自适应模糊PID前馈补偿在机载挂飞摆扫转台控制中的应用

针对机载挂飞转台的摆扫速度控制问题,提出了一种利用模糊自适应PID技术进行前馈补偿的复合控制策略。首先根据实际应用提出摆扫转台的期望摆扫速度曲线,并对直流力矩电机驱动的摆扫转台进行了建模;然后根据扰动前馈补偿的控制原理,提出了模糊自适应PID前馈补偿方法,为摆扫转台的速度环设计了模糊PID控制器,并在此基础上设计了与之相适应的的自适应前馈补偿函数;最后进行了仿真结果验证。通过Matlab仿真结果表明,相对于模糊PID控制,所设计的模糊自适应PID前馈补偿控制器能有效的跟踪期望的转台摆扫速度,大幅地提高了在有稳定干扰和摆扫速度越变情况下的跟踪精度。     

冗余自由度工业机器人模糊自适应PID控制研究

为提高汽车生产中涂胶工序的工作效率和空间利用率,改善机器人避障性能,设计了一款具有7自由度的冗余度工业涂胶机器人,并对其控制方法开展研究。针对现有PID控制方法应用于非线性时变的多自由度多刚体串联式开链系统时,控制效果有限、难以达到系统精度要求等问题,基于传统PID控制和模糊自适应控制算法,提出了一种带有重力补偿的模糊自适应PID混合控制方法。该方法在对冗余度工业机器人进行动力学分析的基础上,基于牛顿-欧拉分析法建立了冗余度机器人动力学模型,基于动力学分析设计了带有重力补偿的模糊自适应参数整定PID控制策略,建立了控制器模型,通过Matlab仿真实验表明,具有模糊自适应参数整定PID控制较有重力补偿的传统PID控制具有更好的控制效果。     

直膨空调系统动态建模及温湿度解耦控制

基于压缩制冷循环的直膨空调系统可以通过调节压缩机转速和风机转速来实现室内热环境的温湿度同时控制,但由于系统存在工况范围大、干扰多、非线性、运行参数强耦合等问题,简单控制方法很难取得良好的温湿度控制效果。本文通过联立空调房间及直膨蒸发器的一阶微分方程,建立了直膨空调系统动态机理模型,并借利用实验数据完成了机理模型验证。利用模型分析了直膨系统降温除湿过程温湿度的交叉耦合作用。借助机理模型,设计了基于PID控制的双回路的温湿度前馈解耦控制器。该控制器通过在压缩机转速-干球温度控制回路和空气流量-含湿量控制回路分别设置前馈补偿器的方式实现了系统解耦。结果表明,所设计的前馈解耦控制器能较好的补偿直膨空调系统降温除湿过程的热湿耦合,实现室内温湿度控制的同时也具备较强的抗干扰能力。     

基于期望控制函数频率特征的解耦多变量控制

提出一种简单的解耦多变量系统比例积分微分(PID)控制器设计方法;首先,将多变量过程前馈解耦为多个独立单回路系统,利用解耦器对角环节保证解耦器的稳定性和可物理实现性;其次,针对每个已解耦单回路系统,提出同时考虑设定值跟踪、扰动抑制和鲁棒稳定性要求的期望闭环传递函数,由此得到期望控制函数,并基于期望控制函数的频率特征快速获取PID控制参数;最后,示例了解耦多变量控制器的设计过程;仿真结果表明该解耦PID设计法对一般多变量时滞过程的控制是有效的。     

智能分区PID控制算法在电动缸伺服系统中的研究

针对电动缸伺服系统中的非线性环节,本文采用带线性补偿的分区二级前馈PID控制算法。首先建立电动缸伺服系统的仿真模型,并采用单组控制参数的二级前馈PID控制算法,通过仿真发现系统存在着抖动、精度较低的问题。然后提出了具有线性补偿的分区二级前馈PID控制算法,改进了相应的控制器结构并实现控制器的数字离散化。最后通过线性补偿的方法整定实际系统在各分区的控制参数,计算出相应的控制量。对比分析实际系统的稳态误差,发现智能分区PID控制器在电动缸伺服系统中能够取得更好的控制效果。     

改进蚁群PID-神经元解耦的CFB锅炉燃烧系统控制

床温和主汽压都是循环流化床锅炉生产运行中的重要参数,会直接影响机组的安全性和经济性。但由于这两者对象存在非线性、大时延、强耦合等特点,其现场控制效果一直不太理想。本文首先采用自适应神经元将床温和主汽压解耦,再利用具有分工特征的蚁群算法优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。采用该算法优化常规PID控制参数,能够实现控制参数的快速寻优。该方案应用于循环流化床锅炉燃烧系统仿真,结果表明能有效实现系统解耦,且具有响应快、超调量小等优点,有效地提高了控制品质。     

定向战斗部随动系统新型模糊-PID复合控制

针对随动定向战斗部随动系统工作中存在的非线性与随机干扰问题,普通的PID控制器和模糊控制器不能满足快速性与适应性的要求,基于模糊自整定PID参数控制器与模糊-PID切换控制器,提出了一种新型模糊-PID复合控制算法,控制前段利用模糊控制加快控制速度,后段利用模糊逻辑整定PID参数提高精度与自适应能力;仿真结果表明,采用这种新型模糊-PID复合控制算法能够保持跟踪精度,减少调节时间,加快系统跟踪速度,减小切换冲击,提高抗干扰能力。     

双机系统的模糊PID自适应励磁调节控制

针对多机并联系统的稳定性控制问题,在构建同步发电机双机并联运行系统暂态仿真模型的基础上,将基于模糊理论的PID自适应控制方法用于双机并联运行系统的励磁调节自适应控制器的设计;该方法以电压的偏差和变化率作为控制器的输入,然后通过模糊处理,对比例、积分、微分系数进行自适应实时调整;在不同运行模式下对双机并联运行系统进行了仿真与动态性能分析,结果表明所设计的模糊PID自适应控制算法较传统的PID励磁控制具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。     

循环流化床锅炉燃烧系统的多模态仿人智能控制

针对循环流化床锅炉燃烧被控对象的非线性、时变、大滞后及多变量强耦合的特点,将基于多模态仿人智能控制的解耦控制策略应用于该系统中;根据智能逻辑选择回路的逻辑信号,对相应的仿人智能模糊控制器进行选通,从而实现主蒸汽压力和床体温度之间的动态解耦;仿真结果证明,该策略基本上消除了主蒸汽压力和床体温度之间的耦合,响应曲线过渡平稳,响应较快,能收到良好的控制效果;为解决循环流化床锅炉燃烧控制参数强耦合问题提供了一种新的尝试和途径。     

基于感知模糊自适应蚁群算法的非线性PID控制

随着系统复杂度的提高和对象不确定性因素的增加,为克服线性PID动态性能和稳态性能差的缺陷,分析了非线性PID控制器各控制参数对误差的理想变化过程,构造非线性PID控制器。由于增益参数大量增加,传统参数优化方法不再适用,在分析蚁群算法的基础上,提出了基于感知自适应蚁群算法,并加入模糊自适应信息素更新机制,用于优化非线性PID控制器的设计方法。通过仿真实验将该控制器与基于蚁群算法的非线性PID控制器和基于蚁群算法、Z-N法的PID控制器进行对比,并对控制性能和收敛性能进行了分析,结果表明该算法有效克服了传统蚁群算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优而停滞的缺陷,该控制器具有更好的动态性能和稳态性能。