基于PAC的在线模糊自适应PID控制器设计

PID控制适合用于已知精确数学模型的被控对象,具有稳态误差小等特点.模糊控制不需要被控对象的数学模型,响应速度快,但是有静差.将这两种控制技术相结合,设计一种模糊自适应PID控制器,具有响应速度快、稳态误差小的特点.采用上位机和PAC结合,上位机中的iFIX组态软件利用OPC技术和MATLAB软件中的模糊控制器通讯,把实时值和设定值送给模糊控制器,同时把模糊控制器的输出(比例系数、积分系数和微分系数)送回PAC,在PAC中根据PID算法计算控制量,由PAC控制被控对象,实现在线模糊自适应PID控制.对水箱液位进行控制的结果表明,采用在线模糊自适应PID控制器后,控制系统的响应速度加快,无超调,具有较好的稳定性和鲁棒性.     

一种自适应模糊PID控制器的仿真研究

以某大时滞工业过程为研究对象，提出了一种自适应模糊PID控制器，并用MATLAB进行了仿真。理论分析与仿真结果表明，该自适应模糊PID控制相对于常规PID控制具有良好的控制性能。     

钢管捆自动成形系统电液比例控制研究

为了满足钢管生产过程中对钢管捆成形和包装的需要，对钢管捆自动成形电液比例系统进行了模糊比例-积分-微分(PID)控制研究.基于该系统的组成和工作原理，分析了双缸管排水平定位和竖直定位堆放控制问题，给出了管排竖直定位堆放误差的补偿算法.采用专家智能控制与模糊PID控制技术相结合，得到了具有二级结构的模糊PID控制策略，并对实际系统设计了相应的模糊PID控制器.系统控制结果表明，模糊PID控制器能修正各控制参数，提高了系统控制的自适应性和鲁棒性.与常规的PID控制器相比较，该控制器具有更好的系统运行性能.     

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.     

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     

自适应模糊控制在炉温控制系统中的应用研究

建立了炉温控制系统的数学模型,将自适应模糊PID控制器应用于炉温控制系统中．仿真实验表明：自适应模糊PID控制具有动态响应快,稳态性能好和鲁棒性强等优点．     

基于控制规则调整的自适应模糊控制器

工业对象大多是具有非线性、大时滞、高阶次的复杂对象,常规的控制方法往往难以适应这些对象的变化。文中提出了一种自适应模糊控制器,它能在控制过程中不断调整和修改控制规则,以适应对象和环境的变化。对控制方法与常规PID控制、Smith预估控制、基本模糊控制进行了仿真比较,仿真曲线表明,自适应模糊控制器的控制性能明显好于其它3种控制方法。     

模糊PID控制的助力模式对操纵稳定性影响分析

电动助力转向系统(EPS)设计中最重要的是助力控制模式的控制器设计。在PID控制的基础上引入了模糊控制,提出了基于模糊PID控制的助力控制模式;应用TruckSim和Simulink建立EPS联合仿真模型;采用常用的操纵稳定性开环和闭环两种评价方法进行PID控制和模糊PID控制仿真对比试验,研究模糊PID助力控制模式对EPS性能及整车操纵稳定性的影响。开环评价对比试验结果表明:模糊PID控制器的助力性能较好,但操纵稳定性略差一些。闭环对比试验表明:EPS助力控制模式能有效地提高转向系转向轻便性,模糊PID控制器作用下的操纵性和汽车行驶安全性较好。认为模糊PID控制器下的助力控制模式助力性能好于PID控制器,模糊PID控制器更适合EPS助力控制模式。     

自适应模糊滑模控制在汽轮机调速系统中的应用

汽轮机调速系统是一个典型的变参数、强扰动的对象,常规的PID控制器难以满足其控制要求.针对此问题,设计了一种自适应模糊滑模控制器.该控制策略基于带积分补偿的变结构控制器,并利用自适应模糊控制方法,把滑模控制器中的不确定项进行模糊逼近.利用李亚普诺夫函数证明了控制器的稳定性.将此控制策略应用到汽轮机调速系统中,仿真结果显示,控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能.     

