模糊自整定PID控制器参数的设计

根据PID控制器的特点以及PID参数对过渡过程的影响，将模糊控制技术引入到PID控制器参数的自整定过程中，将PID控制和模糊控制结合起来，使控制质量大为提高，有一定的实用价值。     

移动机器人PID运动控制器参数的模糊自整定

通过对移动机器人运动学模型进行分析 ,以基于视觉的双轮机器人为实验平台 ,论证了参数模糊自整定的PID控制技术应用于移动机器人运动控制中的可行性 .该方案根据控制要求 ,运用模糊推理技术 ,模仿人工整定控制器参数时的思维方式 ,对控制器参数进行调整 .不仅保证了准确性 ,提高了快速性 ,还增强了自适应能力 .实验证明此方法对移动机器人的运动控制是有效的 .     

模糊自整定PID控制器设计与仿真

基于模糊控制理论,介绍了一种模糊自适应PID控制器的设计,并利用matlab/SIMULINK软件对所设计的控制器进行了仿真,仿真结果表明,所设计的模糊自适应PID控制器比常规PID控制器明显地改善了控制系统的动态性能,抗干扰能力更强,且易于实现,便于工程应用.     

模糊自整定PID控制器参数的设计

根据PID控制器的特点以及PID参数对过渡过程的影响,将模糊控制技术引入到PID控制器参数的自整定过程中,将PID控制和模糊控制结合起来,使控制质量大为提高,有一定的实用价值.     

基于模糊推理的专家自整定PID控制器

将模糊推理机制引入到专家PID系统,提出了基于模糊推理的专家PID控制器,定义了规则触发度、指标符合度等概念,其推理规则表达简洁规范,使整个专家系统能够以并行触发的方式工作,即使在整定失败的情况下也可以使用一个次优参数替代,克服了一般专家PID系统存在无法找到满足性能指标参数导致整定失败的缺点.以典型控制对象进行仿真验证,结果表明本方法在PID控制器参数的自整定应用中的有效性和实用性.     

参数自整定模糊PID时间程序温度控制系统

温度控制系统特别是时间程序的温度控制系统具有非线性、强耦合、时滞、时变等特点，单独采用常规的PID或模糊控制均难以兼顾高精度和快速性的双重要求。为此设计了一个参数自整定模糊PID温度控制系统，通过模糊控制技术在线实时整定PID的参数以达到优良的温度控制效果。此温度控制系统已用于工业控制，结果表明：系统控制精度高、响应快，较好的解决了时间程序温度控制中的大滞后、非线性、时变、模型确定困难等问题。     

PID调节器参数的继电自整定方法

讨论了ＰＩＤ调节器参数的继电自整定方法,即利用继电反馈所产生的极限周期振荡来估计被控对象的参数,从而整定ＰＩＤ参数。     

模糊自整定PID控制器的设计及仿真

针对具有滞后特性的温度控制系统,本文在PID控制和模糊控制的基础上,设计了一种用于烘干箱温控系统的模糊自整定PID控制器,它利用模糊控制规则对PID参数自动整定。通过仿真表明这种控制器即具有模糊控制的灵活性和适应性,又具有PID控制的高精度性,而且对温控系统模型的适应性较强,有很好的鲁棒性和控制效果,将其用于大部分大功率加热设备,能达到零超调、调节时间快且稳态误差也非常小的理想效果。     

一种模糊自整定PID控制器的设计与仿真

设计了一种基于模糊推理进行参数自整定的PID控制器.通过MATLAB的仿真研究表明,该控制器与常规PID控制器相比具有良好的稳态精度以及控制速度快、适应性强的特点.     

智能PID拥塞控制算法

针对主动队列管理(AQM:Active Queue Management)几种算法存在响应时间较长并在时延较大时都不能使队长度收敛到期望值的问题,提出一种智能PID(Proportional Integral Differential)控制主动队列管理算法,给出了该算法的详细描述.仿真实验表明,该算法不仅在时延较小的情况下是稳定的、鲁棒的,且响应速度优于REM(Random Exponential Marking),PI(Proportional Integral)控制,PID控制等算法.同时,对于大时延的网络,该算法也是稳定、收敛的.     

