基于模糊粒子群PID算法的温控系统研究

针对电容器热压机温度控制系统存在滞后大、非线性的问题,分析了电容器热压机温度控制系统的原理,建立了温度控制系统的数学模型。通过对传统PID控制算法、粒子群算法和模糊控制算法的研究,提出了一种将模糊粒子群PID算法应用于温度控制系统的方案。用MATLAB对温控系统进行仿真,得出采用传统PID控制算法的温控系统的调节时间和超调量分别为66s和58.173%,而采用模糊粒子群PID算法的温控系统的调节时间和超调量为分别是34s和6.295%。研究结果表明,基于模糊粒子群PID算法的电容器热压机温度控制系统在调节时间、超调量和抗干扰能力等方面均优于传统PID控制算法。     

磁粉离合器自调整模糊PID励磁控制技术

针对磁粉离合器应用环境复杂,采用传统的控制算法很难满足系统非线性、变参数的要求等问题,在研究了模糊控制和传统PID控制算法的基础上,提出了一种自调整模糊PID控制算法。该算法兼有模糊控制和PID控制算法的优点,实现了对过程参数的无稳态误差控制,同时具有很好的自适应特性,并且能够克服非线性因素带来的影响,具有较强的鲁棒性。将该算法应用于双轴水冷式磁粉离合器,能够实现在线PID参数的自整定。通过对该控制算法的仿真,并与常规PID控制算法的实验比较,该控制算法响应速度快,负载侧电流稳定时间短、电流超调量小,且控制系统具有很好的自调整能力。     

改进蝗虫优化算法 在模糊神经网络PID控制中的研究

传统模糊神经PID控制算法易出现网络参数调整不合适导致控制效果差的问题。本文提出一种改进蝗虫算法优化下的模糊神经网络PID控制算法。首先针对传统蝗虫算法粒子多样性不足的问题引入Levy随机飞行策略,其次引入非线性缩减因子和模拟退火算法来改善算法寻优能力以及跳出局部最优解的能力,然后将改进的蝗虫算法与模糊神经PID结合来优化神经网络超参数以及实现控制参数自整定,最后由仿真结果验证所提出的改进蝗虫算法优化模糊神经网络PID算法的优越性和可靠性。     

基于改进PID算法的电压调节器智能控制

电压调节器的工况十分复杂,其具有非线性、突变等变化特点,传统PID控制算法存在超调、控制准确度低等不足,为改善电压调节器的控制性能,提出一种改进PID算法的电压调节器控制算法。将PID的三个参数编码成为一个萤火虫位置相量,通过模拟萤火虫种群的觅食和寻偶行为找到最优PID参数,然后通过PID参数在线调节实现对电压调节器的智能控制,最后采用Matlab 2012软件进行仿真对比实验。实验结果表明,相对于传统PID参数优化算法,改进PID算法可以使电压调节器控制系统的超调量减小,响应时间加快,提高了系统的稳定性能。     

温控系统中改进的PID算法

对传统的PID控制算法进行了深入的分析,并结合实际工程项目,对原PID算法进行了改进,改进算法基于实际控制对象,先后用到了"变速积分","抗积分饱和","活用微分项","给定值平移"等方法.其中"活用微分项","给定值平移"等方法是笔者自己提出来的.经过实验验证,相比传统PID算法,上述改进方法的综合利用取得了显著效果.     

进相器的智能控制算法研究

介绍了静止进相器的智能控制算法,比较了传统的PID控制算法和九点控制算法在控制系统中的应用特点,并将九点控制算法应用于静止进相器,取得了较好的效果。     

积分分离模糊PID算法在MPPT中的应用

光伏最大功率跟踪采用模糊PID控制算法,在PID控制器中积分项I的作用为消除稳态误差,但是过度的积分调节可使系统稳定性降低、动态响应变慢。对此结合现有的PID控制算法、模糊控制算法、模糊PID算法中的优点,提出了一种基于积分分离的模糊PID控制算法,阐述了该方法的控制原理,并给出了控制模型,设计了分离系数的大小,控制了积分项I值的大小,对分离系数进行判别使控制模式分为3种,即模糊PD控制、半模糊PID控制、完整模糊PID控制,通过对积分项I的动态调节,提高了系统的动态响应能力。最终,结合整个光伏系统对传统模糊控制法、PID控制法、模糊PID控制法以及该方法进行静态和动态的仿真比较。结果表明,积分分离模糊PID算法具有响应速度快、超调量小和稳定性高的优点。     

改进PID算法的钢水流量计算机控制方法

利用传统的PID控制算法进行钢水流量计算机控制,由于钢水流量需求存在较大的非线性和耦合性,无法用准确的数学控制模型进行描述,从而降低了钢水流量控制的精度,导致冶金产品质量很难达到标准。为了避免上述缺陷,提出了一种基于改进PID控制算法的钢水流量计算机控制方法。详细阐述了改进PID控制器的设计方法,利用模糊化处理和模糊逆变换处理方法,计算准确的基于改进PID算法的控制参数,从而实现钢水流量的计算机控制。实验结果表明,利用本文算法进行钢水流量控制,能够提高钢水流量控制的准确性,取得令人满意的效果。     

