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。     

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．     

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车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分，其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统，旨在帮助乃至取代驾驶员，实现车辆自动控制和自动驾驶，减少交通事故发生，提高道路交通系统的效率，因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器，通过图像分析提取车道中心线，并引入速度反馈，形成闭环控制，建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向，并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比，改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行，并且在转弯处的超调更小.     

基于温度系统的模糊自适应PID控制器的设计与仿真

针对温度系统这类非线性、大惯性对象,常规的PID控制难以发挥良好的作用,设计了一种基于模糊控制的自适应PID控制器,根据偏差和偏差变化的需要实时调整PID参数.通过仿真表明,该模糊PID控制器既具有常规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,并可以迅速消除系统余差.     

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。     

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.     

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.     

基于遗传算法的PID智能控制器设计

根据实际应用的需要，设计出一种基于遗传算法的PID控制器．该控制器首先采用遗传算法优化PID控制器的参数，得到一组参数的最优值，在实际控制过程中利用遗传算法不断优化PID参数，从而提高PID控制器的控制性能和自适应能力．以确保系统的动态和稳态性能最优．根据设计结果采用Matlab对此进行仿真，仿真结果表明：与常规的PID控制器相比，这种基于遗传算法优化的PID控制器用于实际控制系统可达到良好的动、静态性能和自适应能力．     

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。      

An Investigation into Regenerative Braking Control Strategy for Hybrid Electric Vehicle

Energy regeneration during braking is an important technique for hybrid electric vehicle （HEV） to improve their fuel economy and extend their driving range. Due to the effect of regenerative braking torque which is added by electric motor, the braking torque distribution between front and rear axles should be changed and the control logic of anti-lock braking system （ABS） ought to be adjusted according to the regenerative braking torque. This paper put forward a braking control strategy for hybrid electric vehicle; the control strategy is implemented with eight DOFs （Degree-of-Freedom） nonlinear vehicle forward simulation model which is built under the environment of Matlab/Simulink. Based on target wheel slip ratio, a fuzzy logic approach was applied to maintain the optimal target slip ratio so that best compromise between hydraulic torque and regenerative torque can be obtained for the vehicle.     

在线跟踪时变最佳滑移率的汽车ABS仿真

最佳滑移率的确定是汽车防抱死系统研究的关键技术之一。针对影响最佳滑移率的因素,设计了车轮状态观测器,提出了一种最佳滑移率估算方法,并将这种方法运用在汽车防抱死系统模糊自整定PID参数控制中。结合汽车动力学模型,在单一路面和跃变路面上进行基于MATLAB/Simulink的制动模拟试验。结果表明,实际滑移率能迅速跟踪时变最佳滑移率,跟随性良好。相比常规的将不同路面最佳滑移率设为定值的ABS控制器,该方法控制精度较高,汽车获得的制动性能较好。     

装用ABS车辆的制动性能分析

汽车制动系统在汽车的安全方面起着至关重要的作用,ABS在保持汽车制动时的方向稳定性并有限度地缩短制动距离、提高汽车制动安全性方面作用明显,使得全世界对ABS的应用都非常重视。在介绍ABS基本原理的基础上,对车辆制动进行受力分析,通过对有无ABS时的性能进行分析对比,说明有ABS工作时汽车制动力的变化频率大,对工程实践具有指导意义。     

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。     

用于汽车制动稳定性的主动横摆力矩Fuzzy-PID控制

利用主动横摆力矩控制汽车制动稳定性,确立了控制目标和控制策略,建立了基于车道偏移距离的Fuzzy-PID控制模型和轮胎神经网络辨识模型,设计了Fuzzy-PID控制器并利用模糊推理方法对PID控制器的3个参数进行在线自适应调整.仿真与试验结果表明,利用主动横摆力矩Fuzzy-PID控制方法,能减少汽车在对开路面制动时的侧滑和激转等危险,使汽车在制动偏驶后能快速恢复正确行驶车道,且Fuzzy-PID方法比PID控制方法具有更好的控制效果.     

基于联合仿真的汽车操纵稳定性分析及控制研究

将多体系统动力学与模糊控制理论相结合对汽车稳定性控制(VDC)系统进行了研究.基于ADAMS/CAR建立整车多体动力学模型;研究汽车在不同行驶工况下,行驶稳定性参数的变化;利用Matlab/Simulink模糊控制工具箱建立稳定性模糊控制策略:通过ADAMS与Matlab间的数据接口将控制系统与整车动力学模型结合,对带...     

我国汽车制动电子控制辅助系统性能检测的不足及完善措施

阐述了ABS、EBD、EBA等汽车制动电子控制辅助系统的功能和作用原理,重点分析我国现行制动法规中规定的对ABS、EBD、EBA等汽车制动电子控制辅助系统的性能检测方法及其弊端,指出制动法规在ABS、EBD、EBA等性能检测方法和要求方面的不足,进一步提出了相应的完善措施。     

基于反馈线性化的船舶航向保持模糊自适应控制

针对诺宾（Norbin）非线性船舶模型，基于反馈线性化方法和由径向基函数（RBF）神经网络构建的模糊系统的逼近能力，提出了基于反馈线性化的船舶航向保持模糊自适应控制算法。运用泰勒级数展开的线性化技术，使模糊系统的所有参数均可实时调节，引入了鲁棒控制消除模糊逼近系统带来的误差，在李雅普诺夫稳定性理论的基础上导出了自适应控制率。该算法可以确保闭环系统渐近稳定，使系统的模型跟踪误差为0，优于传统的PID控制策略，具有良好的自适应能力。