基于混沌优化的PID控制器设计

将混沌科学的新应用混沌优化法引入PID控制器设计,对PID参数进行优化,并用Simulink对优化结果进行了仿真.结果证明,混沌优化方法算法简单有效,所设计的PID控制系统具有响应快、超调小和控制精度高等优点.     

混沌优化方法在PID控制器中应用的研究进展

回顾了近几年来混沌优化方法及其在PID控制器的参数调整方面应用的研究进展，对混沌优化方法的特点及其在解决函数优化问题和组合问题上进行了说明。通过混沌优化方法在PID参数调整上的应用分析了此种方法的优越性，展望了此种方法随着与神经网络、遗传算法等优化算法的结合的发展将会给HD控制器的参数调整带来更好的前景，同时也说明了一些需要解决的问题和今后的研究方向。     

基于混沌搜索优化方法的模糊控制器设计

将混沌科学的混沌优法引入fuzZy控制器设计，对fuZZy控制器隶属函数及量化因子等参数进行选择优化，并将优化结果进行仿真．结果证明，混沌优化法算法简单、有效．所设计的fuZZy控制器的控制系统响应快、超调量小、控制精度高。     

基于CLSPSO的PID算法在柴油机调速控制中的应用

针对在柴油机系统中利用常规方法整定PID控制器参数的品质较差,采用混沌粒子群算法(CLSPSO)来优化整定控制器参数,并根据柴油机调速系统的传递函数模型,通过MATLAB/Simulink搭建仿真模型实验,同时将其整定PID参数的结果与另外两种算法(PSO和GA)整定的结果相对比,结果表明通过混沌粒子群算法整定得到的参数品质更加理想,超调量明显变小,响应迅速,收敛加快,使柴油机调速系统的动态性能有一定幅度的提升。     

用遗传算法实现PID参数优化

提出一种应用遗传算法对PID控制器参数进行优化设计，文中重点介绍了遗传算法的优化过程，仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于规则的前馈神经网络的混沌梯度下降耦合学习算法

提出用规则判断由于BP神经网络学习过程中因梯度搜索产生的局部极小，并利用具有全局寻优的特点的混沌优化算法，使学习过程能有效地逃离局部极小，即，梯度下降进研“粗搜索”、混沌优化法进行“细搜索”及建立规则将两者结合起来，就构成了本文的基本混沌梯度下降的前馈神经网络学习算法。这种算法有效地利用了梯度下降算法的快速性和混沌寻优的全局性，将该算法应用于铜锍吹炼过程智能决策支持系统模型库中的模型学习，产生了良好的应用效果。     

基于Lorenz混沌优化和时空混沌优化的图像分割

阈值分割是图像分割中的一种常用且有效的方法,其关键问题是搜索到最佳分割阈值.文中基于混沌优化理论,利用Lorenz混沌系统对图像进行了阈值分割,同时提出了一种基于耦合映象格子的时空混沌优化算法,并且将其应用于图像分割实验.实验表明,与Lorenz混沌优化算法相比,时空混沌优化算法用于阈值寻优能够给出更加理想的分割结果.     

一类新的混沌系统及其混沌控制

构造了一个新的三维自治混沌系统,该系统含有四个参数,三个非线性项.通过理论分析和相轨迹图、分岔图、Lyapunov指数谱等非线性动力学分析方法研究了系统的非线性动力学行为.最后运用线性反馈控制法对新混沌系统进行控制,将混沌轨道控制到稳定的周期轨道,并给出了数值仿真结果,证实了所设计的线性反馈控制器的有效性.     

基于DeltaV系统的PID控制单容水箱液位过程设计与实现

设计了一种基于DeltaV系统的单容水箱液位控制系统。运用PID算法作为整个系统的控制策略,并在DeltaV控制系统中进行控制策略编程。阐述单容水箱液位控制过程设计及控制算法编程,利用DeltaV系统的组态软件制作上层可视化人机界面,实现整套系统液位值的实时显示,通过PID参数的在线整定得到系统反应曲线。实验结果表明,通过将PID算法与DeltaV系统相结合的方式,能有效地对整个单容水箱水循环过程进行实时监控、诊断,运用现场试凑法对PID参数进行整定,达到优化并有效控制液位的目的。     

一种求解非线性方程组的混沌优化算法

本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法，将方程组转换成一个优化问题。将优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合，提出了一种新的混合优化算法。该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优，最终获得全局最优。算法的收敛性也进行了证明，数值结果表明该算法是有效的。