机载光电跟踪系统的模糊自整定PID控制

为了提高机载光电跟踪伺服控制系统的控制性能,提出了一种模糊自整定PID控制算法.该算法将模糊控制和经典PID控制相结合,在保持原有系统精度的前提下,使机载光电跟踪伺服控制系统的动态性能得到了改善.仿真结果表明,该控制算法较之经典PID控制算法具有响应快、超调量小、抗干扰能力强等优点,对机载光电跟踪伺服控制系统具有较好的控制能力.     

基于遗传算法的参数在线自调整模糊控制器

提出了一种基于遗传算法优化的自调整模糊控制器的设计方法．该模糊控制器的运行参数自调整公式以系统响应的最大超调量、调整时间及稳态误差为性能指标，利用遗传算法搜索模糊控制器量化因子Ke，Kec及比例因予Ke公式中相应的最优基准值Keo，Xeco及Kuo和微调参数K1，K2及K3，设计一个根据系统当前的动态误差e运行参数可在线自调整的模糊控制器，以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能．该控制器巳用于控制由作者设计的智能人工腿中的执行电机．计算机仿真结果表明，与运行参数固定的模糊控制器相比，这种自调整模糊控制器具有良好的动态和稳态性能，     

烟支重量控制系统的模糊PID控制器设计

针对传统的烟支重量控制系统响应速度慢、重量偏差大等问题,提出了烟支平均重量的模糊PID控制算法,给出了该算法的详细描述,控制器用平均重量的偏差和变化率来维持一个恒定的输出烟支重量。仿真结果表明,该控制系统具有调整时间短、稳态误差小、超调量小,采用模糊PID控制器比采用传统的PID控制器可以得到更好的动态响应性能和控制精度。     

一种新的一阶系统自调整模糊控制器

对一类大惯性纯滞后一阶系统的特点进行了数学分析，提出了一种基于目标设定值动态调整基本控制量f0与比例因子kf的方法，并根据控制过程的不同阶段采用不同修正因子α进行自调整模糊控制；采用该方法的模糊控制器具有无超调、非振荡、稳态误差小、控制量变化过程平滑等优良性能，为纯滞后大惯性环节一阶系统的控制提供了一种新思路．通过对变频空调温度模型的仿真，证明了该控制器的有效性．     

基于RBF预测的模糊神经变风量空调控制

目的为提高变风量空调系统的动态控制性能,提出基于预测的模糊神经网络控制方法.方法通过模糊神经控制器对输入输出量进行控制,预测器进行控制参数预测,比较实际控制量与预测量来进行实时控制和调整参数,从而达到预期的控制效果.结果仿真试验表明,该方法控制动态响应快,超调小、控制精度高,具有良好的动态性能和稳态性能.结论所提出的控制方法能有效地提高了变风量空调系统的动态性能,并由仿真结果验证了其有效性.     

基于模糊PID控制的摩擦负载系统的研究

提出一种采用电液伺服阀控制的液压摩擦负载系统,此系统利用液压缸作为执行机构时制动盘提供摩擦转矩.为了达到理想的控制效果,设计了模糊PID控制器,通过对电液伺服阀进行调节,来控制液压缸的跟随性能.在两种不同的控制算法下,对QDJ2815起动机进行恒转矩控制试验,得到相应的控制响应曲线,并分析了该闭环控制系统的实现情况,结果表明：模糊PID控制算法比常规PID控制算法具有更小的超调量,整个系统运行稳定可靠.     

基于模糊规则切换的转台伺服系统研究

以三轴转台伺服控制系统为研究对象,设计了一种基于模糊规则切换的模糊控制和模糊PID控制相结合的复合控制器.该控制器具有模糊控制超调量小、稳定性和鲁棒性好以及PID控制快速性、精度高的优点;基于模糊规则的切换保证了2种控制方法之间的平滑过渡,避免了阈值切换导致的系统不稳定.仿真结果表明,与传统PID控制相比,该复合控制方法能够有效提高三轴转台伺服控制系统的动态性能和鲁棒稳定性.     

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。     

一种基于自适应神经元的模糊变结构控制器

融合模糊控制、变结构控制和自适应神经元,提出了一种基于自适应神经元的模糊变结构控制器。该控制器选用时变开关超平面,利用自适应神经元在线学习模糊变结构控制规则,并采用模糊推理合成消除颤振。仿真结果证明：这种控制器动态响应快,超调小,无颤振现象,系统鲁棒性强。     

太阳能发电中DC/DC变换器控制

太阳能光伏发电作为一种新能源,易受季节变化、昼夜交替的影响,因此其输出电压很不稳定.鉴于此,本文采用Luo-converter对原始电压进行升压,采用模糊自适应PID控制器控制输出电压的稳定,该控制器利用模糊推理在线调整PID参数,既具有传统PID控制器良好的动态跟踪性能和稳态精度,又具有模糊控制器鲁棒性较强、动态响应快和超调量小的优点.仿真表明,该方法有效地提高了输出电压的稳定性.     

