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。     

船舶主机缸套冷却水温度灰色预测模糊PID控制

针对船舶主机缸套冷却水温度控制系统的大惯性、纯滞后和时变性特点,提出了将等维新息灰色预测控制与模糊自调节PID控制相结合的新型控制策略,这种控制器可根据系统预测误差和变化率自动调整控制器参数,使控制器对系统响应具有适应性.仿真结果表明:灰色预测模糊PID控制比常规的PID控制与模糊PID控制有更多的优越性,自适应能力强...     

基于PSO的多叶准直器PID控制器参数优化研究

针对放射治疗系统中多叶准直器叶片位置精度的控制要求,描述了适形放射治疗装置中多叶准直器的结构和工作原理.把驱动多叶准直器叶片运动的无刷直流电机作为被控对象,提出了基于PSO算法的PID控制器的设计方法.首先,对无刷直流电机进行了建模,而后,采用基本粒子群算法对无刷直流电机的PID控制器各项参数进行优化,以保证多叶准直器叶片的到位精度,满足适形放疗的要求.仿真结果表明所使用的方法能较好地满足多叶准直器叶片位置控制的精度要求,各项控制指标明显优于传统整定方法.     

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。     

船舶主机缸套冷却水温度灰色预测模糊PID控制

针对船舶主机缸套冷却水温度控制系统的大惯性、纯滞后和时变性特点,提出了将等维新息灰色预测控制与模糊自调节PID控制相结合的新型控制策略,这种控制器可根据系统预测误差和变化率自动调整控制器参数,使控制器对系统响应具有适应性。仿真结果表明:灰色预测模糊PID控制比常规的PID控制与模糊PID控制有更多的优越性,自适应能力强,超调适中,具有更好的动、静态特性。     

改进的神经网络PID算法及在温度控制中的应用

PID控制器的一个重要问题就是如何有效地实现PID模型中比例、积分、微分参数的自适应整定.文中分析了神经网络算法中迭代收敛慢的特点,提出了在多个方向上搜索BP神经网络隐层和输出层权值的增量,寻求最佳的收敛路径.设计了基于ProcessLogix系统特点的天然气制冷温度控制系统结构,并成功地应用于武钢某制冷站综合控制系统中.     

轨道随机不平顺下磁浮车辆非线性动力学特性

基于柔性轨道研究了随机不平顺下磁浮车辆的动力学特性, 在将轨道受力分解为分段链式结构的基础上, 提出了一种磁浮车辆垂向悬浮稳定性分析方法, 定义了不同悬浮力作用于各自悬浮点时柔性轨道的振动固有频率和模态矩阵; 建立了轨道分段链式结构的离散形式和轨道结构的运动方程, 采用虚拟激励法将轨道不平顺产生的随机激励转化为系统输入激励, 并将轨道随机高低不平顺作为振动激励源进行车轨振动控制; 在不同反馈控制参数下采用电压反馈双环PID控制器数值仿真车辆的悬浮状态, 并分析了轨道随机不平顺激励下反馈控制参数对磁浮系统稳定性的影响。研究结果表明: 当磁浮车辆速度为50~80 km·h-1, 位移反馈参数、速度反馈参数和电流反馈参数分别为140 000、50、500时, 车辆可以从起始间隙16 mm快速定位到平衡位置间隙9 mm, 在2.2 s时即可稳定悬浮, 系统的超调量和稳态误差分别为1.50和0.13 mm, 且系统振动频率趋近于0;当位移反馈参数、速度反馈参数和电流反馈参数分别为15 000、50、400时, 磁浮车辆在轨道随机不平顺作用下的悬浮稳定性变差, 系统在9 s左右逐渐趋于稳定, 但仍旧在平衡位置上下浮动, 且系统振动频率和振动幅值分别为7 Hz和0.5 mm; 当磁浮车辆的速度超出50~80 km·h-1时, 第1组反馈控制参数不再适用, 磁浮系统在1.7 s左右发散, 车辆失稳, 表明在不同车辆速度和反馈控制参数的作用下, 轨道随机不平顺能显著影响磁浮车辆的悬浮稳定性。      

轴向主动磁轴承的改进不完全微分PID控制

为了减少电磁轴承控制中测量噪声的干扰,提高电磁轴承控制的稳态精度,以立式电机的主动控制电磁轴承为研究对象,分析了测量噪声对传统PID控制的影响,并针对一阶不完全微分PID控制和传统PID控制不能满足系统控制性能要求的情况, 提出一种基于二阶不完全微分PID控制的改进算法.采用MATLAB的Simulink搭建了仿真模型,利用C语言和磁轴承控制平台进行了算法的试验验证.仿真和试验结果表明,改进的算法能够改善磁轴承系统的静态性能,气隙的稳态误差约为20 m,比传统PID、带一阶滤波器的不完全微分PID减小了约50% (30 m),证明了该算法的有效性.      

基于改进PSO算法的磁浮列车PID控制器参数优化

为减小磁浮列车气隙控制中非线性的影响,将粒子群优化(PSO)算法用于磁浮列车控制器参数优化,并在线性递减权重粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法.算法采用了邻域结构、停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰,以改善算法的优化速度和收敛性.仿真和实验结果表明,将改进算法获得的优化参数用于磁浮列车的比例积分微分(PID)控制器,比原有PID控制器的输出超调减小45%.     

