基于自适应模糊PID算法的切纸机伺服控制器设计

针对现代工业对切纸机实时性及高精度的要求,介绍以TMS320F2812为核心、CAN总线通信的伺服电动机跟踪系统.采用基于自适应模糊P1D算法控制器对切刀从电机进行伺服控制.测试实验给出了使用传统PID算法和使用自适应模糊PID算法的控制效果比较.结果表明应用模糊PID控制器能够在不同的速度切换情况下对切刀从电机进行有效控制,达到了系统实时性及精度要求.     

基于模糊PID算法的电动车电机控制器研究

提出了一种基于模糊PID算法的燃料电池电动车电机控制器,将油门踏板位置和刹车制动信息作为模糊控制单元的输入,模糊控制单元动态调整PID的比例系数、积分系数和微分系数。在仿真的基础上进行算法实现,试制了电机控制器样机,并在3 k W燃料电池游览车上进行实际运行测试,仿真和实际测试结果表明:模糊PID算法电机控制器控制精度和动态性能比传统PID控制器有明显提高。     

基于遗传算法的PID控制器及应用

对遗传算法和PID控制器做了简单的介绍,提出了一种应用遗传算法对PID控制器参数进行优化设计,重点介绍了遗传算法的优化过程。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。最后将该算法应用于气流炸药生产线的风速控制,取得了预期的控制效果。     

基于蚁群算法的再热汽温预测PID控制器参数优化

将预测控制和PID控制器结合运用于再热汽温系统的控制当中。采用神经网络多步预测作为预测模型,并用蚁群算法实现了该控制系统的PID参数在线优化;最后通过计算机仿真,验证了该算法的有效性。     

电厂主汽温串级控制系统的PID控制器算法改进

针对火电厂主汽温控制系统常规固定参数PID串级控制性能欠佳的问题,提出一种改进算法整定PID参数。先用RBF网络在线辨识温度采样离散信息,得到控制器所需的Jacobian信息,然后用Levenberg-Marquardt算法代替传统的梯度法整定PID参数,得到改进的PID算法。通过对电厂主汽温串级系统仿真分析,验证了算法的快速性、抗扰性、鲁棒性。     

采用双PID控制器的AVR系统

随着用户对电力需求的不断增长,对于有限的发电容量来说,高性能的励磁系统变得越来越重要。     

基于改进粒子群算法的PID控制器在 MPPT中的研究

针对光伏发电系统中扰动观察法难以兼顾响应速度和稳态跟踪精度问题,提出了去除随机因子与采用凸函数递减惯性权重法改进的 PSO 自整定 PID控制算法引入到 MPPT 控制系统中的方法,经 MATLAB/Simulink仿真试验验证了该方法的可行性。     

水温水位定时控制器设计

该系统的设计可以用于热水器温度智能控制和饮水机等各种电器电路中。它以单片机AT89C51为核心,通过1602LCD液晶显示温度和五个按键实现人机对话,使用单总线温度转换芯片DS18B20实时采集温度并通过LCD液晶显示,并提供运行指示灯用来指示是否加热和当前水位状态。水位状态分为满水、80%、50%和缺水四种状态,整个系统通过四个按键来设置加热温度,一个按键控制加水。可以通过预约时间来控制加热加水,以达到节能环保作用的目的。     

基于LabVIEW的直流电机转速PID控制系统设计

阐述位置式PID控制算法,分析基于LabVIEW的直流电机转速PID控制系统的硬件组成及软件设计方法。系统编程简单,具有良好的软件交互界面,控制效果良好,有实际应用价值。     

基于QFT的PID控制器设计

针对具有较大不确定性和强非线性的被控对象,提出了基于QFT的PID控制器设计法。对于理想并行PID控制器,根据灵敏度及稳定裕度指标得到了显式控制器结构和参数,将PID转换为积分加二阶因子的形式,在QFT框架下对系统中频特性进行调整。采用QFT对系统高频进行设计,获得了满足全部QFT指标要求的PID控制器。对具有复杂非线性特性的F-16攻角控制设计了控制器,实现了对大攻角的精确控制。仿真结果表明,与应用QFT整形法设计的控制器相比,PID控制具有良好的响应特性,而控制结构得到了简化。     

感应炉温度模糊PID控制系统的研究

感应炉要求有较精确的温度控制,但由于感应炉有非线性、时变和纯滞后等复杂特性,很难建立其精确的数学模型,经典和现代控制方法不能达到好的控制效果。采用模糊自整定PID(比例-积分-微分)方法研究感应炉温度问题,实现PID参数在线自整定并在感应淬火炉上进行了仿真分析。结果表明,模糊自整定PID控制效果好,并且有较好的适应性和鲁棒性。     