TCP网络的拥塞预测控制策略研究

针对Internet网络系统的拥塞控制问题,提出了一种基于预测函数的拥塞控制策略。在离散化传输控制协议(TCP)动态拥塞窗口模型基础上,将IP网络转化为具有约束的预测控制,采用预测函数算法策略进行优化求解,使队列快速平稳地到达目标值。仿真结果表明该方法能够适应复杂的网络环境,控制品质优于RED算法和PID算法,具有较好的稳定性和鲁棒性,有效减少了网络不确定性带来的不利影响。     

主动队列管理中的PID型神经网络控制

研究动态网络中间节点的拥塞控制. 提出一种PID型神经网络的主动队列管理(AQM)算法,给出基于BP学习规则的网络参数自调整规律,根据Lyapunov定理证明了系统的稳定性. 基于NS$-2平台的仿真结果表明,该算法适应瞬息万变的网络环境,系统稳态误差和响应速度等指标优于PID算法.     

基于LMI方法的鲁棒AQM控制器设计

研究了因特网拥塞控制中的鲁棒主动队列管理(AQM)控制器设计问题. 基于Internet传输控制协议(TCP)拥塞避免机制的线性模型,根据AQM的设计要求, 首先将此问题转化为鲁棒镇定问题;然后利用线性矩阵不等式(LMI)方法得出了动态输出反馈控制器存在的充分条件,并给出了相应的设计方法. 最后,给出了控制器设计的算例并进行了仿真. 仿真结果表明所得出的控制器是可行和有效的,它不仅对全部网络参数鲁棒而且过渡时间短.     

支持流媒体传输的模糊PID速率控制器

网络负载变化的随机性和往返延迟（RTT）的时变性,使得网络传输中存在严重的不确定性,极大地影响了流媒体的服务质量.为此利用模糊逻辑控制原理提出了一种支持流媒体传输的模糊PID速率控制器,有效地补偿了时变不确定性的影响,增强了闭环系统的稳定性和鲁棒性,最大化了网络利用率.模糊PID速率控制器,根据路由器队列长度计算出期望的端系统的发送速率,使得缓存区队列长度保持在目标长度附近,从而避免了网络路由器的拥塞发生.仿真结果表明模糊PID速率控制器可以有效地处理网络的时变性,避免了发送速率的剧烈波动,从而很好地保证了流媒体的服务质量.     

Internet实时视频传输的拥塞控制研究

在Internet上进行实时视频传输是多媒体网络应用的重要组成部分。实时视频传输具有带宽、时延和数据丢失率要求。基于终端系统的解决方案,从传输的拥塞控制方面综述了各种拥塞控制的原理和实现方法,为实现实时视频传输提供解决方案。     

基于拥塞预测门限的主动队列管理新算法-BDPQ

提出了一种带显示拥塞指示的AQM(Active Queue Management, 主动队列管理)算法BDPQ(Bandwidth-Delay Product Queue),该算法通过监视瓶颈网关中的缓存队列长度来判断拥塞状况,算法中引入BDP (Bandwidth-Delay Product, 带宽-延时积)作为拥塞预测门限,如果缓存队列超过该门限,则采用ECN(Explicit Congestion Notification,显示拥塞指示)标记离开队列的分组来向源TCP通知拥塞.通过在ns-2中仿真显示,该算法具有高链路利用率、较低的平均队列、低丢失率和较好的公平性能.     

云调节增益自适应单神经元PID的应用

提出了一种单神经元自适应PID控制器，并给出了控制结构模型。首先探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，进而通过分析单神经元PID控制算法与系统动态响应及超调量的关系，利用云模型控制器修改神经元控制器的比例系数K，并根据系统误差在线实时修改控制系数，提高了系统响应性能。仿真结果表明，增益自适应单神经元PID控制器是一种具有自学习、自适应、鲁棒性强的控制器。     

云调节增益自适应单神经元PID的应用

提出了一种单神经元自适应PID控制器,并给出了控制结构模型。首先探讨了单神经元自适应PID控制学习算法,进而通过分析单神经元PID控制算法与系统动态响应及超调量的关系,利用云模型控制器修改神经元控制器的比例系数K,并根据系统误差在线实时修改控制系数,提高了系统响应性能。仿真结果表明,增益自适应单神经元PID控制器是一种具有自学习、自适应、鲁棒性强的控制器。     

一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法

针对PI主动队列管理算法存在调节时间长和鲁棒性差的缺点,提出了一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法(IMC PD-PID)。其突出特点是控制器参数整定方便,由于采用了积分分离的方法,使其既保持了积分作用,又减小了超调量。仿真结果表明:该算法较PI算法有更小的超调量,队列收敛速度明显加快。