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。

基于深度强化学习的分层自适应PID控制算法

比例积分微分(PID)控制在工业控制和机器人控制领域应用非常广泛.然而,其在实际应用中存在参数整定复杂、系统无法精准建模以及对被控对象变化敏感的问题.为了解决这些问题,本文提出了一种基于深度强化学习算法的分层自适应PID控制算法,即TD3-PID,用于移动机器人的自动控制.其中,上层控制器通过实时观测当前环境状态和系统状态实现对下层PID控制器参数和输出补偿量进行调整,以实时补偿误差从而优化系统性能.本文将所提出的TD3-PID控制器应用于4轮移动机器人轨迹跟踪任务并和其他控制方法进行了真实场景实验对比.结果显示TD3-PID控制器表现出更优越的动态响应性能和抗干扰能力,整体响应误差显著减小,在提高控制系统性能方面具有显著的优势.

一种基于BP神经网络模型的自适应PID控制算法

本文应用神经网络建立了系统参数模型,将线性系统时变参数的变化规律转化为神经网络参数模型,反映了参数随状态而变的规律;再结合文献[4]已知模型下PID控制参数的计算,推导出一种更具有应用性的自适应PID控制算法。通过在计算机上对非线性系统仿真,结果表明了这种自适应PID控制算法的有效性。

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。

模糊自适应PID控制算法在纸机烘缸蒸汽系统中的应用

介绍一种模糊自适应PID控制算法及其实现方法。它包含四个部分:①模糊自适应PID参数模型的整定;②模糊逻辑推理及PID参数修正方法;③模糊自适应PID控制算法的实现方法;④系统稳定性分析。该算法能够实现造纸机干燥部烘缸蒸汽温度按设定曲线控制。应用结果表明该算法合理,实现简单,烘缸干燥效果更佳。

一种自适应PID控制算法

将现代控制理论的自适应技术与经典的 PID控制算法相结合 ,推导出一种自适应PID控制算法 ,并在计算机上对不同对象及时变参数进行了数字仿真 .

基于改进灰色预测模型的自适应PID控制算法

针对大滞后系统提出一种基于改进灰色预测模型的自适应PID控制,采用优化背景值和初始条件的改进GM(1,1)模型作为预测模型,用预测结果代替被控对象测量值,克服了大滞后系统控制效果不能及时反馈的不足,并将二次型性能指标引入到PID控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了自适应PID的最优控制。仿真结果证明,该方法对大滞后系统具有较好的适应性和鲁棒性。

四旋翼机器人运动控制与自适应PID控制算法设计

针对四旋翼机器人关键技术进行了深入的研究。首先分析了四旋翼机构特征及其主要的用途。其次,利用了四旋翼的正交的结构特征进行系统设计。再次,根据旋翼机器人的运动特点进行了本体运动控制分析,实现了悬停、前后、水平、俯仰和翻转等运动状态。最后,采用模糊自适应PID控制算法设计了一款位姿控制器,推导出一个非线性动力学仿真模型,用一个PID测试控制器进行仿真,并在真实飞行中成功地测试机器人,达到了一个理想的效果。

基于自适应PID控制算法的煤矿通风系统控制

煤矿通风系统是煤矿生产系统的重要组成部分,只有其正常而高效地运行,才能确保煤矿安全生产。为了节能降耗,改善通风电机的运行性能和提高通风系统利用率,利用神经网络控制非线性控制系统时具有自适应性与鲁棒性的特点,提出将神经网络PID控制算法应用于煤矿通风控制系统中,通过PID控制器参数的在线自动调整,实现通风电机的高品质变频调速,使矿井风压稳定。

一种改进型自适应PID控制算法的仿真与研究

如今PID控制算法广泛应用于工业控制之中。普通PID的控制算法不仅不能消除干扰,甚至有可能带来高频干扰。而自适应PID控制算法吸收了自适应控制与常规PID控制算法两者的优点,该算法能自动辨识被控对象参数,自动整定控制参数,而且结构简单、鲁棒性好、可靠性高,是一种比较理想的控制算法。

自适应PID控制算法在智能车控制系统的应用

智能车系统是一个非线性的时变系统,采用传统的PID算法这种单一反馈控制会导致系统存在一定程度的超调和振荡现象,因此很难得到理想的控制效果。而单神经元算法具有自我学习、自动整定加权系数,能够实现控制参数自我调节。因此将单神经元算法和PID控制结合起来可以使系统的控制性能得到改善,系统同时具有自学习、自整定能力,现场调整参数少,调整周期短以及适应性和鲁棒性得到显著的提高。

