改进型PID的高线穿水温控系统的设计与应用

针对高线穿水温控系统具有非线性和滞后性的特点,设计了一种基于改进型PID自适应控制系统.该系统能够根据实际冷却温度与设定冷却温度的物理状态智能变化各个控制器的控制参数,从而提高冷却温度的控制精度和系统响应速度,同时避免出现冷却温度大幅震荡的现象.实用结果表明,该控制器控制效果优于传统的PID控制器.     

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制

针对一类不确定非线性系统提出了一种自适应模糊控制方法。该方法用模糊逻辑系统(FLS)逼近理想控制器；用滑模补偿控制器(SMCC)全局补偿逼近误差和系统的不确定性并消除外部干扰的影响，能够保证闭环系统全局渐近稳定，跟踪误差收敛到原点的邻域内。在闭环系统的稳定性分析中取消了文[1-4]中要求的逼近误差平方可积的条件。     

基于软切换的模糊-单神经元PID的发动机换挡智能控制方法

AMT过程具有复杂非线性特性的特点,针对这一特点本文提出了一种基于软切换的模糊-单神经元PID发动机调速控制方法,首先,根据软切换机制,在模糊控制器和单神经元PID控制器之间进行切换,从而使AMT调速过程在快速性和平稳性上得到改善.试验结果表明了该方法的有效性和优越性.     

CMAC神经网络与PID复合控制在电液伺服控制系统中的应用

针对典型电液伺服控制系统非线性、参数时变的特点,常规PID控制无法满足控制性能要求．文中提出将小脑模型（CMAC）神经网络和PID相结合的控制策略．仿真结果表明,经过CMAC神经网络对常规PID控制器的输出不断在线学习,系统能够有效抑制扰动,并具有实时性好,输出误差小,鲁棒性强等优点．在系统参数变化,外界扰动的影响下,其控制性能得到明显提高．     

基于积分型李亚普诺夫函数的直接自适应模糊控制

针对一类具有未知下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统，根据滑模控制原理，并利用I型模糊系统的逼近能力，提出了一种直接自适应模糊控制器设计的新方案．通过引入积分型李亚普诺夫函数及逼近误差自适应补偿项，证明了闭环系统是全局稳定的，跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方法的有效性．     

基于改进型BP神经网络PID控制器的温室温度控制技术

针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,提出一种基于改进型BP神经网络PID控制器(BP-PSO-PID)的温室温度控制技术。该控制器由经典PID控制器及神经网络构成,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,使系统输出最优控制下的PID控制器参数Ki,Kp,Kd,并利用粒子群算法作为其中神经网络的学习算法,实现了对神经网络的改进,有效克服了传统BP算法的收敛速度慢、存在局部极小值等问题。仿真实验表明:相对常规PID以及BP-PID,该BP-PSOPID控制器大大改善控制过程的响应速度、调节时间、超调量、误差等性能,且在加入干扰的情况下,该控制器的调节时间最短,波动最小,表现出更强的抗扰能力及适应性,从而大大提高温度控制过程的稳定性、精确性与鲁棒性。     

锅炉温度模糊PID控制系统研究

锅炉温度具有大惯性、大滞后、非线性和时变性的特点,运行过程中扰动因素多、难控制.针对这种情况,文章综合了模糊控制和PID控制的优点,将SIMULINK与FUZZY TOOL BOX有机结合设计模糊自整定PID控制器.系统的仿真结果表明,该控制方法大幅度提升了对非线性、滞后性系统的控制效果,而且增强了系统的灵活性和适应性.     

永磁无刷直流电动机调速系统的模糊控制研究

永磁无刷直流电动机调速系统是一个非线性、多变量、时变系统。采用传统的PID控制方法进行控制,难以达到良好的控制效果。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,将其应用于无刷直流电动机调速控制系统。仿真实验结果表明,该模糊PID控制方法较常规PID控制和单纯的模糊控制具有更好的控制性能,具有无超调、响应快、鲁棒性强等特点。     

船舶减摇的BP神经网络控制算法研究

本文基于BP神经网络,提出了一种船舶横摇减摇自适应PID控制器的学习算法,该控制器实现了对被控对象输出的预测及PID控制器参数的自整定,对减摇系统的非线性模型有较好的减摇效果。     

船舶减摇的BP神经网络控制算法研究

本文基于BP神经网络,提出了一种船舶横摇减摇自适应PID控制器的学习算法,该控制器实现了对被控对象输出的预测及PID控制器参数的自整定,对减摇系统的非线性模型有较好的减摇效果.     

