灰色模糊PID控制在感应加热管道中的应用

在感应加热管道的控制系统,采用GM(1,1,τ)模型、模糊控制和常规PID控制3种控制理论的结合,即含时滞参数的灰色模糊PID控制,以解决该控制系统为时滞系统而造成的控制滞后。该算法是先建立模糊控制规则,通过模糊推理来调节PID控制器的3个参数,然后通过PID控制器来控制输出量,在反馈环节利用GM(1,1,τ)模型预测控制对象在一段时间后的反馈量,将预测值代替原反馈值,进行"超前"控制运算。仿真结果表明,利用该算法设计的感应加热管道控制系统比模糊PID控制的控制系统具有更加优良的性能。     

灰色模型在中长期负荷预测中的应用比较

详细介绍了传统灰色模型GM（1,1）及其改进模型无偏灰色模型WPGM（1,1）、加权灰色模型pGM（1,1）的原理及其在电力系统长期负荷预测中的应用,结果表明无偏灰色模型WPGM（1,1）具有较高的预测精度。     

基于灰色预测的多变量自适应PID控制器

针对汽轮发电机组具有多变量、强耦合、大时滞等特点,提出一种基于灰色预测的多变量自适应PSD控制算法。该方案通过一组灰色系统预测模型GM（1,N）对多变量系统的输出预测实现对角解耦。采用无辨识智能自适应PSD控制算法优化PID控制器的参数,用优化后的PID控制器对每个子系统进行控制。该方案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,与其他方法相比,这种控制方法响应速度更快,而且具有更好的自适应性和鲁棒性。     

液压伺服系统建模与无模型控制研究

液压伺服系统广泛存在着非线性、强耦合、时滞等现象。并随着液压伺服系统复杂度增加,控制系统要求越来越高,传统的液压伺服控制策略(如PID)的控制性能很达到系统的要求。针对液压阀控非对称缸系统,首先分析并建立了阀控缸位置控制系统的动态数学模型。之后,引入改进型无模型自适应控制器,基于MATLAB仿真平台对该系统实现位置控制。仿真结果表明,相比较于传统PID控制器,改进型无模型自适应控制器的控制效果更为优越,在保证系统稳定性的前提下提高了系统输出响应速度。     

自适应预测控制在三容水箱液位系统中的应用

三容水箱液位系统具有典型的非线性、大滞后特点,能够很好地模拟复杂的工业液位控制对象,而经典控制理论和现代控制理论在三容水箱液位系统中很难取得好的控制效果。通过分析三容水箱物料平衡关系,构建液位控制系统模型,并进行离散化处理,结合自适应预测控制方法对三容水箱液位系统控制进行研究,并完成系统控制器的设计。仿真结果表明,自适应预测控制方法综合了自适应控制方法和预测控制方法,不仅维持了自适应控制方法本身的特性,还具备预测控制方法的控制效果好、鲁棒性强等优点。因此,与传统PID控制方法和自适应控制方法相比,自适应预测控制方法能够获得更好的控制跟踪性能,其控制精度更高,响应速度更快速。     

基于改进模型预测控制的加热炉温控系统研究

模型预测控制具有鲁棒性强、跟踪快速性好等特点,能够解决复杂工业过程控制中的大时滞问题。该文提出了一种改进的模型预测控制器,基于事先设定的期望响应,实现参考轨迹在预测时域内最大限度地渐进期望轨迹,使系统响应能够准确地跟踪期望轨迹。该文以硅单晶体加热炉为控制对象,分别采用PID、DMC和改进DMC三种控制方法进行预测控制。仿真结果表明改进的DMC控制方法比传统的预测控制方法具有更好的动态响应性能和跟踪效果。     

基于PID神经网络的智能车舵机控制系统研究

针对传统PID控制算法在电磁导航智能车舵机偏差处理中存在比例、积分、微分参数一经确定,不能在线调整,不具有自适应能力的缺点,提出了将PID神经元网络（ PIDNN）控制器及其算法应用到智能车的舵机控制系统中来对传统PID控制进行改进。 PIDNN控制系统不依赖智能车舵机的数学模型,能够根据控制效果在线训练和学习,调整网络连接权重值,最终使系统的目标函数达到最小来实现智能车的舵机控制。仿真测试表明,PIDNN控制系统的响应快,无超调,无静差,与传统PID控制算法相比,大大提高了智能车舵机控制系统的性能。     

