一种不确定对象的自适应智能PID控制系统

针对不确定非线性、时滞对象,提出了一种自适应智能PID控制系统。将模糊神经网络和PID神经网络相结合,构成一种智能型PID控制器;控制器参数采用混沌策略与粒子群算法结合的混沌粒子群离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得;通过引入最小二乘支持向量机用作辩识器,使控制系统能处理具有未知特性的不确定对象的控制问题。仿真结果表明:通过辩识器的良好非线性映射能力和控制器及其优化算法的有效结合,系统响应速度快、平稳、超调小,且具有一定的鲁棒性,验证了该系统的可行性和有效性。

基于自适应模糊PID控制的智能便盖开闭系统设计

传统智能便盖开闭控制系统一般通过电位器或限位开关来完成开闭盖动作。然而在不同负载和堵塞情况下,此类方法往往会降低开闭盖控制性能,导致用户体验感不佳。基于此搭建了一款基于自适应模糊PID控制的智能便盖开闭系统,用于提高智能便盖的控制性能。该系统首先将模糊规则逻辑与传统速度PID融合得到自适应模糊PID控制函数,然后通过结合压力传感器数据微调增量数值,以实现对智能便盖在不同负载和运动状态下的稳定控制。还集成有串口单元通信模块到智能便盖系统便于系统集成。最后通过产品测试验证了本系统在不同负载情况下的控制性能和抗干扰能力均优于传统控制系统,具有一定开发价值。

基于自适应PID的智能建筑供热系统节能控制方法

由于客观环境温度波动,建筑供热系统在统一输出模式下的能耗相对较高。因此,提出基于自适应PID的智能建筑供热系统节能控制方法。在构建建筑供热系统运行逻辑模型的基础上,结合实际环境温度,引入PID对回水循环过程的温度进行控制,并根据环境的实际温度与管理要求之间的温度差,差异化选择阀门开度调节方式、水温调节方式以及温补动态调节方式。结果表明,设计的控制方法具有良好的节能效果。

自适应时域参数MPC的智能车辆轨迹跟踪控制

为了解决智能车辆在低附着路面下主动转向跟踪控制的稳定性和控制精度问题,提出了一种基于自适应时域参数的智能车辆轨迹跟踪控制策略。基于车辆动力学模型和模型预测控制算法(MPC)建立线性时变MPC控制器,并加入包括轮胎侧偏角约束、质心侧偏角约束以及前轮转角约束的动力学约束,求解出最优前轮转向角。分析控制器中的时域参数对控制效果的影响,设计了一种自适应时域参数控制器,能够根据获取的车辆速度,将求解得到最优的预测时域和控制时域参数输入到控制器,提高控制器在不同速度下的控制精度和稳定性。通过搭建MATLAB/SimuLink与CarSim联合仿真平台,在低附着路面情况下对固定时域控制器和自适应时域控制器进行对比仿真实验。结果表明:自适应时域控制器能够有效改善控制器的性能、减少横向偏差、提高轨迹跟踪控制精度,同时对不同速度也具有较强的适应性,车辆质心侧偏角也控制在0°~15°内,有效保证了车辆行驶的稳定性。

重放攻击下多智能体系统H_(∞)一致性PID控制

本文针对一类带有加性噪声和乘性噪声的离散多智能体系统,研究重放攻击下多智能体系统的H_(∞)一致性比例-积分-微分(PID)控制问题.首先,根据智能体的测量输出设计状态观测器,对智能体的状态进行有效估计,观测器设计过程中考虑了系统测量输出从传感器传输到观测器过程中受到重放网络攻击的影响.然后,利用智能体与其邻居智能体的估计状态差设计PID控制器.利用李雅普诺夫稳定性理论和代数图论,证明在该控制策略下,多智能体系统在重放攻击存在的情况下达到预期的H_(∞)性能指标.最后,利用线性矩阵不等式(LMI)方法求解观测器和控制器增益,利用数值仿真验证了所设计的观测器和PID控制器的有效性.

具有时变输出约束的非线性多智能体系统自适应最优包含控制

本文对具有时变输出约束和未建模动态的不确定严格反馈非线性多智能体系统,提出了一种最优包含控制方法.利用一种新型积分型障碍Lyapunov函数处理输出约束,利用动态信号处理未建模动态,利用动态面控制方法设计前馈控制器,结合自适应动态规划和积分强化学习方法设计最优反馈控制器,利用神经网络在线逼近相应代价函数,并设计权重更新律.理论分析证明了所有跟随者的输出收敛到领导者生成的凸包中,全部跟随者组成的闭环系统是半全局一致最终有界的,同时,跟随者的输出保持在给定的约束集中,代价函数达到最小.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

