改进的PID型迭代学习控制器设计

为了提高PID型控制器的性能,针对当前网络拥塞控制存在的不足:网络拥塞不能建立精确的数学模型,当前的控制方法也没有取得很好地控制效果,尝试将迭代学习控制应用于网络拥塞控制器的设计,即提出一种改进的PID型迭代学习控制的设计。仿真和实验结果表明,采用上述的PID型控制器,被控系统可以获得较佳的动态响应。

PID型模糊控制器在开关磁阻电机驱动系统中的应用

本文对开关磁阻电机驱动控制系统 (SRD)这一非线性控制系统 ,提出了采用模糊控制理论与PID调节器相结合的控制方法 ,着重介绍了PID型模糊控制器的设计原理。通过仿真实验证明 :该控制方法较常规PID控制及单纯的模糊控制具有更好的控制性能。

PID型离散系统迭代学习控制参数的优化设计

基于控制参数的优化设计针对线性时不变离散系统提出了一种PID型迭代学习控制算法.此算法的收敛速度快于P型和PI型学习算法,并能够用于震荡的不稳定系统,仿真结果证明了算法的有效性.

基于改进型PID的火炮药仓控制研究

为提高某型火炮新型模块化药仓旋转选药控制的性能,基于传统PID控制算法,提出一种改进型PID控制算法。通过合理的线性化和简化处理,建立了药仓选药系统的数学模型,在此基础上,设计了基于改进型PID算法的位置环控制器,比较分析了设计的控制器和传统PID控制器在位置伺服系统的控制性能,在Maltab仿真环境下进行了建模和仿真。仿真结果表明:该算法能够提高系统型别,具有较小超调量及稳态跟踪精度。

分域设计迭代学习控制器抑制非重复性扰动

为了抑制迭代方向上已知重复样式的非重复性输出扰动,提出了迭代学习控制(Iterative Learning Control,ILC)的分域算法。时间域内设计传统PID型迭代学习控制器,并且优化其参数;迭代域内利用内模原理抑制非重复性输出扰动,跟踪期望轨迹;利用加权思想将两者相结合,得到迭代学习控制器的分域设计算法。相对于已有算法,建立了针对一般扰动的设计框架,并且合理配置了算法的参数,使收敛速度及精度有所提高。仿真结果说明了该算法的有效性。

退火炉高精度温度控制器研究

针对退火炉常规温度控制器的不足,提出一种高精度炉温控制器,包括改进型PID控制器、基于数据表的带钢参数修正器及快速升/降温调节器、煤气压力修正器,可实现退火炉全工况范围内温度的稳定调节。

基于视觉伺服控制的光伏板清洗系统设计

光伏板上的鸟粪、枯叶等污渍若不及时清理会导致光伏板热斑现象的发生,严重影响光伏板的使用寿命和安全。现有光伏板清理方法存在清洗效果不好、浪费水资源、清洗效率低等问题,为此,及时清理维护光伏板成为光伏发电企业亟待解决的首要问题。基于以上问题,该文提出光伏板清洗视觉伺服控制系统和一种改进型模糊PID控制算法,利用从实时视频图像中提取的反馈信息控制机械臂对准污渍点,实现定点喷射清洗污渍点,达到节水高效的目的。实验结果表明,基于改进型模糊PID控制算法的光伏板清洗视觉伺服控制系统能够准确地定位到光伏板污渍位置并精准喷射清洗污渍,最大限度地节约水资源。

基于改进BP-PID控制的磨矿回路控制系统的研究

由于磨矿过程的非线性以及时变性等特性,常规的PID控制很难达到理想的效果,而利用神经网络能够实现最优控制参数基础上的PID控制。因此,构建了一种改进BP神经网络自学习PID控制算法。为了验证算法的性能,选取三个具有传递函数的复杂模型作为测试对象,测试结果表明,改进型BP-PID控制器跟踪误差更小,鲁棒性和抗干扰能力更强,比传统Z-N方法具有更好的性能。最后,将其应用在磨矿过程中,实际应用表明,不仅实现了给矿、给水的稳定控制,而且改进后的控制器动态和静态性能更好,磨机运行更加稳定。