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。     

基于模糊PID控制的无刷直流电机调速系统研究

无刷直流电机(BLDCM)是一个非线性、多变量、强耦合的系统,常规的PID控制难以达到良好的控制效果,模糊PID控制器依据模糊算法在线自整定PID参数,可弥补常规PID的不足之处,提高控制精度,取得更好的控制效果。论文对所设计的模糊PID控制器在Matlab/Simulink环境下进行了纯数学仿真的研究及调试。在数学仿真的基础上,采用dSPACE硬件平台对电机进行了硬件在环仿真,通过直接控制实物电机,验证了模糊PID控制系统具有良好的动、静态性能。     

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.     

迭代反馈整定在电液伺服系统中的应用

迭代反馈整定（IFT）控制方法能够在未知系统模型的前提下,完成系统控制器的参数整定,使系统控制性能趋向优化。迭代反馈整定方法与传统PID控制器相结合,构成一种IFT—PID控制器,该控制器能够实现在线自整定。将该控制器应用到电液伺服系统中,结果表明,即使被控系统存在很强的非线性,该控制器也能够在外界扰动和系统工况发生变化时,完成控制器参数整定,使控制系统取得满意的控制效果。     

改进的PID参数自整定方法

提出一种滞环继电反馈辨识方法,得到对象的二阶加滞后模型,然后设计了基于该模型的一种PID参数自整定方法——稳定裕度法,仿真实验表明,这种自整定方法能使一般的被控对象具有很好的抗干扰性和控制性能,简单有效．适用于在线实时的工业过程控制。     

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。     

BP神经网络PID控制仿真在挤压机中的应用

为了减少挤压机运行前的繁杂工作,针对自动供给系统提出了一种基于神经网络的PID控制方案,利用神经网络的自学习能力对PID控制参数在线整定,使PID控制器具有自适应性.采用动态BP算法,达到了在线实时控制的目的,显示了BP神经网络的PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决时变性和严重不确定系统方面的潜能,并改变了运用试凑法调节参数的方法.运用Matlab软件对挤压加料、加水和加酶制剂自动控制系统进行仿真研究.仿真结果表明,神经网络PID控制器优于传统PID控制器,具有较高的精度和较强的适应性,可以获得满意的控制效果.     

电动变量施肥控制系统的PID参数优化

PID控制因其算法简单,被人们广泛应用到控制之中,包括可建立准确的数学模型的控制系统。但是,在电动变量施肥控制系统的运行过程中,常常会出现非线性和时变不确定性的问题,很难建立起准确的数学模型。在使用常用的PID控制器时,其参数往往整定不够好,性能欠佳,在运行过程中的适应能力也很差,不能达到理想的控制效果。为此,提出了一种基于遗传神经网络算法整定PID的方法,采用MatLab/Simulink软件建立传递函数仿真模型,之后分别采用RBF-PID和基于遗传算法优化的RBF-PID进行仿真对比。结果表明:基于遗传算法优化的RBF神经网络PID整定的电动变量施肥控制系统稳定性好,精度更高,具有更强的鲁棒性。     

基于RBF的电液变量施肥控制系统PID参数整定

电液变量施肥控制系统的非线性和PID算法的局限性,导致常规PID控制已不能满足控制系统性能要求。为此,提出了基于RBF神经网络整定PID参数的方法,利用自适应RBF神经网络辨识被控对象Jacobian信息,采用梯度下降法计算PID参数Δk_p、Δk_i、Δk_d,对系统进行增量式PID控制。与采用增量式PID的系统阶跃响应曲线对比可知,利用RBF-PID算法的系统具有良好的动态性能及较强的自适应性。     

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.     

