当前位置:首页 > 工业技术
新型PID控制及其应用  第2版
新型PID控制及其应用  第2版

新型PID控制及其应用 第2版PDF电子书下载

工业技术

  • 电子书积分:13 积分如何计算积分?
  • 作 者:陶永华主编
  • 出 版 社:北京:机械工业出版社
  • 出版年份:2002
  • ISBN:711106299X
  • 页数:368 页
图书介绍:
《新型PID控制及其应用 第2版》目录

第1章 数字PID控制 1

1.1 PID控制原理 1

1.2 数字PID控制算法 2

1.2.1 位置式PID控制算法 2

1.2.2 增量式PID控制算法 5

1.3 数字PID控制算法的改进 8

1.3.1 积分分离PID控制算法 8

1.3.2 遇限削弱积分PID控制算法 11

1.3.3 不完全微分PID控制算法 11

1.3.4 微分先行PID控制算法 14

1.3.5 带死区的PID控制算法 16

1.4 常用的数字PID控制系统 17

1.5 数字PID控制技术的应用实例 21

1.5.1 直线电动机的数字PID控制 21

1.5.2 运动控制系统中位置环数字PID控制算法的改进实现 26

第2章 自适应PID控制 31

2.1 自适应控制 31

2.1.1 自适应控制的含义 31

2.1.2 自适应控制的类型 32

2.1.3 自适应控制的理论 34

2.2 自适应PID控制 36

2.2.1 引言 36

2.2.2 参数自适应PID控制 37

2.2.3 基于过程特征参数的自适应PID控制 39

2.3 基于非参数模型的自适应PID控制 40

2.3.1 PID继电自整定与神经网络相结合的自适应PID控制系统 40

2.3.2 模糊自适应PID控制系统 43

2.3.3 单神经元自适应PID控制器 43

2.3.4 专家自适应PID控制器 47

2.4 基于参数模型的自校正PID控制 49

2.4.1 最小方差自校正PID控制 49

2.4.2 极点配置自校正PID控制 53

2.4.3 自校正PID控制器的极点配置设计 55

2.5 自校正PID控制技术的应用实例 58

2.5.1 极点配置自校正PID控制器在电阻加热炉温控系统中的应用 58

2.5.2 时变大滞后极点配置最优预报自校正PID控制器 62

2.5.3 自校正PID控制技术在电力系统中的应用 66

2.6 基于模型参考的自适应PID控制器 72

2.6.1 基于模型参考的自适应控制方法 72

2.6.2 模型参考自适应PID控制器 73

第3章 智能PID控制 75

3.1 智能控制 75

3.1.1 智能控制的含义 75

3.1.2 智能控制系统 77

3.1.3 智能控制的类型 79

3.2 智能PID控制器 82

3.3 基于规则的智能PID自学习控制器 85

3.4 加辨识信号的智能自整定PID控制器 86

3.5 专家式智能自整定PID控制器 87

3.5.1 专家控制 87

3.5.2 专家式智能自整定PID控制器的典型结构 88

3.6 智能PID控制的实际应用 92

3.6.1 专家PID控制在伺服系统中的应用 92

3.6.2 智能PID控制在电阻加热炉温控系统中的应用 95

3.6.3 智能PID控制在混合煤气热值、流量串级调节系统中的应用 96

第4章 模糊PID控制 101

4.1 模糊控制 101

4.1.1 模糊控制的基本原理 101

4.1.2 模糊控制器 102

4.1.3 模糊控制器结构 105

4.2 模糊PID控制 117

4.2.1 引入积分因子的模糊PID控制器 118

4.2.2 Fuzzy-PID混合控制 119

4.3 模糊自适应PID控制 125

4.3.1 在线实时模糊自整定PID控制器 126

4.3.2 基于Fuzzy推理的自调整PID控制器 129

4.3.3 单参数模糊自适应PID控制器 134

4.4 模糊PID控制技术的研究探讨 142

4.4.1 模糊PID控制器的基本形式 142

4.4.2 模糊PID控制技术研究中面临的几个重要理论问题 146

第5章 神经网络PID控制 149

5.1 神经网络基础 150

5.1.1 单神经元模型 150

5.1.2 神经网络的拓扑结构——神经元的连接形式 152

5.1.3 神经网络的学习规则 153

5.1.4 误差反向传播(BP)神经网络 154

5.1.5 Hopfield神经网络 159

5.2 基于单神经元的PID控制 160

5.2.1 单神经元自适应PID控制器及其学习算法 160

5.2.2 单神经元自适应PID控制器应用实例 170

5.3 基于神经网络的PID控制 171

5.3.1 基于BP神经网络KP、KI、KD参数自学习的PID控制器 172

5.3.2 改进型BP神经网络KP、KI、KD参数自学习PID控制器 176

5.4 神经网络模糊PID控制 183

5.4.1 基于神经网络的模糊PID控制 183

5.4.2 基于神经网络的模糊推理PID控制 189

5.5 神经网络隐式PID控制及其在脉冲TIG焊接熔池控制中的应用 193

5.5.1 神经网络隐式PID控制结构 194

5.5.2 自学习算法 195

5.5.3 实时控制 196

第6章 预测PID控制 198

6.1 模型算法PI控制(MAPIC) 200

6.1.1 模型算法控制(MAC) 200

6.1.2 模型算法PI控制(MAPIC)实现 205

6.2 动态矩阵PI控制(DMPIC) 208

6.2.1 动态矩阵控制(DMC) 208

6.2.2 动态矩阵PI控制(DMPIC)实现 212

6.3 广义预测PI控制(GPPIC) 214

