基于遗传算法的统一混沌系统比例-积分-微分神经网络解耦控制研究

提出了采用改进的遗传算法优化比例-积分-微分(PID)神经网络解耦控制器的连接权值，从而实现PID控制器参数的优化及非线性多变量系统的解耦控制. 改进的遗传算法优于基本遗传算法，它使寻优过程中的计算量减少，计算效率提高，收敛速度加快. 将优化后的PID神经网络解耦控制器应用于统一混沌系统的控制中，仿真实验收到良好的控制效果，证明了PID控制器应用于统一混沌系统控制的有效性. 关键词： 混沌系统 遗传算法 比例-积分-微分 神经网络     

基于遗传算法的混沌系统二自由度比例-积分-微分控制研究

二自由度比例-积分-微分(PID)控制算法简单、实用，但将其应用于复杂非线性系统控制时参数整定困难.运用改进的遗传算法进行二自由度PID控制器参数优化，参数优化的收敛速度快、准确，将其应用于Chen氏混沌系统和同步电动机混沌系统的控制中，仿真研究收到良好的控制效果. 关键词： 混沌系统 遗传算法 比例-积分-微分控制     

基于遗传算法的统一混沌系统比例-积分-微分控制

提出了一种并行遗传算法用于比例-积分-微分(PID)控制器结构和参数的同时优化,遗传算法采用浮点数和二进制混合矩阵编码.优化后的PID控制器用于统一混沌系统的控制,仿真研 究结果表明：1) 用一个比例-积分(PI)调节器可将统一混沌系统控制到零不动点； 2) 用 三个PI调节器可将统一混沌系统控制到非零不动点；3) 所提出的并行遗传算法具有很强的 全局优化能力,较好地克服了简单遗传算法的过早收敛问题；4) 整个控制系统具有很好的调 节品质和很强的鲁棒性,对PID调节器用于控制混沌系统具有重要的参考价值. 关键词： 混沌 统一混沌系统 遗传算法 比例-积分-微分控制     

基于自适应模糊PID的无人机四维航迹控制研究

为了提高无人机执行任务的能力,在对三维导航研究的基础上,进行了包括按时到达目标点的四维导航系统设计,给出了导航过程中高度和速度的求解方法。然后分别设计了基于自适应模糊PID的高度和速度控制器,并将其用于无人机的四维导航中。仿真结果表明,与传统的PID控制相比,基于自适应模糊PID设计的控制器能明显改善控制器性能,具有超调小、响应快、稳态精度高的优点,能够精确实现无人机的四维航迹控制。     

PID控制器分析

介绍PID控制器的计算机仿真实验教学法。首先在Matlab中应用Simulink模块构建一个基于PID控制器的自动控制系统。然后通过仿真运行系统,对系统的动态响应曲线进行观察和比较,分析了PID控制器中比例、微分和积分各环节所起的作用。通过实验观察和分析,使学生对PID控制器各环节的作用有了直观明确的认识,取得了良好的教学效果。     

双边缘测风激光雷达法布里-珀罗鉴频器控制方法

 提出一种双边缘测风激光雷达法布里-珀罗(F-P)干涉仪鉴频器的非线性比例-积分-微分(PID)控制方法。该方法利用发射激光在鉴频器校正通道的透过率作反馈进行F-P干涉仪鉴频器的稳定控制。首先给出F-P干涉仪鉴频器透过率的控制模型,由气压波动、温度变化和振动等引起的外界扰动被等效为施加在致动压电陶瓷上的扰动外力。为了进行扰动补偿,用新增的反正切函数设计了非线性PID控制器,提高了经典PID控制方法的反馈增益。仿真结果显示,与经典的PID控制相比,新的非线性控制方法可以使F-P干涉仪鉴频器在更短的时间达到稳定状态,并且稳态误差约减小到原来的1/20。     

光网络中基于模糊PID控制器功率补偿研究(英文)

为了限制光链路中传输功率物理损伤的影响,引进了基于模糊识别的模糊PID控制器进行功率补偿.该控制器结合了PID控制器和模糊控制器,在不改变PID控制参数的情况下能够完成在线、实时的功率补偿.通过Optisystem和Matlab搭建联合仿真平台并检验控制器的性能.仿真结果表明该控制结构能够较好地调整信道功率并实现光信噪比的优化.     

基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器参数优化

针对传统PID控制器参数优化费时且不能保证获得最佳性能,提出一种基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器参数优化方法。布谷鸟搜索算法(CS)具有参数少、搜索能力强等特点,但是标准布谷鸟搜索算法参数采用固定值,极大地影响了算法的性能,因此提出了动态布谷鸟搜索算法(DCS),DCS算法采用动态参数,算法性能明显改善。仿真试验结果表明基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器具有较好的控制性能指标。     

基于GA参数整定的时变时滞系统灰色预测控制

针对一类数学模型未知且存在时变时滞的复杂系统,提出一种基于遗传算法参数整定的灰色预测控制方法。该方法采用BP神经网络对系统的时变时滞进行辨识,利用灰色预测算法对系统的输出进行预测,进而使用基于遗传算法整定PID控制器对系统进行输出反馈控制。该方法将灰色预测算法与遗传算法相结合,有效提高了控制器的自适应性。通过仿真实例,结果表明该方法能够对具有大时滞、大惯性、模型不确定等特点的复杂系统进行有效地控制。该方法是可行的、有效的。     

