一种参数自整定PID在变频冷却水系统的仿真研究

由于船舶在航行过程中海水温度、主机运行情况等参数变化会导致常规的PID控制效果不理想,所以需要对船舶变频冷却水系统的控制器进行改进。文章建立了船舶中央冷却水系统的数学模型,并在Matlab/Simulink环境下建立了仿真模型。利用BP神经网络的特性实现PID参数的自整定,并用BP神经网络PID控制器与传统PID控制器分别对系统进行控制,比较其控制效果。仿真结果表明,BP神经网络PID控制器的控制精度和鲁棒性优于传统PID控制器。     

基于BP神经网络PID的船用锅炉蒸汽压力控制系统

锅炉蒸汽压力的特性导致常规的PID控制方法不具备自适应能力,难以满足系统要求,因此,设计了基于BP神经网络PID的锅炉蒸汽压力控制系统。以一个二阶含滞后环节的锅炉蒸汽压力数学模型为被控对象,分别用传统PID控制器和基于BP神经网络的PID控制器对锅炉蒸汽压力加以控制,并采用MATLAB软件进行仿真。仿真结果对比显示,在基于BP神经网络的PID控制器控制下,系统无振荡,无超调,过渡时间短,控制效果优于传统PID控制器。     

基于分数阶PI~αD~β的船用永磁同步电机控制策略研究

船用永磁同步电机是一种非线性、强耦合、多变量的复杂系统,使用常规的PID对其进行速度控制时难以达到理想的效果。为了改善船用永磁同步电机调速系统的性能,设计了一种新的速度控制器-径向基(RBF)神经网络分数阶PI~αD~β控制器。利用径向基神经网络的自学习和自训练的功能,对控制器的参数进行在线优化,以便使控制器在未知的系统中能够具有快速的适应能力和较好的控制性能。将设计的控制器应用于船用永磁同步电机的速度控制回路中,并在高速度、大负载扰动的条件下对其进行仿真实验。结果表明,使用了RBF神经网络分数阶PI~αD~β控制器的电机控制系统,具有良好的动态响应能力和较强的扰动抑制能力。     

船舶动力定位智能PID控制器设计与仿真研究

由于船舶在海上的动力学特性具有非线性、大时滞和强耦合等特点,风、浪等外部干扰具有随机特征,因而船舶动力定位控制系统是一个复杂的非线性系统,一次性整定的PID参数难以取得理想的控制效果。鉴于PID控制器的性能完全取决于其控制参数,结合混沌粒子群算法、云模型控制和PID控制各自的优势,设计一种具有参数实时自整定功能的智能PID控制器。首先引入混沌粒子群算法离线优化PID参数使控制系统处于优化状态,再利用二维云模型控制对其进行在线调节以增强控制器的适应性和鲁棒性。仿真结果证明所设计控制器的可行性和有效性。     

基于Fuzzy—PID的UUV姿态控制器研究

结合UUV航行中动力特性变化较大的特点,研究并提出了一种Fuzzy-PID控制器的设计。该控制器把Fuzzy控制和传统的PID控制有机地结合起来,实现了对控制系统的参数自整定。给出了UUV纵向姿态运动数学模型和仿真试验设计。仿真结果表明,这种Fuzzy-PID控制效果优于单纯的PID控制方式,特别对变参数系统具有较强的鲁棒性。     

模糊参数自整定PID控制在带材卷绕纠偏中的应用

针对常规PID控制器不能在线进行参数自整定的问题,结合模糊控制技术,提出了一种模糊自整定PID参数的方法,运用MATLAB进行仿真研究表明,该模糊自整定PID控制器既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,使被控对象具有良好的动、稳态特性。     

模糊PID自整定控制器的仿真研究

针对传统PID控制器的一些问题，基于PID参数模糊自整定的方法，设计了一种参数自整定PID控制器.并运用Matlab模糊逻辑工具箱进行了仿真研究，结果表明：该模糊PID控制器能迅速消除系统余差，改善普通模糊控制器的性能;既具有PID控制器高精度的优点，又具有模糊控制器快速、适应性强的特点，保证了调节系统具有良好的动、稳态特性。     

船用永磁同步电机参考模型自适应模糊控制研究

随着交流电机控制技术的快速发展,传统的船用电机PI控制无论是精度还是鲁棒性都已不能满足要求,而非线性间接参考模型自适应模糊控制,是通过在线实时调节自适应参数来满足被控对象的输出渐进跟踪参考模型的输出,以达到一定的控制性能。模糊控制并不需要被控对象的精确数学模型,利用模糊系统的万能逼近特性构造未知函数,再根据跟踪误差和误差变化率等信息,构造出被控对象的等效控制器。将其这些特性应用到永磁同步电机控制中,并采用Lyapunov稳定性分析理论设计出间接型自适应模糊控制器,对永磁同步电动机调速系统进行控制。仿真结果表明:系统在控制性能和适应性、鲁棒性等方面优点显著。     

导弹发射装置随动系统自抗扰控制器设计

针对某导弹发射装置随动系统控制过程中面临的非线性、变参数和不确定性问题,分别进行了调速环节的工程设计法PID控制器和自抗扰控制器设计。通过M atlab进行仿真,显示出自抗扰控制器在随动系统中相对传统PID控制器的优越性。仿真结果表明自抗扰控制器具有良好的动静态特性和较好的鲁棒性。     

基于L1自适应理论的AUV深度控制器设计

[目的]为抑制自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)运动过程中水动力参数变化和复杂外界环境干扰的影响,针对AUV深度控制通道设计一种自适应控制器。[方法]首先建立AUV系统动力学模型,然后以REMUS AUV系统的纵向控制模型为被控对象设计L1自适应控制器,最后在考虑不同干扰条件下使用Matlab/Simulink对L1自适应控制器进行仿真试验,并与相同环境下PID控制器的效果进行对比。[结果]在受到强外界干扰的条件下,对比PID控制器,L1自适应控制器的控制效果更稳定。且当AUV运动模型中水动力参数发生改变时,L1自适应控制器可以保持稳定。[结论]仿真结果表明,基于L1自适应理论设计的控制器在拥有良好动态响应的同时能够保证抗干扰能力与鲁棒性。