一种模糊PID控制器的设计方法研究

介绍了一种基于模糊控制的自适应PID控制器，总结出了这种PID控制器的控制特点及其参数设计规律。仿真结果表明，这种模糊PID控制器具有超调量小、调节时间短的优点，提高了控制系统的实时性和抗干扰能力，特别是对非线性和时变性的复杂控制系统具有良好的控制效果。     

热电偶校验炉程序升温装置的智能PID控制研究

针对具有较大的滞后性、非线性和时变性特点的热电偶校验炉对象，常规方法难以达到良好的控制效果，结合模糊专家系统控制器与PID控制器，提出了一种智能PID控制器结构．它具有PID控制器的参数在线白整定和直接控制型模糊控制器的功能，既保持了模糊控制灵活而适应性强的优点，又具有常规PID控制器的动态跟踪品质好和稳态精度高的特点，解决了热电偶校验炉的控制问题．仿真结果表明：智能PID控制方案是可行性的、有效的，与常规PID控制器相比，系统的响应速度提高了、超调量减少了．     

自整定模糊PID控制器的设计与Simulink仿真

针对复杂系统的控制问题,在原有PID控制的基础上,将PID与模糊控制相结合,设计一种自整定模糊PID控制器,利用MATLAB中的Simulink软件进行仿真。仿真研究表明,自整定模糊PID控制器具有较强的自整定能力,控制效果优于原有PID控制器。     

模糊自适应PID控制在开关磁阻风力发电系统中的应用研究

针对风速的突变性和不确定性,以及开关磁阻发电机的非线性和强耦合性的特点,提出了基于模糊自适应PID闭环控制优化输出电压的方法。介绍了开关磁阻发电机系统的运行原理和模糊自适应PID控制原理,并利用Matlab/Simulink工具分别对常规PID控制和模糊自适应PID控制下开关磁阻发电系统的输出电压进行仿真及对比分析。实验结果表明:模糊自适应PID闭环控制输出电压控制精度更高,动态性能更好,抗干扰能力和鲁棒性较强。     

汽包水位模糊控制研究

针对汽包水位控制系统优化问题,基于模糊控制理论设计了一种二输入、三输出模糊自整定PID控制器,建立了汽包水位模糊自整定PID控制系统.并对基于传统PID控制和模糊自整定PID控制进行仿真对比分析.结果表明:模糊自整定PID控制可以很好地改善控制系统的动态和静态特性,使汽包水位的稳定性明显提高.     

直流传动系统的自适应模糊控制

针对直流传动系统 ,设计了自适应模糊控制器。并与PID和简单模糊控制进行了比较 ,研究了鲁棒性。仿真实验表明 ,该方法具有更好的动静态特性与鲁棒性     

直流传动系统的自适应模糊控制

针对直流传动系统,设计了自适应模糊控制器。并与PID和简单模糊控制进行了比较,研究了鲁棒性。仿真实验表明,该方法具有更好的动静态特性与鲁棒性。     

双纵模热稳频激光源的模糊PID控制研究

为了满足激光拍频干涉仪所需要的高的频率稳定性的激光光源,研究了双纵模热稳频的机理。以控制激光管放电电流为主要热控制方式及自创的对激光管进行感应加热作为微量控制的先进方法为控制手段,采用模糊控制理论与专家系统相结合的控制策略,建立模糊PID控制器,对双纵模激光源进行稳频。无须建立被控对象数学模型,对时滞、非线形和时变性具有一定的适应能力。实验结果显示,稳频精度无明显变化,但预热时间明显缩短,抗干扰性明显增强,强干扰后也能迅速稳频。     

神经网络模糊PID控制器在直接矩控制中的应用

介绍了一种模糊自整定PID参数控制器的设计方法,并提出利用神经网络训练PID参数的基值。对常规PID控制和神经网络模糊PID控制系统作了对比研究,仿真实验结果表明新方法既保证了系统的稳态精度,又保证了系统的快速响应和坚韧性。将该方法用于直接转矩控制系统中,取得了远远优于常规PID调节器的控制效果。     

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．     

Design of Adaptive Fuzzy PID Altitude Control System for Unmanned Aerial Vehicle

Based on Matlab/Simulink and Fuzzy Logic toolboxes,the altitude control system is designed and simulated.The validity of conventional PID control method and adaptive fuzzy PID control method is compared.It can be drawn out that the adaptive fuzzy PID control method is superior to the conventional PID in rising time and overshoot etc.The effectiveness of a fuzzy PID controller shows potential application in the future,especially in the presence of model uncertainty or changing dynamics and time-varying parameters.