电液位置伺服系统的MPC控制仿真分析

电液位置伺服系统广泛应用在大负载、快速、精确反应的控制领域中,然而其存在时变非线性的特性,因此传统控制系统不能达到理想的控制效果。模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)具有无需模型、鲁棒性强、抗扰动能力强等优点,较适合应用在时变非线性系统的控制中。分别采用PID控制、线性MPC、自适应MPC和非线性MPC 4种控制策略对电液位置伺服系统的控制性能进行仿真研究。结果表明：线性MPC、自适应MPC和非线性MPC都比PID控制性能好,非线性MPC控制精度较高、响应速度较快、抗扰动能力较强,自适应MPC控制精度、响应速度和鲁棒性次之。     

自适应PID控制在火炮随动系统中的应用

火炮随动控制系统是一个典型的非线性、大时滞系统,常规PID控制难以实现火炮随动控制系统参数在线自整定,针对该问题提出一种基于单神经元的自适应PID控制器,通过神经元的自学习、自校正能力实现了PID参数的在线自整定。仿真结果表明单神经元自适应PID控制响应快,自适应能力好,鲁棒性强,稳态精度高,采用该方案的火炮随动控制系统能够较好满足控制要求,具有一定实用价值。     

基于RBF网络的多变量系统自适应预测PID控制器

针对非线性、多变量、大滞后耦合系统使用常规PID控制难以达到理想效果,提出了一种基于RBF网络的自适应预测PID控制器.该控制器利用递推多步预测克服时滞,并采用基于RBF网络整定的PID控制器在线调整控制器参数,从而克服了系统的耦合作用,提高了控制系统的输出跟踪精度.仿真结果表明,该方法控制效果良好,具有较快的系统响应、较强的自适应性和鲁棒性.     

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。     

Design of a new PID controller using predictive functional control optimization for chamber pressure in a coke furnace

An improved proportional-integral-derivative (PID) controller based on predictive functional control (PFC) is proposed and tested on the chamber pressure in an industrial coke furnace. The proposed design is motivated by the fact that PID controllers for industrial processes with time delay may not achieve the desired control performance because of the unavoidable model/plant mismatches, while model predictive control (MPC) is suitable for such situations. In this paper, PID control and PFC algorithm are combined to form a new PID controller that has the basic characteristic of PFC algorithm and at the same time, the simple structure of traditional PID controller. The proposed controller was tested in terms of set-point tracking and disturbance rejection, where the obtained results showed that the proposed controller had the better ensemble performance compared with traditional PID controllers.     

权重改进的蛙跳算法优化PID参数

针对非线性、大延迟、时变的控制系统,传统的PID控制效果不理想,为此提出用蛙跳(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)仿生优化算法整定PID参数,但传统蛙跳算法易陷入局部最优,收敛速度慢,因此提出权重改进的蛙跳算法(weight improved shuffled frog leaping algorithm,WISFLA)。该算法引入线性递减惯性权重修正最差青蛙的更新策略,可以平衡算法的全局搜索和局部搜索。通过两个经典控制系统的仿真测试,结果表明,WISFLA算法可以平衡算法的全局搜索和局部搜索,比SFLA和PSO(particle swarm optimization)的寻优能力强,迭代次数少,更适合PID参数的整定优化。     

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。     

一种改进的模型驱动PID的应用研究

对模型驱动PID（简称MD-PID）控制算法进行介绍,提出了一种改进的模型驱动PID （简称A-MD-PID）控制算法,并应用于二阶惯性加纯迟延对象,用MATLAB进行仿真研究。结果表明,本文采用的改进模型驱动PID,能有效地克服被控对象的惯性和迟延,提高系统的控制品质。     

基于MATLAB动态矩阵控制算法设计仿真

动态矩阵控制是预测控制中一种重要的算法。本文详细介绍了动态矩阵控制算法的特征及其优缺点。动态矩阵控制算法主要包括预测模型、滚动优化、误差校正和闭环控制形式。通过对动态矩阵控制的MATLAB仿真并将其与传统的PID控制比较。发现其对直接处理带有纯滞后、大惯性的对象,有良好的跟踪性和有较强的鲁棒性。因此有广泛的应用前景。同时还基于MATLAB软件平台设计出关于动态矩阵控制算法的界面。输入已知的控制模型。通过对参数的选择,来取得良好的控制效果。     

基于模糊PID的永磁同步电机矢量控制仿真

基于传统固定增益PID（Proportion—Integral—Derivative）的永磁同步电机矢量控制系统,存在着响应速度不快、稳态性能较差、转矩脉动较大的缺陷．针对这一问题,利用具有参数自整定功能的模糊PID控制器对矢量控制系统进行改进,并在MATLAB／Simulink环境下建立了系统仿真模型．仿真结果表明：模糊PID控制器可显著提高系统鲁棒性,很好地满足了永磁同步电机（PMSM）高精度、快响应的控制要求．