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.     

水轮发电机组的二参数鲁棒控制器设计

提出了一种简单新颖的水轮发电机组鲁棒控制器设计方法,并将其应用到一个高阶、非最小相位的水轮发电机组中.该方法的主要特点是被控对象的所有稳定控制器均可用两个独立的自由参数q1和q2来描述.以我国某水电站的真实数据对所设计的控制器进行计算机仿真.仿真结果表明:在系统参数发生变化的情况下,所提出的控制策略能保证水轮机调节系统获得鲁棒稳定性和良好的动态性能.     

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．     

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。     

优化设计非线性系统PID控制器的方法

对于非线性系统，提出了利用MATLAB优化控制箱（即NCD Blockset）优化设计PLD控制器的先进方法，介绍了该控制箱的主要特点，给出了约束条件下的优化算法，并结合具体实例提供了优化设计过程和步骤，最后进行了鲁棒性仿真实验，使用该优化设计方法，不仅使非线性系统满足性能指标要求，具有良好的控制特性，而且还有较强的鲁棒性。     

鲁棒性PID控制器的自整定研究

在深入分析现有参数整定方法的缺点的基础上,提出了时域参数k,T,子与频域参数Kc,Tc之间的转换关系,并用数值方法拟合成简单的计算公式,由此提出了一种既可开环测试也可闭环测试模型参数的鲁棒性PID自整定算法。仿真表明,该自整定算法具有较快的响应速度、较小的超调量和较短的调节时间,是一种通用的、实用的算法。     

工程机械发动机节能控制系统PID控制器的设计与仿真

基于工程机械柴油发动机油门节能控制系统的硬件设计,建立了控制系统数学模型,研究了PID控制策略。对PID参数进行了反复整定和数字仿真分析,仿真结果表明：PID控制后的系统响应快、无超调、没有稳态误差,实现了良好的控制效果。     

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。     

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。     

基于PSO算法的磁浮系统PID控制器优化与评价

为了改善磁浮系统的非线性和不稳定性特点,利用微分几何方法将两个不同结构的非线性子系统转化为两个相同结构的线性子系统,设计了基于标准粒子群算法的比例积分微分控制器.从固定惯性权重、线性递减惯性权重和线性微分递减惯性权重中,选出适合电磁铁1和电磁铁2的固定惯性权重,得到电磁铁1控制器的固定惯性权重参数C为0.5,电磁铁2控制器的固定惯性权重参数C为0.49,并且通过建立模糊综合评价模型得出优化后的电磁铁1和电磁铁2的控制器抗干扰的能力是好,且好的隶属度皆为0.561 9.实验结果表明,优化后的磁浮系统具有较好的鲁棒性.      

RBF网络整定的PID控制器在发动机空燃比控制中的应用

传统的PID控制器很难适应复杂的非线性机械系统的控制,本文提出一种新型的用RBF网络整定的PID控制器来处理这类问题,并在发动机空燃比控制效果上与传统PID控制器进行了比较。仿真结果表明:该新型控制器控制效果比传统PID控制器好,在其他非线性复杂机械系统控制上也有一定的应用价值。     

分数阶神经网络控制器自顶向下优化方法

研究了分数阶PIλ控制器中自顶向下优化BP神经网络的方法.介绍分数阶PIλ控制器的设计,提出自顶向下优化BP神经网络的算法,实现对控制器中相关参数的调节.实验结果表明,自顶向下的优化方法通过合并、删除某些隐节点达到了简化网络结构的目的.     

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.     

直流调速系统稳定边界法PID校正的设计与仿真

本文探索了采用稳定边界法的思想去仿真设计直流调速系统PID调节器,通过具体的仿真实例,说明在控制系统的性能不能满足系统需要时,需设置PID调节器,运用稳定边界法较好解决了PID调节器的三个参数Kp、Ti与Td的整定问题。     

一种基于PID论域自调整的模糊控制方法

针对以误差、误差的微分和误差的积分组成的线性函数作为输入的模糊控制器存在着模糊推理机规则数取决于单变量的简单划分和控制器设计的自由度减小等因素，在规则不变的情况下，采用了控制器的论域随输入的变化而自调整的策略．对大时延被控对象的数值仿真和误差泛函积分评价指标表明，所提出的论域自调整的模糊控制器比现有控制器具有更好的动静态性能．     

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。     

神经网络和PID控制器在过程控制中的应用

将PID控制器和神经网络相结合，对一种非线性、变参数的受控对象的控制进行研究．仿真结果表明，控制效果令人满意。     

反舰导弹协同攻击控制器设计

针对群弹执行主从式协同攻击任务的问题,基于领弹和从弹的三维相对运动关系建立了协同攻击的数学模型,得到从弹在相对坐标系下3个方向的运动作用;通过对相对运动模型的研究和分析,选择了弹道角速度作为反馈控制指令,采用反馈线性化方法设计了协同控制律,通过参数优化保证了协同控制律的渐进稳定性.仿真结果表明,该控制律能较好地实现群弹的主从式协同攻击,在领弹机动条件下,从弹仍然能保持期望的队形.     

遗传算法用于控制器参数的满意优化

对于控制器参数的多指标优化问题，提出了一种新型优化设计方法。通过分别设计的各个性能指标的满意度函数，反映出各性能指标对控制系统的具体要求；并用综合满意度函数的设计，反映出对控制目标的综合要求。由此给出了一种优化模型。应用遗传算法自动搜索，实现控制器参烽的优化。仿真实验效果良好，表明了本文方法的灵活实用性。     

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%.