PID控制器的优化设计

为使PID控制器同时具有给定值跟踪和抑制干扰两个方面的最佳特性,提出了PID控制器优化设计方法.笔者设计了给定值补偿型I-PD控制器,其结构简单,便于掌握,易于实现,可以实现系统的最优控制,特别适用于串级控制中级数较多的系统.在深入研究反馈型2自由度PID控制器的基础上,增加了前馈补偿器,有效地抑制了扰动,为改善给定值跟踪特性,在前馈位置上增加一个微分负前馈环节,仿真结果表明:该控制器具有抗干扰能力强,实时性好,调节时间短、超调量小等特点,提高了系统的控制性能.     

一种有效的高速攻击型无人机二自由度PID控制

高速攻击型无人机的飞行控制系统需要具有最佳的指令跟踪性能、干扰抑制性能和鲁棒性,而传统单自由度PID控制技术只有1组PID参数,无法同时满足上述设计要求,针对这一问题,采用给定值滤波器型二自由度微分先行PID控制技术。通过利用基于改进的粒子群优化算法的H∞参数整定方法进行微分先行PID控制器设计,保证系统"干扰抑制性能及鲁棒性最佳",通过调节二自由度化系数(给定值滤波器设计),确保系统"指令跟踪性能最佳"。以俯仰控制回路设计为例,经仿真与对比研究,结果表明,该控制技术克服了单自由度PID控制技术的不足,控制回路的控制品质满足设计要求。     

基于2-DOF PID控制器的PWM DC/DC变换器的仿真

在PWM DC／DC变换器中，为了提高系统的目标值跟踪特性和干扰抑制特性，通常采用PID调节器．由于这种方式为单自由度控制，所以它的目标值跟踪特性最佳和干扰抑制特性最佳不可兼得．提出了2-DOF PID控制的PWM DC／DC变换器控制模型，并进行了仿真．结果表明了方案的正确性．     

适应性2自由度PID控制系统

本文提出了一种更为先进、完善的PID控制系统——适应性2自由度PID控制系统,并对其进行了大量的仿真研完。这种控制系统克服了常规PID控制系统所固有的缺点,可以独立地设定“干扰抑制最佳整定参数”和“目标值跟踪最佳整定参数”,在控制性能上有了显著的提高。该系统能在闭环状态下对各种复杂的控制对象进行在线辨识和控制器参数的整定,使系统经常处于最佳状态。     

二阶对象模型两自由度伺服控制器解析法设计

针对二阶模型控制对象提出了一种两自由度伺服控制器的设计方法，采用解析法确定控制器的参数，使校正后的二阶对象系统同时满足跟随性能与抑制干扰性能最佳的设计要求．仿真结果验证了所提出方法的有效性．     

二自由度PID内模主汽温控制

基于内模控制理论,针对电厂主汽温被控对象的大惯性、大滞后特点,设计了一种二自由度PID控制系统。设计的二自由度PID控制器有两个调节参数,一个调整系统的位置跟随性能,另一个主要用来调整系统的干扰抑制特性和鲁棒性。对控制系统进行仿真试验,仿真结果表明设计的控制器具有良好的位置跟随性能、抗干扰性能和鲁棒性。     

一种基于自适应遗传算法的二自由度PID调节器设计

提出了一种自适应遗传算法，并将其成功地应用于仅需两个参数的二自由度PID调节器设计，使系统同时具有了最优的目标值跟踪特性和干扰抑制特性。仿真结果表明了该方法的有效性及可行性。     

双重控制系统的广义预测控制

传统的双重控制方法建立在简单PID算法基础上，其性能受到一定的限制．为此，将广义预测控制算法应用于双重控制系统中，形成基于预测控制的双重控制算法．该算法继承了传统双重控制方法的控制结构和控制思想，采用主、副2个控制器进行控制．其中主控制器采用广义预测控制算法，针对快回路产生快控制作用使系统具有良好的动态特性；副控制器采用PID算法．针对慢回路产生慢控制作用以实现一定的经济指标；同时，副控制器的输出作为前馈量引入主控制器．主、副2个控制器互相协调工作，使系统既具有良好的动态特性，又符合工艺上或经济上的要求．仿真对比结果表明，该算法控制性能优良，具有较强的的抗干扰性和良好的鲁棒性，是一种较好的双重控制系统控制算法．     

PMSM的二自由度PID控制

为了在运动控制系统中实现对传统PID控制的有效改进，提出了针对交流永磁同步电动机的二自由度PID控制算法，给出了一般和简化的二自由度控制器结构图及设计方法.该方法有效地解决了PID控制难以兼顾跟踪性能与抗扰性能的缺陷，使得系统在运行过程中，控制器输出可以保持动态最优.对于小惯性的PMSM系统进行了仿真，仿真结果表明：该方案对系统参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性，并具有良好的动、静态性能.     

网络控制系统的自整定鲁棒数字PID控制

为了有效地抑制网络延时对网络控制系统性能的影响,提出了一种鲁棒数字比例-积分-微分(PID)控制器设计方法.该方法将分布式的网络延时归结为单一延时;在大时变鲁棒数字PID控制方法的基础上,结合二自由度的内模控制结构,实现了控制器参数的数字双PID分离设计.对基于控制局域网络(CAN)总线的典型工业过程进行了仿真实验.结果表明,与最小化模型方法设计的控制器比较,采用设计的PID控制器能补偿网络上的延时,更加有效地抑制负载干扰并提高了系统的动态特性.     

