基于遗传规划的导弹自适应控制方法研究

为改善PID控制对强非线性导弹系统的控制效果,提出了一种采用遗传规划映射的导弹自适应控制方法。首先建立PID控制器结构,随后充分利用遗传规划映射关系清晰、非线性拟合能力强的特点,采用飞行状态参数和最优控制参数作为输入和输出的样本数据进行离线学习,获得从弹体飞行状态参数到PID控制参数的直观函数关系,最终可实现控制参数的在线自适应整定。仿真结果表明,该方法对导弹系统参数的非线性变化具有很强的适应性,可以起到稳定的控制效果。     

反舰导弹弹道高性能模糊控制系统研究

根据导弹的数学模型及其本身的要求，建立起弹道模糊控制系统，详细介绍了高度一阶模糊控制器的设计，并采用参数寻优的方法得到控制器的量化因子与比例因子。仿真结果表明，在有较大不确定性因素的情况下，该控制系统具有较常规PID控制更好的动态性能和抗干扰性能。     

超塑成形机床微机温度控制系统

本文介绍了一种新型智能PID模糊控制器的设计方法,重点介绍了采用模糊规则自动调整PID控制器参数.     

基于simulink参数寻优的静不稳定导弹三回路过载控制系统设计

针对某静不稳定导弹,建立了导弹纵向运动模型,运用最优控制理论设计了俯仰通道三回路过载控制系统,然后采用了simulink参数寻优的方法对回路参数进行优化,对设计出的控制器进行了特征点仿真。结果表明,三回路过载控制方法能较好的控制静不稳定导弹,优化后的控制系统能使导弹具有更快的跟踪性能、更好的机动能力,并且舵机没有产生严重的饱和现象。     

基于粒子群算法的导弹PID控制参数选择

PID控制在导弹控制系统的设计中得到了较多的应用,但PID控制器的性能依赖于其参数的整定和优化。利用粒子群算法对控制器的参数进行优化,并对俯仰通道控制系统进行了仿真研究,结果表明,攻角和俯仰角速度都取得了较好的效果,当气动参数具有不确定性时,效果依然较好,验证了方法的有效性。     

基于粒子群算法的导弹PID控制参数选择

PID控制在导弹控制系统的设计中得到了较多的应用,但PID控制器的性能依赖于其参数的整定和优化。利用粒子群算法对控制器的参数进行优化,并对俯仰通道控制系统进行了仿真研究,结果表明,攻角和俯仰角速度都取得了较好的效果,当气动参数具有不确定性时,效果依然较好,验证了方法的有效性。     

迭代学习方法在PID控制器参数自动调节中的应用及收敛性分析

针对PID控制器参数在具有不确定项或输出干扰项的非线性时变系统中的调节困难,提出了应用迭代学习方法整定PID控制器参数的方法,利用系统的跟踪误差信息自动整定控制器参数,通过理论分析得到此设计方法收敛的充分条件。此方法设计简单且具有普遍性,仿真结果验证了此设计方法的有效性。     

自适应PID控制系统仿真

针对常规PID控制器不能满足非线性、时变系统的控制要求的问题,本文将自适应控制思想与PID控制器相结合,合成一种自适应PID控制解决方案,并设计了一个自适应PID控制器。该方案运用专家控制策略,自动整定PID参数。仿真结论表明,在系统参数不确定或者发生变化时,该控制器的控制效果明显优于常规PID控制器。     

基于非线性PID控制的无人机飞控系统优化设计

针对固定翼无人机的飞行控制律设计问题,提出了一种基于非线性PID控制原理的控制器。该控制器的比例、积分、微分增益是控制误差的非线性函数。确定该组函数的参数主要根据最优控制理论选择性能指标,采用遗传算法寻优。在此基础上,实现对无人机飞行控制律的优化设计。仿真结果表明,使用该控制器设计的无人机飞行控制回路比用常规PID控制器表现出很大的优越性。     

基于导弹三通道耦合模型的控制参数设计

针对导弹自动驾驶仪控制参数设计问题及耦合对控制系统设计的影响,提出了一种基于PSO算法的三通道耦合状态空间控制参数设计方法.建立了自动驾驶仪三通道全状态耦合线性化模型,通过对线性化模型的建立、控制系统性能指标的选取、PSO算法的参数设置及适应度函数的编写,实现了基于PSO算法对自动驾驶仪控制参数的自动设计.仿真结果表明,该方法设计的控制参数优于三通道解耦独立设计的控制参数,设计结果具有良好的动态品质和鲁棒性,并具有较快的收敛速度和良好的全局搜索能力,是一种有效的控制参数自动设计方法.     

