神经网络PID复合智能控制参数自整定研究

针对具有时滞一阶非最小相位系统的被控对象,提出了一种基于神经网络的PID复合智能控制设计方案,推导出复合PID控制器控制参数的整定方法.考虑到被控对象的不确定性、慢时变等特点,以神经网络元构造基于自动化复合PID控制器,解决了基于自动化复合PID控制参数在线调整的问题,使复合PID控制器适用范围更广泛.对闭环控制系统模拟结果表明,该系统控制参数整定方法简单,具有非常好的控制效果.     

增益模糊自整定PID控制器设计

提出了一种模糊自整定ＰＩＤ控制器设计方法，仿真结果与ＰＩＤ系统比较，模糊自整定ＰＩＤ超调量减小，抗环境变化能力强．较好地解决了对象结构时变系统控制适应能力．     

PID参数继电自整定方法及磁环参数的选择和修正

讨论了ＰＩＤ器参数的继电自整定方法，利用继电反馈所产生的极限环周期振荡来估计被控对象的参数，从而整定ＰＩＤ参数，通过分析对旬在继电特性作用一输入输出波形，推导出对象参数公式，同时得出磁滞环高度ｈ的选择及修正公式。     

PID参数整定发展的趋势

在详细分析ＰＩＤ 参数整定发展的基础上, 指出传统ＰＩＤ 参数整定具有物理意义明确、易于掌握的优点以及其参数优化不够的缺点, 并对现行ＰＩＤ 参数自整定的一些做法给予评述, 指出了几种ＰＩＤ 参数优化的特点． 最后就ＰＩＤ 参数整定发展的方向进行展望, 揭示先进控制理论与ＰＩＤ 整定方法的融合是新型ＰＩＤ 控制器产生的途径     

基于脉冲响应的模型辨识及PID校正参数自整定方法

ＰＩＤ校正方案仍为自动调节系统所广泛应用，校正参数的整定一直是该方法中不可避免的工作。本文介绍一种基于被控对象脉冲响应的模型辨识及ＰＩＤ参数自整定方法，为常规飞升曲线法、临界比例度法提供一种补充及改进措施。     

低压加热器水位的模糊自调整PID控制

应用模糊自整定ＰＩＤ控制器控制低压加热器的水位，利用ＺＮ法确定ＰＩＤ参数的初始值，用模糊推理的方法对ＰＩＤ参数进行在线自整定，提高了系统的鲁棒性，明显改善了系统的性能。     

神经智能PID控制算法应用

提出将ＰＩＤ继电自整定与神经元自适应ＰＩＤ控制相结合,利用ＰＩＤ继电自整定法获取神经元自适应ＰＩＤ控制器权系数的初值,实现对一般工业对象（一阶惯性加纯滞后环节）的智能控制。仿真和实时控制结果表明,这种控制策略是对实现全自动型工程控制器的有益尝试。该智能控制算法切实可行,鲁棒性强。     

单神经元自适应PID控制器的实现与仿真研究

给出了单神经元自适应PID控制器的算法与控制系统仿真模型。利用单神经元PID控制器的自学习、自适应能力实现PID控制参数的自整定。并对被控对象进行了仿真研究,仿真结果表明,该控制方法与常规PID控制方法相比,具有更好的自适应性和更强的鲁棒性。     

基于MIP网络的智能控制及应用

讨论了一种基于ＭＬＰ网络的智能控制系统，它利用一多层传感知器（ＭＬＰ）作为被控对象的在线辨识器，而用另一线性神经网络结构构成ＰＩＤ控制器，采用变步长ＢＰ加速算法求得多层感知器的各联接权重与阀值的学习规律与控制器参数的自整定算法。通过化肥厂变换炉控制的仿真研究与一列管换热器温度控制系统的仿真试验，说明该算法是有效的。     

一种基于相角裕度设计的自适应PID控制器

提出了一种自整定ＰＩＤ控制器的一般设计方法。由继电特性自整定方法在乃氏曲线上确定一个点，可根据特定的相角裕度选择ＰＩＤ调节器的参数。将其理论应用于直流电动机控制，由大量的仿真实验得到了参数优化设计的结果。     

船舶航向反步自适应控制

针对反步控制算法控制参数多、难整定的问题,经过理论分析提出基于期望指标的二阶系统参数整定方法.将系统变换为二阶系统形式,在选取闭环系统的自然频率、阻尼、闭环系统调节时间与超调量后,确定系统闭环极点,由极点整定了两个关键控制参数,积分增益取值参考PID控制器中积分时间参数的方法整定.在海浪干扰和船舶模型参数出现很大摄动的情况下,对所设计控制器进行了仿真试验,结果表明,所设计的控制器具有很好的鲁棒性,提出的整定控制器参数方法是可行的.     

