动态矩阵控制在MSP430温控系统中的实现

把近年来工业中广泛应用的动态矩阵控制方法应用于电加热炉为对象的单片机温度控制系统中,该温度控制系统采用MSP430作为CPU,使用DMC作为控制策略完成温度控制,其控制效果与常规的数字PID算法进行比较。结果表明：使用DMC算法的系统响应速度和动态性能明显优于常规数字PID。其控温精度高,鲁棒性强,因此进一步推广该算法的应用是十分有意义的。     

DMC-PID串级控制在CVT速比控制系统中的应用

通过分析CVT速比控制系统的结构及基本控制原理,确定该系统具有时滞弱非线性特性,论述了常规PID控制算法以及单一的DMC控制算法应用于该系统的局限性.针对这一问题,设计了DMC-PID串级预测控制算法,该算法将经过PID校正的速比控制系统作为广义的控制对象,用DMC预测算法在线滚动优化控制参数,在优化过程中利用实测信息不断进行反馈校正,充分发挥DMC算法的超前预测性和强鲁棒性以及PID控制算法的抗干扰能力.台架实验结果表明,与常规的PID算法相比,该算法能有效减小速比跟踪过程中的波动,超调量由14%下降为4%,过渡时间由6 s缩短为4.5 s,提高了系统的动静态性能.     

DMC算法在CSTR温度控制中的应用

连续搅拌反应釜(CSTR)的温度具有强非线性的动态特性,传统的控制方法效果往往不尽人意,而动态矩阵控制(DMC)算法在处理非线性问题时有一定的优势。以非线性CSTR系统的反应釜温度为控制目标,通过仿真试验研究了DMC算法在该系统分别处于理想状态、存在输出干扰及模型失配3种情况时的目标控制效果。仿真结果表明,DMC算法能有效地控制反应釜温度;理想状态下的控制效果表现出上升速度快、调节时间短、无稳态误差等优点;存在输出干扰和系统模型失配时仍有良好的控制效果,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。     

动态矩阵控制在电阻炉温度控制系统中的应用

通过对电阻炉动态对象特性的研究以及预测控制方法的改进，比较了动态矩阵控制和PID控制在电阻炉温度控制系统中的应用效果．仿真结果表明：DMC不但克服了建模的不精确性和参数的时变性，而且根据给定的期望曲线，实现了比PID控制更令人满意的性能指标．     

基于克隆选择的免疫预测控制方法

将克隆免疫算法与预测控制结合,提出了一种免疫预测控制方法.该算法利用克隆选择算法实现预测控制的滚动优化,避免了求Diophantine方程及逆矩阵的复杂推导.仿真结果表明,该方法对时滞系统、非最小相位系统、不稳定对象、非线性系统、MIMO系统都能达到理想的控制效果,对外部干扰及建模误差具有很好的适应性.     

改进的粒子群算法在磨煤机PID神经网络控制中的应用

磨煤机制粉系统的输入量和输出量之间相互耦合,而且具有非线性、时滞性大等特点,因此使用常规的控制方法难以达到良好的效果。设计了磨煤机制粉系统的多变量PID神经元网络控制系统,提出了改进的粒子群算法优化多变量PID神经网络参数,然后采用误差反传算法调整网络权值,避免了网络陷入局部最优解。磨煤机制粉系统的仿真实验表明,该方法解决了系统的耦合、时滞性问题,同时减小了系统的超调量,避免了系统的震荡,具有良好的稳态性能和动态性能。     

基于滞后时间削弱器的大棚温度模糊PID控制系统

针对大棚温度是一个离散的时滞系统,导致温度较难控制这一问题,该研究提出一种基于滞后时间削弱器的模糊PID控制方法.首先,依据能量平衡原理建立大棚温度的数学模型,并将其视为纯滞后和一阶惯性环节的组合,进而在试验数据拟合的基础上确定模型参数;然后,采用模糊PID与滞后时间削弱器结合控制的方式,通过反馈的方式修订系统模型,以降低纯滞后环节对系统性能的影响;并以某花卉大棚为例在MATLAB中进行建模仿真.仿真结果表明,滞后时间削弱器参与控制的模糊PID控制系统能有效地改善滞后环节的影响,系统无超调、无稳态误差,上升时间比PID缩短73.4％,比模糊PID缩短26.9％,且在调节时间上,带滞后时间削弱器的模糊PID控制比传统PID和模糊PID分别缩短77.4％、79％.     

