模糊神经元PID在培养箱温控系统中的应用

针对传统PID控制算法难以实现对非线性、慢时变以及大惯性的婴儿培养箱温度控制系统的高精度控制问题, 设计了一种模糊神经元PID控制算法. 采用模糊算法在线调整神经元PID控制算法的比例系数、比例学习效率、积分学习效率和微分学习效率, 并结合机理分析和阶跃响应法构建婴儿培养箱温度控制系统数学模型, 运用MATLAB进行控制仿真. 实验表明, 该控制算法具有控制精度高、稳定性好以及响应速度快的特点.     

基于专家－模糊PID的通用温度控制系统研究

为了解决温度控制系统易受外界干扰、自身参数时变不确定以及控制难度大等问题, 采用了模糊PID控制算法结合专家判断, 组成专家－模糊PID控制器的方法来控制温度. 将该方法应用于通用智能温度控制器中, 调试运行结果表明: 该方法解决了常规PID适应性差、不能在线进行参数自整定的问题, 不仅具有PID控制精度高的优点, 同时具有良好的动、静态特性, 可满足在通用智能温度控制器中的应用     

电磁悬浮控制系统的设计与仿真

在介绍电磁悬浮控制系统的基本原理基础上,建立了电磁悬浮控制系统的位置和电磁控制电压关系的数学模型,并采用了复合模糊控制器设计了磁悬浮控制系统,在M atlab/S im u link下进行了仿真实验,并取得了令人满意的仿真结果.     

基于P-变论域模糊自适应PID的婴儿辐射保暖台温控系统研究

在模糊PID算法的基础上提出了一种多模态P-变论域模糊自适应PID算法,即P-VFPID(Proportion-Variable Fuzzy PID).首先采用阶跃响应法及Matlab系统辨识工具箱建立婴儿辐射保暖台床面的传递函数模型;其次利用偏差分级方法对专家经验确定的区间进行改进,分别得到输入输出伸缩因子的3个偏差区间,结合模糊算法和比例控制(P控制)构成了P-VFPID;最后运用Matlab进行仿真.结果表明,相较于普通PID算法和VFPID, P-VFPID具有调节时间短、超调量几乎为零、无稳态误差、抗干扰能力强等特点,应对婴儿辐射保暖台温控系统具有较好的自适应能力.     

遗传BP神经网络在PID控制器中的应用

提出了一种基于遗传BP神经网络的自整定PID控制器的设计方法．利用遗传算法搜索出一组准优的PID参数，作为PID控制器参数的初值，在利用BP神经网络具有逼近任意非线形函数的能力，在线调整PID参数，以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能．计算机仿真结果表明，这种控制算法鲁棒性强，响应速度快，可用于控制不同的对象和过程．     

基于自适应神经PID改进算法的非线性系统控制

通过研究非线性系统动态特性,分析了一般神经PID控制器的控制特点并在此基础上给出了一种改进算法.通过在线训练和学习来修正参数,实现神经网络自适应调整比例常数PID控制.该算法充分利用BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,使得比例常数随着偏差的大小而变化,使目标函数达到最优化.仿侣真结果表明.在对非线性动态系统进行控制时,自适应PID神经网络控制算法具有很强的灵活性和高效性,能取得良好的控制性能.     

基于Takagi-Sugeno型模糊系统软运算的优化

分析Takagi-Sugeno模糊系统建模方法的基础上,提出一种简单有效的软运算方法.该算法基于功能块构造法模糊建模思想,由隶属函数写出简单的文本文件来代替复杂的模糊规则,运用Simulink工具箱,以Floulib模糊库为依据利用模糊控制的Takagi-Sugeno方法来进行模糊运算和设计模糊控制器.实例证明,本文所提出的软运算方法简单,收敛速度快,适合任意位输入的模糊控制器模型,具有较好的实际应用价值.     

基于模糊PI控制的激光器频率跟踪锁定技术

针对谐振式光纤陀螺用光纤激光器频率跟踪锁定应用需求,提出一种基于模糊PI控制的激光器频率跟踪锁定方法。首先对频率跟踪锁定控制总体方案进行了叙述,综合利用模糊控制的快响应和PI控制的高精度技术优点;其次,重点进行了模糊控制器的设计和仿真,阐述了模糊控制流程和方法,并设计了模糊控制器的FPGA程序代码;最后,搭建了基于模糊PI控制的激光器频率跟踪锁定实验测试系统,实现了光纤激光器中心频率对光纤谐振腔谐振频率的快速跟踪锁定控制,为谐振式光纤陀螺应用奠定了技术基础。     

