神经网络PID在电机调速中的应用

针对传统PID控制器参数不能随直流电机转速变化而适时整定的缺点,将常规PID控制器与具有自学习功能的神经网络相结合,提出了基于BP神经网络的PID控制算法。通过工控机与PLC之间的通信,实现用户自行开发的神经网络对PID参数的适时整定,其控制效果已经通过实验进行了充分验证,较传统参数固定式PID调速器具有更快的调节速度和更高的调节精度。     

四参数疲劳定寿方法

对直升机传动系统采用的一种疲劳定寿方法——四参数法进行了研究:首先介绍了四参数应力-循环(S-N)曲线,然后详细介绍了通过材料平均 S-N 曲线获取构件安全 S-N 曲线的步骤以及直升机传动系统四参数疲劳定寿的程序和方法,研究了定寿流程中的各个技术细节.同时介绍了传动系统机匣疲劳试验中的多路协调加载技术以及某传动系统尾减机匣(TGB)的全尺寸疲劳试验情况.最后采用四参数疲劳定寿方法,根据某传动系统尾减机匣全尺寸疲劳试验结果和飞行实测载荷谱,对尾减机匣进行了安全寿命评估.该实例分析表明:四参数疲劳定寿方法为一种有效、可靠的寿命评估方法,具有推广价值.      

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。     

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。     

单神经元PID算法在流量比值控制中的应用

针对在PCT-2型过程控制装置进行流量比值控制时．PID（proportional integral differential controller）参数难以整定的问题，提出一种基于单神经元自适应的PID流量比值控制方法，使PID参数实现自整定。该算法利用单神经元的自学习和自适应能力、结构简单和易于计算的特点与PID算法相结合，形成了一种新型的智能PID流量比值控制方法．其可以解决传统PID调节器不易在线实时进行参数整定、难于对一些复杂过程和慢时变系统进行有效控制的不足。实验结果表明：这种控制方法不仅容易掌握、精度高，且具有一定的实用价值。     

基于交替联合迭代的关节电机滑模控制参数整定方法

机器人关节电机的控制器参数整定是实现系统良好控制性能的前提。提出了一种基于交替联合迭代的关节电机滑模控制器参数整定方法。设计了永磁同步关节电机的电磁参数,并设计了PID电流环控制器和滑模速度环控制器结合的滑模PID控制器。利用工程整定方法初步整定滑模速度环控制器的参数；增设冗余PID速度环控制器,对其参数进行整定,以冗余PID速度环控制器和滑模速度环控制器作用于系统时的输出转速为迭代变量,交替选择速度环控制器参数进行联合迭代,完成滑模速度环控制器参数的整定。利用MATLAB/Simulink软件对系统进行仿真,证明方法具有较高的整定效率,可使关节电机控制系统获得良好的控制性能。     

Fuzzy自整定PID控制器设计及其MATLAB仿真

针对常规PID控制器不能在线进行参数自整定的问题,结合模糊控制技术,提出了一种模糊自整定PID参数的方法,运用MATLAB进行仿真研究表明,该模糊自整定PID控制器既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,使被控对象具有良好的动、稳态特性。     

基于支持向量机回归和RBF神经网络的PID整定

针对工业控制领域中非线性系统控制,在基于梯度下降法的RBF网络PID整定的基础上,对整定算法作出改进,控制目标不再是使当前跟踪误差最小,而是使当前跟踪误差和下一时刻跟踪误差的平方和最小。实现过程为:先由RBF神经网络在线辨识被控对象离散模型,得到被控对象的Jacobian信息,采用梯度下降法对PID控制器参数进行初步整定;然后,将系统跟踪误差和PID参数输入支持向量机模型,通过回归预测系统下一时刻的误差,改进的整定算法利用预测误差信息对参数进行再整定。仿真结果表明,引入支持向量机回归优化的RBF神经网络PID整定收敛速度更快,精度更高,跟踪性能优于RBF神经网络PID整定。     

基于QPSO算法的自抗扰控制器设计及参数整定

提出了一种基于量子粒子群(QPSO)的自抗扰控制器(ADRC)设计及参数整定方法.利用自抗扰控制器抗于扰能力强、鲁棒性好、对模型参数变化适应能力强的特点,设计了自抗扰纵向飞行控制器以提高飞行控制性能.针对所设计的自抗扰控制器参数多,需要依靠专家经验或试凑进行整定的问题,应用QPSO算法进行控制器参数整定.仿真结果表明,...     

