电控空气悬架系统参数自整定模糊PID控制

提出电控空气悬架(Electronically Controlled Air Suspension,ECAS)的参数自整定模糊PID控制策略,设计参数自整定模糊PID控制器。利用AMESim软件建立1/4电控空气悬架系统模型,采用Matlab/Simulink和AMESim在不同路面、不同车速下对空气悬架系统分别进行PID控制与参数自整定模糊PID控制策略下的联合仿真。仿真结果表明:与PID控制仿真比较,采用参数自整定模糊PID控制策略使电控空气悬架的性能指标得到显著改善。搭建1/4电控空气悬架试验台,利用电液伺服激振台进行激励加载,完成硬件在环实时仿真测试,试验结果证明采用参数自整定模糊PID控制能有效提高悬架的总体性能。     

沥青混凝土摊铺机行驶系统控制策略研究

本文对沥青混凝土摊铺机行驶系统控制策略进行了研究.重点探讨了作业工况下的控制算法,将模糊参数自整定PID控制引入行驶系统数字控制器的设计中,通过MATLAB仿真分析,证明了模糊自整定PID控制效果要优于传统PID控制,控制策略选择合理.     

反共振振动筛的动力学参数分析与优化

本文提出了一种工作在原点反共振状态的振动筛。以此振动筛动力学模型为研究对象,对振动系统的动力学参数进行了分析,得出了对振动筛工作性能有重要影响的参数,并对其进行了优化。     

基于RBF神经网络的控制系统PID调节器的设计

为了改善传统PID控制器的控制效果,采用RBF神经网络对控制系统PID参数进行自整定。分析了RBF神经网络PID整定原理,给出了相应的实例,并对该系统进行了仿真分析。仿真结果表明,采用RBF神经网络整定的PID控制器快速性好,自适应力强,具有良好的控制品质。     

汽车电子感应制动模糊自整定PID参数控制

为了改善由电子感应控制汽车制动系统的性能,研究了汽车感应制动模糊自整定PID参数控制的方法.采用一阶延迟模型近似的曲线最小二乘拟合方法和最优PID控制器经验公式,依据单一路面下汽车感应控制的制动控制效果,确定PID的3个参数初值,设计了模糊PID参数调节器,并在单一路面和变化路面上,使用Matlab/Simulink软件,对模糊自整定PID参数控制的汽车电子感应制动系统进行仿真.结果表明:估计的纵向附着系数与设定的理想附着系数之间误差较小,当制动初速度为160 km/h时,在单一路面上,误差为-0.71~0.14,制动距离为114.5 m,制动时间为5.28 s;在变化路面上,误差为-0.71~0.15,制动距离为128.61 m,制动时间为7.625 s.     

散体物料光电色选机模糊PID控制系统研究

采用模糊参数自整定PID的模糊策略实现对散体物料光电色选机的自动化智能控制,系统以TMS320VC5402为主控器,经过一定的模糊控制规则对色选机主作业参数之流量、背景板角度和滑槽仰角进行控制,达到自动调整色选机工作状态的目的.结合模糊PID控制,设计了基于DSP的智能控制方案,给出了系统的硬件构成和软件实现算法.     

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无论是经典还是现代控制理论,大多是建立在线性系统基础上,目前对非线性系统还没有比较成熟的理论.常规PID控制在对象变化时,控制器的参数不能自动修改适应.将模糊控制与PID控制相结合,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,设计了一种模糊自适应PID控制器.在分析汽车模型的基础上,采用PID控制、模糊自适应PID控制两种方法,联合Simulink软件分别对汽车的防抱死制动系统（ABS）进行刹车运动仿真研究,极大地提高了模糊控制方法和PID控制算法的应用性能.结果表明,模糊自适应PID控制方法可以达到更好的制动效果,提高了系统的动态性能和安全性能.     

一种新的PID参数自整定算法及其应用

本文从湖北化肥厂合成氨装置DCS系统中PID参数需手动整定的实际出发，应用系统辨识的原理，推导出一种新的HD参数自整定算法。在湖北化肥厂原DCS系统的基础上，增加一台操作站，该操作站用于下装PID参数自整定软件和基于OPC的数据接口软件，实现PID参数自整定功能。本文将这种PID自整定算法在湖北化肥厂DCS系统中进行实验，得出了HD参数自整定前后PV趋势对比图，验证了这种PID自整定算法的可行性。     

基于模糊PID控制的线控转向系统侧向稳定性分析

建立线控转向系统车辆侧向干扰下的非线性三自由度整车动力学模型,研究侧向干扰对汽车操纵稳定性的影响。分析采用PID控制的侧向稳定性控制效果,并采用模糊PID控制对转向电机主动控制。结果表明,线控转向系统中采用模糊PID控制实时整定PID控制参数,可有效提高各种侧向干扰下的整车侧向稳定性。     

