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PID参数优化与整定方法
- PID控制器现在仍然是应用最广泛的工业控制器，其关键在于对PID参数的优化整定,而采用常规的手工整定方法已经难以满足要求，目前需要解决对PID参数的高效优化问题。 本论文首先介绍了PID控制方法和常规PID参数整定方法，编程实现了数字PID控制器和基于遗传算法的参数自整定程序，然后将遗传算法用于不同的被控对象进行PID参数的整定及优化，为了对比控制效果，应用MATLAB软件进行了仿真验证，并用仿真曲线进行直观的对比。 结果表明遗传算法能够在对所求解问题一无所知的情况下,快速从全局搜索出优化的控
PID
- 目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器（仪表）已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用，有各种各样的PID控制器产品，各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器(intelligent regulator)，其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现.-At present, PID control and its controller or intelligent PID controller (instrument) has a lot of
A_real-time_adaptive_PID_controller_step_motor
- 传统PID控制器通常难以满足多变量、非线性、强耦合的步进电机动态响应和精 确调速要求,结合传统PID控制和模糊控制及遗传算法(GA)整定PID参数的优点,设计基于 模糊遗传算法的实时自适应步进电动机PID控制器,充分发挥传统和智能控制策略各自的优 势。仿真结果表明,该实时自适应步进电动机PID控制器,具有很好的自适应能力和抗负载扰 动能力。在稳定性、动态速度响应诸方面均优于传统的PID控制器和模糊控制器,系统达到了 较高调速性能和控制精度。 -Traditional PI
Intelligent-controller
- PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba
DVR_control
- 针对电压暂降的问题,按照“DVR系统设计→检测算法研究→控制方法研究→系统建模→结果分析→硬件实现”的思路,利用参数模糊自整定PID控制方法,对三相无串联变压器型DVR进行控制,实现了对系统电压暂降快速、准确的补偿。-Aiming at the problem of sags, a fuzzy PID control strategy is proposed to the transformerless DVR following the idea of “DVR system→detect
spica-ruanjian-ziliao
- 采用积分分离 PID控制算法将塔顶轻组分含量Y控制在0.99 2.采用继电法整定PID参数 3.整定效果验证：当被控过程参数时变时，如滞后时间由4→8，开环增益由3.4→6时, 讨论PID控制的响应速度及鲁棒性问题，考察当系统参数发生改变时，上述PID参数是否选取合适。 -Using integral separation PID control algorithm to control the top of the tower light component content Y
PID-Genetic-Algorithms
- 基于遗传算法的PID参数优化设计。利用遗传算法的智能搜索功能，获得在线PID参数的整定。-Design of PID Parameters Based on Genetic Algorithms.Genetic algorithm intelligent search function for online PID tuning parameters.
PSO
- 粒子群PID参数自整定算法，简单易行，能够使用。-Particle swarm PID parameter auto-tuning algorithm, simple and can be used.
PID控制算法精华总结
- 介绍了PID控制方法。PID控制的理论，公式，流程，和参数自整定技术(The PID control method is introduced. PID control theory, formula, process, and parameter self-tuning Technology)