直线电动机迭代学习控制方法的仿真研究

直线电动机是一种多变量、非线性的控制系统,采用经典的PID控制难以得到满意的控制效果,为此设计一个基于前馈辅助PID控制器的神经网络（PIDNN）控制系统.该控制系统的结构主要由一个反馈和一个前馈构成,反馈是PID控制,为系统提供稳定性;前馈为ILC控制,作为对系统的非线性、未知的动力和扰动的前馈补偿.在Matlab环境下,对所提出的方案进行了仿真实验,并与传统PID进行比较.结果表明,该方案能够有效地提高系统的速度和位置的跟踪性能,并验证了采用智能前馈控制的优势.该系统适合应用于大量重复的运动轨迹系统.     

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．     

基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定优化

针对经典粒子群算法应用在PID控制器参数上整定的方法效果往往不佳的问题上,提出了一种改进粒子群算法的PID控制器参数整定优化设计,在粒子群的基础上加入遗传算法中的交叉算子,并将粒子群中的惯性权重因子改成动态参数,应用到PID控制器,使参数的自适应整定问题也获得了改进,快速性和稳定性也都优于经典粒子群算法的PID控制器．借助Matlab获得仿真系统的响应曲线图,根据对比得出系统性能的指标改进情况．     

水源热泵空调系统参数自整定模糊控制

目的研究一种水源热泵空调系统的智能控制方法,改善系统的控制效果．方法采用参数模糊自整定的控制策略,先对模糊控制器进行设计,再确定参数的原则,再将模糊控制和PID控制相结合,实现PID参数在线自动调整．结果参数自整定PID控制比普通PID控制超调量小5％-10％,调节时间缩短近50％．结论参数自整定模糊PID具有良好的动、静态性能,有效地提高了系统的控制效果,满足了系统的节能技术要求．     

The Application and Simulation of Fuzzy Adaptive PID in Household Heating Metering System

After heat is metered in each house unit,the heating system is regulated by variable flow.The temperature of the return w ater is controlled to regulate the flow to realize the temperature regulation.According to the characteristics of the temperature control w ith big inertia,pure time-delay and degeneration,a fuzzy adaptive PID controller is designed w ith the advantages of the fuzzy control and PID algorithm,and the simulation model is established according to the characteristics of heating metering system.Simulation results show that the fuzzy adaptive PID controller proposed has small overshoot,short oscillation cycle,high precision and strong anti-jamming capability in comparison w ith conventional PID controller,w hich could meet the requirement of the dynamic and steady-state performance of the heating process.     

基于LQR理论的直线单级倒立摆PID控制仿真研究

针对一级倒立摆不稳定的特性,为其建立了数学模型,并采用双PID控制策略对其进行控制.通过线性二次型最优控制（LQR）理论计算出反馈矩阵K,将K中的参数作为PID控制器的参数.计算机仿真实验结果表明,此方法可以简化PID控制器参数的选取过程,并对直线一级倒立摆系统取得了良好的控制效果.     

基于ELMAN神经网络的PID控制器设计

提出了一种将PID控制与ELMAN神经网络自适应、自学习相结合,基于计算机的新型神经网络智能PID控制(NNPID)方法.采用PID控制器和NN控制器共同调节,给出了NNPID控制器的结构、算法及二阶对象下系统的仿真结果.     

基于H_∞控制的多变量系统PID控制器设计

研究了基于环路成形Ｈ∞控制的多变量系统ＰＩＤ控制器设计。为了能方便地在实际工程中实现复杂的控制，提出了采用多变量ＰＩＤ控制器逼近所得高阶控制器的方法，并给出了如何选择影响闭环系统性能的预补偿器方法。这种设计方法的主要特点是，只通过调整反映闭环系统的鲁棒稳定性与时域性能的一个设计参数，便可以得到ＰＩＤ控制器。仿真结果表明，所得的多变量ＰＩＤ控制器具有较好的鲁棒稳定性和鲁棒性能。     

基于非线性补偿的PID控制器

根据智能控制的思想,采用控制系统的偏差及偏差变化率来划分特征区域,并采用不同的补偿策略,形成了一种基于非线性补偿的 PID 控制器。由于补偿环节能够区分不同的特征区域,分别选择放大、缩小和保持偏差的实时数值,使得新控制器的动、静态性能得到改善。仿真结果表明,这种新型 PID 控制器比常规的 PID 控制器具有更强的鲁棒性和抗干扰能力。     

混沌粒子群优化的模糊神经PID控制器设计

针对常规PID控制的线性局限性及传统模糊控制和模糊PID控制中积分误差规则难以获取,系统存在稳态误差的问题,提出一类以模糊神经网络和PID神经网络组成的模糊神经PID控制器．以整个神经网络的权值为优化参数,利用基于混沌策略的粒子群全局优化算法离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得控制器参数,并设计了混沌优化与粒子群结合的两步方案．仿真结果表明:与传统PID、模糊、模糊PID控制相比,系统的瞬态和稳态性能有了明显提高,且保持了一定的鲁棒性及高跟踪精度．该方法有效地拓展了PID控制的使用范围,并为智能方法与PID控制的结合提供了一种新的参考方案．