基于人群搜索算法的汽车主动悬架控制

为研究主动悬架的控制系统对悬架性能的影响,基于MATLAB/simulink平台搭建十自由度整车悬架模型,以白噪声路面作为系统输入,对不同工况下的车辆主动悬架性能进行仿真分析。在对悬架性能分析的基础上,基于人群搜索算法对主动悬架PID控制器参数进行迭代优化,与优化前的悬架性能对比表明,优化后的主动悬架性能得到大幅提升。     

半主动车辆座椅悬架系统的控制与仿真

通过讨论PID控制的原理与方法,根据PID控制中参数整定原则,针对比例环节系数、积分环节系数和微分环节系数三种不同影响因素对座椅加速度的影响,在Simulink环境下建立仿真模型,对其影响仿真曲线进行分析,评价PID控制应用在车辆半主动座椅悬架系统上的可行性。     

Optimization for PID controller of cryogenic ground support equipment based on cooperative random learning particle swarm optimization

Cryogenic ground support equipment (CGSE) is an important part of a famous particle physics experiment — AMS-02. In this paper a design method which optimizes PID parameters of CGSE control system via the particle swarm optimization (PSO) algorithm is presented. Firstly, an improved version of the original PSO, cooperative random learning particle swarm optimization (CRPSO), is put forward to enhance the performance of the conventional PSO. Secondly, the way of finding PID coefficient will be studied by using this algorithm. Finally, the experimental results and practical works demonstrate that the CRPSO-PID controller achieves a good performance.     

数字单周期电流控制在电磁悬浮系统中的应用

在串级控制的电磁悬浮系统中,电流环的响应速度和精度对整个悬浮控制起着至关重要的作用. 为了加快悬浮系统电流环的响应速度以及减小跟随误差,基于TMS320F28335设计了EMS （electromagnetic suspension system）的数字单周期控制（digital one-cycle control,D-OCC）电流控制器. 以悬浮斩波器为研究对象,建立起D-OCC的数学模型,对额定悬浮工作点处斩波器电流的D-OCC算法进行了详细推导;通过Simulink平台对算法进行仿真验证,并将D-OCC的电流环投入到实际悬浮系统中进行悬浮实验. 实验结果表明:对频率为5 Hz,幅值为3 A的方波信号进行跟随时,传统PID控制在方波上升沿和下降沿均存在一定的超调,且稳定后存在不小于20 mA的跟随误差,D-OCC在调节过程中不存在超调,且稳定后没有跟随误差,说明D-OCC算法能够实现对指令电流快速、准确跟随;采用电流环D-OCC的悬浮系统起浮过程需要约0.4 s的调整时间,并且悬浮稳定后可以克服50%荷载扰动和1.5 mm气隙扰动,说明该方法可以实现系统稳定悬浮,且具有较强的鲁棒性能.      

基于泛布尔代数的多值逻辑控制与PID控制的仿真比较

为提高系统的动态性能,通过与传统的PID控制器比较,在此基础上提出一种基于泛布尔代数的多值逻辑控制器.此控制器物理背景明确,结构简单,数学概念清晰.Matlab仿真说明,其控制器要优于PID控制器,表现出稳定性好、响应快、超调量小的特点,在工业控制领域便于推广应用.     

火电厂过热汽温串级PID的快速稳定优化

针对火电机组大迟延的特点,提出了一种基于鲁棒约束的串级PID（比例－积分－微分）控制器稳定域优化方法．该方法首先根据时延系统的模型得到串级PID控制器参数的稳定域,然后利用鲁棒灵敏度函数的最大值获得最优的控制器参数．通过对火电机组过热汽温串级控制系统的仿真研究,表明该方法可以快速地确定串级控制器的最优参数,为火电机组热力系统的PID控制器参数优化提供了一种简单有效的方法．     

基于BP算法的中密度纤维板热压机压力控制研究

在中密度纤维板生产过程中,针对热压压力控制存在的大惯性、纯滞后和非线性问题,提出具体的解决方法.建立中密度纤维板热压机压力模型,运用基于BP(back propagation)神经网络的经典增量式PID控制方式,实现对热压过程的优化控制.通过仿真实验和结果分析得出:BP神经网络优化控制具有稳定性好、超调量少、震荡现象少等优势特点,改善了被控过程的动态性能和稳态性能,在提高系统抗干扰性能及参数时变的鲁棒性等方面优越于常规PID调节器     

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.     

单自由度磁悬浮系统无模型自适应控制的研究

针对单自由度磁悬浮系统的非线性及难以建立精确数学模型的问题，将全格式无模型自适应控制（FFDL-MFAC）方法应用于单自由度磁悬浮系统，首先，采用无模型自适应控制算法、伪梯度估计算法、伪梯度重置算法和单自由度磁悬浮系统的动态化数据模型，设计单自由度磁悬浮系统的控制器；然后，仿真分析MFAC控制参数对单自由度磁悬浮系统控制效果的影响及对阶跃响应信号、干扰信号和噪声信号的响应特性；最后，在磁悬浮球实验装置上进行实验验证. 研究结果表明:全格式无模型自适应控制方法只需采集单自由度磁悬浮系统在工作状态下的I/O数据，无需建立单自由度磁悬浮系统精确数学模型，通过设定全格式无模型自适应控制器参数即可使控制器具备良好的自适应性和鲁棒性，实现高精度稳定悬浮控制；与PID相比，FFDL-MFAC将系统的超调量降低了0.005，稳定悬浮位移的误差均方根减小了0.2607.