智能伺服系统的研究

伺服系统正向智能化发展。智能伺服系统相关问题的分析、研究正在引起关注,特别是对常规PID和智能PID、模糊控制的分析正成为研究的重点。     

基于神经元网络PID整定的电液位置伺服系统

基于汽车疲劳试验机平台对转向机液压伺服系统进行研究,针对试验机运行过程中出现的控制精度不高、系统不稳定问题,设计了电液位置伺服系统。首先建立系统数学模型,推导相应的传递函数。接着利用Simulink软件对系统进行稳定分析,利用典型的PID参数整定策略对系统进行优化处理。最后采用神经元网络自学习算法,在simulink中设计单神经元PID自学习系统,对位置伺服系统进行参数优化整定。研究结果表明：采用单神经PID整定的电液位置伺服系统超调量比典型PID整定策略减少了90%以上,整定时间也缩短了一半以上。系统稳定性更强、精度更高,具有更好的鲁棒性。     

交流伺服系统的模糊自适应PID控制研究

交流伺服系统是一个非缌陛、多变量、强耦合的系统,采用传统的PID控制和普通模糊控制方法,难以达到理想的控制效果。通过设计一种模糊PID控制器,应用模糊算法在线自动整定PID参数的方法,将其应用于交流伺服系统位置调节器。仿真结果表明：模糊自适应PID控制方法具有较强的自适应能力和抗负载扰动能力,动态响应速度、稳定性等均优于常规PID控制和普通模糊控制,从而满足了交流伺服系统较高的控制要求和控制效果。     

基于智能控制的PID控制方式的研究

以PID控制为核心,结合并应用智能控制技术,对基于智能控制的PID控制方式进行了研究。分析了PID控制的特点和智能控制的优势,介绍了专家PID控制、模糊PID控制、神经网络PID控制的结构、原理、功能、特点及应用,提出了一种新型智能PID控制思想。     

一种永磁同步电机模糊神经网络PID速度控制研究

永磁同步电机交流伺服系统为复杂的强耦合、时变、非线性系统,传统PID控制难以实现伺服系统高精度控制性能要求.在传统PID控制基础上,对永磁同步电机转速引入模糊神经网络控制,设计一种基于鸡群算法优化的模糊神经网络PID速度控制器.仿真分析与试验结果表明,应用模糊神经网络PID速度控制的永磁同步电机矢量系统,转速响应快、超调小、控制精度高、抑制扰动能力强、鲁棒性好,取得了良好的控制效果.     

基于PID控制的液压伺服非正弦振动系统设计

以某钢铁公司热轧带钢板坯连铸机结晶器为研究对象,根据最佳负载匹配原则进行了基于PID控制的液压伺服非正弦振动系统设计。利用MATLAB／Simulink软件建立了基于PID控制的带弹性负载的电液伺服系统数学仿真模型,确定了最佳PID控制参数,可为类似带弹性负载的液压伺服非正弦振动选型和PID控制性能仿真分析提供借鉴和参考。     

基于模糊PID控制的CVT电液伺服系统的优化设计

为提高乘坐的舒适性,减少汽车在变速时产生的顿挫感,提出了模糊PID算法对CVT电液伺服系统进行优化设计。建立CVT电液伺服系统的控制模型,设计出模糊PID控制器,对系统进行优化仿真。仿真结果表明,模糊PID控制器可以有效地优化系统的不确定性因素,提高了系统的抗干扰能力和鲁棒性。     

电液伺服系统中PID控制器的设计

结合液压传动技术和自动控制技术,设计一种电液伺服系统中的PID控制器。首先,给出电液伺服系统的总体设计原理与框架,对电液伺服系统中的主要组成部分进行简要阐述;然后详细分析液压传动控制系统中受力情况和主要参数之间的函数关系;最后给出一个基于数字增量式的PID控制算法流程,算法精确度高,控制效果良好。     

数控机床用智能控制器的设计

研究与开发性能优良的进给伺服系统是现代数控机床的关键技术之一.将模糊控制应用于数控机床的直线电机位置伺服系统中,通过仿真结果表明,将模糊控制技术和传统的PID控制相结合的进给控制器提高响应速度的同时,也改善了系统的适应能力、减小了稳态误差.     

专家式智能自整定PID控制器的研究与实现

专家控制是目前智能控制研究中最为活跃的领域之一.智能控制与常规PID相结合,形成智能PID控制.本文从专家控制的基本原理、典型结构出发,介绍专家式智能PID控制器的研究与实现方法.     

