变论域模糊自适应PID控制

模糊自适应PID控制器具有PID控制精度高,又具有模糊控制器快速、适应强的特点,工业控制中应用广泛.但是传统的模糊控制精度低,常常影响模糊自适应PID控制效果.因此,通过改变模糊输入和输出变量的论域,提出了一种基于新型伸缩因子的变论域模糊自适应PID控制方法.该方法以简单函数作为伸缩因子,简单方便,计算量小,并给出其严格性证明.仿真结果显示,该方法超调量小,控制精度高,控制效果明显好于模糊自适应PID控制器.     

光电跟踪系统的模糊自适应PID控制实验

针对REVS-50M小型光电跟踪系统控制性能的不足,将经典PID控制与模糊控制相结合,设计了基于模糊自适应PID控制的光电跟踪系统控制实验。实际应用表明,模糊自适应PID控制算法具有响应快、超调量小、抗干扰能力强、稳态性能好等优点,对光电跟踪系统具有较好的控制能力。通过该实验,学生能够对PID控制、模糊控制以及模糊自适应PID控制进行深入了解,并掌握这些控制方法在实际系统中的应用,取得了良好的教学效果。     

基于 FPGA 的倒立摆模糊 PID 控制器设计实现

在 FPGA 上设计部署模糊自适应 PID 算法,并针对典型的自动控制对象——直线倒立摆完成稳摆控制,以验证该算法的硬件可实现性。在直线倒立摆模型基础上,运用模糊控制理论对 PID 参数进行自适应整定,再根据模糊 PID 处理过程,结合离散 PID 算法,采用半查表加半计算方式,在 Quartus II 及 Modelsim 平台上完成 Verilog HDL 的硬件编程设计与仿真。通过 Simulink 仿真比较可知,模糊自适应 PID 相对于经典 PID 控制的响应性能指标更优,最后基于 EP4CE6E22C8N 芯片,以较少的资源开销实现了控制器设计。基于 FPGA的模糊自适应 PID 控制器能够充分利用该器件特性,凸显模糊自适应 PID 算法优势,实现对倒立摆的实时控制。     

模糊自适应PID控制在过程控制实验系统上的应用

简单介绍了常规比例、积分、微分(PID)控制的优缺点和模糊控制的基本原理,介绍了模糊自适应PID控制的系统结构,针对过程控制装置中的双水箱液位系统,主调节器采用模糊自适应PID控制,副调节器采用比例积分调节器的串级控制系统对水箱液位控制.基于Matlab仿真和MCGS组态软件,对模糊PID控制进行研究.试验结果表明,模糊PID具有比常规PID更好的控制效果.此结果对于过程控制的理论研究和工程应用具有较好的参考价值.     

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。     

水轮机调速器模糊自适应PID参数整定方法

针对水轮机调节系统结构复杂、难以控制等问题,在传统PID控制的基础上,运用模糊理论提出了基于模糊自适应PID控制的水轮机调速器参数整定方案,以实现对系统进行实时、在线控制。在水轮机调节系统数学模型的基础上,根据PID 3个参数分别对系统性能产生的影响,完成了模糊自适应PID控制器的设计与Matlab环境下的程序编写。在系统处于不同频率扰动下,分别采用提出的模糊自适应控制方案和Ziegler Nichols算法进行仿真实验。结果表明,提出的模糊自适应控制方案是一种有效的水轮机调速器参数整定方法,相比Ziegler Nichols算法,该方案控制下的系统能获得更好的动态性能。     

模糊自适应PID控制器的设计

基于模糊自适应控制理论,设计了一种模糊自适应PID控制器,具体介绍了这种PID控制器的控制特点及参数设计规则,实现PID控制器的在线自整定和自调整。通过matlab软件进行实例仿真表明,这种模糊自适应PID控制器比常规PID控制器具有超调量小,调节时间短,提高控制系统实时性和抗干扰能力。     

模糊自整定PID温控系统的设计及仿真分析

本文分析了PID控制和模糊控制的优缺点,考虑将它们结合起来,实现优势互补,采用模糊规则在线整定PID的K,、如、K,三个参数的模糊自适应PID控制方案。仿真结果表明,模糊自整定PID控制能满足调节时间短、超调量小且稳态误差小的控制要求,对干扰的抑制能力也很强。     

基于模糊自适应PID的桥式起重机智能防摆控制研究

为了消除桥式起重机吊重摆动和实现小车精确定位,提高起重机工作效率,国内外很多学者对防摆控制方法做了大量研究。在建立起重机非线性数学模型的基础上,完成基于模糊自适应PID防摆控制器的设计,其中角度环采用模糊控制器,位置环采用模糊PID控制器。通过与线性二次型最优控制（LQR）仿真结果比较,表明该方法的可行性,其控制过程更加平稳,稳态精度更高,并且当吊重质量和绳长发生改变时,系统仍有较强的鲁棒性。     

模糊自适应PID控制及其在智能车的应用

介绍了一种模糊自适应PID控制器,该方法用于智能车控制系统,克服了简单模糊控制和传统PID控制的一些缺点,通过模糊规则进行推理和决策,实现了PID控制器参数的实时优化.     

