太阳能—地源热泵式空调自适应模糊PID复合控制方法

为了优化太阳能-地源热泵空调系统的能耗和效率,减少环境因素对稳定运行的影响,提出自适应模糊PID复合控制方法。通过监控管理层上位机采集现场数据信号,并下发开关量信号至PLC控制器,再通过PLC控制器对太阳能集热器、循环水泵和温度进行控制。同时,将模糊PID控制器作为子程序控制循环水泵的频率,温度误差和误差变化率作为复合控制器的输入,通过模糊化处理输入信号,调节PID控制的相关参数,输出控制变频器频率的信号,以调节水泵电机的运转速度,精准控制室内温度。实验结果表明,该方法能提高太阳能的利用率,具有较好的抗干扰性能和较高的制冷、供暖性能系数,可实现高效的节能效果。

基于CMAC+PID复合控制的多缸力加载控制研究

介绍了一种基于高速电磁开关阀的新型多缸液压控制系统,将CMAC小脑模型与PID复合控制策略用于此系统的力加载协调控制。使用AMESim软件对该系统进行了建模、仿真,并开展了实验对比研究。仿真和实验结果表明,与PID控制算法相比,CMAC+PID复合控制算法,能够有效地实现该多缸系统的力加载协调控制。

CMAC神经网络与PID复合控制的应用研究

阐述了CMAC神经网络的基本原理,并结合PID控制的特点,将CMAC神经网络与PID复合控制算法应用在工业领域的温度控制系统中,并同传统的Zieglar-Nichols阶跃响应法及单纯形算法作了比较。仿真结果表明:该复合控制算法具有较高的控制精度及良好的控制效果。

干扰观测器与模糊伺服复合控制策略研究

在现代工业伺服控制技术发展中,伺服控制系统的高控制精度、高稳定性和快速响应性是经典控制理论和现代控制原理追求的主要目标,特别是在外界对系统的扰动或难以建立精确的被控对象数学模型的情况下,传统的单纯PID控制环路抗扰动能力差。文章设计了模糊控制器和干扰观测器,该控制器能够补偿模型参数不准确所引起的误差,同时能够抵抗外界对系统的扰动。

电站锅炉汽包水位的CMAC神经网络与PID复合控制

提出了电站锅炉汽包水位系统的CMAC神经网络与PID的复合控制策略。将蒸汽流量信号引入到CMAC神经网络中,考虑负荷变化对汽包水位的影响,使其具有前馈补偿能力,以消除"虚假水位"现象。总的控制输出由CMAC神经网络的输出和一个常规PID控制器的输出通过变参数加权综合后作用于被控对象,这样保证在控制初期以及对象特性变化的情况下系统仍然具有良好的调节品质。仿真试验结果表明了该控制策略的有效性和实用性。

双层混合隔振系统的CMAC和PID复合控制研究

为了提高双层被动隔振系统隔离低频结构噪声的效果,采用混合隔振思想,将小脑模型神经网络(cerebellar model articulation controller,CMAC)理论与PID控制算法相结合,设计了双层混合隔振系统CMAC与PID复合控制器,仿真分析了双层混合隔振系统在不同低频正弦激励信号下的加速度和加速度功率谱。仿真结果表明,采用CMAC与PID复合控制的双层混合隔振系统的隔振效果要优于被动双层隔振系统的隔振效果。

CMAC与非线性PID复合控制器在机器人中的应用

针对工业机器人是一个复杂的非线性■强耦合■多变量的动态系统,提出了CMAC与非线性PID复合控制器设计。该控制器由非线性PID反馈和CMAC前馈2部分构成,可消除初始输出力矩过大的弊端。采用非线性PID控制器替代经典PID控制器,因非线性积分环节可以随误差的变化进行调整,从而可以提高其自适应性和鲁棒性。CMAC学习速度快,网络收敛所需的训练次数少,可有效地用于机器人实时在线控制。仿真结果表明该设计方法具有有效性和可行性。

基于CMAC与PID复合控制的柴油机调速系统

提出了柴油机调速系统CMAC与PID复合控制方案,给出了柴油机调速系统数学模型和控制算法。仿真分析表明,CMAC与PID复合控制比传统的PID控制有更好的控制效果,鲁棒性强,适合于非线性实时控制。

永磁同步电机滑模变结构与模糊PID复合控制研究

该文针对永磁同步电机矢量控制系统的速度环,引入了滑模变结构与模糊PID控制理论,设计了一种滑模变结构与模糊PID复合控制器。该复合控制器通过一个可变加权因子α将滑模变结构控制与模糊PID控制有效地组合起来实现对速度的调节。此种控制方法克服了对永磁同步电机精准数学模型的依赖,使得系统响应的快速性更好,稳定性、鲁棒性和抗干扰能力更强,静态和动态特性更优,对多种智能复合控制方法综合研究有一定的参考意义。

CMAC与PID复合控制算法在中央空调系统中的应用

针对中央空调系统存在非线性、不确定性、滞后性、干扰性等问题,设计了一种小脑型神经网络(CMAC)和PID复合控制的算法,克服传统PID控制的缺点,并且通过MATLAB对此系统进行编程仿真实验.仿真结果表明,此方法具有更好的控制效果,提高系统的跟踪效果,增强系统的鲁棒性和抗干扰能力,从而证明了该方法在中央空调中应用的可行性和有效性.

