FUZZY自整定PID参数控制器在水轮机调速器中的应用

针对常规PID控制器在水轮机调速器不能在线进行参数自整定的问题,结合模糊控制技术,提出了PID参数模糊(FUZZY)自整定.仿真和分析表明该控制器具有良好的自适应调节能力,并能保证调节系统具有良好的动态品质.     

水轮机PID调速器最佳参数整定及寻优计算方法

由于水轮机的运行工况有可能随时偏离设定的工况，所以PID调速器参数的整定对水轮机组的稳定运行十分重要．针对PID调速器调速的水轮机调节系统，从控制理论入手，依据其基本的状态方程．设定目标函数．利用变分原理通过对水轮机调速器可调参数整定进行分析和相应寻优计算，从而得出一种关于水轮机调节系统在转速扰动下调速器参数整定的方法和优化计算理论。通过工程算例，说明此种参数整定及寻优方法具有寻优效率高的特点，但缺点是必须构造相应的目标函数并经过较复杂的迭代计算．     

基于粒子群算法的车辆悬架PID控制器研究

PID控制器是应用最为广泛的控制器,可用于车辆半主动空气悬架的控制,但是,传统的PID控制器参数整定方法需要丰富的工程经验和大量试验。因此,本文提出运用粒子群算法对PID控制器参数进行整定从而提高PID控制器设计效率。首先,建立1/2车辆半主动空气悬架系统数学模型,并在Simulink环境下搭建带有PID控制器的仿真模型。然后,进行粒子群算法优化PID控制器的仿真试验。仿真结果显示,与被动悬架系统相比,在B、C两种路面条件下,基于粒子群算法的PID控制器使车身质心垂向加速度均方根值分别下降25.5%和33.13%,提高车辆的乘坐舒适性。本文对用于半主动空气悬架系统的PID控制器的进一步发展具有一定积极意义。     

水电站电液调速器运行参数整定值的试验选取

尽管微机调速器采用了自适应控制技术 ,是水轮机调速器的发展方向 ,但由于电站技术水平和价格承受能力等因素 ,现在中小型水电站仍在广泛使用电液调速器。合理的调速器校正装置参数对水轮机调节系统的稳定性和动态品质能否满足要求很关键 ,一般通过计算或试验可寻求到校正装置参数的合理整定值。对采用 PI调节规律的调速器的整定参数可直接用极点配置法或开环对数频率特性法手工计算 ;对采用PID调节规律的调速器的整定参数通常是用试验的方法选取 ,即根据经验事先选取若干组参数进行试验 ,在稳定性满足要求的基础上 ,取动态品质最优的一组…     

基于分数阶模糊PID控制的水轮机调节系统

针对水轮机调节系统中传统PID控制规律存在适应性不足的问题,设计了一种新型的分数阶模糊PID控制器(FOFPID),该控制器在模糊PID控制器(FPID)的基础上将微分及积分阶次进行从整数阶到非整数阶的拓展,并利用改进Oustaloup滤波算法对该控制器中的分数阶微积分进行数字实现.提出了一种基于Rechenberg五分之一法则的动态适应量子粒子群算法(DAQPSO),对水轮机调节系统控制器参数进行优化.仿真试验表明:FOFPID控制器在水轮机调节系统扰动幅度及运行工况变化时具有较强的适应性,并在水轮机调节系统参数发生变化时具有更好的鲁棒性;与QPSO,RLQPSO及MLQPSO相比,DAQPSO算法具有较好的计算精度,能为水轮机调节系统控制器提供更优的参数候选方案.     

基于分数阶模糊PID控制的水轮机调节系统研究

针对水轮机调节系统中传统PID控制规律存在适应性不足的问题,设计了一种新型的分数阶模糊PID控制器(FOFPID),该控制器在模糊PID控制器(FPID)的基础上将微分及积分阶次进行从整数阶到非整数阶的拓展,并利用改进Oustaloup滤波算法对该控制器中的分数阶微积分进行数字实现.提出了一种基于Rechenberg五分之一法则的动态适应量子粒子群算法(DAQPSO),对水轮机调节系统控制器参数进行优化.仿真试验表明:FOFPID控制器在水轮机调节系统扰动幅度及运行工况变化时具有较强的适应性,并在水轮机调节系统参数发生变化时具有更好的鲁棒性;与QPSO,RLQPSO及MLQPSO相比,DAQPSO算法具有较好的计算精度,能为水轮机调节系统控制器提供更优的参数候选方案.     

