基于模糊控制的智能大厦空调系统设计

研究了一种新型模糊楼宇控制器，以实现智能大厦空调系统的节能控制。采用便宜实用的单片机设计系统的硬件和软件。在传统模糊控制基础上进行改进，将PID控制和模糊控制结合起来，设计了一种复合模糊控制器。它既具有模糊控制灵活、响应快和适应性强的优点，又具有PID控制精度高、克服稳态误差能力强的特点。     

基于模糊规则切换的转台伺服系统研究

以三轴转台伺服控制系统为研究对象,设计了一种基于模糊规则切换的模糊控制和模糊PID控制相结合的复合控制器.该控制器具有模糊控制超调量小、稳定性和鲁棒性好以及PID控制快速性、精度高的优点;基于模糊规则的切换保证了2种控制方法之间的平滑过渡,避免了阈值切换导致的系统不稳定.仿真结果表明,与传统PID控制相比,该复合控制方法能够有效提高三轴转台伺服控制系统的动态性能和鲁棒稳定性.     

基于MATLAB的智能控制器设计

目的设计一种模糊自整定PID参数的智能控制器,消除异步电机转速冲击.方法根据异步电机的调速特点,提出和设计一种模糊控制算法,基于MATLAB编制仿真程序,嵌入到PID控制器中,进行了仿真对比试验.结果对模糊自整定PID参数方法进行的分析和仿真结果表明,该模糊PID控制器能迅速消除系统余差,改善普通控制器的性能;既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点.结论该模糊控制器是一种智能控制器,应用到异步电机转速控制系统中,使系统取得良好的响应;并能有效地减少系统超调量.     

基于摊铺机滑转率的研究

结合PID控制精度高和模糊控制鲁棒性强的优点,采用了将PID控制算法和模糊控制算法相结合的模糊-PID控制算法.在建立了轮式摊铺机系统模型的基础上,以滑转率为调节对象,设计了以发动机油门为控制对象的模糊PID控制器.并用MATLAB/Simulink软件对其进行了仿真.仿真结果表明模糊PID控制性能优于单一的模糊控制,并能有效的抑制摊铺机的过度滑转,保证了摊铺质量.     

Temperature Control System Based on Fuzzy Self-adapting PID

将传统PID控制技术与有着广泛应用的模糊控制技术相结合,设计了一种模糊自适应PID控制器,并实现了基于PLC的自适应模糊PID温度控制系统,该控制系统具有模糊控制的简单、有效的非线性控制作用,稳定性好,有较强的鲁棒性.     

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。     

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.     

变论域模糊PID自整定控制器的设计及仿真

在一般模糊控制和PID控制的基础上,将模糊控制和PID控制技术相结合,研究了基于变论域的模糊PID控制原理,并利用MATLAB的SIMULINK以及模糊控制工具箱相结合的方法,实现了变论域模糊PID控制器与常规PID控制器的仿真比较.结果表明,设计的变论域模糊PID控制器,不仅保持了模糊控制器和PID控制器原来的优点,而且很好地解决了普通控制器的控制死区问题,提高了控制精度,缩短了响应时间,增强了实用性.     

纯滞后系统的模糊复合控制方法

针对具有纯时间滞后的系统,分析了PID算法、Smith预估算法以及模糊控制的不足,由此提出了一种新的模糊复合型控制器,该控制器是基于Smith预估的模糊-PID控制器,利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,而在稳态阶段则切换为PID控制来提高控制精度.在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明该复合型控制器既具有模糊控制较强的鲁棒性,又具有PID控制精度高的特点,尤其是在模型失配时表现出良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种实用而简便的控制方法.     

一种新颖的模糊自适应PID控制器的设计

在传统数字PID控制的基础上,结合模糊控制,提出了一种基于模糊规则的模糊自适应PID控制算法,该算法通过模糊控制规则和模糊推理确定模糊控制表,在实时控制中通过对模糊控制表的查询,在线调整PID控制参数。研究结果表明,与数字PID控制器相比,该控制算法具有简单、鲁棒性强和动态品质优良等特点。