二级计算机模糊加权PID温控系统

阐述了模糊加权PID控制器的设计过程，并在实验电阻炉上实现了二级计算机模糊加权PID温度控制，用MATLAB软件建立实验电阻炉的数学模型，并按Ziegler-Nichlos经验公式整定出PID参数，运用模糊加权控制器在线调整PID控制器参数的设计思想，研制了一种模糊加权PID控制器，采用PLC和PC二级计算机系统，实现了实验电阻炉的模糊加权PID温度调节。     

基于Ziegler—Nichols的PID控制系统仿真分析

介绍基于Ziegler-Niehols的PID参数整定方法和PID控制器设计,应用MATLAB／Simulink对所提出的PID参数整定方法进行仿真分析。仿真结果表明,此方法设计的PID控制器的各项性能指标良好。     

基于神经网络数字化自适应PID控制

介绍了PID调节器的数字化推导过程和采样周期的选择，讨论了一种基于神经网络的自适应PID调节器的设计。     

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。     

数字PID控制算法在电子调速器中的应用

本文首先分析了NABCO公司的MG-800电子调速器的系统组成及调速原理，同时详细介绍了经典PID算法，包括模拟控制算法和数字PID控制算法。着重分析了MG-800电子调速器系统中的数字PID控制算法，详细给出算法中三个参数的设置规则和参考设定值，同时分析了不同的参数值对于主机转速的影响。     

沥青混凝土摊铺机行驶系统控制策略研究

本文对沥青混凝土摊铺机行驶系统控制策略进行了研究.重点探讨了作业工况下的控制算法,将模糊参数自整定PID控制引入行驶系统数字控制器的设计中,通过MATLAB仿真分析,证明了模糊自整定PID控制效果要优于传统PID控制,控制策略选择合理.     

基于遗传算法的塑焊机PID温控系统

针对塑焊机温度控制，提出了一种基于遗传算法寻优的PID控制方法。该控制器以系统误差控制输出上升时间和超调量构成的函数为性能指标，利用遗传算法全局搜索能力获取一组最优的PID参数KP，Ti，Td，并且能根据实时获取的误差在线调整参数。应用结果表明，该温度控制器具有良好的动静态特性和鲁棒性。     

基于Z-N算法的PID炉温控制

针对大惯性工业对象,设计了一种新的自适应PID调节器控制算法并应用于工业加热炉温度控制系统中,利用改进的Z-N算法,完成PID参数的初始值设定,利用测量误差改变调节器步长的方法实现PID参数的自动整定.实验结果表明,当实际温度距标定温度30℃时,利用这种PID参数自整定算法进行控制,可以使温度控制曲线在不同的阶段平滑过渡,使升温曲线平稳地过渡到恒温阶段.从控制结果上参数自调整PID控制结果几乎没有超调,稳定时间短,在设定的目标角度值附近振荡少.这种PID控制器无论在超调量还是稳定时间上都优于传统的PID控制器.     

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.     

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。     

基于单片机的温度测控系统

介绍了一种基于AT89C51单片机的温度测控系统,针对被测对象的温度在不同变化范围需要不同的PID参数的特点,提出了一种可以预设多组PID参数,根据检测温度自动选择合适的一组PID参数进行控制的方案.该方案可以通过键盘和显示器实现测控功能的选择、PID参数的在线修改和实时显示,具有调试方便、精度高和可靠性好等优点,适合于现场及实验室应用.     

遗传算法在变频交流电机控制中的应用研究

交流异步电动机具有很强的非线性特性,因此在调速控制中控制器的参数很难达到最优化.采用矢量控制后交流电机的调速性能可以和直流电机媲美.但变频交流电机矢量控制系统存在3个PI环,同时交流电机本身具有很强的非线性.由此可知调节3个控制器的参数使系统的调速性能达到最优存在很大的困难.文中建立了电机的仿真模型,在此基础上采用遗传算法对转速闭环控制器的参数进行了优化,并将优化的控制器参数与非优化的控制器参数的控制效果进行了仿真对比,结果表明取得了良好的效果.     