航空发动机神经网络自学习PID控制

将神经网络与传统的PID控制相结合,构成神经网络自学习PID控制,用神经网络在线整定PID控制器的比例、积分及微分三个参数,使被控对象跟踪理想参考模型的输出。该系统具有自学习能力,能适用于非线性、时变的被控对象。将神经网络自学习PID控制方法用于航空发动机全包线控制以及蜕化发动机的控制,进行了数字仿真,验证了该方法的有效性。     

基于相似理论的航空发动机转速自适应PID控制

根据航空发动机在相似坐标系中特性不变的特点，提出一种基于相似理论的航空发动机转速自适应PID控制。该方案采用衰减曲线法进行换算PID参数整定，获得自适应调节律。仿真结果表明控制器具有良好的动静态性能，自适应性和鲁俸性。所得参数变化规律对数控系统全包线内PID控制器的参数选择具有一定的指导意义。     

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

导弹控制系统的双积分反演PID控制

考虑空气动力系数的不确定性与线性化后产生的模型不确定性,引入了一类双积分控制律,同时保留PID控制的优点,设计了一类自适应反演PID控制器.尤其是Lyapunov函数的巧妙构造,不仅表明了积分控制规律对提高系统鲁棒性的贡献,而且将PID控制与Lyapunov函数方法有机地结合起来.该设计不仅具有预期的鲁棒性,而且有效地...     

基于改进遗传算法的飞行控制律参数设计

在进行大包线飞行控制律设计中,需将飞行包线分为几个区域,针对各个区域设计线性控制律,采用多个线性控制律来近似替代所需的非线性控制律,本文中线性控制律采用PID控制结构,若用传统PID控制律参数整定方法,工作烦琐、设计时间长,而且控制效果不是很好,提出运用遗传算法优化控制律参数,并针对遗传算法局部寻优能力差、收敛速度差、易早熟等缺点,对其进行了几点改进,为提高鲁棒性,对其适应函数进行了设计,针对某机型某个区域的俯仰控制进行了PID控制律设计仿真,利用改进的遗传算法对其参数进行优化,结果表明,该方法在23代就能得到最优控制参数,而且使系统动态性能有了较明显的提高。     

基于遗传算法和 Vague集的液压位置控制系统自适应 PID控制

在被控对象模型精度不高的情况下,设计了一种自适应PID控制方法,提高其鲁棒性,以确保系统的响应具有最优的动态性能和稳态性能。该方法在常规PID控制的基础上,引入智能技术,在线实时调整PID控制器的3个参数。该控制器主要由3部分构成:一是采用遗传算法优化模糊推理规则;二是精确的Vague集推理规则表;三是基于Vague集相似度量的自适应PID控制。仿真结果表明,该控制方法响应速度快,稳态精度高。     

Adaptive Nonlinear Optimal Compensation Control for Electro-hydraulic Load Simulator

 Directing to the strong position coupling problem of electro-hydraulic load simulator (EHLS), this article presents an adap-tive nonlinear optimal compensation control strategy based on two estimated nonlinear parameters, viz. the flow gain coeffi-cient of servo valve and total factors of flow-pressure coefficient. Taking trace error of torque control system to zero as control object, this article designs the adaptive nonlinear optimal compensation control strategy, which regards torque control output of closed-loop controller converging to zero as the control target, to optimize torque tracking performance. Electro-hydraulic load simulator is a typical case of the torque system which is strongly coupled with a hydraulic positioning system. This article firstly builds and analyzes the mathematical models of hydraulic torque and positioning system, then designs an adaptive nonlinear optimal compensation controller, proves the validity of parameters estimation, and shows the comparison data among three control structures with various typical operating conditions, including proportion-integral-derivative (PID) controller only, the velocity synchronizing controller plus PID controller and the proposed adaptive nonlinear optimal compensation controller plus PID controller. Experimental results show that systems’ nonlinear parameters are estimated exactly using the proposed method, and the trace accuracy of the torque system is greatly enhanced by adaptive nonlinear optimal compensation control, and the torque servo system capability against sudden disturbance can be greatly improved.     

基于遗传算法的航空发动机多目标优化PID控制

提出采用多目标遗传算法,对航空发动机PID控制器参数进行优化设计.使用先进多目标遗传算法NSGA-Ⅱ对航空发动机PID控制器进行参数整定.针对某型航空发动机在飞行包线内的飞行状态进行控制器参数的优化选取,仿真结果表明,与传统手动试凑调节PID控制器参数进行比较,转速阶跃响应过程的性能指标得到了很好的优化,获得了令人满意的优化效果.