减摇鳍模糊免疫自适应PID控制器设计及仿真研究

针对船舶横摇的非线性模型,利用免疫反馈机理,设计了一种减摇鳍模糊免疫自适应PID控制器。控制器将模糊控制与PID控制相结合,采用Fuzzy推理,对非线性函数进行模糊逼近,用模糊免疫P调节器实时整定PID控制器的比例增益,采用常规模糊控制器在线调整免疫PID控制器的积分时间常数和微分时间常数。通过对船舶减摇鳍控制系统的仿真,可以看出采用模糊免疫自适应PID控制器其控制效果远优于常规PID控制器,使减摇鳍的减摇效果得到显著提高。     

自适应模糊PID控制器的设计和仿真

在参数自适应模糊PID控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且在MATLAB软件下将该控制器在某系统中的应用进行了研究,仿真结果表明,参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值.     

导弹自动驾驶仪的模糊自整定免疫PID控制

提出了一种模糊自整定免疫PID控制器的设计方案.该控制器将免疫反馈机理与传统的模糊PID控制有机地结合起来,实现了对控制系统的参数自整定.给出了某战术导弹自动驾驶仪的传递函数和仿真试验设计.仿真结果表明,这种模糊自整定免疫PID控制效果明显优于传统的模糊PID控制方式,具有较强的抗干扰能力,特别对变参数系统具有较强的鲁棒性.     

基于模糊神经网络的伺服系统PID控制

针对某装备伺服系统具有复杂的非线性和时变性,传统的PID控制存在自适应能力差的缺点,设计了一种模糊神经网络PID控制器。利用神经网络对模糊控制的控制规则进行优化,根据偏差E和偏差变化EC在线调整PID控制器的3个参数。通过与传统的PID控制器仿真实验对比,可以看出模糊神经网络PID控制器能够有效地提高该伺服系统的性能。     

无阀电液伺服操舵装置的单神经元自适应PID控制研究

针对无阀电液伺服操舵装置参数慢时变的非线性控制问题,提出了一种基于单神经元的自适应PID控制方案。该算法以即刻误差评估函数为控制目标,采用最小梯度下降法,推导出单神经元连接权值的自适应调整算法,并使用Matlab/Simulink进行了对比仿真,仿真结果表明:单神经元自适应PID控制算法在提高操舵装置的动态特性以及适应参数变化方面优于常规PID控制算法,对提高操舵装置控制品质具有指导意义。     

基于单神经元PID的方位保持仪温控系统的仿真

由于方位保持仪的核心元件陀螺易受温度的影响,常采用温控系统控制其工作的环境温度来保证它的精度与性能.通常采用的传统PID控制方法虽然简单,但由于系统存在非线性因素,控制效果不是很理想.提出一种基于单神经元自适应PID的控制算法,利用单神经元的自学习,自适应能力,实现对方位保持仪温控系统的快速实时在线控制.仿真结果表明该方法优于传统的PID控制算法,是行之有效的.     

一种新型的随动系统变结构模糊位置控制器

将变结构自适应PID控制及模糊控制两种控制技术相结合,设计了一种新型的变结构自适应模糊PID位置控制器。采用变结构自适应PID控制器进行误差控制,对前馈参数采用模糊控制方法进行在线整定,实现了前馈补偿与误差控制的精确匹配,进一步抑制系统抖动现象,提高系统跟踪精度。试验结果表明,将变结构自适应模糊PID位置控制器应用于数字交流随动系统的位置控制中,既能保证系统的稳定性和快速性,又具有很好的跟踪精度,较好地解决了随动系统跟踪精度、稳定性、快速性要求高,参数难以相互协调匹配的问题,大大改善系统闭环响应的品质,提高了系统的控制性能。     

四旋翼飞行器的自适应单神经元PID控制研究

四旋翼飞行器的飞行控制通常采用比例、积分和微分(PID)控制算法。文章针对传统PID控制算法调整时间过长,超调量大等问题,基于四旋翼飞行器的非线性动力学模型,设计了一种改进的自适应单神经元P ID飞行控制算法。该算法在调整加权系数的基础上,通过运用非线性控制方法,增加了对神经元比例系数的自适应调整。仿真结果表明,该算法动态响应速度快,稳态控制精度高,抗干扰能力强,能较好地实现对四旋翼飞行器的通道控制。     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。     

基于TS模糊神经网络的液压伺服系统研究

在飞机地面模拟试验台台架控制的液压伺服系统中,由于其系统存在强非线性,传统PID控制难以使液压马达转角达到精准良好的控制效果.针对这个问题,同时为提高控制系统性能,将基于TS模糊神经网络PID控制的智能控制算法应用于液压马达伺服控制系统中.在建立飞机台架液压伺服模型的基础上,利用基于TS模糊模型的神经网络对PID参数进行自适应整定,并基于MATLAB/Simulink平台进行相应的仿真实验.仿真结果表明,TS模糊神经网络PID控制器相比于传统PID控制器和普通模糊PID有着更好的响应特性,呈现出更佳的控制效果,使飞机台架控制系统的综合性能得到了提高.     

