基于改进模糊PID-Smith控制器的高速动车组停车方法

为解决动车组制动过程中电制动与空气制动切换时控制模型参数变化和空气制动延时大的问题, 以提高动车组停车的精确性, 提出了一种改进模糊PID-Smith控制器; 通过分析动车组制动过程中单个车厢的力学模型, 考虑列车制动过程的特点, 建立了关于运行速度和制动力的二阶纯延时传递函数; 将离散化的二阶纯延时传递函数与单个车厢的力学模型结合, 建立了动车组多质点控制模型, 并分析了该控制模型的特点; 提出了一种改进的模糊PID-Smith控制器, 通过引入Smith预估控制器解决了动车组制动过程中空气制动系统延时大的问题, 使用递推最小二乘法在线辨识了模型参数, 以解决动车组制动过程中电制动切换到空气制动时的模型参数变化问题; 采用模糊PID控制器代替Smith预估控制器中的PID部分, 解决了PID参数整定难和鲁棒性差的问题; 采用MATLAB软件对CRH380A型高速动车组进行仿真, 在不同进站速度、不同减速度和不同程度干扰下, 使控制器控制动车组跟踪设定速度, 并与模糊PID控制器的结果进行对比。仿真结果表明: 改进模糊PID-Smith控制器得到的动力单元速度与其设定速度的误差在0.4 km·h-1以内, 而模糊PID控制器的误差在1.0 km·h-1以内; 采用提出控制器得到的停车误差在0.3 m以内, 而模糊PID控制器的停车误差在1.5 m以内; 提出的控制器满足高速动车组运行过程中停车误差小于0.3 m的要求。      

基于智能PID规则的专家控制器

介绍一种基于智能ＰＩＤ规则的专家控制器，并给出了数字仿真结果。     

参数自整定PID—Fuzzy控制器的研究

文中叙述了ＰＩＤ控制、模糊控制各自的特点及不足，由此设计了ＰＩＤ—Ｆｕｚｚｙ控制器，并进行了仿真研究与 ＰＩＤ控制器比较．ＰＩＤ—ｆｕｚｚｙ控制器鲁棒性大为提高，超调量减少，较好的解决了快速性与小超调之间的矛盾。     

数字PID控制器参数仿真优化

介绍一种采用寻优和仿真相配合的计算机辅助设计方法，确定数字控制器的结构和参数。     

基于分层控制的车辆主动制动稳定性分析

为提高车辆行驶的主动安全性,引入分层控制思想。建立名义横摆角速度和名义质心侧偏角为输出的线性二自由度车辆模型。基于线性二次型调节器设计上层控制器,得到附加横摆力矩,采用差动制动原理,设计中层控制器对附加横摆力矩进行分配,根据中层控制器分配的附加横摆力矩计算滑移率增量,基于PID控制理论设计下层滑移率控制器,以控制车轮的制动压力;最后联合MATLAB／Simulink和CarSim进行鱼钩转向和双移线转向仿真试验。结果表明,采用分层控制能够有效地提高车辆行驶的主动制动稳定性。     

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。     

磁浮系统中免疫专家PID控制器的改进

磁浮系统是一种典型的非线性、不稳定性开环系统。由于传统的比例-积分-微分（PID）控制器的参数是固定的,因此,控制系统无法兼顾悬浮系统的静态和动态性能。本文提出一种基于粒子群优化（PSO）算法的分段专家免疫PID控制器。该控制器先利用免疫PID控制器给出悬浮系统的阶跃响应曲线,再根据误差变化将该曲线划分为五个阶段,分段实现基于PSO算法的专家PID控制器。该控制器的优点是能够在悬浮系统工作时在线对PID参数进行调节,适应误差的不同变化,使控制器响应速度加快、调节精度提高,稳态性能变好,而且几乎没有超调和振荡。利用Matlab仿真,结果表明在相同精度要求下,该控制方法与单一的专家PID控制器的相比,磁浮控制系统的过渡时间变短,调节时间变短且过渡性能较好。     

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。     

基于模糊自整定PID控制器的非线性系统仿真

将PID控制与Fuzzy控制的简便性、灵活性以及鲁棒性融为一体，构造了一个自适应模糊PID控制器．通过模糊控制规则在线调整PID控制器的参数，并利用MATLAB语言结合具体实例方便而快速地实现了该控制器的计算机仿真．仿真结果表明：该控制方法提高了非线性系统的动、静态特性，使系统获得了较好的性能．