反舰导弹纵向弹道模糊控制系统

建立起反舰导弹弹道纵向模糊控制系统,确定了模糊语言变量,制定了模糊控制规则表,并对控制器的量化因子与比例因子进行了参数寻优。最后,对设计的系统进行了数字仿真。仿真结果表明,在存在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稳态性能。     

导弹发射装置随动系统模糊神经PID控制器

在有些系统性能指标要求很高的导弹发射装置的随动系统中,传统的PID控制往往难以满足要求。文章以某型导弹发射装置的随动系统为模型,结合了模糊控制、神经网络及PID等控制算法,设计了模糊神经PID控制器。通过与传统的PID控制器仿真实验对比,可以看出应用模糊神经PID控制器能够有效地提高该随动系统的动态性能和鲁棒稳定性。     

基于模糊PID的简易风洞控制系统设计

用直流电机产生的气流来控制竖直管道中的小球位置是一个非常复杂的控制过程,具有非线性、时变性等特点。利用SolidWorks进行风罩的仿真设计,搭建风洞控制系统。将常规PID控制与模糊控制相结合,模拟人为控制经验,进行参数优化,达到理想的控制效果。在MATLAB中建立了系统控制模型,进行仿真实验。结果表明模糊PID控制可大大提高系统的动态性能。     

模糊PID控制器在飞机电刹车上的应用

全电刹车系统在减小失火危险,减轻飞机重量,降低维护要求以及改善防滑性能方面都有着传统液压刹车系统无法比拟的优点.针对依据传统控制律设计的刹车系统常出现鲁棒性差、低速打滑的缺点,将模糊PID控制器运用到飞机刹车系统中,设计出了一种新的刹车控制方式:模糊PID PBM控制律.仿真结果表明,这种控制方式可以达到满意的控制精度,并且刹车平稳,没有出现低速打滑和脱胎的现象.     

基于模糊神经网络的智能PID控制算法

舵机控制系统存在响应速度慢、抗干扰能力差、系统参数不易整定、现有控制技术与设计方法的局限性等问题,这些问题影响了舵机的性能。为了提高制导火箭弹舵机伺服控制系统的性能,文章从舵机智能控制技术出发,研究了舵机的智能控制算法和Simulink系统仿真模型,采用模糊神经网络PID控制器来提高舵机的稳定性。仿真结果表明,模糊神经网络相比其他控制器进一步提升了舵机控制系统的控制效果。     

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。     

舵机加载试验系统设计与实现

为验证飞机舵机装机前的性能指标,设计了一套基于模糊PID控制理论的电动舵机加载试验系统。依据舵机加载系统连接构成,建立了加载系统数学模型,并利用Simulink仿真工具对系统进行了仿真分析。结果表明,控制算法采用模糊PID能够更精确于舵机的性能检测。     

冲压发动机连续可调喷管模糊控制研究

为了提高几何可调冲压发动机尾喷管控制性能,针对具有静差与动态不对称特性的连续可调喷管作动系统,采用模糊控制算法进行控制器设计,并利用自适应遗传算法进行控制器参数优化,最后将模糊控制系统与PID控制系统进行性能对比。结果表明,相较于常规模糊控制系统,优化后的模糊控制系统消除了稳态误差,减小了大小喉径在调节时间上的差异,鲁棒性较强。相较于优化后的PID控制系统,优化后的模糊控制系统在保证无稳态误差的基础上,具有更短的调节时间与更小的超调量,跟踪信号时具有更小的误差包络,优化后的模糊比PID控制系统性能提高2.6倍。总之,基于自适应遗传算法优化的连续可调喷管模糊控制系统比PID控制系统性能更高,能够满足高动态几何可调冲压发动机提出的响应快、调节精准、超调小的要求。     

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。     

角伺服系统模糊自适应PID控制研究

将模糊控制和PID控制相结合,提出了一种智能复合控制策略,并将其应用于某型导弹系统角伺服系统的控制。利用模糊控制在线自适应调整PID控制器的参数,从而使系统的静态和动态性能指标较为理想。在Simulink中的仿真结果表明,这种模糊PID控制器的控制效果优于单纯的PID控制,超调量小,抗干扰性能强,对变参数系统的鲁棒性强,满足在线实时自适应控制的要求。     

基于模糊免疫PID控制的力矩电机PWM调速系统

针对某型单轴速率转台使用的直流力矩电机,设计了专门的PWM驱动电路。采用模糊免疫PID控制代替传统PID控制的方法,调节PWM波的占空比,实现对力矩电机伺服系统的控制。仿真结果表明,采用模糊PID控制能够比传统PID控制能更加有效地提高系统的响应速度,具有良好的抗干扰能力,提高了系统运行的稳定性和鲁棒性。     

