基于免疫原理的PID控制参数整定方法(英文)

PID控制系统的技术性能取决于系统控制器的控制参数。针对控制参数整定过程中各个技术指标之间的要求难以兼容的难题,提出了一种基于免疫原理的PID控制器参数整定方法。讨论了协调各技术指标关系的目标函数,描述了人体免疫系统与控制系统的对应关系,构建了基于免疫原理的控制参数整定模型,研究了具体的免疫控制算法。以二阶大滞后过程为控制对象,采用不同整定方法的仿真实验响应对比研究显示,基于免疫方法整定的控制参数,其系统响应时间快,系统调节时间短,系统超调量小,技术指标之间兼容性能比较好。研究结果表明,所提出方法是一种优化的PID控制参数整定算法。

基于神经网络PID的发动机转速控制系统

针对现有发动机监测系统在转速控制算法方面大都采用传统PID控制方案,存在参数整定不良,运行工况适应性差等问题,提出一种神经网络PID发动机转速控制系统,并对神经网络PID控制器进行了分析和设计,最后通过MATLAB仿真验证神经网络PID控制器的优越性。

基于粒子群优化神经网络自适应控制算法的并联机器人仿真研究

针对传统控制算法对并联机器人轨迹跟踪精度控制效果不好的问题,提出了一种并联机器人的改进粒子群优化神经网络自适应控制算法,首先对粒子群优化算法进行惯性权重的优化和变异操作的改进,然后用改进的PSO算法优化神经网络的初始权值并进行在线调节PID参数。最后以六自由度并联机器人为研究对象,将传统PID控制与基于改进PSO优化的神经网络自适应控制算法分别进行了仿真实验。仿真结果表明,在快速性和稳定性能上,基于改进PSO优化的神经网络自适应控制算法比单纯的PID控制更加优越,在一定程度上减小了轨迹输出的误差并且提高了轨迹跟踪精度。

基于LabVIEW的四旋翼飞行器建模与控制仿真

通过分析四旋翼飞行器特有的机械结构和飞行原理,利用牛顿-欧拉方程,建立了四旋翼飞行器的数学模型。使用Lab VIEW控制与仿真模块建立了动态数学模型,并以四个旋翼转速作为控制量,针对该模型在悬停状态时设计了一解耦PID四通道控制器分别对高度、俯仰角、横滚角和偏航角控制,在Lab VIEW中进行了相应的仿真。仿真结果表明,在经过反复试凑所设定的PID参数下,控制器能够很好地跟踪高度和各姿态角的期望值,所采用的控制方法具有可行性。所述仿真方法简易可行,为可扩展的半物理仿真提供了有力的软件保障。