FUZZY自整定PID参数控制器在水轮机调速器的应用

针对常规PID控制器在水轮机调整器不能在线进行参数自整定的问题，结合模糊控制技术，提出PID参数模糊（FUZZY）自整定。仿真和分析表明该控制器具有良好的自适应调节能力，并能保证调节系统具有良好的动态品质。     

水轮机调节系统的Fuzzy自整定PD

介绍了水轮机调节系统的Fuzzy自整定PID控制的系统结构、控制思想、控制算法以及基于MATLAB的仿真系统的设计步骤和方法,最后对Fuzzy自整定PID控制和传统的PID控制的仿真结果进行了比较。     

混合果蝇优化算法PID参数整定方法的研究

【目的】解决基本果蝇优化算法（FOA）由于算法局限性而出现比例积分微分（PID）参数整定收敛速度慢且容易过早陷入局部最优的问题。【方法】为了在迭代前期具有更高的全局搜索效率,利用粒子群算法（PSO）寻找多个全局较优种群,迭代后期使用具有较强的局部寻优能力的FOA算法提高收敛精度,实现对全局搜索和局部搜索过程的优化。【结果】两个二阶时滞系统的阶跃响应测试结果表明,基于HFOA的PID控制器参数整定的上升时间、调节时间和超调量等指标更优,能够实现更好的系统响应性能。【结论】优化后算法具有控制精度高、响应速度快、鲁棒性好等优点,为PID参数优化提供了参考。     

水轮机调节系统的动态滑模控制

针对水轮机调节系统在滑模控制中的抖振问题，研究基于滑模控制方法设计了水轮机调节系统的动态滑模控制器。首先建立了考虑超长引水隧洞的水轮机调节系统的数学模型，并设计了动态滑模控制器；然后通过粒子群和灰狼混合优化算法（PSOGWO）对设计的控制器参数进行了优化；最后采用设计的动态滑模控制器对水轮机调节系统进行了正弦和阶跃的轨迹追踪试验，用于评估不同控制器的优越性和有效性。仿真结果表明，设计的动态滑模控制器不仅提高了水轮机调节系统的控制性能并减少了轨迹追踪的收敛时间，而且能够显著减小滑模控制的抖振效应和轨迹追踪的误差。     

基于杂交PSO算法的直线电机伺服参数优化

伺服参数整定是影响直线电机系统控制性能优劣的关键因素,针对其参数难以整定的问题,提出一种基于杂交PSO算法的解决方案.通过引入粒子杂交操作,有效增强算法对最优参数的全局搜索能力,并且其收敛速度和精度得到提升.仿真结果表明,应用杂交PSO算法对电机系统数学模型的伺服参数进行整定优化效果明显.对比标准粒子群算法与文献改进粒...     

改进的内模PD参数整定及其在水

PID控制是一种广泛应用的工业控制算法，但由于其控制参数整定的复杂性，因而其应用常常受到一定的限制[1，2]。为了更有效地解决这一问题，在内模参数整定的基础上,提出了用系统频域参数配置的方法来对过程某些变化较大的参数进行估计，并用过程估算的参数来对内模PID参数进行整定，同时把它应用于水轮机调节系统的控制，仿真结果显示了良好的控制效果,尤其是对模型失配严重的系统其效果更加显著。     

基于萤火虫算法的炉温控制系统参数自整定PID控制

针对加热炉温度控制系统PID控制器的参数寻优问题,运用萤火虫算法,建立Simulink仿真模型,编写萤火虫算法的程序,分别用常规工程法和萤火虫算法进行PID参数整定,进行仿真曲线的对比。结果表明萤火虫算法可以在对所求解未知的前提下,迅速从全局优化出控制参数,是PID参数整定方法中一种比较高效的方法。     

调速器参数对水电站水力干扰过渡过程的影响

水力干扰是一洞多机水电站运行中存在的一种特殊工况,是水电站调节保证计算的重要内容。运用特征线法建立分岔管模型,引入三阶发电机模型,励磁模型及负载模型,建立了完整的水机电联合仿真模型。在此基础上,研究了机组调速器参数对水电站机组水力干扰过渡过程的影响,结果表明:机组并无穷大电网,采用功率调节相比频率调节出力波动幅值较小,但调速器参数对水力干扰过渡过程的影响较小;机组并孤立电网,调速器参数水力干扰过渡过程的影响较大,其中调速器暂态转差系数的影响最为显著。采用多目标粒子群(MOPSO)算法在孤立电网条件下对水电站调速器参数进行了优化,显著改善了电站的水力干扰过渡过程,为一洞多机布置形式电站的调速器参数整定提供了一种可行的方法。     