自适应模糊PID控制在空气取水装置中的应用

传统PID控制应用在具有较大滞后性、时变性和非线性系统时,参数一旦整定就不能自动调节,因此,系统随条件变化自动调节的能力不强,控制效果不佳.针对这种情况,将模糊控制和常规PID控制相结合,提出一种基于模糊控制规则的自适应模糊PID控制方法,实现了PID参数在线实时整定,并将其应用于空气取水装置蒸发器过热度控制中.通过Matlab仿真,与常规PID控制仿真曲线比较表明,该控制方式具有动态响应快,超调量小,控制精度高等特点,在研制的空气取水装置中取得了较好的控制效果.     

基于GA的模糊PID控制在质量矩导弹系统上的应用

针对三轴稳定的质量矩导弹姿态控制系统,提出了一种基于遗传算法进行参数寻优的模糊PID控制方法。在建立姿控系统数学模型的基础上,首先设计了姿态控制的优先级函数,然后根据实际的姿态控制系统,设计了遗传算法的性能指标函数和具体的优化策略,最后给出了模糊PID控制器的设计思路。仿真结果说明了该方法的有效性。     

某同源平衡及定位电液伺服系统模糊分数阶PID控制

针对某同源平衡及定位电液伺服系统,设计了一种用于该系统的模糊分数阶PID控制器。使用模糊规则来调节分数阶PID的参数,提高了分数阶PID控制器的响应速度,增强了分数阶PID鲁棒性。模糊分数阶PID控制器能使系统很快进入稳定状态,比分数阶PID控制器表现出较好的控制性能。通过半实物仿真实验可知模糊分数阶PID控制器在响应速度、超调量及稳定误差等方面均优于分数阶PID控制器,且对外部负载扰动具有较好的鲁棒性。     

基于模糊控制的军用铅酸蓄电池充电控制技术

针对建立蓄电池精确模型存在的困难,采用了基于模糊控制算法的充电控制技术。以控制经验数据为依据,介绍了模糊控制器的设计、硬件实现及软件编程。经试验验证,模糊充电系统能使充电电流根据蓄电池本身可接受电流的大小实时改变,符合快速充电的要求,同时避免了蓄电池的过充电和欠充电。     

模糊控制在循环流化床锅炉床温控制系统中的应用研究

由于循环流化床锅炉床温控制系统具有大滞后、多变量、强耦合等非线性特性，其控制系统比较复杂。为了解决复杂控制系统难以控制的问题，采用模糊控制理论进行锅炉床温控制系统的设计，并应用MATLAB软件对模糊控制系统进行仿真。仿真实验结果表明，与传统的PID相比，采用模糊控制策略，系统的响应速度快，控制精度高。     

某扫雷犁电液伺服系统的模糊神经网络控制

针对某扫雷犁电液伺服系统这一典型的非线性系统,使用基于减法聚类的模糊神经网络(FNN)自学习算法设计了控制器,其中减法聚类用于确定模糊神经网络的初始结构。在网络的学习过程中,对结论参数采用最小二乘法进行辨识,对前提参数采用误差反传算法进行调整;并使用AMESim软件搭建了扫雷犁的液压系统模型,利用其接口技术实现了与Simulink的联合仿真。实验结果表明模糊神经网络控制器的控制效果要优于传统的PID控制器。     

基于SVPWM的军用储能电源双闭环模糊控制

传统整流器的接入会给电网带来大量谐波和无功污染,为了削减电网侧的电压谐波分量,提高军用储能电源充电系统的功率因数,提出一种基于空间电压矢量PWM的新型闭环控制方法。在建立三相电压型PWM整流器的数学模型的基础上,分析了储能电源整流环节的双闭环控制结构,引用模糊逻辑对双闭环控制方法进行改进,利用模糊比例积分(PI)控制算法设计电流内环,系统可以实现PI参数的自适应调整。通过仿真验证了该方法的有效性,采用双闭环模糊PI控制的PWM整流器可以实现单位功率因数运行,保证输出的直流电压稳定,抗干扰能力强,具有良好的动态响应。     

粗糙模糊C均值融合聚类

提出一种新的粗糙模糊C均值融合聚类算法,该算法通过粗糙集上、下近似的引入改变了模糊C均值算法中隶属度函数的分布情况,修正了类心的更新公式和模糊隶属度计算公式,降低了计算复杂度,在改变模糊隶属度分布的同时,通过使得每一类总的隶属度变化保持最小,进一步提出了边界调节参数的自适应选择算法,实验结果表明,粗糙模糊C均值融合算法...