方法,保留了种群中较优个体,提高种群的多样性.采用一种自适应交叉变异算子,使交叉变异概率根据进化过程不断自动调整,避免算法...     

一种基于RBF神经网络的模糊PID控制算法

提出一种将RBF神经网络与模糊控制相结合的方法,对系统输出误差进行模糊化,利用RBF神经网络对PID控制参数进行在线整定。仿真结果表明基于上述的PID控制算法能较好地实现PID控制参数的在线调整和优化。     

基于Fuzzy Logic的PID自适应控制仿真

介绍了基于Fuzzy Logic的模糊控制原理,结合基于Fuzzy Logic的模糊控制和传统PID控制的优点,提出基于Fuzzy Logic的在线整定PID参数的自适应控制.Matlab仿真结果表明,控制系统具有很好的鲁棒性.     

基于模糊PID的热水解反应控制算法研究

为减少超调量,缩短调节时间,提高系统的稳定性,提出一种基于模糊PID的控制算法,采用西门子S7-300可编程控制器PLC对系统温度进行控制.在控制回路上将原有的常规PID控制器加以改进,形成新的模糊-PID控制器,并与可编程控制器的逻辑判断指令相结合,使PID控制更为灵活,较好地满足生产过程的要求.仿真结果表明:该模型能够更好地缩短系统的响应时间且减少超调量,可以满足热水解反应釜生产过程中对温度的实时控制要求.     

基于遗传模糊控制的智能自适应滤波算法

组合导航中软故障难以检测,致使卡尔曼滤波精度降低甚至发散.为提高滤波的容错性,提出了一种基于遗传模糊控制的智能自适应滤波算法.首先针对软故障提出一种模糊自适应滤波算法,算法中通过监测观测量新息及其变化率,应用模糊控制系统计算观测质量因子,并对滤波器量测噪声阵进行在线自适应调整,从而抑制软故障对滤波的影响,保证滤波的精度,提升容错性能.然后,利用自适应遗传算法对隶属度函数的参数进行优化,从而进一步提高算法的整体精度.利用本文提出的算法在SINS/CNS/GPS导航平台上进行了定位实验,结果显示该算法有效,在软故障存在时,定位精度小于2m,测速精度小于0.1m/s.     

改进的加热过程模糊自调整PID算法及仿真分析

为解决工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变的非线性受控对象难于控制的问题,提出一种改进的控制算法。该算法采用1个单输入3输出的模糊控制器结构代替3个单输入单输出模糊控制器结构,通过Mam—dani模糊推理运算自调整PID（Proportional Integral Derivative）参数,并结合Smith预估补偿控制作用,优化系统动态响应指标,改善了控制器性能。将其应用于注塑机加热过程的温度控制中,并与常规PID控制器和Smith预估PID控制器比较。仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其他两种控制器,调节时间为420s,超调量和稳态误差均为0,具有抗干扰性强和鲁棒性好等优点,为进一步改善注塑机加热过程的实际控制性能提供了理论依据。     

基于遗传算法和自适应的印刷色彩模糊控制

针对印刷过程中被控对象因受工作环境影响而具有大滞后性、模型不确定性和时变性的特点, 在满足色彩质量要求的情况下, 为了尽量减少印刷调整次数, 首先, 基于印刷色彩质量控制的理论模型设计了T-S型模糊控制器;然后, 采用遗传算法对模糊控制器的初始控制规则进行优化, 使初始控制规则更逼近理论模型;最后, 针对1次模糊控制产生的大误差提出了控制规则的自适应调整方法.实例分析证明:调整方案有效, 从理论上实现了对印刷机进行不超过2次的调整, 就可使色彩质量满足要求, 提高了系统的控制精度, 可用于指导实际印刷过程.