6.3.1 广义预测控制(GPC) 214

6.3.2 广义预测PI控制(GPPIC)实现 219

6.4 广义预测极点配置PI控制(GPPPIC) 220

6.4.1 广义预测极点配置控制(GPPC) 220

6.4.2 广义预测极点配置PI控制(GPPPIC)实现 224

6.5 预测-PID串级控制及其在合成氨厂变换工段上的应用 226

6.5.1 动态矩阵预测-PID串级控制 226

6.5.2 动态矩阵预测-PID串级控制的数字仿真 227

6.5.3 动态矩阵预测-PID串级控制在变换工段中的应用 228

第7章 PID控制器的自整定技术 233

7.1 PID控制器参数整定的原理和方法 233

7.1.1 Ziegler-Nichols设定方法 233

7.1.2 ISTE最优设定方法 234

7.1.3 临界灵敏度法 235

7.1.4 基于增益优化的整定法 235

7.1.5 基于总和时间常数的整定法 237

7.1.6 基于交叉两点法的PID参数整定规则 238

7.2 自整定PID控制策略和技术 242

7.2.1 继电型PID自整定控制策略 242

7.2.2 基于过程特征参数的PID控制器参数自整定技术 244

7.2.3 基于给定相位裕度的PM法自整定公式 246

7.2.4 基于给定相位裕度和幅值裕度的SPAM法自整定公式 248

7.2.5 基于递推参数估计的PID控制器参数自整定技术 251

7.3 多变量PID控制器自整定技术 256

7.3.1 多变量PID控制器的在线自整定技术 256

7.3.2 多变量非线性自整定PID控制器 258

7.4 具有PID参数自整定功能的智能调节器 260

7.4.1 富士MICREX智能控制器 260

7.4.2 东芝TOSDIC 2自由度PID自整定调节器 267

7.4.3 FOXBORO-EXACT自整定PID调节器 274

7.4.4 YEWSERIES-80自整定调节器 277

第8章 PID控制器的设计方法(一)——LQ最优控制、频域法、极点配置设计、TS-PID 282

8.1 基于线性二次最优控制的PID参数优化方法 282

8.1.1 LQ最优控制设计算法 282

8.1.2 LQR系统与PID控制系统的联系 284

8.2 基于频域法的PID控制器设计 286

8.2.1 基于相位裕度的PID参数优化方法 286

8.2.2 基于相位裕度和幅值裕度的PID控制器设计新方法 290

8.3 状态反馈的极点配置设计法 292

8.3.1 基于多项式拟合的内环状态反馈参数优化 292

8.3.2 基于极点配置调节PID控制器参数 295

8.4 TS-PID控制器的系统设计 297

8.4.1 TS模糊模型 297

8.4.2 TS-PID控制器的结构设计 297

8.4.3 TS-PID控制器的参数确定 299

第9章 PID控制器的设计方法(二)——遗传算法、鲁棒PID、非线性PID控制 300

9.1 基于遗传算法的PID控制器设计 300

9.1.1 遗传算法 300

9.1.2 基于遗传算法的PID参数优化设计 302

9.1.3 PID设计的自适应遗传算法 305

9.1.4 基于遗传算法的预测自整定PID控制算法 308

9.1.5 基于改进遗传算法的二自由度PID控制器设计 311

9.1.6 基于遗传算法的PID神经网络解耦控制器的设计 315

9.2 鲁棒PID控制器设计 317

9.2.1 鲁棒控制 317

9.2.2 基于μ分析的鲁棒PID控制器设计 319

9.2.3 基于H∞控制理论的PID控制器设计 321

9.2.4 基于闭环增益成形控制算法的鲁棒PID控制器 323

9.3 非线性PID控制器设计 325

9.3.1 非线性PID控制器 325

9.3.2 可控串联电容补偿非线性PID控制器的设计 327

9.3.3 发电机组汽门的新型非线性PID控制器设计 329

9.3.4 非线性PID算法在电加热炉集散控制系统中的应用 330

第10章 新型PID控制的工程应用 333

10.1 对偶自校正PID控制在大型目标模拟器方位伺服电动机中的应用 333

10.1.1 控制对象分析 333

10.1.2 对偶自校正PID控制系统 334

10.2 实时专家PiD控制在锅炉汽包水位控制中的应用 335

10.2.1 循环流化床锅炉汽包水位专家PID控制原理 335

10.2.2 循环流化床锅炉汽包水位专家PID控制算法和控制结构 337

10.3 单片机控制的智能PID控制器在液压系统中的应用 339

10.3.1 系统的结构原理 339

10.3.2 智能PID控制器设计原理 339

10.4 Fuzzy-PID控制在无刷直流电动机交流伺服系统中的应用 341

10.4.1 无刷直流电动机交流伺服系统 341

10.4.2 速度环Fuzzy-PID控制算法 342

10.5 Fuzzy-PID控制在智能人工腿位置伺服系统中的应用 344

10.5.1 智能人工腿位置伺服系统 344

10.5.2 Fuzzy-PID控制策略 345

10.6 神经模糊逆模-PID复合控制在连续搅拌型化学反应器中的应用 347

10.6.1 连续搅拌型化学反应器系统简介 347

10.6.2 神经模糊逆模-PID复合控制策略 347

10.7 智能PID控制器在工业对象中的应用 348

10.7.1 基于RBF网络与Smith预估器相结合的智能PID控制 348

10.7.2 在纯滞后工业对象中的应用研究 350

10.8 基于非线性跟踪微分器的电力系统PID励磁控制器 352

10.8.1 NPSS和SωNPID控制方案 352

10.8.2 数字仿真和物理动态模拟实验研究 353

参考文献 356

返回顶部