电动舵机模糊自整定PID控制仿真研究

针对传统PID控制器参数不易整定的缺点,将模糊控制和PID控制结合在一起,构造了模糊自整定PID控制器,并将其应用于电动舵机伺服控制系统,仿真和实验结果表明:此方法稳态精度高,动静态性能好,提高了系统的控制性能,具有较好的控制效果。     

实时精确跟踪瞄准中振动抑制的研究

分析了卫星平台振动,建立了实时精确跟踪瞄准系统的数学模型.采用基于模糊规则的免疫PID控制器,包括决定应答速度的激活环节和决定稳定效果的抑制环节,抑制环节由模糊规则来逼近,通过遗传算法的寻优特性对控制器的参数进行设定,协调控制偏转镜的位置,从而改变视轴方向.最后,对系统扰动抑制性能进行仿真,仿真结果表明该控制律有效地实现了视轴的方向调整,并且提高了系统的动态响应品质.      

LQR与Fuzzy控制在飞机俯仰运动中的对比仿真

目的为解决传统PID控制控制参数固定、控制响应速度慢、超调量大,难以完成飞机自动驾驶仪俯仰系统控制的问题;方法分别设计LQR最优控制器和模糊控制器,并建立对应的Matlab控制模型进行仿真研究;结果阶跃响应仿真实验结果表明,飞机俯仰系统LQR控制器与模糊控制器比飞机俯仰系统PID控制器更好地实现对飞机俯仰角的控制,具有响应快速,超调小,误差小的优点;飞机俯仰系统LQR控制器比模糊控制器响应更快,跟踪性能更好;结论飞机俯仰系统模糊控制器在抗干扰鲁棒性、跟踪性能和稳态性能指标综合考虑上优于LQR控制器,更适用于实际的飞行环境。     

模糊PID控制在船载测控系统中的应用研究

针对目前船载测控雷达天线伺服系统中采用传统PID控制存在超调量大、响应时间长等不足,比较了传统PID控制和模糊控制的不同特点,讨论了模糊PID控制器的设计方法,并利用MATLAB软件对系统进行了辅助设计与仿真实验。仿真结果表明,该控制方法可以提高伺服系统的快速性和平稳性,有效增强船载测控系统的跟踪性能。     

基于人工蜂群算法优化的燃气发生器压强自适应模糊免疫PID控制

固冲发动机燃气流量控制系统因具有较强的非线性和时变性,导致其控制问题较难解决。为了实现对燃气压强的精确闭环控制,设计了基于人工蜂群算法优化的自适应模糊免疫PID (ABC-AFI-PID)控制器。控制器的比例系数由模糊免疫控制器在线修正,积分和微分系数由自适应模糊控制器实时调整,并应用人工蜂群算法对控制器的设计参数进行鲁棒优化。采用ABC-AFI-PID控制器、自适应模糊PID (AF-PID)控制器和传统PID控制器分别对某滑盘阀式流量控制系统的线性和非线性模型进行仿真,来验证控制器在设计工作点(7.24MPa)附近以及全压强调节范围内的动态性能和稳态性能。结果表明:在不同的工况下,ABC-AFI-PID控制器体现出良好的品质。相比于AF-PID控制器可将压强响应速度提高约1.8～2.5倍,相比于传统的PID控制器可将压强响应速度提高约4.6～5.1倍,并且其超调量也被控制在7.14%以内。该控制器在快速性、稳定性和鲁棒性上均展现出了巨大优势,显著地提高了燃气流量控制系统的性能。     

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

基于模糊PID算法的六自由度并联机构控制研究

针对六自由度并联机构难以实现高精度及快速响应的问题,分析六自由度并联机构模型,提出基于模糊PID的六自由度并联机构的控制算法.介绍了六自由度并联机构的运动学反解模型及机械系统模型;在此基础上确定模糊算法的模糊语言变量、隶属函数和模糊规则,完成了六自由度并联机构模糊PID控制器的设计.针对一组PID控制参数进行了仿真和实验,结果表明,加入模糊算法的PID控制提高了系统的动态响应特性及运动精度.     

烟支重量控制系统的模糊PID控制器设计

针对传统的娴支重量控制系统响应速度慢、重量偏差大等问题,提出了烟支平均重量的模糊PID控制算法,给出了该算法的详细描述,控制器用平均重赶的偏差和变化率来维持一个恒定的输出烟支重量。仿真结果表明,该控制系统具有调整时间短、稳态误差小、超调量小,采用模糊PID控制器比采用传统的PID控制器可以得到更好的动态响应性能和控制精度。     

基于模糊PID的飞机除冰车加热系统温度控制

根据飞机除冰车加热系统的实验数据及其工作原理建立了温度控制系统数学模型．并针对此系统提出了一种基于模糊PID算法的控制方法，仿真分析结果表明，采用模糊PID控制的效果明显优于常规PID控制以及仅用模糊控制器进行控制。该研究具有一定的实用价值．为模糊PID控制在飞机除冰车加热系统中的应用打下理论基础。