基于遗传算法的分布参数对象PID控制器设计

实际工业过程中的对象大都属于分布参数系统,控制现场主要采用比例-积分-微分(PID)控制方法。该文将基于遗传算法的PID控制器优化设计方法(简称GAOPT方法)应用到一类分布参数对象上,设计了最优控制器,并与几种基于常规整定公式的控制器进行比较。仿真结果表明,GAOPT方法设计的PID控制器,可以利用较小的控制能量,获得在超调量、调节时间和时间乘绝对误差积分(ITAE)等指标上都较优的控制效果。将GAOPT方法应用到分布参数系统上,可以提高现有工业中PID控制器的控制水平。     

基于遗传算法的分布参数对象PID控制器设计

实际工业过程中的对象大都属于分布参数系统,控制现场主要采用比例-积分-微分(PID)控制方法。该文将基于遗传算法的PID控制器优化设计方法(简称GAOPT方法)应用到一类分布参数对象上,设计了最优控制器,并与几种基于常规整定公式的控制器进行比较。仿真结果表明,GAOPT方法设计的PID控制器,可以利用较小的控制能量,获得在超调量、调节时间和时间乘绝对误差积分(ITAE)等指标上都较优的控制效果。将GAOPT方法应用到分布参数系统上,可以提高现有工业中PID控制器的控制水平。     

基于GA的CMAC与PID控制器的设计与仿真

将遗传算法(GA)、比例-积分-微分(PID)控制器和小脑模型控制器(CMAC)神经网络的优点结合起来，设计了一种新的CMAC与PID并行控制器，并用改进的遗传算法对该控制器的五个参数进行寻优，很好地解决了PID控制参数调整繁琐和CMAC神经网络参数学习困难的问题.仿真结果表明，该方法具有超调量小和响应时间短的特点.     

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。     

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。     

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.     

基于遗传算法的无人机模糊-积分控制器设计

针对某小型固定翼无人机纵向姿态控制和轨迹跟踪的要求设计了一种模糊-积分混合控制器. 为避免控制器参数调试的复杂性,提高控制性能,利用遗传算法对模糊控制的隶属度函数进行了优化设计. 在优化设计阶段,确定了设计变量和约束条件,并给出了比例因子整定原则. 仿真结果表明,基于遗传算法的模糊-积分控制器与传统PID控制器相比具有更短的响应时间,鲁棒性强,并且解决了单一模糊控制器稳态响应精度低、响应曲线颤振的问题.      

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.     

模糊PID控制器的设计

常规PID控制器由于简单、稳定性好、可靠性高而广泛应用于过程控制。PID调节过程的品质取决于PID控制器各个参数的整定。常规PID控制器不能在线整定参数，因而不能很好地控制非线性、时变的复杂系统和模型不清楚的系统。模糊控制器对复杂的和模型不清楚的系统能够进行简单有效地控制。因此，结合传统PID控制器的优点，同时，考虑到模糊控制实现的特点，提出了模糊PID控制器的思想。     

基于遗传算法的并混联机床电机伺服控制参数整定

驱动电机伺服控制对机床加工效率、加工质量都有影响。伺服电机控制方法中应用最广泛的是比例积分微分(PID)控制,其控制效果与控制参数直接相关,而以往由工程师凭经验进行参数整定,费时费力。该文提出一种基于遗传算法的伺服控制参数整定方法。建立了理论模型,并综合多种条件进行了修正。针对并混联机床的特点提出包含报警指标、择优指标2类指标的适应度函数,得到遗传算法整定的伺服控制参数,并在五轴混联机床上进行了实验。实验结果显示:优化参数下,伺服电机跟随性能优于人工整定参数,进而验证了所提出的基于遗传算法的参数整定方法可以得到更好的性能且省时省力。     

改进型PID风电场功率控制系统的设计

现有风电场功率控制系统存在响应速度慢与控制误差大的缺点,提出一种改进型PID算法用于风电场功率控制,从现有实际运行的风电场SCADA系统中采集大量数据,利用辨识工具做模型辨识,根据最小二乘解算法得出传递函数,在Matlab中构建试验模型,采用比例、微分先行控制,积分后行,得出理想性能PID控制器.将仿真参数实际应用到风电场功率控制系统中.结果表明,该系统响应速度快,控制精度高,具有较强实际应用价值.     

