基于微粒群算法的灰色预测PID控制器

针对大滞后系统，提出一种基于微粒群算法的灰色预测PID控制算法．采用灰色预测模型GMC（1，2）预测时滞系统的输出并用微粒群算法优化PID控制器的参数．这种控制方法不需要精确的数学模型，在线估计参数少，计算简单．仿真结果表明该方法的有效性．     

基于灰色关联度的图像自适应中值滤波算法

研究图像去噪是图像处理中一个重要的课题。传统去除高斯噪声的方法是均值滤波,均值滤波方法模糊了图像的细节信息,中值滤波虽然能较好的保护图像的细节信息但滤除高斯噪声的效果不理想。灰色关联度能根据系统各因素间相似程度来度量因素之间的关联程度。利用灰色关联度的特性和中值滤波器的优点,提出一种基于灰色关联度的自适应中值滤波算法,算法可以根据图像像素之间的相似程度自适应地调整滤波加权系数,使滤波系数更加合理,改善原有算法的滤波性能。实验表明算法对受到高斯噪声干扰的图像进行去噪取得较好的滤波效果,同时还保护了图像的细节信息。     

基于灰色预测的自适应内模PID双重控制器设计

针对一类非线性系统,提出一种基于灰色预测的自适应内模PID双重控制方法.把由系统的输入输出数据得到的灰色预测模型作为系统的内部模型,并在基本的内模控制结构上增加PID控制器,加快了跟踪误差收敛速度, 内模控制的性能明显改善.仿真结果表明,该控制方法简单而有效, 内模PID双重控制较单一内模控制具有更好的系统性能.     

基于灰色理论的故障案例检索算法

案例检索是基于案例推理系统的关键问题.为了在信息不完全的条件下提高故障案例匹配的准确度,将灰色关联分析应用到故障案例相似度的计算中,对灰色关联度公式进行改进,提出一种基于二次搜索策略的故障案例检索算法.对多种案例检索算法进行比较分析,结果表明该方法克服了传统方法确定相似度系数的主观性缺点,具有较好的分辨能力.     

基于灰色理论的故障案例检索算法

案例检索是基于案例推理系统的关键问题。为了在信息不完全的条件下提高故障案例匹配的准确度,将灰色关联分析应用到故障案例相似度的计算中,对灰色关联度公式进行改进,提出一种基于二次搜索策略的故障案例检索算法。对多种案例检索算法进行比较分析,结果表明该方法克服了传统方法确定相似度系数的主观性缺点,具有较好的分辨能力。     

基于灰色PID的风电场闭环有功控制

受参数与工况差异影响,风电场多机组间响应特性存在差异,难以同时完成功率参考值给定,降低了控制系统的稳态精度和动态特性。对于风电场控制系统中的灰色不明确部分,以灰色理论为基础,以风电场闭环最优动态响应为目标,加入灰色PID控制算法,创建变桨风电机组的灰色模型,并施以预测补偿。仿真实验及研究表明,使用灰色PID控制能准确跟踪功率变化,响应快,误差小,明显提高系统性能和控制效果。     

基于灰色预测可变裕度PID网络自适应算法

为了综合控制拥塞链路的队列长度,提高AQM系统对动态网络环境的自适应能力,提出了一种基于灰色预测和考虑可变裕度PID控制的自适应TCP网络主动队列管理。首先,建立相角和幅值裕度与网络参数相关的PID自适应主动队列(TCP/AQM)控制论模型,该模型可以根据网络参数的变化而动态改变控制参数,以提高AQM网络动态自适应能力,及系统的鲁棒性;其次,将灰色预测引入该模型,实现路由器队列长度的超前预测,补偿带有PID反馈模块的AQM算法给队列造成的时滞影响。与其他算法的仿真结果相比较,该设计算法能够使信息流在较短的时间内稳定在期望队列长度阈值附近。     

基于灰色系统理论高速列车ATO速度控制器研究

速度控制器是ATO系统的核心单元,也是列控系统的重要组成部分,针对目前高速列车无ATO功能的情况,研究智能的ATO系统速度控制器对实现高速列车自动驾驶具有的重要意义。通过分析CTCS-3级列控系统的结构和功能,提出了在CTCS-3级列控系统中增加ATO系统速度控制器的方案。首先设计了速度控制器与车载及地面设备的连接方式,实现了信息交互;而后应用灰色系统理论善于研究外延明确内涵不清系统的特点,建立速度控制器模型,进行预测及决策计算,得到比较合理的列车自动驾驶控制策略;最后采用遗传算法对其进行优化,得到最优控制策略。仿真结果表明,该方法实现了高速列车在CTCS-3级列控系统下的自动驾驶,列车运行的各项性能都得到了提高。     

一种自校正PID控制器的直接算法

本文通过对目标函数的优化，给出了一种最优自适应PID控制器的算法，该控制器的参数可以在线递推求得，由于采用了直接方法，避免了在线辩识过程的参数，文中给出了这种算法的仿真结果，并与另一种自适应PID算法进行了比较。     

基于模糊理论的椒盐噪声滤波算法

针对图像中的椒盐噪声,基于模糊理论设计了一种滤波算法。首先结合椒盐噪声特点,借助窗口进行噪声检测,其次设计了自适应的方法消除噪声,最后采用图像进行实验,定性和定量分析结果表明该方法对于椒盐噪声的消除可行有效。     