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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.     

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.      

基于DSP的摆式列车测控系统研制

摆式列车是专门为曲线过多的线路设计的新型列车,在运行中需要实时地检测线路和列车状态参数并对它们进行实时处理,同时基于高可靠性考虑,其空系统对处理速度和运算精度要求非常高。介绍了以通用数字信号处理器（Digital Signal Processors,简称DSP）为核心,实时对摆式列车进行测量与控制的测控系统。     

非线性不确定系统的无撞击切换双重控制

对于具有非线性、时变特性和纯滞后等特点的不确定系统,传统的PID控制和单纯的模糊控制都难以达到所期望的效果.无撞击切换模糊PID双重控制吸取了两者的优点,减少了模型切换时所产生的跳跃,既不依赖于对象精确的数学模型,又具有鲁棒性较强等优点.仿真结果表明,采用无撞击切换模糊PID双重控制保证了系统的快速和稳态性能好.     

四轮独立转向车辆稳定性的模糊最优控制方法

为改善四轮独立转向（4WIS）车辆的操纵稳定性,在设计了4WIS模型跟踪最优控制器的基础上,对最优控制参数对控制性能的影响以及4WIS车辆转向动力学特性进行了分析,提出了一种基于车辆转向状态的最优控制器参数调整策略,并设计了模糊逻辑控制参数调节器,实现最优控制器参数的自适应调整.结合4WIS车辆的八自由度动力学模型对提出的模糊最优控制系统进行仿真实验分析,结果表明:设计的4WIS模糊最优控制系统能够极大地改善车辆的稳定性与安全性;在高速低附着系数的极限工况下,该系统仍然够能保证车辆的理想转向状态.该系统对于强侧向风一类的侧向干扰具有很强的抑制能力;风速90 km/h的强侧风且无驾驶员干预情况下,车辆在320 m行驶距离内,侧向偏移量仅为0.78 m.      

两自由度并联机器人的RBF神经网络辨识自适应控制

针对平面两自由度五杆并联机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于RBF神经网络的自适应PID控制方法.该控制方案利用RBF神经网络自适应学习辨识并联机器人系统的未知非线性动态,可以在线调整PID控制参数以实现高精度控制.仿真结果显示该控制策略可以精确实现对于并联五杆机器人的轨迹跟踪控制,该方法的自适应性和跟踪性能均优于传统的PID控制.     

滞环PID控制在蓄电池充电器应用中的研究

传统PID（比例-积分-微分）控制对被控系统的参数摄动比较敏感,滞环控制具有较强的鲁棒性,将滞环PID控制方法引入到以恒流充电的蓄电池充电器中,可以使变换器具有很强的鲁棒性、适应性和稳定性。充电器主电路采用移相全桥变换器,给出了传统PID和滞环PID控制的仿真模型,针对变换器负载波动对输出电流的影响,以及输出电流的稳定性,分别作出了仿真试验和分析。仿真结果表明,将滞环PID控制应用到蓄电池充电器能够获得相对恒定的电流并且使得蓄电池充电器对外部响应及其内部参数的摄动有良好适应性。     

Adaptive Sliding-Mode Tracking Control for an Uncertain Nonlinear SISO Servo System with a Disturbance Observer

An adaptive sliding mode controller with a disturbance observer (ASMC-DO) is proposed for the control of a single-input and single-output (SISO) servo system which has uncertain parameters, nonlinear friction, disturbance and input saturation. It is difficult to choose the suitable value of the parameters. The newly designed adaptive method is used to reduce the effects of system time-varying parameters, such as the moment of inertia and the damp coefficient. The robustness of object is improved. A DO is selected to approximate the compound disturbance and to render the estimate error convergent in finite time. The stability and the convergence of the closed-loop system are proved by using the Lyapunov theory. Experimental results show that the proposed ASMC-DO can better satisfy the influence of variable parameters and external disturbance to the control precision of the SISO servo system than other two controllers. The effectiveness of the proposed controller is showed. The control input stability and robust performances of the input saturation system are enhanced and the chattering is reduced.