基于改进遗传算法的PID参数整定策略

针对简单遗传算法（SGA）收敛速度慢、易于早熟等缺点,在前人研究成果的基础上,提出动态调整搜索空间策略,对遗传算法进行多步渐进搜索。并采用改进的自适应交叉算子和自适应变异算子,结合兼顾性能指标和响应过程平衡的适配函数,以多种改进方式相结合的遗传算法对PID参数进行迭代寻优整定。仿真结果表明：当被控对象存在较大纯滞后、时间常数特性时,采用本方法优化PID控制器参数可获得比较满意的调节效果。     

Design and simulation about a self-Tuning fuzzy PID controller

Fuzzy logic has attracted the attention of structural control engineers during the last few years, because fuzzy logic can handle nonlinearities, uncertainties, and heuristic knowledge effectively and easily. In this paper, a selfTuning fuzzyPID control method which used the technology of the fuzzy control and PID control unified is presented. These techniques can visualize the results and processes for structure stress. These techniques will also provide convenience for engineers and users, and have high practical values. The MATLAB simulation result shows that the system precision and the efficiency are very high and the static error is small, and robustness was also validated.     

座舱功能试验压力控制系统建模与PID控制器设计

针对座舱功能试验压力控制系统参数调试不允许在飞机座舱上直接进行的问题,建立了包括气动减压阀阀芯构件动态特性与试验管道压力变化过程等因素在内的座舱功能试验压力控制系统模型,可使压力控制系统设计客观化、解析化.通过对系统模型进行线性化和拟合降阶,再根据降阶模型应用解析化方法,设计了座舱功能试验压力控制系统的比例、积分、微分（PID）控制器,并对设计结果进行了仿真验证.结果表明,解析化方法设计的PID控制器可以满足飞机座舱功能试验压力控制系统的技术要求.
关键词：     

一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器

常规的PID控制器参数整定方法需要被控对象的精确数学模型,且整定出的参数不能进行在线调整.而模糊控制和神经网络均不依赖被控对象的数学模型,且具有较强的自适应和自学习能力;遗传算法则是一种新型的全局优化方法.鉴于此,提出将模糊控制、神经网络和遗传算法引入PID控制器的设计过程.首先,运用遗传算法优化隶属度函数的中心值和宽度,并借助模糊逻辑控制确定遗传算法中的交叉概率和变异概率.然后,再运用BP算法优化模糊神经网络的连接权系数.仿真结果表明,该方法提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性.     

用FUZZY-PID控制器实现控制参数的自整定

为扩展传统的的PID控制，在分析FUZZY CONTROL(模糊控制)和PID控制原理的基础上，得出了FUZZY和PID控制相结合的一种复合控制的有效结构．介绍了FUZZY控制器设计中的几个关键问题．通过readfis命令把MATLAB中的FUZZY TOOL BOX与SIMULNK结合起来，实现了对几种典型对象的控制仿真，其结果显示，三种典型实例的阶跃响应均接近理想．从而方便并简化了对实际控制系统的设计与调试过程．     

预测型智能自整定PID控制器

提出一种预测控制和遗传算法相结合的自整定ＰＩＤ控制算法．该算法利用预测技术克服时滞,利用遗传算法优化ＰＩＤ控制器的参数．通过对工业过程中典型的大时滞被控过程进行数字仿真表明,这种控制算法鲁棒性强、响应速度快、抗干扰能力强,对控制系统有扰动、参数时变尤其时滞时变的大时滞生产过程有较好的控制效果．     

一种基于自适应遗传算法的二自由度PID调节器设计

提出了一种自适应遗传算法,并将其成功地应用于仅需两个参数的二自由度PID调节器设计,使系统同时具有了最优的目标值跟踪特性和干扰抑制特性。仿真结果表明了该方法的有效性及可行性。     

基于PID算法的嵌入式模糊控制器及应用

提出一种适合于工业现场使用的嵌入式模糊控制器设计方法。结合常规PID控制器和模糊控制的特点,使其在线性和非线性系统均能得到良好应用。针对其在线性系统中的应用,利用多年的实际经验数据和实验仿真结果,讨论如何从复杂的规则生成、隶属函数选择及蕴涵推理中解脱出来,最终得到一张快速的控制表,从而为嵌入式的设计方案打下基础。在性能上,与线性PID控制器相比,同样也可以在嵌入式系统中使用。在通用性上,控制器应用于不同场合时,可以通过参数修改实现具体控制,具有较强的通用性。该方法具有一定的推广性,适合于以嵌入式微处理器为核心的各类装置使用,具有良好的性能价格比。据此设计出的产品已经在实际中获得多年的成功应用。     

基于遗传算法的PID参数优化设计

提出一种新的ＰＩＤ参数设计方法,以模糊化的性能指标为目标函数,以设计参数的取值范围及极限性能指标为约束条件,建立优化数学模型,结果表明,在Ｍａｔｌａｂ环境下,将遗传算法同Ｓｍｕｌｉｎｋ仿真技术有机融合,求解该优化模型,该法能有效提高编程效率,所得优化解大大提高系统性能指标。