采用模糊PID控制的机器人运动轨迹跟踪控制研究

创建了机器人两关节二维模型简图,给出了机器人动力学方程式,设计了模糊PID控制方法,对机器人关节运动轨迹控制参数进行了在线调整。采用Matlab对机器人关节模糊PID控制效果进行仿真。仿真结果显示,机器人关节采用模糊PID控制方法,实际输出运动轨迹与理论输入运动轨迹偏差较小。机器人关节引用模糊PID控制方法,能够避免不确定环境因素的干扰,提高两关节运动轨迹的跟踪精度。     

基于模糊自适应PID的电动助力转向系统电流控制器研究

电动助力转向系统的关键技术之一是助力电流的控制精度。针对传统PID电流控制器存在参数修改不方便、不能进行参数自整定的缺点,设计了基于模糊自适应PID电流控制器。仿真结果表明,该控制器能将PID控制的精确性和模糊控制的自适应性、较强的鲁棒性进行有效结合,提高了电流控制的精度,同时改善了控制系统的动态效果和鲁棒性。     

变论域模糊PID控制在数字随动实验系统中的应用

该文提出了一种变论域模糊自适应PID控制方法,利用变论域思想,设计了一种基于模糊规则的伸缩因子控制器,动态地调整模糊控制器的量化因子和比例因子。利用MATLAB的RTW/RTWT功能在实验室的数字随动系统上分别对PID控制、模糊PID控制、变论域模糊PID控制三种方法进行了实验对比,结果表明变论域模糊PID控制方法超调量小,调节时间短,具有更好的动态响应性能和自适应能力。     

砂浆泵的节能调速控制系统研究

为提高砂浆泵的工作效率,降低其能耗,对砂浆泵的调速控制系统展开研究,使泵在达到设计要求并提高性能的基础上尽可能节约能源。通过分析不造成泵性能严重下降的可调速范围,对砂浆泵系统建模,设计关于节能调速的模糊控制器,采用模型参考自适应模糊算法对砂浆泵节能调速系统进行仿真。仿真结果表明：相比传统PID控制,模型参考自适应模糊控制的反应时间和稳定时间大幅缩短,效果更为理想,因此可采用模型参考自适应模糊控制为实现泵节能调速的控制方案。     

四螺旋桨无人船控制系统改进算法研究

提出一种新型四螺旋桨无人船模型,用于解决无人船在水中作业时抵抗环境的扰动能力较差问题。在传统PID基础上进行了改进与升级,提出一种模糊自适应PID控制。对无人船控制系统进行了Matlab Simulink仿真。仿真结果表明,模糊PID控制器在克服干扰方面比传统PID控制效果更好。     

基于模糊神经网络PID的无刷直流电机控制系统研究

针对传统PID控制在无刷直流电机控制系统中达不到良好的控制效果的问题,在无刷直流电机的数学模型基础之上,设计一种模糊神经网络自适应PID控制器,该控制器利用模糊控制非线性控制作用和BP神经网络的学习能力及适应能力相结合对PID参数进行在线实时调整。对基于模糊神经网络自适应PID控制器的无刷直流电机的双闭环控制系统进行仿真实验,实验结果表明,可以提高控制系统的响应速度,减小超调量,对负载及电机参数的变化都有较强的鲁棒性。     

基于电加热炉温度系统的自适应模糊PID-Smith控制方法研究

针对电加热炉温度控制系统,研究了自适应模糊PID-Smith控制方法.该控制方法利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,利用PID控制来提高稳态精度.通过Matlab仿真研究,表明该控制器具有良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法.     

自适应模糊PID在无超调压力控制系统的应用

通过对压力控制系统自适应模糊PID控制器参数在线自整定,实现无超调控制．通过仿真,与常规PID控制器的相比较．说明此控制器能够改善系统的静、动态性能,增强系统适应能力和鲁棒性．     

基于模糊PID的锂电池极片卷绕设备张力控制

锂电池极片卷绕设备卷绕过程中,控制好张力对卷绕的顺利进行、产品质量的保证起到关键的作用。文章以张力为对象,对锂电池极片卷绕设备控制系统进行设计,并将模糊自适应PID算法应用于张力控制系统。仿真结果表明,加入模糊自整定PID后系统稳定误差基本消除,系统响应时间和系统超调量明显减少,系统响应速度和控制精度有很大的改善,张力也稳定控制。     

T-S模糊算法PID控制在制冷系统中的应用

将T-S模糊算法与传统PID控制策略相结合,生成9种分段控制规则,制冷系统高阶复杂非线性模型在所对应的分段控制规则下输出为4段分段线性函数进行控制调节。搭建试验平台进行测试,结果显示,在基于T-S模糊算法控制的PID策略下,系统达到稳定时间比传统PID算法提高40%,系统动态参数波动范围减少32%,过热度控制精度提高50%,压缩机COP提高12%。该算法具有响应速度快、鲁棒性良好、调节精度高等特点,对制冷系统稳定性具有提升作用。