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This paper describes how PID controllers can be designed by optimizing performance subject to robustness constraints. The optimization problem is solved using convex-concave programming. The method ad...
We formulate multi-input multi-output (MIMO) proportional-integral-derivative (PID) controller design as an optimization problem that involves nonconvex quadratic matrix inequalities. We propose a sim...
PID 控制器的频域特性与无模型参数调节
特征频率 闭环响应 频域分析
2014/10/13
为了使PID 参数调整不依赖于模型参数, 而是直接基于闭环响应, 首先分析PID 参数对闭环系统性能的影响, 然后以振荡最小、开环增益最大等为基本原则给出一种无模型PID 参数调整方法. 该方法只需要闭环响应曲线中的振荡频率信息, 避免了模型参数辨识误差对调整结果的影响, 简化了参数调节的过程. 最后通过实验验证了所提出方法的有效性.
基于PID控制器的动态投资组合模型
动态投资组合 PID控制器 预期收益率
2014/2/19
在投资过程中, 投资者都是在发生亏损或预期发生亏损时才对投资头寸进行调整, 即投资者调整投资组合的目的是保证组合能获得正收益. 基于该思想, 以组合的预期收益率与通过组合要实现的收益率之差作为控制量, 通过PID 控制器动态调整组合中各证券的投资权重, 以实现组合下一期的预期收益率与人们在投资之初确定的收益率相等的目标. 仿真结果表明, 按该模型配置的投资组合的预期收益率能够达到目标收益率.
网络控制系统的自整定PID 控制器设计
PID 控制 预测控制 随机时延
2014/10/9
结合广义预测控制(GPC) 方法和PID 反馈结构, 设计了一种具有预测功能的PID 控制器, PID 参数根据未来时刻的预计输出误差进行整定. 控制器导出多步控制序列, 置于执行器端的延迟补偿器根据网络时延从控制序列中选择控制信息并作用于控制对象, 从而对时延进行补偿, 使控制性能得到极大改善. 控制器结合了PID 控制和预测控制的优点, 具有较强的鲁棒性和工程意义. 最后通过构造Lyapuno...
独轮自平衡机器人双闭环非线性PID 控制
非线性 双闭环控制 稳定性分析
2014/10/8
针对竖直飞轮独轮自平衡机器人系统, 提出一种用于独轮自平衡机器人的平衡及运动控制的双闭环非线性PID 控制方法(DLNPID), 并给出了该控制方法稳定性的证明. 该控制方法是具有横滚倾角内环、俯仰倾角内环和前向位移外环的双闭环控制, 其中每个控制环均由非线性PID 控制器(NPID) 构成. 实验结果表明, 所提出的基于非线性PID 的双闭环独轮自平衡机器人控制方法具有比线性方法更好的鲁棒性能.
基于改进混合蛙跳算法的电渣重熔过程多变量PID 控制器设计
多变量系统 PID控制器 混合蛙跳算法
2014/9/26
根据电渣重熔过程的工艺特点和数学模型, 提出了基于改进混合蛙跳算法(ISFLA) 的多变量参数自整定PID 控制策略. 提出一种新的蛙跳规则, 用以增强SFLA 的局部搜索能力. 该规则主要通过模拟青蛙的感知和运动的不确定性来动态随机地调整青蛙的局部搜索空间和步长, 以防止SFLA 算法过早收敛, 提高算法的搜索效率. 仿真结果和工业应用实验均表明了所提出控制方法的可行性和有效性.
基于交叉熵算法的PID 控制器设计
交叉熵 优化 PID 控制器
2014/9/24
交叉熵优化方法是一种新型高效的随机优化算法, 算法控制参数简单, 鲁棒性强. 将交叉熵优化算法用于PID 控制器的参数设计, 并与基于遗传算法的PID 控制器设计进行对比, 结果表明, 交叉熵优化算法不仅所获结果较优, 而且计算复杂度也明显小于遗传算法.
基于Maclaurin 展开的PID 设计与无模型自整定
PID 无模型 自整定 Maclaurin 展开
2014/9/23
针对自衡对象, 提出一种基于期望模型的PID 自整定方法, 该方法无需被控对象的数学模型. 利用Maclaurin 展开技术, 给出了PID 控制器的整定公式; 并通过开环阶跃响应, 实现了PID 控制器的无模型自整定. 仿真结果表明, 利用该自整定方法所得的PID 能有效地提高高阶被控对象的系统性能; 即使在噪声环境下, 该方法仍具有很好的鲁棒性.
基于模糊PID 软切换控制的列车自动驾驶系统调速制动
列车自动驾驶 调速制动 模糊PID 软切换 舒适性
2014/9/17
基于对列车自动驾驶(ATO) 系统算法的分析, 首先针对ATO系统停车阶段采取的一级调速制动过程, 利用模糊PID 软切换控制算法对ATO系统进行研究; 然后利用模糊规则实现模糊控制与PID 控制之间的切换; 最后通过对系统的仿真表明, 该算法不仅能够实现ATO系统调速控制的平滑过渡, 而且使列车能够平稳运行, 节约能源, 同时提高了乘坐的舒适性和停车精度.