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本文將智能控制算法和PI 控制算法相結(jié)合，提出了一種基于PI 的模糊混合控制器。新控制器在控制過(guò)程中借助仿人智能算法實(shí)現(xiàn)控制參數(shù)的在線調(diào)整。仿真結(jié)果表明，該控制方法對(duì)非線性時(shí)變系統(tǒng)有較好的控制效果。
PID 控制由于其算法簡(jiǎn)單、魯棒性好和可靠性高，已被廣泛用于工業(yè)過(guò)程控制[1]。但工
業(yè)生產(chǎn)過(guò)程往往是非線性、時(shí)變的數(shù)學(xué)模型，應(yīng)用常規(guī)的PID 控制器不能達(dá)到理想的控制效果；在實(shí)際生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)中，由于受其參數(shù)整定方法煩雜的困擾，常規(guī)PID 控制器性能欠佳，對(duì)非線性工況的適應(yīng)性差[1][2]。隨著智能控制、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等研究和應(yīng)用的發(fā)展和深入，出現(xiàn)了許多新型的自整定PID 控制器，如基于模糊推理的自調(diào)整PID 控制器[3]、單神經(jīng)元控制器[4][5]等，而且微處理技術(shù)和電子技術(shù)的發(fā)展也為這些算法的實(shí)現(xiàn)提供硬件平臺(tái)。本文將PI 控制技術(shù)和人工智能控制技術(shù)相結(jié)合，在增量式PI 控制器的基礎(chǔ)上提出了一種仿人智能模糊混合控制器及其算法。
PID 控制由于其算法簡(jiǎn)單、魯棒性好和可靠性高，已被廣泛用于工業(yè)過(guò)程控制[1]。但工
業(yè)生產(chǎn)過(guò)程往往是非線性、時(shí)變的數(shù)學(xué)模型，應(yīng)用常規(guī)的PID 控制器不能達(dá)到理想的控制效果；在實(shí)際生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)中，由于受其參數(shù)整定方法煩雜的困擾，常規(guī)PID 控制器性能欠佳，對(duì)非線性工況的適應(yīng)性差[1][2]。隨著智能控制、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等研究和應(yīng)用的發(fā)展和深入，出現(xiàn)了許多新型的自整定PID 控制器，如基于模糊推理的自調(diào)整PID 控制器[3]、單神經(jīng)元控制器[4][5]等，而且微處理技術(shù)和電子技術(shù)的發(fā)展也為這些算法的實(shí)現(xiàn)提供硬件平臺(tái)。本文將PI 控制技術(shù)和人工智能控制技術(shù)相結(jié)合，在增量式PI 控制器的基礎(chǔ)上提出了一種仿人智能模糊混合控制器及其算法。
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