具有不完全微分的最优模糊PID控制器及其在智能人工腿中应用的仿真研究(英文)

提出了一种新的最优模糊PID控制器 ,它由两部分组成 ,即在线模糊推理机构和带有不完全微分的常规PID控制器 .在模糊推理机构中 ,引入了三个可调节因子xp,xi 和xd,其作用是进一步修改和优化模糊推理的结果 ,以使控制器对一个给定对象具有最优的控制效果 .可调节因子的最优值采用ITAE准则及Nelder和Mead提出的柔性多面体最优搜索算法加以确定 .这种PID控制器被用来控制由作者设计的智能人工腿中的一个直流电机 .仿真结果表明该控制器的设计是非常有效的 ,它可被用于控制各种不同的对象和过程 .

时间最优模糊PID控制算法的设计与研究

现代工业生产中的控制对象往往是参数时变、大滞后、强干扰的复杂系统,使用传统PID控制不能取得令人满意的效果。基于模糊控制原理、最大值原理、PID控制理论,融合了时间最优PID、增益调整型模糊PID等控制方法,设计了一套时间最优模糊PID控制算法,并应用该算法面向浮选柱矿浆液位控制系统进行了仿真研究。

加入滞后时间削弱器的大滞后系统的最优模糊PID控制

首先给大滞后系统加入滞后时间削弱器,将大滞后的对象演变成小滞后的对象,然后基于模糊控制原理、极小值原理和PID控制理论,设计一种最优模糊PID控制器对小滞后对象进行自适应控制.仿真结果表明,加入滞后时间削弱器能使大滞后系统更容易控制;最优模糊PID控制器比模糊PID控制器具有更好的抗干扰性和鲁棒性,且系统响应的上升时间和调节时间明显缩短.

风力机叶片失速非线性颤振伺服气弹智能控制

针对风力机叶片失速非线性颤振断裂失效问题,阐述其伺服气弹智能控制的数值模拟过程。结构模型基于弹簧-质量-阻尼器的对称典型叶型截面,基于纯变桨运动的气动力适合于研究失速非线性颤振的大攻角非线性气动力模型。非线性气弹方程组基于状态变量的泰勒级数展开后,利用低阶近似,进行线性化处理。二阶变桨激励器的伺服气弹智能控制系统基于平衡点状态和线性化模型的反馈系统。系统阐述基于线性化时域响应不稳定性的伺服控制方法,包括最优模糊PID控制方法和径向基函数神经网络PID控制方法,通过对比,论证这2种方法的有效性和适用性。研究结果表明:在不同的硬件基础、控制精度、及控制过程要求条件下,这2种方法可以折中选择,为风力机叶片失速非线性气弹变桨控制提供新的思路。