基于模糊推理的自适应PID控制算法仿真

对时变不确定性系统要实现有效的控制,是实现全球智能化的必要一步,为此研究一种有效的时变控制系统算法具有极其重要的意义。为克服常规PID控制算法适应能力弱的缺点,结合模糊理论探究一种基于模糊推理的自适应PID控制算法。将模糊推理引入到PID控制策略中,仿真实验证明基于模糊推理的自适应PID控制算法提高了常规PID算法的适应能力及控制精度。

PID型云模型控制器在电子节气门中的应用

针对汽车电子节气门具有很强的参数不确定性、时变性和非线性,难以建立准确的数学模型等特点,采用了一维云模型和常规PID相结合的控制方法建立了节气门控制器,分别运用PID型云模型控制器和常规PID控制器对节气门模型进行仿真;最后,通过Matlab/Simulink仿真实验,结果表明与常规PID控制器相比较,PID型云模型控制器能够显著提高节气门的快速性、稳定性和鲁棒性。

基于改进型史密斯补偿控制的煤泥水絮凝剂添加自动控制系统仿真研究

对于大滞后和非线性的煤泥水絮凝剂自动添加系统来说,常规PID控制效果不佳。根据控制系统的要求,分别采用改进型Smith控制算法和常规PID控制算法进行了计算机仿真,仿真结果表明改进型Smith控制优于常规PID算法,为现场改进提供了理论支撑。