电液伺服系统模糊控制的实现

本文针对电液伺服系统——由px－8电液伺服驱动装置与YM－30马达构成一个中功率的高精度快速角位置电液伺服系统作为控制对象，提出模糊控制与PID控制相结合的复合控制方法，保证系统具有良好的动态和稳态品质。仿真实验与实验均表明：系统具有很高的跟踪精度与平稳性。     

采用模糊PID控制律的舵机系统设计

对舵机系统采用了连续混合模糊PID控制设计。这种控制吸收了PID控制和模糊控制的优点。仿真证明,它能综合平衡选取各参数,能兼顾舵机系统的快速性、稳定性、稳态精度和鲁棒性等指标,从根本上克服常规模糊控制器存在的量化误差和稳态颤振现象,动态特性优于传统的PID控制,具有广泛的应用前景。     

惯性稳定平台的扰动观测器/不完全微分PID复合控制

为提高惯性稳定平台控制系统的稳态性能,提出了一种扰动观测器与不完全微分PID相结合的复合控制算法。利用扰动观测器将控制系统中存在的外部扰动观测出来并补偿到原系统中,在增强系统扰动抑制能力、提高鲁棒性的同时,提高系统稳定精度。仿真结果表明:扰动观测器/不完全微分PID复合控制算法可显著改善惯性稳定平台的稳态性能,对比于常规PID校正方法,复合控制方法不仅提高了系统的响应速度,而且显著提高系统的扰动抑制能力,提高稳定精度。     

基于CMAC和PID算法的发动机导流叶片控制系统

针对某型发动机数字调节器导流叶片控制系统存在的延迟较大、稳定性差的问题,设计了一种小脑模型神经网路(CMAC)和PID复合控制算法.该方法对状态量进行浮点编码量化,控制系统初始阶段由PID算法控制,逐渐过渡到CMAC完全控制,能提高系统的响应速度并降低稳态误差.仿真结果表明该算法比单独的PID算法具有更好的控制效果.     

一种提高伺服系统快速响应能力的控制算法

为了提高某型伺服系统的快速响应能力,对传统的PID控制算法进行改进。在系统地研究线性PID和非线性PID控制方法的基础上,针对工作实际中的被控对象控制问题,设计一种采用分段控制、前馈控制的复合控制策略,取得了良好的控制效果。实验结果证明,该算法使伺服系统的调节时间更短,响应速度更快。     

基于并行控制的交流伺服系统控制

针对一般的大口径火箭炮交流伺服系统调控方法难以达到较好性能的问题,提出一种RBF神经网络-单神经元PID自校正控制方法.针对上述算法自适应能力不强的问题,引入一种并行复合控制策略,以RBF神经网络和单神经元PID做并行控制,通过半实物仿真分别对RBF神经网络PID自校正控制器和并行复合控制器的性能进行试验验证.仿真结果表明:采用并行复合控制的火箭炮伺服系统反应速度更快、稳定性更强、精度更高,能够更好地满足火箭炮交流伺服系统的性能指标要求.     

基于模糊控制策略的快速反射镜伺服控制

伺服性能是保证精确跟踪的前提条件,为了探索出提高快速反射镜伺服性能的控制方法,提出一种将模糊控制策略与PID结构相结合的模糊控制器用于快速反射镜伺服回路。该模糊控制器既继承了PID便于工程实现的优点,又拥有可自适应整定控制参数的特点,从而可提高现有快速反射镜的伺服性能,更好地适应各类运行工况。以基于高频摇摆电机的快速反射镜为应用对象设计了模糊控制器,进行仿真实验,并与基于传统PID控制的现有方案进行了对比。对实际工况下快速反射镜伺服性能的仿真实验结果表明：基于模糊控制策略的快速反射镜将抑制带宽从50 Hz提高到120 Hz、随机输入信号下稳态误差均方根从12.996″压缩到1.620″,验证了所提出的模糊控制器对提升快速反射镜伺服性能的可行性及有效性;基于模糊控制的快速反射镜可作为高精度复合轴系统中的子轴部分,应用于战术激光武器等要求跟瞄精度达到微弧度量级的光束定向场合。     

神经网络自组织模糊控制在同步收集装置的应用

为提高多电机运行的同步性以及在冲击干扰下电机控制的快速反应和鲁棒性,提出将神经网络的自组织 模糊控制融合进环形耦合控制策略中。建立同步收集装置的控制模型,给出环形耦合控制结构,分析传统PID 控制 和传统模糊控制的缺陷,并通过实验验证。实验结果表明,融合有神经网络模糊控制策略的环形耦合控制具有更高 的同步性和鲁棒性。     

神经网络自组织模糊控制在同步收集装置的应用

为提高多电机运行的同步性以及在冲击干扰下电机控制的快速反应和鲁棒性,提出将神经网络的自组织 模糊控制融合进环形耦合控制策略中。建立同步收集装置的控制模型,给出环形耦合控制结构,分析传统PID 控制 和传统模糊控制的缺陷,并通过实验验证。实验结果表明,融合有神经网络模糊控制策略的环形耦合控制具有更高 的同步性和鲁棒性。     

供弹机模糊自适应PID控制器设计

为了解决某供弹机控制系统建模困难、控制系统复杂、易受外界影响,且自身参数时变不确定、控制难度大的问题,用普通的PID难以达到理想的控制效果。将模糊控制和常规PID控制相结合,设计了一种模糊自适应PID控制器,将偏差和偏差变化率作为控制器的输入,PID控制器3个参数的自整定值作为控制器的输出,实现了PID参数的在线自整定。仿真与试验结果表明：该控制器不仅具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速性、稳定性、鲁棒性高的特点,并且具有良好的动、稳态特性。     

2.4m跨声速风洞全模颤振变速压的控制策略

基于运动规律法的变速压智能控制策略,结合2.4m暂冲式跨声速风洞的特点进行设计.其采用的模糊算法将控制过程分为多个调节段,各段根据误差和误差变化率智能选择调节参数.当误差变化到一定范围内则采用神经元PID控制器对总压的精确调节.稳态控制器则采用单神经元PID控制器,保证在设定值附近具有良好的调节效果.应用结果表明,该策略满足全模颤振试验的特殊要求,取得了流场调节过程快速、准确、可靠的试验效果.     