Application of Time Scale to Parameters Tuning of Active Disturbance Rejection Controller for Induction Motor

Active disturbance rejection controller (ADRC) has good performance in induction motor (IM) control system, but controller parameter is difficult to tune. A method of tuning ADRC parameter by time scale is analyzed. The IM time scale is obtained by theor     

基于内模控制的窑炉温度控制系统

针对窑炉温度控制系统的大滞后、大惯性的特点,利用内模控制参数调节简单,鲁棒性好及PID控制易于实现的优点,设计了基于内模的PID控制器。仿真表明,控制器参数整定简单,具有良好的抗干扰性和稳定鲁棒性,可有效改善系统的控制效果。     

PID控制器参数自整定方法综述

由于PID控制器具有简单而固定的形式和良好的鲁棒性,因而在工业生产中得到了广泛的应用。但由于控制系统的复杂性和非线性等因素,使PID控制器的参数受到了影响,因此如何整定PID控制器的参数成为当前乃至今后的研究热点。文章概述了PID的理论,讨论了一些常用PID整定方法,并对新技术进行了探索。     

模糊参数自整定PID控制器的设计与仿真研究

为实现PID参数的自动整定,在PID控制和模糊控制的基础上,设计了一种用于晶体生长炉温度控制系统的模糊参数自整定PID控制器,该控制器基于PID参数的优化规律,利用模糊控制规则对PID参数进行在线的自动整定.与常规PID温控系统比较,该控制器的系统超调量明显减小,控制系统的动静态性能均得到改善,升温速度和目标温度控制精度达到了设计指标,系统仿真验证了该设计的有效性与实用价值.     

积分时滞对象的一种内模PID鲁棒控制方法

针对工业系统中常见的具有积分和时滞特性的过程对象,基于内模控制原理,将IMC-PID(internal model control-proportional integral derivative)控制器参数整定与鲁棒控制相结合,设计一种IMC-PID控制器参数的鲁棒整定方法。通过一阶环节逼近积分环节,采用泰勒公式逼近时滞项,推导得到IMC-PID控制器参数的设计公式。并基于鲁棒性能指标给出了简单的参数整定解析表达式,实现IMC-PID控制器的鲁棒整定。仿真结果表明,基于鲁棒性能指标的IMC-PID控制方法克服了常规方法中参数整定的盲目性,可使系统同时获得良好的动态响应性能和鲁棒性。     

基于改进递推预测误差神经网络算法的极点配置PID控制方法

针对工业控制中系统模型参数通常未知的特点,利用改进递推预测误差算法为基础的神经网络系统参数辨识方法,设计了极点配置自校正数字PID控制器.相比于基于梯度学习算法的神经网络辨识方法和通常的PID控制器,该方法具有参数辨识结构简单、神经元权值调整可持续且计算速度快、所采用的数字PID控制器鲁棒性强等优点.最后的数值仿真结果验证了本文算法及控制方法的有效性.     

基于内模控制的PID参数整定及仿真

介绍了内模控制的发展历史及基本原理,分析了其控制器的设计方法,提出了一种利用Taylor级数展开的基于内模控制(Internal Model control,IMC)的PID控制器参数整定的方法.通过对热交换器PID温度调节闭环控制系统的MATLAB实例仿真,将IMC-PID整定的效果与传统PID进行对比,论证其控制效果明显优于其它经典PID整定,显示了其实际工程应用价值.     

多变量对象的预测PI控制及其工业应用

针对强耦合、大时滞多变量系统．首先将系统进行动态解耦,消除系统之间的耦合,然后将解耦对象简化为互相独立的一阶滞后对象,最后运用单变量预测PI控制算法设计这些一阶滞后对象的控制器．这种控制器结构简单,可调参数少,参数调节方便、直观．仿真和实际应用表明：此类预测PI控制器具有良好的控制性能和鲁棒稳定性能．     

基于Fuzzy-PID的超薄快速铝板铸轧机前箱液位控制

液位控制精度是影响超薄快速铝板铸轧机产品质量的关键因素之一。在对典型系统动态响应分析的基础上，提出了一种基于Fuzzy推理的PID参数自整定控制器，利用Fuzzy推理，对PID参数在线自整定，从而使液位控制系统在不同状态都能得到比传统PID更好的控制效果，达到较高的控制精度，仿真试验证明了这一点。