基于MATLAB的参数自整定模糊PID控制器的两种设计方法

_：鉴于模糊控制技术和PID控制技术在控制领域中的重要表现,在深入学习研究二者的基础上介绍了两种在MATLAB中实现参数自整定模糊PID控制器的方法,同时对两种方法进行了分析比较：一种通过S-Function实现模糊控制对PID控制参数进行在线整定,另一种则通过完全命令行的方式实现模糊整定与PID控制的无缝连接。通过验证,二者都可以取得理想的控制效果,且第二种方法用MATLAB实现复杂的控制算法,因此得以在学校实验室控制实验上得到了完全应用。用MATLAB 实现参数自整定模糊PID控制简单直观、便于操作,是一种比较理想的控制方法。     

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。     

活性炭焦油温度的PID自整定方法研究

针对活性炭制备过程中焦油温度使用传统的PID人工整定耗时长、效率差、自动化程度低等问题,设计了一种PID自整定方法。利用基于MATLAB的描述函数法获取系统自持振荡的幅值和频率,结合扩充临界比例度法,通过调节非线性继电环节的滞环宽度和高度使系统在一定超调下快速性达到最优,在PLC中编程实现。经测试,达到了预期的效果。通过自整定,改善了系统的调节速度,提高了活性炭制备过程的自动化程度和生产效率,对活性炭焦油温度的时滞系统PID自整定有着一定的应用价值。     

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。     

基于PID控制器的HDRI系统的研究

HDRI系统是指进行高动态范围图像采集的成像系统。在使用空间光调制器进行反馈调制从而获取宽动态范围图像的系统中,由于未知景物光强范围很大,会导致反馈耗时或振荡。提出了一种将控制理论中的PID技术应用于反馈调制系统的调整方法。从PID的原理出发,根据工程应用的具体情况,简化了PID控制器的参数,得到了简单的PID控制器参数。通过数值仿真对PID控制器参数进行了充分的讨论,明确了这一参数的最优取值范围及取值原则。通过成像实验验证了这种PID控制参数的正确性。     

基于改进单神经元的四旋翼PID控制器设计

针对传统PID控制算法对四旋翼飞行器的姿态角进行控制时,其控制参数很难随着环境的变化进行自整定,进而影响四旋翼飞行器的稳定性的问题,提出了一种改进的PID控制算法;该算法通过改进单神经元中的K值公式提高了K_p、K_i、K_d的学习速率,从而提高了系统的响应速度;通过增加超调惩罚措施,通过适当的放大或缩小超调,可以使系统超调达到最小;通过与增量型PID、标准二次型单神经元PID算法进行比较,并且进行仿真实验;结果表明:所提方法具有参数自整定能力强且快速响应、鲁棒性强及稳定性好。     

基于模糊PID控制的永磁同步电机控制器研究

为了提高复杂环境条件下永磁同步电机（PMSM）控制器的动态控制性能与抗干扰能力,分析了永磁同步电机的速度-电流（或力矩）双闭环控制调速结构,提出了一种基于模糊PID控制原理的速度环控制策略。速度环运行时,模糊PID控制器首先将永磁同步电机转速的误差及误差变化率进行模糊化处理,然后依据模糊规则进行模糊推理,并自动在线整定出速度环PID的三个系数（比例系数、积分系数、微分系数）,不仅减少了速度环的调节时间,也能增强抵御来自电流环（或力矩环）的干扰。仿真结果表明,当永磁同步电机的转速发生变化或负载发生扰动时,相比于传统的PID控制器,模糊PID控制器能提高系统的动态性能与鲁棒性。该方法用于永磁同步电机的控制是可行、有效的。     

一种改进人工蜂群的分数阶PID控制器优化算法

摘 要：针对分数阶PID控制器参数整定过程参数多复杂性大,传统靠经验试凑的方法不易实现且优化效果差的问题,提出了一种改进的人工蜂群算法,实现分数阶PID控制器参数的整定.该算法通过改进人工蜂群算法中搜索方程,并引入一个淘汰机制,对分数阶控制器参数进行群智能搜索,将搜索到的参数送至分数阶PID控制器中反复迭代,以带有权值的误差绝对值积分指标（AIE）作为人工蜂群寻优的目标函数,最后得出控制器.本文以非线性系统为被控对象,经过实例仿真,验证了该算法实现的控制器比传统整数阶控制器和未改进的人工蜂群算法实现的分数阶控制器的动态性能和稳态性能都有所提高,在超调、上升时间、振荡性方面都优于未改进算法.     

DVD光学头的RBF神经网络自适应PID控制器设计

为了使三维光存储技术的应用水平得到提高,以DVD伺服技术、双光子吸收技术为基础组建了一套信息存储系统。针对DVD光学读取头系统,采用RBF神经网络自适应PID控制器进行控制,充分利用RBF神经网络的自学习和全局非线性逼近能力,在线调整修正PID控制器的3个参数,使其达到一种最优控制,并通过MATLAB软件进行了计算机仿真。由仿真结果可以得出:通过应用RBF神经网络自适应PID控制算法,系统单位阶跃响应的调整时间为0.25 s,并使系统的超调量降低到几乎为零。     

模糊PID控制下移动机器人定位方法研究

机器人定位研究一直是机器人学研究的重点,但目前机器人定位方法都存在缺点,抗干扰能力差,不能做到准确定位,主要是由于环境等多方面因素的干扰,定位误差会逐渐加大。由于上述原因,提出了一种基于设定值加权模糊PID控制的移动机器人自定位方法。给出了定位过程的参数,为机器人移动建立模型,设计一种模糊 PID 控制器,根据误差及变化率大小,选择模糊定位或PID定位,实现移动机器人的智能定位,提高机器人定位准确的准确性。通过仿真实验结果证明：模糊PID控制的机器人自定位方法对移动机器人的定位过程有较好的改善作用,实用效果较好。     

