基于遗传算法的模型辩识及不对称优化自校正PID控制

对模型类型已知，但参数变化的对象，提出一种改进的遗传算法来在线辨识模型的参数，用不对称优化法在线调整ＰＩＤ 控制器的参数，实现ＰＩＤ 自校正控制。算法根据系统跟踪误差改变辨识精度，从而大大减少了辨识计算量；用保留收敛值二次取种的方法来预防遗传算法的早收敛问题，提高了搜索的精度与速度，防止辨识时出现死循环。仿真表明，该控制器对于变参数对象可获得满意的控制效果     

无氧铜杆炉温的自校正PID控制

本文采用自校正ＰＩＤ控制方法,代替传统ＰＩＤ控制器。通过在线辨识被控对象,采用二次型性能准则优化ＰＩＤ参数。该方案在无氧铜杆炉控制系统投用,使控制性能有较大的提高,能满足生产过程的要求。     

基于GA的在线辨识与模糊内模控制

提出了一种基于遗传算法在线参数辨识的模糊内模控制，并将其应用于过热器的温度对象，构成针对大时延变参数对象的智能控制系统；用遗传算法在线得到对象模型参数的估计值，并将参数估计值送至模糊内模控制器作为补偿，提高了控制系统的鲁棒性。仿真结果证明了该控制系统的可行性和有效性。     

在分散控制系统上实现的PID参数模糊自整定控制

本文将给定相角裕度（ＰＭ）的参数自整定ＰＩＤ控制器与模糊参数自调整控制融合起来,提出一种基于给下相角裕度整定规则的模糊参数自整定控制。模拟推理控制器通过在线调整Ｐ、Ｉ、Ｄ参数,使其按不同的过程状态在最小及最大相角裕度两组参数间合理的变化,使系统得到比以往ＰＩＤ控制更好的控制效果。针对锅炉被控对象的仿真结果表明,这种控制器能很好的解决电厂的有关控制问题。     

用正交试验法整定PID控制器参数

提出了用正交试验法整定ＰＩＤ控制器参数的程序化方法,从理论上证明了该程序是收敛的,结合在水轮机调速器频率闭环ＰＩＤ参数整 应用结果,表明该方法简单可行,性能指标灵活,只需进行较少试验,就可选出有利的参数组合,并且能在各因素中找出影响指标的主要因素。特别适用于复杂工业系统的ＰＩＤ控制器等多参数控制器参数的工程整定。     

新型PID控制及其应用：第五讲 多变量PID控制器

新型ＰＩＤ控制及其应用第五讲多变量ＰＩＤ控制器聂建华陶永华华东冶金学院马鞍山：２４３００２本讲将ＰＩＤ控制器推广到多变量系统,介绍多变量系统的数学模型、多变量ＰＩＤ控制器的设计方法、多变量ＰＩＤ控制器的在线自整定、多变量非线性自整定ＰＩＤ控制器和多变...     

一种用于机电设备的高精度温控系统

本文介绍了一种基于遗传算法温控系统的和实现方法。该温控系统采用８０９８单片机控制,具有调试方便,精度高,可靠性好等优点,并且采用遗传算法对ＰＩＤ参数进行优化控制,实验结果表明,温控精度可达±０．２℃。     

自校正PID控制器在疲劳试验机中的应用研究

针对常规ＰＩＤ控制器及自校正零极点配置的优缺点，提出了一种新的自校正零极点配置ＰＩＤ控制器，该控制器能根据参考模型实时地调节ＰＩＤ参数且运算量较小。仿真结果证明，该控制器具有良好的控制性能及自适应能力     

新型PID控制及其应用：第二讲 自适应PID控制

新型ＰＩＤ控制及其应用第二讲自适应ＰＩＤ控制陶永华华东冶金学院马鞍山：２４３００２１引言所谓自适应控制（Ａｄａｐｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌ）就是在控制对象未知的情况下，或者控制对象的参数发生变化时，调整控制器的控制方法或参数，使控制系统达到预定的控制品质...     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在烘干炉温度控制系统中的设计与仿真

以烘干炉温度为被控对象,由于烘干炉温度控制具有非线性、大滞后和无法建立精确数学模型等特点,传统的控制器很难达到理想的控制效果,为此设计了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器.基于遗传算法的模糊神经网络控制器是将遗传算法的全局寻优和BP算法的在线学习结合起来,先用遗传算法对神经网络的参数进行离线训练,然后再用BP算法对模糊神经网络控制器进一步在线学习.仿真结果表明,基于遗传算法的模糊神经网络控制器与模糊控制、传统PID控制相比较,改善了系统的动态性能和静态性能,能使非线性、大滞后等特殊的系统达到良好的控制效果.     

