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.      

ģ������ӦPID����������ABS�еķ����о�

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.     

基于模糊RBF神经网络的柴油机电液调速控制方法

介绍了电液调速执行器的动态特性,设计了电液调速控制回路,实现了模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置的控制。将一种基于模糊RBF神经网络的PID控制器应用于柴油机调速控制中,详细说明了模糊RBF神经网络控制器的设计过程,它结合了传统PID以及神经网络和模糊控制的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明该系统比传统模糊控制的响应速度快、超调小,且适应性强,具有推广价值。     

结晶器钢水液位模糊控制系统的研究

结晶器钢水液位控制由于存在时变，滞后，间隙等非线性特性，使得它的控制变得特别复杂，文中从常规PID控制出发，简述了用常规PID控制难以取得预期控制效果的原因，重点研究了采用双级模糊控制器对结晶器钢水液位进行模糊控制的策略，并用C语言编程实现了带有非线性补偿的双级模糊控制算法，仿真结果表明该算法是有效的。     

模糊PID控制在冷藏集装箱制冷容量控制中的应用

将模糊控制理论应用于冷藏集装箱制冷系统的“过热度”和“制冷容量”控制中,把常规的PID控制模式改造为比例、积分、微分三增益按模糊控制规律自动优化调整的模糊PID控制模式,从而可使整个系统的工作状态更加合理、稳定、节能,获得较理想的控制效果。     

基于Fuzzy - PID汽油机怠速控制器的设计

通过对汽油机怠速工况的分析,采用PID与模糊控制相结合的复合控制策略,即在大偏差范围内采用模糊控制,小偏差范围内转换成PID控制,使系统在较大误差时追求速度,在较小误差时强调精度.仿真结果表明:该控制策略使系统实现了快速、平稳、无误差跟踪的特性,怠速工况的控制精度大为提高,系统的控制品质大为改善.     

半车主动悬架系统模糊PID控制器设计及仿真

基于车辆动力系统模型,设计了针对车辆平顺性的4自由度车辆主动悬架系统半车模型。针对提高车辆平顺性设计了模糊控制规则库,并将模糊控制逻辑结合到PID控制当中,设计了主动悬架系统的模糊PID控制器。通过MATLAB/Simulink仿真分析了基于模糊PID控制器的主动悬架与被动悬架的性能。仿真结果表明:设计的模糊PID控制器,能显著降低车身加速度和俯仰角,提高主动悬架的平顺性。     

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．     

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.     

基于模糊控制的智能车辆自主行驶方法研究

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。     

����ģ�����Ƶ����ܳ���������ʻ�����о�

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.     

船舶电站同步发电机模糊PID励磁控制的研究

针对船舶电站同步发电机励磁控制系统被控对象的时变性以及非线性,设计了一种新型的模糊PID控制器。根据系统当前的电压偏差及电压偏差变化率,通过模糊推理和相关计算,得到PID参数的调整比例系数,实现PID参数的在线调整。仿真研究结果表明利用该方法设计的励磁控制器具有良好的动静态特性。     

Intelligent Vehicle's Path Tracking Based on Fuzzy Control

Autopilot vehicle is an important part of intelligent transportation systems. The objective is to develop the driver assistance systems on highway and urban road, to help or even to replace the driver, which may reduce traffic accidents and improve the efficiency of traffic system. A method based on machine vision and fuzzy control is proposed to realize intelligent vehicles' autopilot. It uses the CMOS sensor as its path recognition device to draw its lane centerline through image analysis. Taking the feedback speed as the additional input, the study forms the closed-loop control and establishes one graduation fuzzy controller which controls vehicle direction with two fuzzy controller combinations and replaces traditional PID control vehicle speed by fuzzy control. Compare with the conventional PID algorithm and the fuzzy control algorithm, the improved fuzzy control algorithm ensures a high speed and steady running of intelligent vehicle with smaller over modulation in corner.     

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。      

自动寻迹运输车舵轮模糊PID控制器的设计与仿真

建立了自动寻迹运输车舵轮控制系统的数学模型,设计了一种基于模糊PID控制的运输车方向控制系统。文中较详细地分析了控制系统数学模型的简化、模糊PID控制器的设计过程以及加模糊PID算法后系统的阶跃响应,同时对加控制算法前后系统的阶跃响应进行了对比仿真研究。仿真结果表明,加入模糊PID算法后系统的稳定性和快速性等动态性能得到了较好地改善。将仿真得到的数据应用到样机的试验中,发现该运输小车的方向控制系统能很好地满足其在前进过程中对方向调节的快速响应,样机系统具有较好的动态性能。