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模糊模型PID优化控制在非线性系统中的应用
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作者 李园 李平 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第4期414-418,共5页
通过提出一种基于T-S模糊模型的非线性系统PID优化控制算法,将该算法应用于具有强非线性与不稳定性的填料塔热交换装置,为非线性控制系统的实际应用提供一种方案.在机理分析的基础上建立了分段非线性模型,设计了该装置的模糊模型PID优... 通过提出一种基于T-S模糊模型的非线性系统PID优化控制算法,将该算法应用于具有强非线性与不稳定性的填料塔热交换装置,为非线性控制系统的实际应用提供一种方案.在机理分析的基础上建立了分段非线性模型,设计了该装置的模糊模型PID优化控制器,对系统温度进行控制.实验结果与传统的PID控制结果对比表明,采用文中提出的模糊模型PID优化控制方法能够有效解决非线性控制问题. 展开更多
关键词 非线性控制系统 模糊模型pid优化控制 填料塔热交换过程 实验装置
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基于ANFIS-IGA的Fuzzy-PID系统对切削用量的控制研究 被引量:2
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作者 魏建安 黄海松 康佩栋 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第8期118-123,共6页
针对传统Fuzzy-PID控制系统控制精度不高,响应速度较差,以及应用专家整定法需要大量经验等缺点,文章选取切削用量作为控制对象,提出了基于ANFIS-IGA的改进算法,设计了基于该改进算法的CJK6132A经济型数控机床切削用量控制系统,以达到对... 针对传统Fuzzy-PID控制系统控制精度不高,响应速度较差,以及应用专家整定法需要大量经验等缺点,文章选取切削用量作为控制对象,提出了基于ANFIS-IGA的改进算法,设计了基于该改进算法的CJK6132A经济型数控机床切削用量控制系统,以达到对切削用量的精良控制。MATLAB仿真表明:与传统Fuzzy-PID系统相比,该系统不但具有更好的动态特性,而且具有更好的控制精度与鲁棒性,同时又节省了专家整定法中收集数据的时间。 展开更多
关键词 自适应神经网络模糊推理系统 遗传算法 模糊pid控制优化 MATLAB仿真
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湿式烧结金属摩擦材料试验台制动力控制研究
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作者 吴云志 谷峰 +2 位作者 昝傲 杨剑东 景修润 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第12期2300-2309,共10页
湿式烧结金属摩擦材料试验台工作环境复杂,进行制动试验时需要精确的压力控制。针对试验台液压系统的控制精度低和抗干扰能力差的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化(PSO)的模糊PID控制算法——改进PSO-FuzzyPID控制方法。首先,介... 湿式烧结金属摩擦材料试验台工作环境复杂,进行制动试验时需要精确的压力控制。针对试验台液压系统的控制精度低和抗干扰能力差的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化(PSO)的模糊PID控制算法——改进PSO-FuzzyPID控制方法。首先,介绍了试验台的系统组成结构,分析了试验台的动态、静态试验基本原理以及液压系统的压力控制原理,并基于上述分析在MATLAB/Simulink中建立了试验台液压控制系统的数学模型;然后,采用仿真的方式,将传统PID控制、模糊PID控制和基于改进PSO的模糊PID控制在阶跃输入和干扰信号下的控制效果进行了比较,验证了控制方法的可行性;最后,以铜基摩擦片作为试验片,在某公司的湿式烧结金属摩擦材料性能试验台上,对控制方法进行了台架试验,进一步验证了改进PSO-FuzzyPID控制方法的性能。研究结果表明:相较于传统PID、模糊PID控制方法,采用改进PSO-FuzzyPID控制方法后,系统超调量分别降低了10.3%和2.6%,响应时间分别缩短了0.07 s和0.26 s,稳态误差分别降低了0.03 MPa和0.02 MPa。上述结果验证了该方法能有效提高试验台液压系统的控制精度,具有较强的抗干扰能力,可以满足试验台实际控制需求。 展开更多
关键词 改进粒子群优化 模糊pid控制 湿式烧结金属 摩擦材料试验台 控制策略 改进粒子群算法优化模糊pid控制方法
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Optimal fuzzy PID controller with adjustable factors based on flexible polyhedron search algorithm 被引量:2
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作者 谭冠政 肖宏峰 王越超 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2002年第2期128-133,共6页
A new kind of optimal fuzzy PID controller is proposed, which contains two parts. One is an on line fuzzy inference system, and the other is a conventional PID controller. In the fuzzy inference system, three adjustab... A new kind of optimal fuzzy PID controller is proposed, which contains two parts. One is an on line fuzzy inference system, and the other is a conventional PID controller. In the fuzzy inference system, three adjustable factors x p, x i , and x d are introduced. Their functions are to further modify and optimize the result of the fuzzy inference so as to make the controller have the optimal control effect on a given object. The optimal values of these adjustable factors are determined based on the ITAE criterion and the Nelder and Mead′s flexible polyhedron search algorithm. This optimal fuzzy PID controller has been used to control the executive motor of the intelligent artificial leg designed by the authors. The result of computer simulation indicates that this controller is very effective and can be widely used to control different kinds of objects and processes. 展开更多
关键词 OPTIMAL fuzzy inference pid controller adjustable factor flexible polyhedron search algorithm intelligent artificial leg
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