基于模糊PID控制的线控转向系统侧向稳定性分析

建立线控转向系统车辆侧向干扰下的非线性三自由度整车动力学模型,研究侧向干扰对汽车操纵稳定性的影响。分析采用PID控制的侧向稳定性控制效果,并采用模糊PID控制对转向电机主动控制。结果表明,线控转向系统中采用模糊PID控制实时整定PID控制参数,可有效提高各种侧向干扰下的整车侧向稳定性。     

车辆ABS参数自调节模糊PID控制仿真

通过一个单轮车辆模型对ABS(antilock braking system)进行数学建模,将模糊控制理论与传统PID控制理论相结合,构造出满意的参数自调节模糊PID控制器;在不同路面下对所建立的汽车ABS数学模型进行仿真,并与传统PID控制下的ABS系统进行比较。仿真结果表明:基于参数自调节模糊PID控制器的ABS系统能实时地对参数进行调节,其制动性能优于PID控制器;无论是在干路面还是在湿路面、冰雪路面下,都能使车轮工作在最佳滑移率附近,缩短制动距离并有效的改善制动时的方向稳定性。     

基于神经网络的多变量模糊自整定PID控制器

针对脉冲ＴＩＧ焊动态过程控制提出了一种基于ＢＰ神经网络的多变量模糊自整定ＰＩＤ控制器。该控制器利用神经网络在线学习具有多变量耦合，非线性及不确定性的复杂的焊接动态过程的控制规则，实现ＰＩＤ参数的自动整定。仿真实验结果表明该控制器不仅具有模糊控制的简单，有效的非线性控制作用。还具备了神经网络的学习与适应能力，以及ＰＩＤ控制的普遍适用性。     

暖通空调系统的新型模糊自调节PID控制

针对暖通空调系统中由于存在高度非线性,外部扰动,多变量等因素而难以控制的现状,提出一种利用模糊控制器的解析表达式实时调节PID控制器各参数的新型模糊PID控制算法。闭环系统中的模糊模型在发挥控制作用的同时,作为调节器实现了对PID控制器各参数的在线自适应调节,并且给出了具体控制算法设计。仿真结果表明与传统PID控制器相比,这一新型模糊PID控制器具有超调量小,调节时间短,鲁棒性强等优良的控制性能。     

基于神经元学习的拖拉机自动驾驶复合模糊控制方法

建立了拖拉机自动驾驶横向控制的力学模型，提出了一种用于拖拉机自动驾驶的基于神经元学习的复合模糊控制方法，设计了模糊控制规则以及神经元学习整定PID（比例积分微分）的算法。用simulink对基于神经元学习的复合模糊控制方法进行了仿真验证，结果表明，所提出的方法和规则用于拖拉机自动驾驶是可行的。     

静压驱动系统PID参数整定及其模糊自适应控制

文章在分析静压驱动系统组成及数学模型的基础上。分别采用临界比例带法和NCD优化法对PID参数进行整定,并应用模糊控制理论,设计了一种模糊自适应PID控制器。该控制器根据马达转速偏差和偏差的变化率,利用模糊逻辑实现PID参数的在线调整,使系统具有较好的自适应能力和较强的抗干扰性。并在Matlab／Simulink环境下对其进行了动态仿真。仿真结果表明,NCD优化法的整定效果较好,模糊自适应PID控制器的性能优于常规PID控制器。     

基于参数自整定模糊PID的船舶控制

针对船舶操纵过程存在非线性、慢时变特性，设计一种参数自整定模糊PID控制器，可以在线实现PID参数的调整，使控制系统的响应速度快，超调量减少，过渡过程时间大大缩短，振荡次数少，具有较强的鲁棒性和稳定性。     

大功率空冷自增湿PEMFC温度控制方法

为研究大功率空冷自增湿质子交换膜燃料电池(PEMFC)温度控制对电堆输出性能的影响,分别采用模糊控制、PID控制、模糊-PID切换控制、自适应模糊PID控制对电堆进行试验测试.实验结果表明,不同控制方法在负载变化时的动态响应特性存在较大差异:模糊控制对电堆输出性能影响较大,在大电流输出时会造成明显的浓差极化;模糊控制、PID控制、模糊-PID切换控制在负载变化时动态响应存在较大的超调量,调节时间长;模糊自适应PID控制超调量小,调节时间短.与PID温度控制相比,自适应模糊PID温度控制超调量降低了75%,调节时间加快了20%.综合考虑调节时间、超调量、稳态误差、电堆输出性能等因素,自适应模糊PID温度控制有利于提高大功率空冷自增湿PEMFC输出特性.      

基于Simulink的汽车稳定控制系统仿真研究

为了解决汽车行驶中的某些因素引起的失稳问题,在对汽车的失稳原因和控制方法的分析和研究的基础上,设计了以横摆角速度和质心侧偏角为控制量和失稳判据,以车轮的差动制动为控制手段的汽车稳定性控制系统。并分别设计了模糊 PID控制器和神经网络控制器,运用MAT-LAB/Simulink软件在7自由度汽车模型上进行了仿真。结果显示在危险状态下该控制策略能有效保持汽车轨迹对转向操作的跟随,该控制策略可靠有效。