基于二步估计器的PID自校正预测控制

基于内模原理构建d步超前预测控制器.根据d步超前预测信号,运用二步估计器进行数据信息处理,创建PID自校正预测控制算法.仿真结果表明:该算法实现起来简便,能够有效地减小控制系统的运算量,提高控制的实时性.

有效克服系统时延的PID自校正预测控制新算法

给出了ＰＩＤ自校正预测控制器的一种简单设计方法。其主要内容有：不同于自适应预测算法，基于内模原理构成ｄ步超前预测控制器；根据ｄ步超前预测信号，应用数据处理的新技术，构成了ＰＩＤ自校正预测控制的新算法。仿真及运行结果表明，这种控制技术是有效的。

基于内模原理的简单PID自校正预测控制器

论述了ＰＩＤ自校正预测控制器的一种简单设计方法。其主要内容有：内模控制原理；基于内模原理构成ｄ步超前预测控制器；根据ｄ步超前预测信号，设计了ＰＩＤ自校正预测控制器。

基于内模原理的简单PID自校正预测控制器

论述了PID自校正预测控制器的一种简单设计方法。其主要内容有：内模控制原理；基于内模原理构成d步超前预测控来］器；根据d步超前预测信号，设计了PID自校正预测控制器。仿真结果表明：这种控制技术是有效的。

双缸液压驱动系统灰色预测模糊PID控制研究

为了提高双缸液压驱动系统非线性变化力的跟踪精度,使驱动力变化相对稳定,设计了灰色预测模糊比例积分微分(PID)控制器,并对驱动力跟踪效果进行仿真验证。为了对双缸液压驱动系统工作原理进行介绍,绘制了双缸液压驱动系统装置简图。针对传统PID控制器进行改进,结合模糊推理和灰色预测理论,设计出灰色模糊PID控制器,并且给出了双缸液压驱动系统控制过程。利用灰色补偿提高控制器的抗干扰能力,采用Matlab软件对双缸液压驱动系统非线性力的变化跟踪进行仿真,与改进前的控制效果进行对比。结果显示:在无干扰环境中,采用PID控制、模糊PID控制和灰色预测模糊PID控制方法,均能提高双缸液压驱动系统力的变化跟踪精度,这3种控制器控制效果相差不大。在有干扰环境中,灰色预测模糊PID控制方法明显优于PID控制和模糊PID控制方法。双缸液压驱动系统采用灰色预测模糊PID控制方法,能够抑制外界波形的干扰,从而提高控制系统的稳定性。

基于BP网络的PID型预测自校正控制器

采用ＢＰ网络对ＰＩＤ型大范围预测控制器（ＰＩＤＧＰＣ）的参数ｋｐ，ｋｉ，ｋｄ及α进行自学习，并在多个模型构成的系统上进行了仿真，验证了该算法的适应性和鲁棒性，为设计通用的ＧＰＣ控制器提供了一种新的手段。

基于改进灰色预测自校正PID控制的矿车直流调速系统设计

针对矿用电机车直流调速系统中出现的问题,诸如停车不准确、响应不迅速,提出了将改进的灰色预测模型与PID控制结合,改善了传统PID控制非线性系统效果不理想的弊端,使系统调速更快、更精确。这就实现了系统的高效、稳定,使调速系统更加完善,并在MATLAB/SIMULINK下进行了仿真,验证了该种设计的可行性。

PID型大范围预测自校正控制器的设计与实现

本文通过对一般的大范围预测控制中目标函数的改进，导出了具有ＰＩＤ结构的新型大范围预测自校正控制计算法，使得控制器的动态性能及鲁棒性得到加强。本文还给出了这种方法的实现步骤，进行了数值仿真实验。仿真结果验证了该项控制器的有效性。

带有自校正的PID预测计算机控制算法研究

常规PID控制有许多不完善之处,其中最主要的问题就是PID控制器参数一旦调整好后,在整个控制过程中都是固定不变的,从而使系统很难达到最佳的控制效果。提出了一种带有自校正的PID预测计算机控制算法,包括控制结构、控制器设计以及变换为具有PID结构形式的过程。仿真结果表明带有自校正的PID预测控制算法调整时间短,平滑性较好,表明该带有自校正的PID预测计算机控制算法的有效性和较好的控制综合性能。

广义预测补偿－自校正PID串级控制算法

针对串联时滞对象，提出了串级控制算法，主回路用广义预测补偿控制，副回路用基于离线优化参数的自校正ＰＩＤ调节器。仿真实验表明，该算法既能使外环对象输出快速、平稳、无静差，又能克服内环对象输出大幅波动，不论内环还是外环对象参数变化，都能使控制具有根强的鲁棒性。

基于预测自适应PID控制的家禽养殖基地温度控制系统设计

家禽养殖时,影响家禽生存状态的因素很多,其中最直接的因素是温度。由于温度控制的滞后性比较大,温度控制的要求不同,控制参数和设定要求存在差异。针对不同环境下的控制要求,结合普通PID的控制调节方式,提出一种能普遍适应的控制方法。其核心是基于常规PID的控制基础建立预测自适应控制模型,实现对控制系统中温度的预测自适应PID调节。该方法将模型预测所得的未来一段时间内系统输出值与期望值的均方误差作为性能指标,以间接的方式动态调节PID参数,控制精度较高,充分发挥了PID方法的鲁棒性。所提方法实现了温度的精准控制,能够改善家禽的生活环境,实现高效的无人化管理环境,对于实际的家禽饲养提供参考。

克服广义预测控制模型参数失配的PID反馈校正策略

虽然广义预测控制(GPC)能够通过不断的在线辨识克服模型失配的不利影响,但它计算耗时,不利于在线实时的情况.为了克服在线辨识计算量大的缺点,提出了一种简便易行,计算量小的PID反馈校正策略,可有效地消除模型参数失配对控制性能的不利影响.由于所提出的方法把基于未来预测信息的超前控制和基于过去误差的事后控制有机地结合起来,从而呈现出良好的动态特性.计算机仿真表明,该方法能够有效克服模型与过程之间的增益失配问题,改善控制效果.