基于模糊自整定PID的温室温度控制系统设计及仿真

温室温度系统是一个大时滞、非线性的复杂系统,传统的控制方法效果不甚理想。因此,本研究设计一种基于模糊自整定PID控制方法的温室温度控制系统,可根据温度偏差和温度偏差变化率实时整定PID控制器的参数。控制系统以STC89C52单片机为控制核心,采用DS18B20温度传感器实现对温室温度的采集,通过控制电加热炉的加热功率来调节温室的热量输入,起到控制温室温度的作用。并在Matlab 11.0/Simulink环境下,建立模糊自整定PID控制器的仿真模型,通过仿真发现该方法比常规PID控制方法具有更好的鲁棒性,能够实现良好的控制效果。     

农用多旋翼飞行器串级分数阶PID控制

为提高农用无人机动态性能，基于传统串级整数阶PID控制算法，提出一种串级分数阶PID控制算法。以四旋翼无人机为研究对象建模，并利用遗传算法对串级整数阶PID和串级分数阶PID参数进行整定，得到最优控制后采用MATLAB/SimuLink仿真分析，〖JP2〗证明串级分数阶PID控制效果优于串级整数阶PID。以四旋翼无人机实物为对象进行试验，测试结果表明，串级分数阶PID比串级整数阶PID的调节时间缩短了0.24 s，总体性能更优，表明仿真结论可靠。研究结果表明，串级分数阶PID控制算法可用于农用无人机的飞行控制。     

一种云自适应粒子群优化的PID控制器设计与应用

针对PID控制器应用于实际的自动电压调节器(AVR)系统,为了有效地寻找AVR系统的最佳PID控制器参数,提出一种基于改进的云自适应粒子群算法的PID参数优化策略。通过建立粒子群优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数(比例、积分、微分)作为粒子群中的粒子,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的实时优化。仿真结果表明,该PID控制器可以获得较好的控制性能指标,进而改善AVR系统的瞬时响应特性,具有一定的实用价值。     

The design and simulation of unmanned ships heading fuzzy PID control system

针对无人船运动非线性、大时滞性、时变性的特点,分析了PID和模糊控制的不足。将模糊控制和PID控制结合,设计了一种模糊PID控制器,增强了PID控制的自适应能力。仿真结果表明,模糊PID控制器比传统的PID控制有更好的动态特性。     

基于遗传算法的154T电动车牵引励磁PID控制器的设计

讨论了154T电动轮自卸车牵引励磁控制的基本问题;分析了传统PID控制器的不足和基于遗传算法PID控制器的优势;论述了遗传算法的原理、基本问题和实现步骤.研究了电动轮自卸车的牵引特性和牵引励磁控制系统的结构,根据设计,该系统被控对象可简化为二阶系统,而控制器采用基于遗传算法的PID控制.用MATLAB对PID参数整定进行了仿真,以考察利用遗传算法的进化能力优化PID的效果.仿真结果表明,经过遗传算法优化的PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,能获得满意的控制效果.     

基于粒子群的多BP网络并行非线性预测控制

针对传统预测控制算法在解决非线性系统控制问题时，存在难以建立精确的数学模型、控制精度不高等缺点，提出一种新的非线性系统预测控制方案。以多BP神经网络作为并行预测模型，克服误差积累以及网络规模庞大的缺点；运用粒子群优化(PSO)算法完成非线性预测控制的滚动优化。仿真表明，该方案的控制效果比常规动态矩阵控制效果有所提高，该方案是可行和有效的。     

基于不完全微分的模糊自适应PID算法速度优化控制系统设计

为提高平地机行走作业速度的控制性能,协调解决外界干扰信号对系统造成的影响以及行走作业速度精度滞后和不稳定性问题、将一阶惯性环节加入模糊自适应PID控制器的微分环节中,采用单片机作为行走作业速度的控制中心,提出了基于不完全微分的模糊自适应PID算法速度优化控制系统.最后通过Matlab的Simulink仿真软件,分别将不带PID控制、PID控制和不完全微分模糊自适应PID控制3种方式用于对人为给定速度干扰信号的控制仿真测试,验证了不完全微分模糊自适应PID算法的有效性和可靠性.     

