惯性滞后系统的模糊自整定PI控制

大惯性大滞后对象的控制一直是理论上得到重视但又没有得到充分解决的问题。Smith预估器是用于大惯性大滞后对象的有效设计方法。但对实际过程的参数变化很敏感,对难以建立数学模型的被控对象有很大局限性。模糊控制对解决模型不确定性问题具有较好优势,将模糊控制与PID控制相结合,运用模糊推理方法,实现了PID参数的在线调整,提高了系统的控制性能。仿真结果表明,对工业过程典型近似形式一阶惯性滞后环节进行控制,与传统PID控制比较,明显改善了系统的动静态性能,且实现零超调,消除了超调量的不良影响。对一阶惯性滞后对象有很好的鲁棒性,易于实现,在工程应用领域意义重大。

实验关于汽车空调温度系统优化控制仿真研究

汽车空调系统具有明显的非线性时变性和滞后性,采用传统的PID控制难以及时作出相应调整。根据传统PID控制理论,以一阶惯性纯滞后的汽车空调系统为例,将Smith算法和模糊控制算法与传统的PID控制策略相结合,减小了系统的超调量,增强了系统的稳定性。同时根据结合后的算法响应时间延长的缺陷,对原有Smith-Fuzzy-PID算法进行改进,即在控制量输出前加上一层专家PID控制,提出了一种改进的Smith-Fuzzy-PID算法。对三种控制器仿真结果的比较表明,改进Smith-Fuzzy-PID算法在减小超调量和响应时间上均优于原有Smith-Fuzzy-PID算法,说明改进算法针对一阶惯性纯滞后的汽车空调系统可行有效。