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。     

无超调三阶系统的PID参数整定

将有超调系统跟PID控制联系起来，对二阶超调系统进行了深入的研究，推导出了PID参数、被控对象参数与系统期望极点之间的关系，给出了二阶系统在PID控制下保证系统无超调的充要条件、充分条件或必要条件，并进行了严格的数学证明．     

无超调三阶系统的PID参数整定

将有超调系统跟PID控制联系起来，对二阶超调系统进行了深入的研究，推导出了PID参数、被控对象参数与系统期望极点之间的关系，给出了二阶系统在PID控制下保证系统无超调的充要条件、充分条件或必要条件，并进行了严格的数学证明．     

基于模糊比例积分微分自整定技术的地铁车辆温控仿真研究

上海轨道交通9号线车厢内温度波动性较大,造成乘客舒适性降低,以及空调器件的经常损环.采用变论域模糊PID(比例积分微分)自整定控制方法降低车厢内温度的波动性,建立了地铁空调系统模糊PID仿真模型,利用Simulink进行仿真,并与常规的PID控制方法进行了比较,得到了满意的效果.     

变积分参数模糊PID控制器的设计

为改善温控系统的控制品质,针对目前在大惯性、大滞后、非线性的温控系统中普遍存在的静态误差的问题,提出可变积分参数模糊PID控制方法。在模糊PID复合控制的基础上,增设模糊变积分参数控制环节。实时控制时采用分段控制的方法,先通过变积分规则库。对实测的系统误差与误差变化率进行模糊推理,在线调节积分参数;然后由模糊推理产生比例因子的调节规则,对比例因子实行调节,多项举措有效提高了系统的控制效果。仿真研究表明系统的鲁棒性和自适应能力增强,系统的动、静态性能明显优于常规PID控制器,可推广到高精度要求的温控系统。     

线性自抗扰控制算法在ATO系统中的应用研究

针对列车运行系统快速、稳定、精确等要求,将线性自抗扰控制（LADRC）算法应用于ATO系统的速度控制,并采用粒子群优化（PSO）算法对LADRC算法进行优化,提高LADRC控制器的参数整定效率。仿真 结果表明,该算法较传统的PID控制算法,能够有效提高速度控制的快速性和精度,改善乘客舒适度。     

一种新型降压斩波器用自整定PID控制器

结合降压斩波变换器及其传递函数,提出了一种基于单亲遗传算法和BP神经网络的PID(比例积分微分)自整定控制器,利用全局搜索功能实现PID参数的前期整定,再通过反向传播神经网络任意函数的逼近功能完成PID参数的自整定。对降压斩波变换器的Matlab仿真结果证明了该PID控制器具有较强的鲁棒性。     

基于神经网络PID控制的包装印刷位置伺服系统

针对包装印刷传动位置伺服系统，介绍一种基于共轭梯度学习算法的神经网络自适应PID控制方法。利用神经元的自学习、自适应特点，通过对位置系统的在线边学习边控制实现系统的快速实时控制。仿真研究表明，该传动位置伺服系统不仅具有令人满意的静、动态性能，还能较强的鲁棒性与自适应性。     

基于智能VRFT的城市轨道交通列车速度控制研究

利用虚拟参考反馈整定VRFT方法，可根据被控对象的一组输入和输出数据完成控制器设计的特点，提出一种基于智能VRFT的城市轨道交通列车速度控制方法；VRFT方法中的参考模型决定了控制器的闭环性能，通过粒子群优化算法PSO，对控制器参数和参考模型参数进行全局协同优化，设计出最优PID控制器。仿真结果表明：该方法能够优化PID控制器的设计，有效控制城市轨道交通列车速度。     

高速列车模型参数辨识及控制研究

针对高速列车模型参数时变、非线性、高阶复杂等特点,提出了基于特征模型的高速列车二阶系统最优化PID控制方法。特征模型和原动力学模型在输出上是等价的,不需要考虑列车实际的物理特性,将模型简化,降低了模型的复杂度。首先对列车进行基本动力学分析,由高速列车一般单质点动力学模型推导建立特征模型。然后采用梯度矫正辨识算法对模型慢时变参数进行辨识优化,通过辨识仿真得到的估计值和模型值对比,进一步来验证特征模型时变参数对模型精确度的影响。最后,通过设计最优控制器和最优PID控制器,对列车速度和位置进行误差跟踪控制,得到两种控制器下的误差跟踪仿真结果,通过采用稳态误差、超调量和调节时间三项系统参数进行结果对比,说明了最优PID控制器的控制效果更加良好,也由此说明特征模型对控制器的设计是有效的。     