基于模糊-遗传算法的智能自适应PID控制系统参数优化

基于模糊控制和遗传算法的优化方法,提出了智能自适应PID控制器参数优化的设计方法,以种群多样性为标准进行阶段的划分,并在优化进入到微调阶段进行模糊变异,通过算法的改进使得在PID控制中,PID参数的整定不依赖于对象的数学模型,且能在线调整,算例结果表明了该算法的有效性。     

基于单片机的远红外烘干机温度控制系统设计

随着控制理论和电子技术的发展,工业控制器适应能力的增强和高度智能化正逐步成为现实。基于单片机的远红外烘干机温度控制系统能根据不同区域的温度要求进行控制,可以满足烘干过程中温度控制的需要,温度控制精度较高,自适应性较好;且该系统控制方法采用PID算法,结构简单、鲁棒性好、可靠性高。     

Intelligent particle swarm optimized fuzzy PID controller for AVR system

In process plants like thermal power plants, biomedical instrumentation the popular use of proportional-integral-derivative (PID) controllers can be noted. Proper tuning of such controllers is obviously a prime priority as any other alternative situation will require a high degree of industrial expertise. So in order to get the best results of PID controllers the optimal tuning of PID gains is required. This paper, thus, deals with the determination of off-line, nominal, optimal PID gains of a PID controller of an automatic voltage regulator (AVR) for nominal system parameters and step reference voltage input. Craziness based particle swarm optimization (CRPSO) and binary coded genetic algorithm (GA) are the two props used to get the optimal PID gains. CRPSO proves to be more robust than GA in performing optimal transient performance even under various nominal operating conditions. Computational time required by CRPSO is lesser than that of GA. Factors that have influenced the enhancement of global searching ability of PSO are the incorporation of systematic and intelligent velocity, position updating procedure and introduction of craziness. This modified from of PSO is termed as CRPSO. For on-line off-nominal system parameters Sugeno fuzzy logic (SFL) is applied to get on-line terminal voltage response. The work of SFL is to extrapolate intelligently and linearly, the nominal optimal gains in order to determine off-nominal optimal gains. The on-line computational burden of SFL is noticeably low. Consequently, on-line optimized transient response of incremental change in terminal voltage is obtained.     

一种基于遗传算法和神经网络的PID控制

提出了一种融合遗传算法和神经网络的PID控制算法。该控制器先利用遗传算法对BP网络的初始权系数进行学习优化，再利用BP算法实现对PID参数在线调节，解决了控制器网络初始权系数对控制效果产生的影响，仿真结果表明了该控制方法的有效性。     

基于改进单神经元自适应PID励磁控制器

介绍了一种新型的基于改进单神经元自适应比例积分微分(PID)的励磁控制器,使神经元比例系数K在线自适应修正。在动态响应初期,误差较大,K取较大,使系统响应具有快速性;进入稳态后,K取较小,确保系统渐趋稳定。描述了该控制器控制算法。该控制器应用自学习、自适应的控制原理,具有一定处理非线性系统的能力。以单机无穷大系统为例,在Matlab/Simulink环境中进行仿真,结果显示,改进单神经元自适应PID控制器结构简单,基本只需整定1个参数即可达到控制要求,且对于不同工况均有稳定的控制效果,体现出良好的鲁棒性。     

基于PID控制算法的自动取暖控制器的设计

设计了一款自动取暖器控制器,主要应用增量式PID的处理方法,系统以单片机AT89S51作为主控芯片,结合外围的温度数据采集、A/D转换模块、键盘设定、LCD显示等电路模块。它能够实现使自动取暖器可以按照用户的需求设置加热的温度值,当达到设定的温度值时,该控制器自动断电;可以按照用户的需要设定取暖器的启动时间和停止时间;可以在手动控制或者是预先设定的自动控制模式下工作。重点介绍了硬件电路的设计与工作原理以及软件的结构和实现。     

基于模糊自调整PID控制的同步发电机励磁研究

随着发电机单机容量和电网规模的增大,发电机组及电力系统对励磁控制在可靠性和动态品质等方面提出了越来越高的要求。在日益复杂的被控过程面前,由于不可能得到过程的精确数学模型,传统的基于精确模型的常规PID控制模型已不能满足系统的动态和静态运行性能要求;为了克服这个缺点,设计了一种新型的基于模糊自调整PID的控制系统。运用Simulink对传统PID与模糊自调整PID在励磁控制过程中进行仿真比较,并比较了在加入干扰信号情况下两者的性能,结果表明模糊自调整PID具有明显动态运行性能和抗干扰能力优势。     

PID controller design for hydraulic turbine based on sensitivity margin specifications

The paper presents a proportional-integral-derivative (PID) controller design procedure for a hydraulic turbine generator governor meeting sensitivity margin specifications. The closed-loop performance is guaranteed over wide range of operating conditions of the interconnected system. The main advantage of the proposed method consists in the simple design using only one tuning parameter. The control performance of the presented method is compared on simulations with the procedure guaranteing gain and phase margins using non-convex optimization.