变桨风力机非线性扩张状态观测器PID控制

针对风力发电系统的非线性和时变性,常规PID控制已经很难满足风电控制系统的需要。提出一种基于非线性扩张状态观测器-PID(Nonlinear extended state observer PID,NESO-PID)的双闭环变桨控制策略。该策略考虑到风力发电系统的外部干扰和内部扰动,输入端把转速偏差和功率偏差通过PID控制器进行控制,变桨部分设计一个状态观测器对系统桨距角和风轮转速干扰信号进行测量,把测量结果作为新的状态变量输入观测器,并将观测器的观测信号反馈到输入端实时补偿。通过Matlab/Simulink仿真验证,非线性扩张状态观测器PID变桨控制比常规PID变桨控制具有更好的动态特性和鲁棒性。通过仿真实验,可以使学生观察系统的状态变化过程,加深对知识的理解,能够有效提高教学效果。     

基于S-Function的非线性PID控制器参数设计和优化

介绍了Matlab的S-Function的运行原理、功能和实现方法;简要说明了基于S-Function的非线性PID控制器的方案,对于非线性PID控制器参数优化问题,提出了一种先进方法,即采用MATLAB优化工具箱来优化PID控制器参数;介绍了工具箱的主要特点,并给出了在约束条件下的优化算法。     

污水处理系统溶解氧的BP-PID控制算法

针对污水处理系统中溶解氧含量波动较大难以控制的问题,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器设计方法,并根据BP神经网络的结构和特点优化了控制器参数。基于BP神经网络的PID控制器能根据系统状态在线调整PID控制参数,使系统误差保持在较小范围内,且能使系统受到干扰时快速恢复到稳定状态。以溶解氧含量为控制对象,分别对常规PID控制器和基于BP神经网络的PID控制器进行了大量仿真研究。仿真结果表明：基于BP神经网络的控制系统具有较好的适应性和鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器。     

非线性PID控制器的计算机辅助设计

本采用了一种根据系统输出偏差修改控制参数的非线性PID控制器，并使用MATLAB的非线性控制系统设计工具箱（NCD）和优化工具箱提供的优化函数进行控制参数的快速寻优，提高了设计效率，仿真设计表明该方法是可行的。     

基于高木—关野型模糊系统的直接自适应控制

对高阶非线性系统设计了模糊直接自适应控制器。用高木－关野型模糊系统作为控制器，用鲁棒控制项对未知的逼近误差进行补偿以减小逼近误差对跟踪精度的影响。所给方法不但能保证闭环系统稳定而且可使跟踪误差收敛到原点或其小邻域内，此外还克服了外界干扰对系统误差的影响。     

STATCOM自适应分数阶重复控制的研究

提出一种自适应分数阶重复控制策略来拓展静止同步补偿器(STATCOM)的补偿带宽,提高系统补偿性能。采用基于拉格朗日插值多项式近似分数阶相位滞后环节的方法构建了重复控制器的内模环节,并根据电网实时频率,动态调整内模参数,使重复控制器谐振频率跟随电网频率变化。电流内环采用重复控制器与比例控制器复合的形式,并给出了控制器参数设计与稳定性分析的方法。Matlab/Simulink仿真结果表明,与传统重复控制策略相比,所提控制策略提高了系统在电网频率波动时的适应能力,验证了所提控制策略的准确性与可行性。     

基于模糊PID的药品生产车间温度控制系统研究

针对药品生产车间温度控制系统大滞后、大惯性、非线性等特点,提出了采用参数模糊自整定PID和Smith补偿等相结合的控制方法,通过仿真分析表明控制效果良好.文章重点讨论了系统控制策略的制定和模糊控制器的设计等内容.     

基于模糊免疫PID的中频感应加热炉温度控制系统

以固体继电器控制的中频感应加热炉作为研究对象,根据中频炉控制电压-温度传递函数设计了基于模糊免疫的PID控制器。仿真时,加入了常规PID和神经网络PID作为对比。研究结果表明,该系统具有温度控制响应速度快、精确度高、鲁棒性强等特点。     

基于初值整定的恒压供水系统PID控制器

阐述了恒压供水系统和PID控制器的基本原理,在Simulink仿真软件中建立了该系统的模型,并用Ziegler-Nichols方法整定了系统PID控制参数的初值.仿真结果表明:经过初值整定的恒压供水系统PID控制器具有响应速度快、稳态精度高的特点.     

基于BP网络的PID控制器参数整定法研究

将神经网络和PID参数的整定相结合,提出了基于误差反传神经网络的PID参数整定方法,通过神经网络的自学习和权值调整寻找最优的PID参数．该方法适用于非线性系统和时变系统,实现了PID参数的在线整定．