基于神经网络自适应PID控制算法的原水预处理系统

原水预处理系统中传统PID控制器对V型滤池水箱水位控制存在超调大、稳态精度低等问题,本文设计了神经网络自适应PID控制算法,采用BP神经网络对PID参数进行自动整定,采用RBF神经网络对被控对象进行在线辨识,并在Compact Logix系列PLC上实现了神经网络自适应PID控制算法。将该算法用于原水预处理V型滤池水箱水位控制,实际控制效果表明:神经网络自适应PID控制算法控制精度高,鲁棒性好,大大提高了原水预处理系统的产水品质。

改进的单神经元自适应PID控制算法在智能车速度控制系统中的研究与应用

针对单神经元控制算法在电磁导航智能车速度控制中存在加权系数修正时间长、自适应能力差、系统不稳定的缺点,提出了将改进的单神经元自适应PID控制算法应用到智能车的调速系统中。改进的单神经元自适应PID控制算法优化了单神经元自适应PID控制算法中的加权系数学习修正部分,使得权系数在线修正不完全根据神经网络的学习原理,而是参考实际经验制定的,最终自适应地整定PID三个参数来实现智能车的速度控制。Matlab仿真测试表明,与单神经元自适应PID控制算法相比,改进的单神经元自适应PID控制算法在智能车速度控制中具有响应快,超调量小、自适应能力强的优点,大大提高了智能车控制系统的性能。

一种新的自适应PID控制算法

针对大惯性工业对象 ,设计了一种新的自适应PID调节器控制算法并应用于工业温度控制系统中。实验结果表明 ,利用人工智能算法与PID自适应算法的有机结合 ,可以使温度控制曲线在不同的阶段平滑过渡 。

基于模糊自适应PID控制算法的低浓度瓦斯安全输送

针对低浓度瓦斯发电过程中低浓度瓦斯输送系统存在强耦合、延迟、干扰等问题,提出了基于模糊自适应PID控制算法的安全输送方案,通过鼓入空气对瓦斯浓度和压力进行实时调节,最终实现瓦斯浓度和压强保持恒定不变。实践证明,该系统实时性好、控制精度高,很好地解决了低浓度瓦斯的安全输送问题。

基于龙格-库塔法的自适应PID控制算法及其应用

针对大滞后系统提出一种基于四阶龙格-库塔预测模型的自适应PID控制算法,该算法是先对系统的状态变量进行步长预测,然后将此预测值代入系统输出方程,求出被控对象的步长测量值,再将该测量值作为反馈值进行PID控制运算。在控制运算中,沿二次型性能指标的负梯度方向对加权系数进行在线修改,实现了自适应PID的优化控制。仿真结果表明该预测控制算法的响应速度快,鲁棒性强,有很强的实用性。

基于AR预测模型的自适应PID控制算法

针对传统PID控制对大时滞过程控制效果不佳的情况,采用了基于AR模型对被控对象进行预测,用预测结果代替被控对象测量值,克服了大时滞系统控制效果不能及时反馈的不足,并在控制运算中,沿二次型性能指标的负梯度方向对加权系数进行在线修改,实现了自适应PID的优化控制。仿真结果表明了预测控制算法响应速度快、鲁棒性强,有较好的适应性。

基于灰色广义预测模型的自适应PID控制算法

将控制对象视为灰色系统,建立了基于灰色理论的广义预测模型(GM(1,2)-GPC),并将该模型的丢番图解与传统PID控制算法相结合,实现了PID参数的自适应整定。对系统模型中的参数通过递推最小二乘法进行辨识。建立的PID新算法为解决系统时滞问题提供了新的思路。仿真结果表明,预测控制算法具有超调量小、收敛速度快、鲁棒性强及较好的适应性和工程应用前景。

数字电源模糊自适应PID控制算法仿真研究

改善数字电源控制精度和动态性能是目前数字电源研究的热点;基于MATLAB仿真研究了数字电源的模糊自适应PID控制算法;仿真结果表明自适应模糊控制的数字电源具有超调量小、稳定时间短、静态误差小的特点。

自适应PID控制算法及应用

本文给出了一种自适应PID控制器的设计方法,并用MCS—51系列单片微机实现了这种控制方法。这种控制器具有如下特点:1)实现了控制器参数的在线自动整定;2)与常规PID控制器有相同的结构;3)采用单片微机实现了控制算法,实用性强,可靠性好。