基于PPO的自适应PID控制算法研究

采用MATLAB物理引擎联合Python搭建了一个六轴机械臂,并模拟带有扰动的复杂控制环境,为机械臂训练提供现实中无法提供的试错环境。使用强化学习中近端优化算法(proximal policy optimization,PPO)算法对传统PID控制算法进行改进,引入多智能体思想,根据PID三个参数对控制系统的不同影响及六轴机械臂的特性,将三个参数分别作为不同的智能个体进行训练,实现多智能体自适应调整参数的新型多智能体自适应PID算法。仿真结果表明:该算法的训练收敛性优于MA-DDPG与MA-SAC算法,与传统PID算法的控制效果相比,在遇到扰动及振荡的情况下,能够更有效地抑制振荡,并具有更低的超调量和调整时间,控制过程更为平缓,有效提高了机械臂的控制精度,证明了该算法的鲁棒性及有效性。

基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制研究

为提高粉碎机的控制性能,提出一种基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制算法。方法以粉碎机STM86步进电机控制为研究对象,构建粉碎机驱动电机数学模型,并结合PID控制和模糊控制设计基于模糊PID控制算法,以实现粉碎机的自适应控制。结果表明,模糊PID控制算法对粉碎机速度和位置控制的超调量分别为4.20%和0.13%,调节时间分别为0.21 s和0.02 s、平均跟随误差分别为0.02 mm和0.01 r/min;相较于PID控制、模糊滑模控制、模糊自抗干扰控制算法,模糊PID控制算法具有更低的超调量,更短的调节时间和更小的平均跟随误差。由此得出,模糊PID控制方法可实现更优异的粉碎机自适应控制,且具有一定的实际应用价值。

连铸结晶器自适应PID同步控制策略研究

在工业生产中,由于长期的使用,出现结晶器两侧的系统参数不一致以及其它不确定的因素,导致结晶器两个子系统之间出现同步输出误差,影响铸坯质量。为减少结晶器两个子系统同步输出误差,提高铸坯质量的同时降低人力成本。本文针对PID控制的液压伺服驱动的连铸结晶器提出了连铸结晶器自适应PID同步控制策略。对液压伺服系统驱动的连铸结晶器数学模型进行推导,通过仿真系统对连铸结晶器进行模型搭建,来模拟出实际工业生产中的结晶器,并采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)调用构建的模型并对其进行PID参数寻优。通过仿真验证由智能算法优化得到的PID参数具有较小的同步误差,达到了自适应同步控制的效果,满足工业生产的指标。

基于自适应迭代学习的多智能体系统编队控制

针对带未知时变参数的非线性多智能体系统的编队问题,提出一种分布式自适应迭代学习控制策略。首先,通过傅里叶级数对系统的不确定参数进行展开,采用一个收敛级数序列处理傅里叶级数展开产生的截断误差,结合多智能体运行过程中的编队误差推导自适应迭代学习控制律和参数更新律;其次,针对领导者动态对大部分智能体都是未知的情况,设计新的辅助控制来补偿未知动态和避免未知有界干扰;然后,基于李亚普诺夫能量函数证明了在所设计控制律作用下多智能体系统编队误差随着迭代次数的增加在有限时间内趋于0;最后,将该控制策略运用到多无人机编队系统中,并通过搭建半物理实验平台,验证了控制方法的有效性。实验结果表明该控制方法可以确保多智能体快速形成所需编队,并且每个智能体在有限时间内可以精确跟踪期望轨迹。所提方法充分考虑了多智能体系统的参数不确定性以及抗干扰的能力,为实际应用中复杂多智能体系统的精确控制提供了有效的方法。

基于模糊自适应PID控制器的夹具自适应控制研究

为提高夹具自适应控制的稳定性和响应速度,以电磁无心夹具为研究对象,提出一种基于模糊自适应比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制器的控制方法。首先构建夹具数学模型,然后结合模糊控制和PID控制的优势,构建模糊自适应PID控制器对夹具进行自适应控制,最后通过在MATLAB软件上进行仿真。结果表明,该方法实现了阶跃信号、突加负载、正弦信号输入等不同条件下的夹具控制,且具有优异的控制性能。整个控制过程中,该方法超调量为2.11%,响应时间0.08 s。相较于PID控制器、模糊控制器、自抗扰控制器、模糊滑模控制器,该方法提高了夹具自适应控制的精度和响应速度,且可用于实际夹具自适应控制中,具有一定的实际应用价值。

基于多智能体系统的自适应递归终端滑模控制算法

针对具有外部扰动和非线性动力学的二阶领导者-跟随者多智能体系统的有限时间一致性问题,提出一种全分布式自适应递归终端滑模控制算法。首先,在避免奇异性的基础上,提出一种新的自适应算法,有效克服了多智能体系统中常见的控制器抖动现象;然后,用神经网络估计系统中未知的非线性动力学,使控制器不再需要已知精确的模型信息。最后,用仿真算例验证了该算法的优越性,算法结构简单,不包含任何图论信息和模型信息,具有一定的通用性。

智能阀门定位器PID单参数模糊自适应控制设计

阀门定位器是一个非线性、时变及未知模型系统,普通PID无法满足应用过程中快速、高精度要求.文中提出将常规PID控制方法和模糊技术相结合的的控制方式.在分析系统满足Ziegler-Nichols条件的基础上,运用其设定方法对PID参数进行了归一化处理,并对处理后的单个参数设计了模糊自适应控制算法.实验证明该控制算法控制效果明显优于普通PID.算法计算量小、调节可靠、自适应性强,能够满足工业应用需要.