基于双模糊控制器的舰炮随动系统跟踪策略研究

本文提出了一种基于双模糊控制器的随动系统控制方案,分析了由双模糊控制器控制的系统的稳定性,实验结果表明此控制策略十分有效,如果将双FUZZY与PID结合控制效果更好.     

一种量化因子改进型的模糊自适应PID 控制算法

：针对模糊PID 控制下的动态性能问题,提出一种量化因子改进型的模糊自适应PID(Fuzzy-PID)控制算法。 在模糊量化环节引入模糊论域量化因子在线调整函数,实现对模糊量化因子的实时调整;将传统PID 控制、传统模 糊PID 控制和量化因子改进性模糊PID 控制,分别在100 kHz 和200 kHz 的系统频率下,进行单位阶跃输入信号下 的动态性能对比实验。结果表明：该算法在2 种系统频率下均能实现无超调,调节时间不超过0.15 s,其动态性能相 较传统控制算法具有明显提升。     

基于模糊神经网络PID的串级温度控制系统研究

为解决传统PID 控制存在控制效果不够理想、性能欠佳和很难满足系统精度要求的问题,提出基于模糊 神经网络的自适应PID 控制算法对系统进行控制。采用Labview 构建模糊神经PID 控制器,对环控引气系统温度进 行动态控制,进行仿真研究,并将此控制策略与经典PID 控制进行仿真比较。结果表明：基于模糊神经网络的PID 控制算法在系统的超调量和调节时间上都小于经典PID,能提高系统的快速性和准确性,改善系统特性。     

基于PID 分段式温度控制系统

针对工业电阻炉温度控制的非线性、大惯性和大滞后等问题,设计一种基于PID分段式温度控制系统。在分析传统PID控制技术的基础上,对其进行改进,为验证温控系统控制性能,对电阻炉进行基本PID和位置式PID分段控制实验。结果表明：与常规PID控制相比,PID位置式控制算法能实现多通道和分段式温度控制,具有超调小、精度高和稳定性好等优点。     

基于干扰观测器与模糊前馈补偿的随动系统PID控制策略

针对随动系统在非线性随机力矩干扰时输出信号易畸变的现象,提出一种基于干扰观测器与模糊前馈补偿的随动系统PID控制策略。在随动系统"三闭环"结构模型的基础上,合理设计干扰观测器与模糊前馈补偿器,对干扰力矩的不确定性误差进行补偿,经仿真试验与结果分析,与传统模糊PID控制策略相比,所提策略能更好地补偿随动系统在非线性随机力矩干扰下的不确定性误差,削弱模糊PID控制的抖振,使系统具有良好的跟踪性能与鲁棒性。     

两相混合式步进电机建模与仿真

为提升两相混合式步进电机的控制性能,建立一种基于模糊控制在线参数调节控制策略的两相混合式步进电机数学模型。在合理简化和线性化处理的基础上,采用先进的模糊控制理论和 PID 控制结合的控制策略,将模糊控制对环境的适应性强,可在线调整控制参数应用于对PID参数的实时调节。在Matlab仿真环境下进行建模与仿真,对比分析了常规 PID与模糊 PID控制的仿真特性。仿真结果表明：在不同响应和精度要求的两相混合式步进电机控制系统中,通过模糊参数在线调节控制比常规参数 PID 控制可以达到更优的技术指标,实现了对两相混合式步进电机的快速精确控制。     

常用温度控制法的对比

常用温度控制包括常规PID、模糊、神经网络、Fuzzy-PID、神经网络PID、模糊神经网络、遗传PID及广义预测等控制方法.常规PID控制易于建立线性温度控制系统被控对象模型.模糊控制基于规则库,并以绝对或增量形式给出控制决策.神经网络控制采用数理模型模拟生物神经细胞结构,并用简单处理单元连接成复杂网络;Fuzzy-PID为线性控制,且结合模糊与PID控制优点.并给出了各方法的控制特性、功能及主要应用场合.     

人工神经网络在运动控制中的应用

介绍了人工神经元模型与神经网络基本结构。阐述了多层前向网络的工作原理及误差反转（BP）算法,探讨了用于运动控制的单神经元PID控制器的结构与基于BP网络的模糊自适应PID控制,给出了由传统PID控制器,模糊量化处理,系统辨识神经网络NNM和系统控制网络NNC组成的基于BP网络的模糊自适应PID控制器结构,并讨论了人工神经网络在运动控制领域中应用的发展趋势。     

红外空空导弹导引头预定回路模糊PID双模控制研究

针对红外制导空空导弹导引头瞬时视场角小、对目标发现概率低的问题,提出了导引头预定回路模糊PID双模控制方案。首先对导引头伺服系统工作原理进行分析,建立其预定回路模型;其次,对预定回路分别采用常规PID控制和模糊PID控制进行了仿真对比分析;最后给出了预定回路的模糊PID双模控制模型,并进行了仿真验证,结果表明该方案能有效改善导引头动态性能,提高发现概率。