时变大时滞神经元自适应预测PID控制器

本文提出一种克服时变大时滞,扰主被控制过程参数时变的神经自适应预测ＰＩＤ控制算法。该算法利用预测控制克服时滞,利用智能方法优化ＰＩＤ控制器的参数。     

基于比例阀的气动伺服系统神经网络控制方法的研究

研究了用神经网络PID控制器对基于比例阀的气动伺服系统进行控制的方法。用神经网络辨识器来逼近非线性动力学系统,并在线修改控制参数。实验及分析表明,适当的选择网络参数,经过充分的离线训练,该控制器可以进行在线的自适应控制,系统的控制精度和动态特性有明显提高,且在环境参数变化时,控制器具有在线自学习和自整定参数的能力。     

制冷系统蒸发器过热度控制回路的MATLAB仿真

根据实际制冷系统的电子膨胀阀控制蒸发器过热度的采样数据，通过ＭＡＴＬＡ职几种离线系统辨识方法的比较，得出控制对象的数学模型，用ＰＩＤ自寻优进行了控制系统仿真。     

气动脉宽调制位置伺服系统的神经网络控制研究

本文将递归神经网络对于阶示知的非线性对象或具有未知延迟的系统辨识能力与ＰＩＤ控制的有效性结合构成了一种基于递归神经网络的自适应ＰＩＤ控制系统，对乞动脉守调制位置伺服系统进行了控制，收到了比较满意的控制效果。     

参数自校正智能PID控制器

本文在传统ＰＩＤ控制算法的基础上,分析并利用控制过程中误差ｅ及误差变化率ｅ变化的信息,提出了控制器参数 Ｋｐ、Ｋｉ、Ｋｄ根据ｅ及ｅ在线相应调整的ＰＩＤ自校正算法。仿真结果表明该算法具有结构简单、易于调整及动态品质较好的特点。     

参数在线辨识的交流位置伺服系统前馈控制

研究了基于前馈控制的交流位置伺服系统的轨迹跟踪控制问题。提出一种自适应模型参数在线辨识的改进方法,用以快速、有效地辨识出模型参数的变化,并应用到前馈控制器中。研究结果表明,基于模型参数在线辨识的前馈控制可以实现位置伺服系统的高速、高精度跟踪控制。     

基于MC628的可变参数PID控制方法的实现

介绍了利用基于ＬＭ６２８芯片的ＭＣ６２８运动控制器实现全数字交流伺服的体系论述了系统参数对系统的影响,并给出了工程实际中一种简单的ＰＩＤ参数在线调节方法。     

基于控制增益实时辨识的BLDCM自抗扰控制

自抗扰控制具有算法简单、性能优良等优点,控制增益b对控制效果的影响较大,高效稳定地在线辨识出该参数对提高控制效果具有重要意义。设计了一种基于模型参考自适应参数辨识的新型自抗扰控制器,核心参数自适应变化使该控制器拥有更好的性能,仿真结果表明参数b辨识准确并且该控制器相对于传统自抗扰控制具有更好的控制效果。     

汽车主动悬架LQR控制研究

为解决主动悬架LQR控制器中加权矩阵Q和R参数需要手动设计存在的人为因素干扰,提高优化结果的精度,提出基于自适应多种群遗传算法汽车主动悬架LQR控制策略,该策略融合了自适应遗传算法和多种群遗传算法的优点。其利用自适应遗传算法的参数自适应调整提高控制器参数的收敛速度;利用多种群遗传算法的多个种群协同进化提高控制器参数的收敛精度。研究结果表明,自适应多种群遗传算法相比自适应遗传算法以及多种群遗传算法所得寻优结果更优,可有效降低悬架在垂直方向的振动幅度,减缓路面对车体的冲击,进一步改善汽车的行驶平顺性和乘坐舒适性。     

基于自校正控制的空间光通信精跟踪系统设计

针对空间光通信捕获、跟踪、对准(acquisition,tracking,pointing,ATP)系统的精跟踪单元高度复杂、被控对象参数模型难以精确获得、存在慢变化随机干扰的特点,提出采用自校正PID(proportional,integral and derivative)控制来设计精跟踪的控制器,改善了系统动态性能,增强了系统对不确定因素的适应性。采用遗忘因子递推最小二乘法来进行参数辨识,能在线调整适应对象参数的变化,增强了系统的适应性和鲁棒性。通过仿真验证了算法的控制性能和参数辨识效果,算法的实时性也满足系统设计的要求。给出了ATP精跟踪系统的设计框图,进行了2.3 km的精跟踪实验。实验结果表明精跟踪系统采用自校正PID控制有较好的跟踪精度。