自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,提出了一种基于自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制方法。设计了一类全程滑模面非线性函数,函数中含有变参数指数函数,其参数由一种新的自适应粒子群学习算法(PSO)结合RBF神经网络来整定。全程滑模控制保证了控制系统的全程鲁棒性,同时,由稳态误差收敛速度和滑模抖振幅度建立参数优化指标,用自适应PSO神经网络快速搜索当前的全局最优点。仿真结果表明,所设计的控制器取得了良好的效果,削弱了抖振。     

生产型测量机传动系统的模块化设计

首先运用程序模块化设计的方法,将传动系统设计按照CAD程序设计思路进行模块划分,确定模块内容及层级关系。其次,运用功能模块化设计的方法,按照模块功能独立和结构独立的原则,确定传动系统功能模块。综合两种模块化设计方法,得出PEARL生产型测量机传动系统为二级非悬臂式齿形带传动方式,且两级减速带轮非同侧放置。最后,对PEARL生产型测量机传动系统的设计特点进行了详细论述,证明了模块化设计的有效性和实用性。     

基于遗传算法的航空发动机PI控制器参数优化方法

P ID控制器参数整定与优化一直是自动控制领域研究的问题。采用遗传算法进行的PID参数整定与优化是一种全局最优且与初值无关的优化方法。本文结合某型航空发动机,利用遗传算法对发动机单变量及双变量P I控制器参数进行优化。仿真结果表明:该方法对PI参数整定具有比较好的综合控制性能,不失为一种具有较好实用价值的航空发动机P I控制器参数整定与优化方法。      

多模式下无人机紧密编队飞行控制仿真研究

针对复杂场景下固定翼无人机紧密编队的飞行控制问题,提出了使用三种不同飞行模式的控制策略以及对应控制参数的优化整定方法。首先建立了考虑涡流效应的紧密编队飞行非线性模型,然后针对不同飞行场景设计了协同飞行模式、队形变换模式和花式飞行模式,最后使用爬山-遗传算法对编队控制器的参数进行了优化。仿真结果表明,所设计的编队控制方法和优化参数可以稳定并有效地进行不同模式下的无人机编队飞行控制。     

小生境遗传算法及其在飞行控制系统中的应用

针对飞行控制系统控制器参数优化问题,提出了一种基于小生境遗传算法的模型参考优化整定策略,并将此策略应用于某型飞机的横侧向飞行控制系统的参数优化中。仿真结果表明,该优化策略能够有效地整定飞行控制系统的参数,具有收敛速度快、编程简单的优点。     

飞机部件柔性装配多轴协同控制算法研究

根据飞机部件柔性装配多轴协同控制的需求,采用模糊自整定PID算法进行实时控制。依据模糊自整定PID控制策略和PID参数的整定原则,结合MATLAB软件,用MATLAB语言编程与SIMULINK相结合的方法实现了一种飞机部件柔性装配模糊自整定PID控制器的设计、分析与仿真。     

基于单片机的过程控制系统设计

设计一个基于单片机的过程控制系统 ,并以温度控制为例 ,通过实验手段建立了控制对象的数学模型 ,完成系统PID参数整定 ,通过开放的数据通信 ,使用通用PC对过程进行监控 ,实现分散控制 ,集中管理的现代工业控制模式。还对模糊控制温度过程作了理论性探讨 ,并在MATLAB下进行仿真 ,为实际控制过程提供理论依据。     

基于PI与无模型自适应控制结合的燃气轮机转速控制方法

针对燃气轮机转速控制问题,提出一种基于PI控制与数据驱动的无模型自适应控制结合的控制器设计。以建立的燃气轮机慢车速度以上模型为研究对象,在通过遗传算法整定出最优PI控制器参数的基础上,通过对传统PI控制器的积分环节与紧格式无模型自适应控制器的相似替换,使得控制器具有在线整定内部参数的优势,表现出更优的动态控制性能。仿真结果表明：所设计的基于PI与无模型自适应控制结合的控制器,较之基于遗传算法离线整定的最优PI控制器,在转速调整时具有更快的上升时间和调节时间,且对性能退化模型也能自适应地改善控制效果。该控制器设计基于PI控制实现了控制品质的进一步提高,其自适应过程改善了系统的鲁棒性,基于PI结构的改进也具有工业应用前景。     

教与学优化算法在风力机变桨自抗扰控制中的应用

随着风力机的发展越来越智能化,除了要求风力机的运行可靠性,还要求其有稳定的输出功率。为了使风力机变桨控制器在运行过程中具有优良的动态品质,提出了一种自抗扰控制(ADRC)的变桨距控制方案,但ADRC也存在参数多、整定难度大这一明显缺点。为此,将教与学算法应用到ADRC的整定过程中,实现了参数的自动整定。仿真结果验证了通过教与学算法自动整定ADRC参数的可行性,与传统PID控制器相比,整定后的ADRC能较好地满足风力机变桨距控制要求,有效维持了风力机输出功率的稳定性。     

飞机航向神经网络PID参数自整定控制器研究

飞机航向操纵的模型参数具有非线性、慢时变特性。飞机航向操纵的传统控制方法的操纵性能不能令人满意。本文讨论一种应用BP神经网络实现PID参数自整定的控制方法。此法能根据飞机动态特性的变化，自动重新整定PID参数，从而改善了飞机航向的操纵性能和鲁棒性。     

某型发动机数控系统的相似参数自适应控制

针对航空发动机在全飞行包线非线性和时变的特点,提出了参数自适应PID控制器设计方法,研究了用最小二乘法和相似参数法两种参数估计器进行在线参数辨识和参数整定的问题。通过与发动机线性模型和部件级非线性模型的仿真,对两种控制算法进行了比较,确定了相似参数法自适应PID控制器具有稳定性好,计算简单,适用于全包线等优点。将相似参数法自适应PID控制器用于某型航空发动机全权限数控系统,通过试车和试飞,验证了该方法的优点。