非最小相位系统的PID型广义预测自校正控制器

本文将被控对象的零点分解为非最小相位项和最小相位项 ,建立新的预测方程 ,在对一般预测控制目标函数改进的基础上加入抑制超调的预测控制量和模型误差修正 ,得到能抑制非最小相位系统超调的PID型广义预测自校正控制器。仿真结果表明 ,该算法极大地改善了控制性能 。

基于QPSO改进LSTM发动机怠速预测的FPID控制

以北京现代伊兰特G4GD发动机为试验台,将电控系统故障作为实验变量,测得规定时间内双传感器组合发生故障时的发动机怠速,并选原车ECU较难控制的6种组合怠速故障进行分析。基于量子粒子群算法(QPSO)对长短时记忆神经网络(LSTM)隐含层节点、训练次数与学习率进行寻优预测,将预测结果与多种神经网络进行对比,并通过均方根误差(RMSE)评价指标进行判断。使用Origin数据拟合将预测输出结果进行数值拟合,之后输入Matlab中使用Simulink搭建控制单元模型,由模糊常量-积分-微分(FPID)控制器对输出结果进行怠速控制。结果表明:基于量子粒子群算法改进的长短时记忆神经网络预测效果最好;模糊常量-积分-微分控制器对怠速的控制可有效缩短电子控制单元(ECU)的控制时间,无超调,且可有效调节至规定怠速。

基于预测IRIME分数阶PID在线径控制系统中的应用

针对传统PID控制器对于非线性、时变性、大滞后的线径控制系统难以满足控制需求的问题。引入改进雾凇算法(IRIME)、模型预测算法(MPC)来对分数阶PID (FOPID)的控制参数进行优化。MPC算法通过系统阶跃响应,建立预测模型,对实际控制系统实现在线反馈校正,减少系统强滞后对线径控制精确度的影响,改善线径控制系统性能。通过对仿真结果的分析与评估,带预测IRIME的FOPID具有超调低、抗干扰性和鲁棒性好等优点。

在线优化参数的无模型PID预测函数控制

针对复杂非线性系统难以建模的控制问题,采用具有辅助变量紧格式动态线性化泛模型的无模型自适应控制方案,结合PID预测函数控制,并对目标函数进行改进,提出广义目标函数,给出无模型PID预测函数控制,采用直接极小化指标函数自适应优化算法对PID控制参数寻优,给出PID控制参数的在线优化算法。仿真研究表明算法的控制响应优良。

广义预测补偿-自校正PID串级控制算法的应用研究

针对铝合金胚料模压成型后的热处理,在淬火炉及时效炉的温度控制系统中,采用广义预测补偿-自校正PID串级控制算法,大大提高了温控精度及稳定性,提高了产品质量,降低了电能损耗。

一种广义预测自校正PID控制器

本文将 Clarke.D.W 氏的广义预测控制思想引入常规 PID 算法中,提出了一种新型的参数自适应 PID 策略——广义预测自校正 PID 控制器.主要内容如下:基本算法新算法介绍基于如下 ARMA 模型:A(z^(-1))e(t)=z^(-d)B(z^(-1))u(t)+c(z^(-1))ε(t) (1)其中:A(z^(-1))=1+a_1z^(-1)+a_2z^(-2);B(z^(-1))=b_0+b_1z^(-1),c(z^(-1))=1+c_1z^(-1)+c_2z^(-2);ε(t)为白噪声.考虑 PID 控制的应用实际,首先给出一种工程意义直观的二次型性能指标函数:

灰色预测模糊PID控制在汽温控制系统中的应用

将灰色预测、模糊控制与常规PID控制三者的设计思想融合起来,提出了一种灰色预测模糊PID控制算法。该算法首先通过建立模糊规则和进行模糊推理来确定PID控制器的参数,然后由PID控制律直接确定控制作用,再将灰色预测在线应用,用其预测结果代替被控对象测量值进行控制运算。仿真结果表明,利用该算法设计的汽温控制系统比应用模糊PID控制设计的汽温控制系统具有更加优良的性能。

Buck型DC-DC变换器中数字预测模糊PID控制器的设计与实现

为了提高数字DC-DC变换器的瞬态响应性能,设计了一种基于数字预测控制方法的模糊PID控制器.该控制器根据Buck型DC-DC变换器的电路结构,准确预测单个开关周期或多个开关周期后的负载电压和电感电流,以克服环路时延对系统瞬态响应的影响;同时,在基本PID控制基础上引入模糊控制,实时在线调整PID控制参数,以克服变换器的非线性特性对瞬态能力的影响.所设计数字控制器经FPGA验证,结果表明,与基本PID控制相比,所设计数字预测模糊PID控制器能有效提高变换器的瞬态响应能力,变换器的瞬态响应时间缩短1/3,电压超调量小于5%.