LMBP神经网络PID控制器在暖通空调系统中的应用研究

针对BP神经网络学习过程收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷,研究了levenberg-marquart算法(即LM算法).为解决LM算法中学习速率的选择和逆矩阵的求解这两个严重影响训练时间和收敛精度的问题,采用LU分解法对LM算法进行改进和优化,并通过MATLAB语言编程实现,将得到的LMBP神经网络PID控制器应用于暖通空调冷冻水循环的控制回路中,将其控制效果与PID控制算法、BP神经网络PID控制算法进行仿真对比研究.研究结果表明,采用LMBP神经网络PID控制器在减少超调量、加快收敛速度、减少稳态误差等方面的性能都得到了明显的改善.     

基于自适应粒子群的农机自动转向系统分数阶控制

【目的】针对电控液压式农机自动转向系统的不稳定及响应慢等特点,提出一种分数阶PI~λD~μ控制器控制农机自动转向系统的方法.【方法】首先根据分数阶的控制原理,设计分数阶PI~λD~μ控制器,并建立控制系统的仿真模型,最后应用自适应粒子群算法优化分数阶PI~λD~μ控制器的5个参数(k_p,k_i,k_d,λ,μ),避免粒子群算法陷入局部最优.为验证该方法的性能,采用文献[12]的试验平台,对系统进行多种信号的仿真跟踪.【结果】在迭代5次左右模型稳定,阶跃信号跟踪实验中,上升时间是0.0125 s,超调量0.01%,稳态误差是0,优于传统PID的控制效果,正弦信号与随机信号仿真跟踪实验效果良好,模型抗扰动能力强.【结论】仿真实验表明,设计的自适应粒子群分数阶控制方法对提高农机自动转向控制系统的稳定性、快速性及精度具有重要意义.     

基于CMAC神经网络的变频调速控制系统设计与仿真

针对交流变频调速压力控制系统,给出了一种新的基于CMAC神经网络的PID控制方案。该方 案加入CMAC模型作为前馈控制,通过对PID控制器输出一段时间的学习,系统获得了比单纯使用常规 PID控制好得多的控制效果。对系统的仿真研究表明,该控制方案能克服传统交流调速中常规PID控制 的一些弊端,实现了对系统的快速动态跟踪,明显提高了系统的性能,因此具有较高的实用价值。     

模糊自整定PID控制在互联电网AGC控制中的应用

电网频率是影响电网安全稳定运行的主要因素,也是自动发电控制(AGC)所控制的对象。本文综述了联络线功率及频率偏差控制(TBC)的原理,提出一种应用在互联电网AGC控制中的模糊自整定PID控制策略,并通过对互联电网模型的MATLAB仿真,比较传统PID控制与模糊自整定PID控制两种策略的控制效果。仿真对比结果证明采用该方法的AGC系统的动态响应控制性能得到显著改善,并且该系统具有更强的鲁棒性。     

基于Simulink的连续搅拌反应釜的建模与仿真

作为化工过程中的重要设备,连续搅拌反应釜(CSTR)决定了化工产品的质量和生产能力。针对非线性的CSTR系统,基于Simulink平台采用模块组建和S-Function这2种方式创建其单输入单输出状态空间仿真模型。取系统的一个稳定工作点,在仿真时间的不同时段,利用动态矩阵控制(DMC)算法,通过改变冷却剂温度实现对系统出口物料温度的控制。利用该模型可模拟冷却剂温度对出口物料温度的影响。仿真曲线验证了该模型的正确性与可行性,可用于连续搅拌反应釜系统中实现动态仿真。     

基于蝙蝠算法的发动机空燃比控制的研究

为了提高发动机空燃比控制的精度,提出了一种基于蝙蝠算法整定参数的PID控制器,将此控制器应用于某单缸发动机的平均值模型中进行模拟测试,并加入了油膜补偿模型.仿真结果表明,与传统PID控制器相比,基于蝙蝠算法调整参数的PID控制器能更好地适应发动机系统的非线性和时变性特性,对瞬态工况下空燃比有更好的控制效果.