基于生物神经元的PID控制器及其应用

提出了一种新型的增益自调整的动态神经元PID控制器，该控制器具有非线性滤波和增益自调整等优良特性．由于所采用的生物神经元动态模型(Shunting Model)具有模型稳定、输出光滑、有界的特点，使得控制器的输出有界且光滑，从而可以利用这种控制器构造一类柔性、安全的控制系统．通过倒立摆系统控制的仿真研究，验证了该控制策略的有效性和鲁棒性．     

一种新型带可调因子的模糊控制器

分析了模糊控制器的量化因子和比例因子对系统性能的影响,并针对基本模糊控制器存在不能消除稳态误差以及无法同时获得较好的动态性能和稳态性能的缺点,提出一种新型带可调因子的模糊控制器的设计方案.并以工业过程普遍存在的带滞后的二阶对象为例设计这种模糊控制器,仿真结果表明该模糊控制器能获得较常规模糊控制器优良的控制效果,因而更具有实用价值.     

模糊控制在交流伺服系统中的应用

提出了一种具有调整因子的规则自校正的模糊控制交流伺服系统，可以满足不同时域的控制要求，按不同的规则生成模糊控制查询表，使得模糊控制规则可以在线调整．仿真结果表明具有调整因子的规则自校正模糊控制器的交流伺服系统的性能较一般PID控制的交流伺服系统有了较大的改善．     

基于最小速比偏差的注塑机双曲肘合模机构优化设计

注塑机合模机构的性能直接影响注塑制件的质量、效率以及注塑设备的寿命. 以企业指定380T锁模力的双曲肘合模机构为研究对象, 提出将肘杆机构原型速比曲线与理想速比曲线的最小偏差值加入优化函数, 结合机构总长、行程比、力放大比等进行多目标优化设计, 并进行仿真验证. 结果表明: 在合模机构总长、移模行程满足要求的基础上, 力放大比增大12.24%, 临界角处速比降低14.49%, 且合模周期减少6.6%, 可有效提升合模机构的综合性能.     

基于单片机的注塑机节能控制技术研究

通过对注塑机油泵电机的负载状况及能耗分析,结合注塑机的特点确定节能控制方案以及系统软硬件的设计过程,并采用单片机为控制芯片,对压力、流量以及时间等注塑过程中的油泵电机能耗主要因素进行测控,提高油泵电机的运行效率,实现在不同注塑阶段的节能控制.     

PID模糊镇定算法在液位控制系统中的应用

鉴于液位过程控制系统是时变、非线性、多干扰的复杂系统,因此通过对过程控制装置中双水箱液住系统的分析,建立相应控制策略,提出采用PID模糊镇定算法,并基于MATLAB仿真和MCGS组态软件进行相关应用实现．仿真和应用实现效果均表明：采用模糊PID控制的下水箱液位较常规PID控制具有响应速度快,且能较快地达到稳定,从而改善系统的性能．     

基于泽尼克多项式的单压电变形镜PID控制

为了提高变形镜的控制精度及简化控制, 提出采用基于泽尼克(Zernike)多项式的PID控制算法, 实现对单压电变形镜的闭环反馈控制. 首先, 建立基于Zernike多项式的PID闭环控制模型. 其次, 搭建基于哈特曼波前传感器的自适应光学测试平台, 使用62单元单压电变形镜进行闭环控制实验. 最后, 通过相位片模拟扰动像差, 并对扰动像差进行实时PID闭环校正. 实验结果表明: 在相位片旋转速度和外界扰动像差相同的条件下, 采用基于Zernike多项式的PID控制算法对波前像差进行校正, 比采用直接反馈方法校正精度提高了50%左右. 证明采用基于Zernike多项式的PID控制算法能提高单压电变形镜动态像差的校正精度以及简化控制系统.     

基于FOA-FSVM的RF模式台风期阵风精细化预报

For the sake of improving the accuracy of forecasting wind speed during typhoon strike in WRF model forecast, a new method for precision forecasting of typhoon wind speed is proposed by combining the data collected from the WRF model forecast and an automatic observation station. The method incorporates many factors influencing the typhoon wind speed. The wind speed which is obtained using the traditional human prediction produces large error when compared with actual wind speed. To address this issue, a fuzzy support vector regression model for wind forecasting is built. Considering the fact that the fuzzy support vector regression model is not adequately efficient in determining the punishment factor and kernel parameter, the fly optimization algorithm is introduced into optimizing the parameters of the fuzzy support vector machine. According to the characteristics of the wind speed regression, the fruit fly optimization algorithm is developed in three dimensional space, combining with the enhancement factor γ for improving the global optimization ability of traditional fruit fly optimization algorithm. The results show that the forecasting wind speed and the actual one is in good agreement with each other, and the correlation is as high as 99％. The presented method of wind speed prediction provides higher accuracy than that of traditional FOA-FSVM model and FOA-SVM model.