基于CMAC与PID复合控制的柴油机调速系统

针对柴油机模拟参数多变化、非线性因素较强的特点,结合传统PID控制的优点,提出了改进CMAC与PID复合控制方案,并应用于柴油机调速系统的设计中去,给出了柴油机调速系统数学模型和新的控制算法。改进的复合控制方案是采用模糊化的方法的选择泛化邻域及学习率,并采用层叠来完成对系统的学习。控制方法开始时是常规PID控制器起作用,经过对常规控制器输出的不断学习,逐渐由小脑模型的输出起控制作用。与传统的PID输出及CMAC与PID复合控制相比,仿真结果表明,改进的复合控制效果更好,超调小,鲁棒性强,更适合于类似于柴油机调速系统的非线性环境。

ICACMAC+PID复合控制在飞艇飞行高度控制中的应用

从实用的角度出发,介绍了一种以DSPIC30F4013芯片为核心的新型无人飞艇高度控制系统,给出了系统的整体方案、实现原理和主要硬件的选型;该飞艇可实现高度的实时遥控、定高飞行、高度的实时设置以及飞行的地面监测等;针对飞艇飞行环境的复杂性和不确定性,提出了一种基于ICACMAC+PID复合控制的高度控制系统,给出了面向微控器的详细控制算法,并通过MATLAB对该控制系统进行仿真;结果表明:该飞控系统具有很强的通用性,工作稳定可靠,控制效果优良。

基于CMAC与PID复合控制算法的液压缸装配专用设备电液伺服系统的研究

构建了液压缸装配专用设备电液伺服系统的数学模型,提出基于CMAC与PID复合控制算法的控制策略,克服传统PID控制存在的参数很难自整定、系统超调量过大、动态响应速度过慢等问题。仿真分析表明,采用CMAC与PID复合控制算法具有很好的控制效果,可以提高系统的动态特性,减小系统的超调量,增强系统的稳定性。

基于CMAC与PID的复合控制在CNC伺服系统中的仿真研究

针对CNC伺服系统存在非线性、多变量、强耦合的特点,在分析其控制原理与数学模型的基础上,结合PID控制与CMAC的优点,提出了一种新型的CMAC与PID复合控制方法,并应用于CNC伺服系统中。通过Simulink建模与仿真,最终实验结果表明相对于传统PID控制,CMAC与PID复合控制具有更好的实时性、鲁棒性,超调量更小,控制精度更高。

大臂耦合运动串级PID复合控制方法研究

针对自动模式下凿岩台车大臂摆动和俯仰因耦合运动难以控制的问题,提出一种大臂耦合运动串级PID复合控制算法。根据大臂机械结构简图分析大臂俯仰和摆动两关节产生耦合运动的原因;分析位置式PID、增量式PID分别适用于串级PID的位置环和速度环,设计出耦合运动串级PID复合控制算法,并解释具体推算过程;通过在样机试验平台上进行搭载测试,验证了该控制算法的有效性和控制系统的稳定性。研究结果表明:该控制算法能有效解决大臂耦合运动问题,串级PID内、外环配合使控制系统稳定性好;在阶跃信号下目标角度的超调量小(0.5%),在斜坡信号下油缸运动速度动态跟随效果好,其角度误差波动率最大为15.87%。

基于CMAC和PID复合控制的气动位置伺服系统研究

该文以气动机械手为例对气动位置伺服系统进行了分析。首先建立了气动位置伺服系的数学模型,分析了系统的特性,然后介绍了CMAC与PID复合控制策略的原理及其特点。对采用该控制策略的系统进行了仿真研究。通过与只采用PID控制的气动位置伺服系统的性能对比得知,基于CMAC和PID复合控制的气动位置伺服系统有更高的精确性。

CMAC神经网络与PID复合控制在电液伺服控制系统中的应用

针对典型电液伺服控制系统非线性、参数时变的特点,常规PID控制无法满足控制性能要求.文中提出将小脑模型(CMAC)神经网络和PID相结合的控制策略.仿真结果表明,经过CMAC神经网络对常规PID控制器的输出不断在线学习,系统能够有效抑制扰动,并具有实时性好,输出误差小,鲁棒性强等优点.在系统参数变化,外界扰动的影响下,其控制性能得到明显提高.

基于遗传禁忌搜索算法优化的CMAC-PID液压弯辊复合控制

针对液压伺服系统存在时滞、饱和等非线性特点,提出一种基于遗传禁忌搜索算法的CMAC-PID复合控制的板形控制策略,用遗传禁忌搜索算法优化PID控制器的初始参数,然后结合CMAC网络有效控制板形控制系统中弯辊力。仿真证明,该复合控制算法提高了系统的精度,加快了系统的响应速度,并且具备较强的抗干扰能力。

CMAC与PID复合控制方法在重介选煤系统中的应用研究

针对重介质选煤系统具有强耦合、非线性、多变量的特点,利用传统PID算法存在超调量大的问题,提出了一种基于CMAC与PID算法的控制方法。通过研究介质密度与介质桶液位的动态特性建立了重介选煤系统的数学模型,给出了CMAC与传统PID算法相结合的控制原理。Simulink仿真结果表明,该方法优于传统PID算法,动态性能好,稳态精度高。

CMAC神经网络与PID复合控制在温度控制中的应用

介绍了小脑模型神经网络原理,提出了神经网络与PID的复合控制算法.将该算法应用于温度控制中,对各个控制器的输出进行了仿真跟踪,并研究了其抗干扰性能,以及改变被控对象参数时的系统响应特性.仿真结果表明,神经网络CMAC与PID复合控制的输出误差小、实时性好、鲁棒性强,抗干扰能力较好.