基于遗传算法的PID控制器优化设计

遗传算法是一种模拟自然进化而提出的简单高效的优化组合方法。本文研究了比例-积分-微分(PID)控制器优化设计的性能指标的选择问题，介绍了遗传算法的基本原理，给出了利用遗传算法进行PID控制器优化设计的步骤。同时给出了一个用遗传算法进行单环系统PID控制器优化设计的仿真实例。仿真结果表明了遗传算法应用于PID控制器优化设计的可行性和有效性。遗传算法还克服了其它方法的某些弊端。     

A Simplified Fractional Order PID Controller’s Optimal Tuning: A Case Study on a PMSM Speed Servo

A simplified fractional order PID (FOPID) controller is proposed by the suitable definition of the parameter relation with the optimized changeable coefficient. The number of the pending controller parameters is reduced, but all the proportional, integral, and derivative components are kept. The estimation model of the optimal relation coefficient between the controller parameters is established, according to which the optimal FOPID controller parameters can be calculated analytically. A case study is provided, focusing on the practical application of the simplified FOPID controller to a permanent magnet synchronous motor (PMSM) speed servo. The dynamic performance of the simplified FOPID control system is tested by motor speed control simulation and experiments. Comparisons are performed between the control systems using the proposed method and those using some other existing methods. According to the simulation and experimental results, the simplified FOPID control system achieves the optimal dynamic performance. Therefore, the validity of the proposed controller structure and tuning method is demonstrated.     

基于模糊PID的UEGO传感器控制方法研究

宽域废气氧(Universal Exhaust Gas Oxygen,简称UEGO)传感器具有较宽的空燃比测量范围,广泛地应用于稀燃发动机空燃比控制系统。UEGO传感器需要配套控制器才能正常工作,通过控制传感器的温度和泵电流,实现空燃比的测量。然而,UEGO传感器温度具有非线性,泵电流参数存在摄动,给其控制带来了困难。为了缩短冷启动时间,采用斜坡加热与模糊PI相结合的分段温度控制策略,以克服温度的非线性和冷启动的加热限制;采用基于OE模型的系统辨识法,建立不同工况下的泵电流模型,据此采用模糊PID的控制方法提高泵电流的控制精度与响应速度,克服泵电流参数不确定性的影响,从而提高传感器的动态性能。在空气环境和混合气配气平台上进行实验,结果表明：UEGO传感器冷启动时间少于20s,温度控制精度较高,泵电流调节时间为191ms,动态响应速度快、抗干扰能力强。     

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。     

基于数字与模拟采集同步测控技术的研究

当前数字化闭环控制航天伺服系统测试时采用一种基于1553B总线控制和A/D模拟采集的测控系统设备,当进行动态特性测试时,1553B与A/D间的启动延迟导致测试结果的精度不准确。为了消除数模混合控制系统下启动零点误差对伺服系统动态特性的影响,对启动零点误差来源进行了分析,在伺服系统1553B总线架构数字化闭环控制的基础上,采用基于PXI硬件平台的数字与模拟采集启动零点同步技术,解决了由于启动同步时间差导致伺服系统动态特性数据处理结果跳变的问题,大大提高了伺服测控系统的测试精度。     

基于多模态PID的曳引机驱动控制系统设计

曳引机的驱动控制系统是垂直升降电梯的关键设备,对电梯性能具有重要影响,具有较大的研究价值。对一种基于多模态PID控制的永磁同步曳引机电梯驱动控制系统进行了研究。给出了曳引机驱动控制系统的总体设计方案,将系统分为主控模块、驱动模块和信号采集模块进行设计并介绍了各模块硬件电路的设计。针对曳引机控制采用了电流、速度双闭环控制算法,给出了主控制器DSP的软件流程设计,并对速度环采用的多模态PID控制算法进行了研究。在电梯公司的试验塔对设计的驱动控制系统进行现场调试,调试结果表明电梯在高、中、低速下都能够良好地跟踪给定的S型速度曲线,且超调量较小,稳态误差较小,可以满足电梯控制的性能指标要求。     

基于蚁群算法自整定PID的风电系统最大风能追踪研究

以欠功率阶段的最大风能追踪为研究重点,对风力机捕获风能的过程进行理论分析,将蚁群算法自整定PID应用于最大风能追踪控制,设计了蚁群算法自整定PID控制器,并对其进行相应的仿真分析。仿真结果表明,与传统的PID控制策略相比,该控制策略使控制系统具有良好的动态响应能力,提高了控制精度、风能利用率、输出功率。     

基于PLC模糊自适应PID门座式起重机变频调速系统的设计与实现

为了进一步提高门座式起重机控制系统的平稳性和可靠性,在研究传统的起重机控制系统的基础上,设计了基于PLC模糊自适应PID的起重机变频调速系统,利用先进的模糊自适应PID算法与PLC控制技术相结合实现智能变频控制。系统直接由PLC实现函数运算取代常规的查表方式,改善调速性能,实现了变频调速系统的快速控制;同时,通过PLC对起重机变频器进行无触点控制,有效提高了的准确可靠性。仿真结果表明：加入模糊自适应PID控制的起重机变频调速系统比传统系统响应速度快,超调量低于3%,更加平稳可靠;同时降低了起重机功耗,节能近20%,并有效延长了电动机的使用寿命。