微机模糊控制（5）──第五讲 模糊控制原理及其实现方法

详述了模糊控制原理以及模糊控制器设计的一般方法，介绍了自适应模糊控制等模糊控制的改进方法。     

高速列车横向振动自适应神经模糊控制的仿真

为了设计出智能的列车悬挂系统,提出了基于神经网络的自适应模糊控制。模糊控制主要是针对系统的非线性;神经网络控制是产生模糊控制的控制规则。通过自适应神经网络的模糊推理系统(ANFIS),把神经网络和模糊控制相结合。神经网络根据采集的数据来进行训练,产生不同的控制规则,使模糊控制器对路面的变化具有自适应能力。仿真结果表明:该方法可在一定程度上减少轨道对列车车身的振动,提高列车在路面行驶的平稳性。     

驼峰车辆减速器闭环控制PD参数模糊在线自校正

基于参数模糊在线自校正的原理,提出一种对驼峰车辆减速器控制系统控制参数按调速过程进行模糊在线自校正的控制方法。针对车辆减速器控制系统的特点和性能要求,设计减速器模糊在线自校正控制器,以调速过程中速度误差及其变化为输入语言变量,建立模糊控制规则;根据模糊控制规则在线调整PD控制器的参数,使控制器能较好地适应减速器闭环控制定速设定及过程参数时变。本控制方法在实际系统中进行了试验,结果表明,与常规PD控制相比,模糊在线自校正PD参数控制器有较好的控制性能和较强的鲁棒性,可使系统的控制精度有明显的提高。     

驼峰车辆减速器闭环控制PID参数的模糊自整定

编组站车辆减速器是实现车辆溜放调速控制的关键设备之一,而目前使用的过程控制数学模型调速方案存在控制精度不高等缺点。现基于模糊自整定的原理,根据驼峰车辆减速器控制系统的性能和要求,提出一种按减速器调速过程对不同溜放车组的参数自整定的方法,并设计出了模糊自整定PID控制器。经过多次试验及调整,制定适合于驼峰车辆减速器控制系统的模糊控制规则,利用模糊控制策略可实现对PID参数的最佳调整。以此可以实现驼峰车辆减速器对速度的控制。     

直流并励电动机的微机模糊控制

系统硬件采用以８０３１为核心的模块化设计，简单、灵活、造价低；软件采用模糊控制方法，对模糊控制理论在小惯性系统上的应用进行了尝试。经１．５ｋＷ电机试验证明，模糊控制理论可以用于直流并励电动机的限流起动和恒速运行控制，并能获得理想的控制曲线。     

磁悬浮列车电磁悬浮系统的自适应模糊滑模控制

为增强电磁悬浮系统的抗干扰和负载能力,针对磁悬浮列车悬浮系统中存在的非线性不确定问题,采用模糊逼近与模糊滑模相结合的方法,基于等效控制和切换控制设计了自适应模糊滑模控制器,通过TMS320F2812 DSP实现单点悬浮.仿真与试验结果表明,该控制器不但削弱了滑模控制中固有的抖振,而且具有更强的鲁棒性和快速性,还满足电磁悬浮系统实时控制的要求.     

现代控制理论与交流电机调速(Ⅱ)--智能控制(1)

人工智能系统将进一步与电力电子学以及运动控制相结合而更加深刻地影响后者的发展。特别是在研制高质量的传动和伺服控制装置中。文章着重介绍模糊逻辑控制、神经网络控制以及它们的交叉结合的神经网络-模糊控制系统及其应用与设计。     

复杂工业过程的模糊建模与控制

利用模糊理论,进行复杂工业过程的模糊建模与控制研究。主要在基于改进模糊聚类的可解释性模糊建模、基于分布补偿和线性矩阵不等式的模糊系统稳定性分析和控制器设计、基于TS模糊状态空间模型的模糊预测控制、玻璃熔窑模糊控制系统四个方面进行研究。主要研究内容如下。基     

基于模糊自适应PID控制的ATO系统控制算法

为了研究ATO系统控制算法的智能性和高效性,在传统PID算法的基础上,充分考虑到列车系统的非线性和复杂性,结合模糊控制理论能进行实时非线性调节的优点,提出了模糊自适应PID控制算法。并在Matlab/Simulink中建立了ATO系统的仿真模型和算法控制模块。将两种算法分别运用到ATO系统中,对目标速度曲线进行跟踪,从停车精度、追溯性、准时性、节能性、舒适性五个方面对二者的控制性能进行比较分析。仿真结果表明,将模糊自适应PID算法运用到ATO系统中,列车的控制性能能够很好地满足ATO系统的各个性能指标要求。     

模糊控制理论的研究进展及其在铁路货物列车自动化控制系统中的应用

综述模糊控制理论研究的进展。分析模糊控制器的解析结构,分析模糊控制系统的函数逼近能力的稳定性,分析模糊控制技术与其它软计算方法如神经网络、遗传算法的结合。研究模糊控制技术与遗传算法相结合在铁路货物列车自动化控制系统中的应用,货物运输的自动控制属于多目标系统控制,通过对模糊PI控制器最敏感的参数,如比例因子和隶属度函数等进行寻优,使系统性能得到了显著改善。