基于ICPSO-PID风电机组桨距控制分析

针对传统的一阶变桨距机构简化模型难以描述真实的变距执行系统动态特性,建立了完整的电液变桨距风力发电机组高阶数学模型;根据风电机组额定风速以上恒功率控制目标并考虑变桨机构具有惯性和延迟特性,设计了基于功率和风速前馈的变桨控制器;针对额定风速以上变桨控制器参数整定难的问题,提出了一种基于改进协同粒子群优化算法(ICPSO)与比例、积分、微分控制器(PID)相结合的ICPSO-PID控制算法,并将其应用于桨距角PID控制器的参数整定.研究结果表明:提出的优化算法能够快速整定桨距角控制器的参数,风速前馈控制器能够提高变桨系统的动态性,功率控制环节能够实现额定风速以上风电机组恒功率控制.与传统PID控制器的控制效果相比,提出的控制方法具有超调量小、调节时间短和鲁棒性好等优良的控制品质.文中研究方法可应用到实际的电液变桨距风力发电机组控制系统中.     

共轨柴油机调速器的PID参数模糊自整定控制

针对柴油机共轨燃料喷射系统,设计了PID参数模糊自整定控制电子调速器,在Matlab/Simulink环境下,进行了计算机仿真,分析了系统阶跃响应和鲁棒特性,仿真结果证实该控制器的特性优于传统的PID控制器。     

基于PSO-PID的拖拉机线控液压转向控制研究

PID控制是典型的控制系统,其核心内容是PID参数优化。为解决拖拉机线控液压转向PID控制参数优化时不能确保得到最佳性能且耗时长的问题,课题组采用了理论分析法及仿真实验法,对线控液压转向系统的模型进行了仿真分析,基于粒子群算法（PSO）优化了PID参数,提出了PSO-PID控制器,并将其控制结果与标准PID进行对比,得出了使整个PID系统性能优异的优化结果。仿真结果表明,PSO算法有效提高了PID参数的稳定性、收敛速度和搜索精度,性能指标更优。     

水轮机微机调速器控制策略分析与研究

水轮机调速器分为机械液压型、电气液压型和微机调速器,前两种只能采用常规PI或PID控制策略,难以满足和提高大型水轮机组或孤立电网带负荷机组调节系统的控制品质和要求,因此变参数PID调节、自适应控制、模糊控制等复杂和更高级的控制策略只能依靠计算机来完成,由于水轮机调节系统是一个具有非线性、时变性的非最小相位系统,采用线性理论分析和设计的调速器无法得到满意的结果,因此对微机调速器的结构和控制策略进行对比分析,从中找出较合适的控制结构和策略。     

基于遗传算法的自适应水轮机调节系统

为了进一步改善水轮机调速器的鲁棒性，有利于我国的水电行业向着“无人值班”的管理模式健康发展，提出了基于遗传算法的自适应水轮机调节系统的硬件结构和软件结构，并针对应用实例进行了仿真计算。由于基于遗传算法的自适应水轮机调节系统能够根据调节对象的变化，辨识并优化控制器参数，因而使得调节器具有智能化的特点，符合调速器的发展方向。     

基于模糊PID的冬小麦变量追肥优化控制系统设计与试验

为了实现冬小麦实时变量精确追肥,研究了基于模糊PID控制技术的变量追肥机追肥量实时调整算法,通过对排肥器转速和开度双变量调节,实现追肥量的优化控制。系统首先采用粒子群优化算法确定PID控制器参数的初始值,然后通过实时获取冬小麦冠层归一化植被指数和排肥器实时状态,结合模糊控制理论和PID控制技术,对PID参数进行在线整定,实时调整排肥器的转速和开度,从而实现追肥量的最优控制。试验结果表明:施肥过程中,施肥量存在波动性。但施肥量变异系数小,最大为3.22%,均值为2.09%,可以满足田间变量施肥的要求。模糊PID控制算法具有良好的动态稳定性和跟踪性能,无论是室内试验还是大田试验的控制精度均达到86%以上。