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.     

预设性能控制算法对机械臂运动控制的改进

PD控制是在工业生产过程控制中,应用比较广泛,结构最简单的控制策略之一。传统的PD控制侧重于控制系统的稳态性能,而对系统的动态性能（包括超调量和收敛速度等）控制不够,如果想要提高响应速度就会使超调量变大,加剧响应振荡;如果想要超调量小,可能又会使响应速度变慢。响应速度与超调量似乎是一对比较矛盾的性能参数,单纯使用传统的PD控制,很难做到提高响应速度的同时降低超调量。所谓预设性能控制,指的是控制误差的收敛速度及超调量满足预先设定的条件,同时把控制误差收敛到一个预先指定的比较小的区域内。本文将PD控制与预设性能控制相结合,利用简单的PD控制结构和以对数形式误差变换为基础的预设性能函数来设计机械臂运动控制器, 该控制器在设计的过程中可以预先设定稳态误差,而不像传统的PD控制器要通过多次的参数整定及调试后才能逐步减少控制误差。因此本文提出的控制算法设计过程比较简洁方便,具有比较精确的控制精度和比较快的响应速度,同时还能把超调量控制在合理的范围内。通过空间三关节机械臂的建模仿真分析,改进后的预设性能PD控制与传统PD控制相比较,响应速度提高了40%左右,超调量减少了10%左右。通过4自由度Dobot机械臂的样机实验分析,改进后的预设性能PD控制与传统PD控制相比较,响应速度提高了20%左右,超调量减少了5%左右,因此该算法对控制系统动态响应性能的改善是比较明显的。     

模糊PID控制在风表自动检测系统中的应用

针对风表自动检测系统风速控制中,传统PID算法存在超调量大、稳定性差、调节时间过长等问题,导致风速很难精确控制的难题,提出了将模糊PID控制应用于变频控制的方案．仿真实验结果表明,基于模糊PID控制有效改善了系统的动态性能,降低了超调量,减小了调节时间,提高了鲁棒稳定性．     

混沌自调整模糊PID控制器的研究与应用

模糊控制器中的控制规则一般都是人们对在控制过程中所认识的模糊信息的归纳与总结,这往往都伴有主观因素,使得其在高阶次、时变性及随机干扰等情况下对被控系统的控制效果不完善.针对这一问题,提出了基于混沌理论优化自适应模糊PID控制器中的可调整因子的算法.仿真结果表明,改进后的模糊PID控制器在超调量、调节时间上均有改善,说明此控制器具有更加良好的动静态性能.     

基于VAV变风量智能建筑空调系统控制

为了解决传统VAV空调系统的非线性、延时性、波动性以及模型准确性等问题,在传统PID控制系统的基础上,引入模糊PID控制机理,建立了模糊增益控制器.结合自适应调节系统,通过模糊调整方法,以变风量空调系统终端阀门的开度为最终控制对象,通过MATLAB编程建立模型,对PID控制器参数进行在线调整.结果表明,引入模糊PID控制方法的VAV空调系统与传统PID控制方法相比,前者动态响应速度快,校正时间短、超调量小,具有广阔的应用前景.     

聚合反应釜自调整模糊PID控制器的设计及仿真

针对聚合反应釜温度控制系统的数学模型具有非线性、大惯性、纯滞后以及时变等特点,将模糊控制算法与PID控制算法相结合,设计了一种自调整模糊PID控制器,能够实现在线自调整PID参数。仿真研究表明,该控制器具有使系统超调量小、调整时间短、鲁棒性好且算法简单等优点,是一种提高聚合反应釜温度控制效果的有效方法。     

一种模糊自适应PID控制器的设计与仿真

将模糊控制理论与自适应控制理论应用于PID控制器的参数整定 ,使PID控制器的参数调节自动适应控制对象数学模型的参数变化 .对这种模糊自适应PID控制器进行了可行性设计 ,并运用C语言进行仿真实验 .实验证明 ,这种控制器在改善被控过程的稳定性、响应速度和超调量等动态静态性能以及对参数时变的适应能力方面均优于常规PID控制器