基于BP算法PID控制器的研究

文中主要研究了基于BP算法的PID控制器在非线性系统中的控制效果以及对权值整定初始化的优化.在介绍BP网络基本原理的基础上以非线性控制系统Simulink仿真为例,使用基于BP算法的PID控制器对该系统进行优化和整定,并结合Nguyen-Widrow初始化算法为层产生初始权重和偏置值,使得每层神经元的活动区域能大致平坦地分布在输入空间,实现了对PID参数的实时调节,并且使神经网络的学习和收敛速度加快,大大改善系统的初始运行的稳定性.仿真结果表明,基于BP算法的PID控制器在非线性控制系统中对其参数优化整定具有良好的效果.     

基于BP算法PID控制器的研究

文中主要研究了基于BP算法的PID控制器在非线性系统中的控制效果以及对权值整定初始化的优化。在介绍BP网络基本原理的基础上以非线性控制系统Simulink仿真为例,使用基于BP算法的PID控制器对该系统进行优化和整定,并结合Nguyen-Widrow初始化算法为层产生初始权重和偏置值,使得每层神经元的活动区域能大致平坦地分布在输入空间,实现了对PID参数的实时调节,并且使神经网络的学习和收敛速度加快,大大改善系统的初始运行的稳定性。仿真结果表明,基于BP算法的PID控制器在非线性控制系统中对其参数优化整定具有良好的效果。     

基于蚁群算法的PID控制器参数优化研究

蚁群算法是一种新型的优化算法,具有收敛速度快、鲁棒性强的优点。在介绍蚁群算法基本原理的基础上,分析了蚁群的自组织行为,给出该行为的数学模型一蚂蚁群体优化（Ant Colony Optimization,ACO）。提出一种基于蚁群算法优化PID控制器参数的方法,并给出了新算法的具体实现步骤。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于遗传算法优化模糊PID控制器的研究

利用遗传算法对模糊PID控制器中的隶属函数和控制规则进行优化,减少经验依赖,实现在线调整,改善控制效果,并利用Mathb编程仿真,验证结果.     

基于遗传算法的预测自整定P I D 控制器

提出一种基于遗传算法的预测自整定ＰＩＤ控制算法。利用预测技术克服时滞,利用遗传算法优化ＰＩＤ控制器参数。对工业过程中典型的大时滞被控过程的仿真表明,这种控制算示鲁棒性强,响应速度快,抗干扰能力强,可构成较实用的工程控制器。     

一种自调节灰色预测PID控制器

为提高传统PID控制的性能及扩大其适用范围,提出一种结合传统PID控制、灰色预测和全程快速非线性跟踪．微分器的自调节灰色预测PID控制器。利用灰色预测对系统的输出偏差和预测偏差进行合成形成一个综合偏差,用来代替传统PID控制中的实际偏差项。这样控制器既有预测系统未来行为的功能,又能根据预测模型精度自动调节控制器参数,能有效减小预测误差对系统的不利影响。同时用非线性跟踪．微分器代替差分法来提取微分信号,提高了微分信号的品质。仿真结果表明,与传统PID控制器相比,该控制器可获得更为优良的动态性能。     

基于灰色遗传的高速列车速度控制器模型研究

速度控制器是列车自动驾驶系统(ATO)的核心,针对目前尚无研发成熟的速度控制器应用于高速列车的情况,引入灰色系统理论研究高速列车速度控制器模型;在灰色遗传预测模块中,对影响模型精度的λ值提出了基于遗传算法的求解方法,根据列车运行的4个目标设计其适应度函数,并加入先验知识判定对约束条件进行处理,同时建立新陈代谢GM(1,1)模型,在列车运行过程中不断求解新的模型参数a和b,实现模型在线校正,使系统可以进行长期预测;在灰色决策模块中,将高速列车的工况及运行目标转化为决策要素,应用灰靶决策产生最优策略控制列车运行;仿真结果显示了该模型应用于列车自动控速时的有效性和实时性,并使各项运行指标都有所提高。     

基于遗传算法的PID参数整定及仿真

PID参数整定是一个多参量组合优化问题,文章针对目前常用的工程整定法和理论设计法只能从系统的单项性能指标出发进行整定,而无法对系统性能进行全面控制的缺陷,提出了基于遗传算法的PID参数整定方法.这种方法可以充分利用遗传算法的适应度函数,有效地引入所需的系统性能指标,对系统进行全面的参数设计.而且,文章通过实例对几种参数整定方法的控制效果进行了仿真和比较,证明了基于遗传算法的PID参数整定方法的可行性和良好的控制效果.     

基于HS-PSO算法的PID控制器参数自整定

针对粒子群算法(PSO)算法局部搜索能力差的问题,提出一种对PID控制器参数进行自整定的基于和声搜索(HS)的改进粒子群优化算法(HS-PSO).通过引入种群进程因子对惯性权重进行自适应调节以提高PSO算法的收敛速度.另外在PSO进化过程中每代产生的最优个体以新陈代谢方式进入和声记忆库中并进行和声搜索,以克服粒子群优化...