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用的ＰＩＤ控制相结合，设计了一种静止无功补偿器（ＳＶＣ）的智能自适应ＰＩＤ控制器． 利用神经网络实现系统模型辨识，采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优．使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单、有效的非线性控制作用，又具有神经网络的自学习、自适应能力．

基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制方法

截割路径自适应控制是提高采煤机生产效率和质量的重要手段,但现行方法控制精度较低,在实际中,截割路径RMSE、MAE均比较高。针对现行方法存在的不足和缺陷,提出基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制方法。采用多传感器融合技术感知采煤机截割运动学模型中位置及状态信息,并对多传感器数据融合处理,根据采煤机截割运动学规律得到采煤机截割路径,模糊化截割路径偏差,利用PID控制器调控比例、积分、微分3个参数,修正采煤机截割路径偏差,实现基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制。实验证明,设计方法应用下的采煤机截割路径RMSE和MAE得到了明显降低,为采煤机截割路径自适应控制提供了一定参考。

自适应PID控制在智能楼宇空调节能系统中的应用

智能楼宇自动化是建筑节能规划中非常重要的一部分,其中空调节能是楼宇节能系统的核心。空调节能控制是一个复杂的闭环控制系统,数学模型也比较复杂。在控制环节中,空调机组的功率特性、调温空间范围、外界热源的干扰以及空间内人员的分布和活动状态都会影响到精确数学模型的建立以及控制参数的设定。运用自适应PID控制技术,针对不同环境下的空调系统通过自动整定比例、积分、微分参数,以期达到最优化节能减排的效果;实践应用也证明运用的自适应PID控制技术是简单、高效、稳定、可靠的。

智能轮式机器人离散模糊自适应PID控制研究

智能轮式机器人广泛应用于现代社会。智能轮式机器人运动系统的实时、有效控制是智能轮式机器人执行任务的必要保障。建立了智能轮式机器人运动系统的动力学理论模型,并推导了对应的离散式运动系统的控制模型。针对运动系统数字控制的特点,提出了一种结合模糊推理的离散模糊自适应PID控制器,基于运动系统控制输出的误差等数据,通过模糊推理在线整理PID控制器参数。以智能轮式机器人控制模型为被控对象,对于离散模糊自适应PID控制器和常规PID控制器进行了仿真实验,实验结果表明离散模糊自适应PID控制器在智能轮式机器人运动系统的控制中具有更佳的控制性能。

基于自适应模糊PID算法的锂电池组双层均衡控制

为提高电池重组时的均衡效率,在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上,设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡,组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法,以电池荷电状态(state of charge, SOC)为均衡变量,利用模糊控制算法对PID参数进行调节,缩短了均衡时间,提高了均衡效率。在Matlab/Simulink中搭建了锂电池组双层均衡拓扑电路和自适应模糊PID控制算法模型。实验结果表明:在不同工作状态下,所提出的电池组均衡拓扑及其控制策略将均衡时间效率平均提高了58.36%,验证了该方案的有效性。

基于改进自适应遗传算法的小径短绳自动打捆机步进电机PID控制

为提高小径短绳自动打捆机步进电机的控制精度,在分析经典遗传算法和经典自适应遗传算法的基础上,引入进化代数和个体适应值排名来指导自适应交叉率和自适应变异率,设计了一个基于改进自适应遗传算法的PID控制器,以削弱进化过程中优良参数的退化现象。MATLAB仿真结果表明,改进的自适应遗传PID提高了收敛精度,并具有更快的收敛速度。针对步进电机的实际测试结果表明,与经典遗传算法相比,改进的自适应遗传PID调整时间更短、超调量更低。

大型挠性充液卫星自适应PID智能控制技术研究

介绍以新一代静止轨道三轴稳定卫星平台为研究对象的大型挠性充液卫星的自适应PID智能控制方案。自适应PID智能控制继承了PID控制器的优点,在PID控制器的基础上增添了模态参数智能自主在轨辨识、自适应滤波器参数自主确定,从而使自适应PID智能控制的鲁棒性、可靠性、安全性显著增强,即使帆板挠性或液体晃动等模态参数超出预定指标范围,也可以自主地智能地消除可能出现的姿态振荡。