模糊pid控制simulink仿真
庞姬纪893用模糊pid可不可以做 多输入多输出 系统的控制,如何用simulink实现 -
姬李环17514029264 ______ 这个有点搞,控制模型都用现代的了控制方法为啥还整经典的.不过其实PID在某种意义上和现代控制理论中的方法是相同的、是特例,只是指标表示不同.比如对两状态变量模型进行LQR镇定得到的控制量和PID控制就是等价的.可行方法,还是先解耦,化成乔丹标准型,如果凑巧化成两个独立二阶系统,且分别对应两个控制量,那就简单了.当然这基本是不可能的.这时就只好分析各个乔丹子块了,对于一般的模型估计很难有结果.忽悠完毕
庞姬纪893模糊pid控制为什么能提高系统鲁棒性 -
姬李环17514029264 ______ 模糊PID控制是根据PID控制器的三个参数与偏差e和偏差的变化ec之间的模糊关系,在运行时不断检测e及ec,通过事先确定的关系,利用模糊推理的方法,在线修改PID控制器的三个参数,让PID参数可自整定.就我的理解而言,它最终还是一个PID控制器,但是因为参数可自动调整的缘故,所以也能解决不少一般的非线性问题,但是假如系统的非线性、不确定性很严重时,那模糊PID的控制效果就会不理想啦.而且模糊pid控制的规则还是较复杂的,隶属度函数的选定也得靠经验.优点嘛就是可以自动调整PID的参数,对于一般的不确定系统,可以使用.
庞姬纪893PID控制器,模糊控制器,模糊PID控制器三者的控制效果有何异同? -
姬李环17514029264 ______ PID控制器能达到精确控制的效果,但是调整速度不快. 模糊控制器正好相反,能做迅速的调整,但是控制精度较差. 模糊PID控制器是利用模糊控制器计算P、I、D三个参数,然后再用这三个参数去进行PID计算.最后能达到较快的调整速度,也能达到精确控制的效果.
庞姬纪893如何实现rbf神经网络的模糊pid控制仿真 -
姬李环17514029264 ______ 我的毕设只用把PID和模糊PID相比较 常规PID,用Matlab里的Simulink模块仿真,建立你要做的动力学模型的传函或者状态空间.PID参数调节可用临界比度法.模糊PID就麻烦了,打开Matlab中FIS模块,一般都用二阶模糊?输入E,EC的隶属函数,一般为高斯,和输出模糊Kp,Ki,Kd,一般为三角.还要整定模糊规则,再加载到Simulink里.调节模糊因子Gu,Ge,Gec,设置模糊PID的参数.总之,你这个问题在白度知道里很难说清楚.
庞姬纪893什么里会介绍模糊PID控制? -
姬李环17514029264 ______ 《控制原理》里面一般都会介绍.模糊PID控制就是在传统的PID控制理论里面引入模糊控制的概念.
庞姬纪893温度控制系统的经典控制算法有哪些? -
姬李环17514029264 ______ 目前在工业领域实际应用中,温度控制系统经典控制算法主要是 “ PID ”算法.只是不同厂家会结合自身经验,在标准PID控制算法的基础上,作些修改. 北京赛德恒--您身边的控温专家!
庞姬纪893MATLAB仿真模糊PID控制初始位置不为零是什么原因? -
姬李环17514029264 ______ 检查下模糊规则,很可能是输入为零的时候,规则中对应的控制量并不为零.
庞姬纪893什么是模糊控制系统的鲁棒性 -
姬李环17514029264 ______ 模糊pid控制是根据pid控制器的三个参数与偏差e和偏差的变化ec之间的模糊关系,在运行时不断检测e及ec,通过事先确定的关系,利用模糊推理的方法,在线修改pid控制器的三个参数,让pid参数可自整定. 就我的理解而言,它最终还是一个pid控制器,但是因为参数可自动调整的缘故,所以也能解决不少一般的非线性问题,但是假如系统的非线性、不确定性很严重时,那模糊pid的控制效果就会不理想啦.而且模糊pid控制的规则还是较复杂的,隶属度函数的选定也得靠经验. 优点嘛就是可以自动调整pid的参数,对于一般的不确定系统,可以使用.
庞姬纪893模糊神经网络 - pid、模糊控制、模糊神经网络控制分别的优缺点是什么?
姬李环17514029264 ______ 模糊控制在零点有盲点可以用PID控制弥补,PID控制需要精确的建模然后参数一般用凑试发,模糊控制比较自由不需要进行精确建模,两者结合比较好,神经网络一般缺少大量的数据不好实现
庞姬纪893有有没有人能通俗地说说模糊控制 -
姬李环17514029264 ______ 模糊控制 利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法.在传统的控制领域里,控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键,系统动态的信息越详细,则越能达到精确控制的目的.然而,对于复杂的系统,由于变量太多,往往难以正确的描述系统的动态,于是工程师便利用各种方法来简化系统动态,以达成控制的目的,但却不尽理想.换言之,传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力,但对于过于复杂或难以精确描述的系统,则显得无能为力了.因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题.“模糊”是人类感知万物,获取知识,思维推理,决策实施的重要特征.“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大,内涵更丰富,更符合客观世界.