基于Simlink和CMAC+PID控制器的伺服系统仿真

基于CMAC(小脑神经网络)与PID并行的控制器,利用Simulink与M函数嵌套的方法对典型伺服系统模型的建模和仿真进行了研究.     

基于Turbo PMAC Clipper的伺服系统PID参数整定方法

本文介绍了PMAC测定PID参数软件PmacTuningPro2功能模块的运用,指明PID参数的变化对响应曲线指标的影响。分析了根据阶跃响应曲线整定PID参数方法与根据抛物线速度曲线整定前馈参数方法,为使用Clipper控制器开发机电设备打好基础。实践表明,此方法适合模拟输出速度环伺服系统,能提高显著提高系统响应速度等动态特性。     

《数控原理》中伺服系统的教学实践应用

一、任务提出在我院数控系的《数控原理》教学内容中,有一段关于数控机床的位置伺服系统的内容。位置控制是伺服系统的重要组成部分,它是保证位置控制精度的重要环节。位置控制按其结构可分为开环与闭环控制两大类,为了使学生更好地理解闭环数字伺服系统,我在学校组织的职校教师下工厂实习的活动中,结合工厂的发动机试验研究,选择汽油机恒速的控制课题,采用单闭环PID控制系统,     

基于径向基神经网络PID控制的交流伺服系统

将神经网络和PID控制相结合,提出了一种神经网络整定的PID控制策略,并将其应用于交流伺服系统的控制.利用一个两层神经网络在线自适应调整PID控制器的参数;从而使系统的静态和动态性能指标较为理想.径向基函数神经网络用来辨识交流伺服系统的Jacobian信息,用正交最小二乘算法得到径向基函数神经网络的结构;然后用BP算法对该网络的权值进行训练使它逼近给定的函数.实验结果表明,这种系统具有响应速度快、稳态精度高和鲁棒性强等特点.     

内圆磨床伺服系统模糊PID控制研究

针对数控内圆磨床伺服系统的控制精度不高、超调量大的问题,提出采用模糊PID位置控制方法。该控制方法结合常规PID和模糊控制算法的优点,通过模糊控制规则在线修改PID参数,解决了PID控制器参数整定不良、性能欠佳的问题。Madab仿真结果表明,该模糊PID控制器具有控制精度高、响应快、超调量小、适应性强等特点,具有良好的动态、稳态特性。     

BP神经网络PID控制在稀土永磁无刷直流电动机伺服系统中的应用

利用PID和神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定．依据控制要求实时输出Kp,Ki,Kd,依次作为PID控制器的实时参数,代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定．仿真结果表明该方法提高了稀土永磁无刷直流电动机伺服系统控制和响应速度,具有较强的自适应性和鲁棒性．     

基于神经元自适应PID的交流永磁同步电机仿真研究

伺服电机因其可实现精确的速度、位置控制广泛应用于工业机器人领域.而由于机器人工作环境和工作对象的复杂和多变,导致传统控制算法的控制效果无法满足系统的既定目标.利用神经网络学习算法的自学习和自适应能力,结合传统PID控制算法设计了一种神经元自适应PID控制器.与传统PID控制器的控制效果相比较,仿真结果证明应用神经元自适应PID控制算法的伺服系统具有更强的稳定性和抗干扰能力.     

基于遗传整定的光源跟踪伺服系统模糊PID控制器

提出了一种基于遗传算法整定的模糊PID控制器,并将其应用到光源伺服跟踪系统中.针对光源跟踪伺服系统,设计了模糊PID控制器,实现PID参数的在线调整.由于PID参数初值对于系统的控制效果影响较大,传统的齐格勒-尼科尔法初值整定效果不佳,因而利用遗传算法来整定模糊PID控制器的初值.仿真结果表明：基于遗传算法初值整定的模糊免疫PID控制器具有超调量小,响应速度快和鲁棒性强等优点,提高了系统的性能.     

PID控制器在智能汽车速度控制方面的应用

PID控制器是一个具有反馈环节的自动化控制系统,它普遍应用于工业自动化控制领域。智能汽车是指能自动识别路径,并能在规定路径上自动行驶的汽车模型。在探讨PID控制器结构与工作原理的基础上,提出智能汽车车速PID控制器系统的设计思路。     

应用EXACT技术的液位控制实验装

基于美国FOXBORO公司的761C型单工作站式微处理器智能调节器,研究液位PID控制实验中的EXACT技术应用,给出了系统构成及所用的EXACT功能模块,并对实验结果进行了分析。