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。     

基于遗传算法的液压伺服系统控制优化

针对系统的跟踪精度和PID控制器参数整定问题,创建了液压伺服系统的数学模型,通过遗传算法对PID参数进行整定,最后基于MATLAB/Simulink仿真软件,通过遗传算法和经验试凑法整定PID控制器参数,并对仿真结果进行对比分析。仿真结果显示,遗传算法整定PID控制参数具有明显的优越性,能有效地提高液压伺服系统的位置跟踪精度。     

参数自整定Fuzzy-PI复合控制技术在灯泡贯流式机组中的应用

为了解决常规PID调速器很难使灯炮贯流式机组具有满意的动态特性这个问题，在分析模糊（Fuzzy）控制技术和PI控制技术特点的基础上，将两者结合起来，形成参数自整定Fuzzy-PI复合控制技术，获得了良好的控制效果。在介绍了参数自整定Fuzzy-PI调节器原理的基础上，通过两者频率扰动响应曲线对比，看出参数自整定Fuzzy-PI复合控制技术比常规PID控制技术具有更好的动态特性。     

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。     

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。     

BP神经网络PID控制器在温室温度控制中的研究

为了更好地实现对温室温度的控制,本文设计出了一种BP神经网络PID控制器,提出了BP神经网络PID控制算法,并对该算法进行了分析,最后以温室温度为控制对象分别对常规PID控制器和BP神经网络PID控制器进行了大量仿真研究。结果表明,基于BP神经网络整定的PID控制器具有较强的自适应能力和鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器。     

神经网络混合PID算法的空调节能研究

针对经典的PID控制方法的三个参数值,传统方法是通过人工赋值,而人工赋值往往依赖于经验,控制效率较低。研究小组引入BP网络对PID控制器参数进行优化,通过训练PID参数,得到最佳参数值。仿真试验验证了该BP网络在调节PID控制器参数方面具有更快的收敛能力,能够实现系统的快速逼近功能。研究小组提出了一种基于BP神经网络的PID控制器优化方法,并将该方法应用于中央空调系统中,把一阶系统函数当作空调的拟似函数,通过搭建的MATLAB平台进行仿真。仿真结果表明,该方法具有超调量小、过渡时间短、鲁棒性好等特点,弥补了常规PID在改善空调性能中参数难以整定的缺点。可以将该控制策略用于改善空调性能,使空调能处于最佳的性能状态,并且保证空调的安全经济运行。     

基于Fuzzy-Smith控制器的营养液pH值调控系统研究

pH值的控制是水肥一体化营养液循环控制系统的重要环节,水肥控制过程中pH值在最优控制范围内有利于根系的发育以及多数矿物质的吸收。营养液调控过程中,由于循环管路以及酸液的缓慢扩散,使得pH值调节过程存在很大的时滞,传统PID难以取得良好效果。本研究根据被控对象特点,建立了描述该过程的数学模型,设计开发了一套具有二次混肥特性的以MSP430单片机为主控的营养液pH值控制系统。由于参数自整定模糊PID不需要精确数学模型以及Smith预估可对纯滞后进行补偿的特点,开发的系统将参数自整定模糊PID控制引入Smith预估当中,既缓解了滞后时间对控制系统的影响,又对模型的不精确性进行了补偿。为了验证该算法以及系统的有效性和优越性,分别对PID、Fuzzy-Smith控制算法进行仿真测试,同时在不同灌溉量下进行性能试验。试验结果表明,在不同灌溉量下Fuzzy-Smith控制算法pH值的平均最大超调量为0.83%,营养液pH值从8.0调节为6.0的平均时间为157s,优于常规PID控制的2.55%和189s。     

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...     

基于BP神经网络的PID控制在温室控制系统中的应用

以温度参数控制为例,结合传统PID控制规律,利用BP神经网络完成温室温度控制系统的PID控制系统设计.通过阐述基于BP神经网络的PID控制算法,完成温度控制系统中的BP神经网络PID控制参数在线整定.采用MATLAB对基于BP网络的PID温度控制系统进行了仿真,结果表明,PID控制算法能够实现控制参数的自适应调整,使系统对输入的响应达到小误差.