基于ELMAN神经网络PID控制的BLDCM调速系统设计

针对无刷直流电机时变性、非线性、耦合性等特性,设计改进Elman神经网络PID控制算法。改进算法融合分层递阶思想和小生境PSO算法思想,联合优化ELMAN神经网络结构及初始化参数,解决传统控制算法收敛速度慢、易早熟、需人工设置网络结构及初始参数等问题。引入自适应灾变因子提高寻优精度。仿真结果表明,使用改进算法优化PID控制器可使BLCDM调节时间和超调量大幅减小,响应速度加快,具备较好的动态性能和较强的鲁棒性。     

基于MFO的车用PMSM控制策略研究

针对永磁同步电机(PMSM)弱磁控制系统的建模不精、抗干扰能力不足等问题,分析了该系统的基本结构,并对该系统的控制策略进行主要研究,但是目前常规的模糊PID控制下的系统依然存在不足之处.提出了模糊控制与飞蛾火焰优化(MFO)算法相结合的控制策略,重新构建出控制系统中的电流环和速度环,对系统的控制参数实时自整定.将传统的PID控制算法、模糊PID控制算法和本文中的模糊飞蛾火焰优化算法(MFO)法进行仿真测试,通过这3种算法得出相应的转速和转矩的仿真曲线,并对转速、转矩的波动误差和恢复时间进行数据分析,最终结果表明,本文所提出的算法控制下的系统恢复时间相比于传统PI控制算法、模糊PID控制算法分别提升了0.04 s和0.02 s,且抗干扰能力也具有明显提升.     

多目标神经PID控制器及其在过热蒸汽温度控制中的应用研究

为了适用大滞后、大惯性复杂过程的高质量控制,对神经网络PID控制器进行了改进,提出了多目标优化算法。该算法具有自适应特点,克服了常规PID超调量大,神经PID响应速度慢的缺点,并容易实现实时控制。应用此算法对电站锅炉过热蒸汽汽温控制进行了仿真,取得了理想的效果。     

基于模糊神经网络PID算法的液位控制系统研究

在工业生产中,液位控制系统得到了广泛应用,但是对于这种大滞后、非线性的复杂控制系统,传统的PID控制方法存在着参数整定困难,控制效果不理想的缺陷。在对传统的PID算法、模糊控制算法和神经网络算法研究的基础上,提出了一种将模糊神经网络PID算法应用到液位控制系统中去的解决方案,并采用MATLAB对液位对象控制进行仿真实验,同时采用A3000型水箱实验平台对仿真实验结果进行验证。研究结果表明,基于模糊神经网络的PID算法的液位控制系统在调整时间和超调量上都优于传统的PID算法,控制效果和抗干扰能力更强,克服了传统PID算法的不足。     

基于新型积分分离PID控制算法的无刷直流电机控制系统

为了提高无刷直流电机(BLDCM)的控制性能,在传统PID控制方法的基础上提出了一种基于新型积分分离PID控制算法,并将其应用于BLDCM转速和电流闭环控制中。该控制方法不但具有较强的抗负载扰动能力,而且可有效解决传统PID控制引起的控制量超过被控对象从而造成系统振荡的问题。新型积分分离PID控制算法结合了积分分离PID控制算法和带死区的PID控制算法的优点,既可以延长控制系统的使用寿命,又可以对系统偏差进行限制。通过MATLAB/Simulink仿真和试验验证了所提方法的有效性与实用性。     

永磁同步电机伺服系统参数自整定策略

针对传统PI控制存在的缺陷以及永磁同步电机伺服系统运行过程中转动惯量变化的问题,提出了永磁同步电机转动惯量在线辨识PI自整定的控制方法.在伺服系统运行过程中,通过模型参考自适应算法在线辨识转动惯量,对系统中的电流环、速度环以及位置环进行参数整定.建立伺服系统仿真模型,并与传统PI控制方法进行对比.研究结果表明,参数自整...     

基于混合粒子群算法的线性预测PID控制

针对传统PID控制对大时滞过程控制效果不佳的问题,提出了一种基于线性预测的PID控制算法,用系统过去的几个输出值预测系统未来的输出值,用此预测值与期望设定值所得的偏差作为PID控制输入,再依PID控制律来设定控制器的输出,从而使被延迟了的被控量超前反映到控制器,使控制器提前动作,实现事先调节,从而减少超调量和调节时间,消除时滞对系统稳定性影响。利用混合粒子群算法对模型系数和系统参数进行了优化和在线调整。实例仿真结果表明,将线性预测与传统PID控制相结合并经混合粒子群算法优化的控制方法远好于单一的PID控制方法,而且具有操作简单、容易程序实现等特点,有效地提高了系统的控制品质。     

基于PLC的液压拧接机自动控制系统设计

针对传统液压拧接机控制精度较低、一致性差、效率低的缺点,将PLC应用于液压拧接机自动控制系统中。选用西门子S7-200系列PLC的CPU224XP为核心控制处理器,采用EVIEW MT5000触摸屏为人机界面,电动调节阀精确控制拧接扭矩,采用模块化编程,PID控制算法应用于系统中。从现场实际拧接的效果来看该系统具有抗干扰能力强、高可靠性、控制精度和性价比高等特点。     

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.