基于粒子群优化的混沌系统比例-积分-微分控制

基于比例-积分-微分(PID)控制算法的简单性和实用性,但对于复杂非线性系统控制时参数的难以确定问题,运用集群智能中的改进粒子群算法进行PID控制器的优化,并应用于若干混沌系统的控制.对Hénon混沌、Duffing混沌、六辊UC 轧机混沌、Nagumo-sato神经元混沌、Chen氏混沌以及永磁同步电动机混沌的控制进行了仿真研究.研究结果表明： 用PID进行混沌系统的输出反馈控制是有效的,从而拓宽了PID控制的应用范围; 用简单方法控制复杂混沌系统是完全可能的,对混沌系统的控制具有较好的参考价值; 粒子 关键词： 混沌 比例-积分-微分控制 粒子群优化算法     

快速倾斜镜的模糊PID自适应控制器设计

介绍了一种快速倾斜镜系统。由于存在大气扰动、温度变化、环境干扰等非线性、不确定因素的影响,使用经典控制方法对这种变参数系统进行设计很难满足设计指标要求。在深入研究模糊理论的基础上,提出了模糊推理与经典PID相结合的自适应控制器设计方案,控制参数可以在线调整,解决了参数时变和建模不确定性的问题。仿真结果证明,模糊PID自适应控制器能很好地解决大气扰动、温度变化等环境干扰问题,改善了快速倾斜镜动态响应过程。研究结果为倾斜镜的快速控制提供了一种新的思路。     

Longitudinal control of aircraft dynamics based on optimization of PID parameters

Recent years many flight control systems and industries are employing PID controllers to improve the dynamic behavior of the characteristics. In this paper, PID controller is developed to improve the stability and performance of general aviation aircraft system. Designing the optimum PID controller parameters for a pitch control aircraft is important in expanding the flight safety envelope. Mathematical model is developed to describe the longitudinal pitch control of an aircraft. The PID controller is designed based on the dynamic modeling of an aircraft system. Different tuning methods namely Zeigler–Nichols method (ZN), Modified Zeigler–Nichols method, Tyreus–Luyben tuning, Astrom–Hagglund tuning methods are employed. The time domain specifications of different tuning methods are compared to obtain the optimum parameters value. The results prove that PID controller tuned by Zeigler–Nichols for aircraft pitch control dynamics is better in stability and performance in all conditions. Future research work of obtaining optimum PID controller parameters using artificial intelligence techniques should be carried out.     

一种IAE指标触发的继电反馈PID参数自校正方法

针对实际工业过程中固定PID参数不能适应系统特征变化的问题,提出了一种在线控制器参数自动校正方法。首先,以内模控制为基础,由系统工作数据估计得到设定值阶跃变化下系统可获得的最优累积绝对误差值(IAE),并以此建立评价当前控制器优劣的性能指标。若性能不满足要求,则触发PID参数校正算法工作,通过引入继电反馈环节使控制回路振荡,获得控制系统临界信息,再根据改进的Z-N规则计算新的PID控制器参数。最后,分别用仿真和实际液位控制系统验证所提方法的有效性。     

基于模糊控制的自适应光学校正技术

自适应光学中普遍采用的比例-积分-微分(PID)控制严格依赖于变形镜的响应模型,响应模型的标定非常繁琐且性能容易随时间和温度而漂移.采用模糊控制摆脱了对变形镜响应模型的依赖,通过波面的快速重构,从波面中提取波面评价指标,将该评价指标及其微分作为模糊PID控制器的输入.选择模糊输入和输出论域的隶属度函数,设计出模糊规则库,通过模糊推理、解模糊等过程,对PID控制器的3个参数即比例kp、积分ki和微分kd进行模糊自整定,实现了自适应控制.采用高速数字信号处理器(DSP)设计了硬件验证测试平台,通过该平台的测试,证明该方法有效可行,在不需要变形镜响应矩阵的前提下,能够将光斑的衍射极限倍增因子β值从10—12校正到3—4,与传统的PID控制基本一致,但稳定性更好.因无需标定,故降低了变形镜的安装要求.     

基于STM32的低功耗智能定位阀控制器设计

针对工业控制中传统阀门定位器稳定性差、定位精度低、抗干扰能力差、智能化程度低等缺点,以及我国自主研发生产高精度阀门定位器上的不足。设计了以ARM Cortex-M3 内核处理器作为核心控制器的低功耗智能定位阀控制系统。设计中采用优化的PID控制算法,并采用齐格勒-尼克尔斯法则,自整定PID参数。通过二线制HART 协议实现与外界设备通讯。实践证明自整定PID参数能够更好的适应各种控制现场,控制系统能够稳定、快速的运行实现了阀门位置的精确定位和本安低功耗设计的要求。     

Fractional-order optimal fuzzy control for network delay

Fuzzy logic control has been used frequently in tuning network control system (NCS) due to its on-line dynamic static non-linear match and several remarkable fractional-order controllers have achieved satisfactory control performance when applied to NCS in present years, therefore, in this paper, a novel fractional fuzzy logic controller which combined the fractional algorithm and fuzzy logic control together has been proposed to deal with fixed and random network induced delays in closed-loop feedback systems. The comparisons of set-point tracking performances of fractional fuzzy logic PID controller (FFuzzyPID), conventional fuzzy logic PID controller(FuzzyPID), fractional optimal PID controller (FOPID), and optimal PID controller(OPID) on a representative plant with fixed and random network delays have been shown with simulations. The simulation results indicate that fractional fuzzy logic controller has higher capability to handle network delays compared with other controllers in most cases.