具有未知或时变纯滞后过程的极点配置自校正PID控制算法

本文在用广义模型描述被过程的基础上,提出了一种适合未知或时变纯滞后过程的极点配置 PID 自适应控制算法。该算法兼有 PID 和自校正控制的特点。仿真结果表明这种广义模型和算法对描述和在线控制具有未知或时变纯滞后过程是非常有效的。     

基于Matlab\Simulink对半主动悬架的Fuzzy-PID控制仿真研究

建立了2自由度1/4半主动悬架的数学模型,采用模糊控制和PID联合使用的模糊PID控制方法,利用Matlab\Simulink对半主动悬架模型的各平顺性指标做了仿真分析,由仿真分析得出模糊PID控制方法可以有效地提高操作稳定性和行驶平顺性,并验证了模糊PID控制具有较好的自适应能力。     

极点配量自校正仿真

自适应控制的方法很多,而且随着它本身理论的发展和应用的拓广,会进一步完善到更高一级的水平。本文就极点配置的自校正方法对各类系统的模型例进行了计算机数字仿真,得到一些结果。特别是对非最小相位系统,用一般的最小方差控制器(str)无法进行控制时,采用极点配置自校正控制方法,使得闭环系统达到我所要求的闭环极点,能很好地控制这一类系统,使其达到理想的效果。本文按如下两个主要部分来叙述:(一):极点配置自校正方法及其在线仿真算法。(二):仿真实例及其结果和结果分析。     

一种基于自适应蚁群算法的产品配置方案

在大规模定制生产模式下,企业面对复杂产品配置问题。在基于蚁群算法实现产品配置求解方案的过程中,针对参数选取对于蚁群算法性能的影响进行了研究,给出了基于自适应蚁群算法的产品配置求解方案,仿真实验验证了该算法策略不仅能保持蚁群算法较为精确的求解性能,且在算法的全局搜索能力和收敛速度上都取得了较好的平衡。     

基于自适应模糊PID控制的中央空调冷冻水系统仿真研究

定风量空调系统的调节是通过调节冷冻水流量实现的,建立了各个部件的数学模型,通过调节水泵转速来调节冷冻水流量。由于空调系统参数的时变性,常规PID控制存在局限性,本文建立自适应模糊PID控制器,并与常规PID控制器进行比较,表明自适应模糊PID控制调节效果更好,简单易行。     

多变量自校正控制器

本文讨论一种具有新定闭环极点的线性多变量自校正控制的设计方法。给出两种不同形式的多变量自校正控制算法:预测—极点配置算法和直接极点配置算法。本文着重强调多变量自校正控制算法的实际可用性。讨论了消除稳态偏差,极点配置和减少被估计参数个数的方法。     

神经网络PID控制器在温度控制中的应用

采用计算机技术,能够方便地将神经网络PID控制器应用于实际工业过程中。在介绍基于对角递归神经网络辨识的PID控制器结构及学习算法的基础上,采用PCS-B型过程控制系统实验装置,以MCGS组态软件为运行平台,对加热器温度控制系统进行了实验研究。实验结果表明,通过神经网络PID控制策略组态,能够在线调整PID控制器参数,在温度控制实验中获得了满意的控制效果。     

自适应解耦控制在凹印机张力控制系统中的应用

凹版印刷机张力控制系统是一个非线性、强耦合、时变性的复杂系统,用普通的PID难以达到理想的控制效果。本研究通过建立凹印机张力控制模型和驱动电机模型,设计了一种基于解耦控制原理的自适应解耦控制算法,根据偏差和偏差变化率来实时自适应追踪调整PID控制器参数,有效提高了张力控制系统性能和速度,是一种简单易行的控制算法。     

基于Smith预估的神经网络循环流化床锅炉床温控制

料床温度是循环流化床锅炉正常运行的一个重要指标,它影响着锅炉的燃烧效率和污染物排放速率。在燃烧过程中,它具有时变性、大惯性和大滞后的特点。针对这一问题,将BP-Smith预估控制算法应用于循环流化床锅炉床温控制,该算法基于BP整定的PID控制,提高对被控对象参数变化的自适应能力和Smith预估控制能够克服对象的大迟延特性,并对BP-Smith预估控制进行了仿真。仿真结果表明,所设计的控制系统性能均优于常规PID控制和Smith预估补偿PID控制系统。     

基于RBF神经网络的微机械陀螺仪温度控制系统

为了避免微机械陀螺仪受温度影响产生较大波动,设计了基于RBF神经网络的微机械陀螺仪温度控制系统。首先,构建了微机械陀螺仪温度控制装置的数学模型;其次,鉴于控制模型参数会随温度改变而发生变化,提出了基于RBF神经网络的自适应PID控制算法,利用径向基函数的局部逼近能力调节微机械陀螺仪环境温度。结果表明,设计方案基于RBF神经网络,可实时整定PID参数,且能够准确控制微机械陀螺仪的温度。与传统PID控制相比,基于RBF神经网络的自适应PID控制算法具有更快的调节速度和较强的鲁棒性,实现了微机械陀螺仪温度的无静差控制,降低了模型参数变化对控制效果的影响,满足温度控制系统的要求。     

CMAC与非线性PID复合控制器在机器人中的应用

针对工业机器人是一个复杂的非线性■强耦合■多变量的动态系统,提出了CMAC与非线性PID复合控制器设计。该控制器由非线性PID反馈和CMAC前馈2部分构成,可消除初始输出力矩过大的弊端。采用非线性PID控制器替代经典PID控制器,因非线性积分环节可以随误差的变化进行调整,从而可以提高其自适应性和鲁棒性。CMAC学习速度快,网络收敛所需的训练次数少,可有效地用于机器人实时在线控制。仿真结果表明该设计方法具有有效性和可行性。     

空调系统智能控制器的研究

介绍了一种用于空调自动控制系统的智能控制器。该智能控制器利用单片机技术 ,实现了对空调自动控制系统的自动监测 ,及时反应空调系统的故障 ;利用数字 PID技术 ,实现了对温度和湿度的优化控制 ,达到快速调温、减小温差和降低能耗的目的     

基于电磁直线作动器的主动悬架控制方法研究

为了实现电磁直线作动器主动悬架中电磁阻力的有效跟踪输出,进一步提高悬架的性能,利用1/4主动悬架系统的动力学模型和作动器驱动电路模型,设计了LQG控制器和Fuzzy-PID控制器相结合的主动悬架分层控制系统。给出了电磁直线作动器主动悬架控制系统的设计方案,利用MATLAB/Simulink搭建模型进行仿真,并通过具体的台架试验验证。结果表明,主动悬架的减振性能得到了明显改善,其车身加速度和悬架动行程得到了大幅降低。研究结果对电磁悬架的主动控制方法研究具有一定的参考价值。     

锅炉汽包水位模糊RBF自适应控制

针对汽包水位常规的PID控制方式,采用了一种模糊神经网络智能控制器,该控制器结合了模糊控制与神经网络学习能力强的特点,将2种智能控制相结合,在线调整控制器参数,整定出一组优化的控制器参数。仿真结果表明此控制器显著地改善了汽包水位的动态性能和稳定性能。