基于参数自整定模糊PID控制的大型液压源温控系统设计

根据液压源温度控制系统的非线性、时变的大滞后特性,采用参数自整定模糊比例积分微分(PID)控制算法,通过模糊推理在线调整PID的3个参数,给出了PID参数在线整定原则和模糊控制器设计。仿真结果表明:用该法设计的控制器较传统PID控制器有更好的动态性能和鲁棒性。不同工况的实验验证其液压源油温控制精度达到文献[1]的B级要求(±2℃)。     

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。     

多输入多输出随机振动试验变参数PID控制

 对多输入多输出(MIMO)随机振动试验控制的基本过程进行了系统分析。定义了一种新的在对数坐标下的控制误差表达式,然后在控制算法中引入了新的比例-积分-微分(PID)控制策略,并给出了PID参数随误差变化的规律。以悬臂梁为控制对象,完成了两输入两输出随机振动试验。结果表明：变参数PID控制方法能在保证快速均衡的基础上,有效地减小功率谱和参考谱之间的相对误差以及加速度总均方根值的控制误差,提高随机振动试验的控制精度。     

模糊PID控制在单容水箱中的应用

随着工业的发展,液位控制在各种过程控制中的应用越来越广泛。论文以单容水箱液位为研究对象提出了一种智能控制算法——模糊PID控制算法。实验结果表明,采用模糊PID控制器后。控制系统的响应速度加快,超调量减小,过渡过程时间大大缩短,振荡次数少,具有较强的适应性和良好的稳定性。     

基于PID控制器的鲁棒自动飞行控制系统设计

在某初教机的线性模型基础上,建立了飞机的纵向和横向传递函数,分析了模型参数的不确定性,通过使用MATLAB中的NCD模块对飞行控制系统及PID控制器等参数进行优化,设计出了飞机的自动驾驶仪高度保持和航向保持模式。这种方法既避免了复杂的计算和编程,又使系统具有较好的稳定性、动态性能和鲁棒性,克服了飞机模型参数随着高度和速度的变化(即模型参数存在不确定性)而需要按照多个不同高度和速度的飞行区域设计一系列控制器的缺点。     

新型双圈无刷直流电机智能PID控制

针对惯性动量轮用单圈磁钢无刷直流电机气隙磁密低且干扰磁密大的缺陷,提出了一种新型双圈磁钢无刷直流电机.介绍了电机的磁路构型,采用有限元法对比分析了 2种电机的有效气隙磁密和干扰气隙磁密,并利用数学方程推导分析了 2种电机的驱动力矩和干扰力矩.分析结果表明,与传统电机相比,新型双圈无刷直流电机具有良好的结构特性.在建立电...     

航空发动机PID控制参数优化的改进遗传算法

提出一种基于参考模型特征指标的P ID控制参数寻优算法。采用遗传算法(GA)优化某型涡扇发动机P ID控制参数,以理想二阶系统作为参考模型,将其与实际闭环系统输出差值平方的时间积分作为系统的适应度函数。设计过程中只需选择二阶系统的自然频率和阻尼比就能准确地实现期望的动态和稳态性能。与传统的基于系统性能指标加权的适应度函数相比,新的适应度函数计算方法避免了加权系数与系统响应形式没有明确对应关系的缺陷。新方法所选参数物理意义明确,算法简单,易于实现。     

基于模糊PID算法的电动执行机构控制系统研究

电动执行器通过控制电机的旋转来驱动负载运动,通过上位机来控制电机的运行,将信号转化为对应的机械位移,从而实现对目标的位移控制。建立了无刷直流电机的数学模型并介绍控制策略,将传统PID (比例\积分\微分) 和模糊PID进行比较,详细介绍了模糊算法的模糊化、建立模糊规则库和解模糊化等3个关键步骤。用脉宽调制技术进行对电机的驱动,最后通过试验对系统的控制性能和动态响应性能进行测试。试验结果表明,基于模糊PID算法所搭建的电动执行机构控制系统工作稳定,可以达到控制需要而且具有良好的动态性能。     

力矩不可达情况下的控制分配算法及其在倾转旋翼机中的仿真研究

针对过驱动飞行控制系统的操纵量冗余问题,本文提出了一种基于零空间的控制分配算法.首先对现有的零空间控制分配算法进行了改进,使其在期望力矩不可达的情况下同样具有良好的适用性;其次研究了期望力矩不可达情况下控制分配环节对系统控制性能的影响,将实际力矩与期望力矩的误差矢量作为系统已知的匹配不确定项设计了积分滑模控制器.研究表...     

基于神经网络的风洞尾支杆减振系统

风洞试验时,由于气流的影响,测试用悬臂式尾支杆容易产生大幅度低频振动,这会严重影响测试精度,甚至损坏自身结构。为了有效抑制尾支杆的振动,本文设计了基于压电组件的主动减振系统,并将人工神经网络应用于PID控制,提出了神经网络PID智能控制算法。对尾支杆进行有限元分析,获取其模态参数。然后设计试验测试减振系统的性能,将神经网络PID与经典PID的控制效果进行对比。试验结果表明:在连续载荷的作用下,采用经典PID控制算法与神经网络PID均可达到有效控制(减振幅度70%以上),且神经网络PID在保证减振效果的情况下实现控制参数自整定,具有良好的鲁棒性。