Predictive reinforcement learning based adaptive PID controller
针对非线性、不稳定和强耦合系统，提出融合模型先验与数据驱动的PRL-PID控制器，通过动作平滑和分层奖励提升稳定性、跟踪精度与训练效率。
2025-06-10 cs.SY eess.SY
PID-EVOA: Tuning PID Controller Parameter Optimzation based on the Habits of the Egyptian Vulture
Faculty of Engineering, Zagazig University（扎加济格大学工程学院）；Zagazig University（扎加济格大学）
本文提出基于埃及秃鹫优化算法的PID控制器参数优化方法，通过最小化积分平方误差函数提升控制系统的暂态响应性能，在液位控制系统中优于传统Ziegler-Nichols方法。
2017-10-06 cs.SY eess.SY
PID-GM: PID Control with Gain Mapping
本文提出一种非线性映射，将PID增益与三个辅助参数关联，证明PID控制等价于PD控制加补偿器，并在2-DoF框架下实现鲁棒整定，通过奇异摄动理论揭示增益与鲁棒性的关系。
2025-04-21 cs.SY eess.SY
IAE Optimized PID Tuning with Phase Margin and Crossover Frequency Constraints
本文提出新型PID整定方法PMwc-Tune，采用SQP求解带相位裕度、穿越频率约束的IAE最小化问题，相比MATLAB的pidtune误差更低、IAE减少4.6%，实现频域鲁棒性与时域性能的平衡。
2025-06-12 cs.SY eess.SY
A Comparative Study Between a Classical and Optimal Controller for a Quadrotor
针对线性化的四旋翼模型，对经典的比例积分微分（PID）控制器和最优的线性二次型调节器（LQR）控制器进行了仿真比较。为了简化四旋翼的复杂动力学模型，我们使用牛顿定律和欧拉定律并应用物理学的基本原理推导出线性数学模型。这个推导给出了关于机身坐标系和惯性坐标系的四旋翼机运动方程。建立了四旋翼飞行器的状态空间模型，并利用该模型对四旋翼飞行器的控制算法进行了仿真。除了经典的PID控制算法，LQR是一种最优控制调节器，它是更强大的四旋翼。在相同的初始条件下，这两种控制器在Simulink中进行了仿真，并显示出令人满意的响应。
2020-09-28 cs.SY eess.SY math.OC
Design of Fuzzy self-tuning PID controller for pitch control system of aircraft autopilot
Islamic Azad University, Garmsar Branch（伊斯兰阿扎德大学加尔马萨尔分校）；Tarbiat Modares University（塔比巴特莫达雷斯大学）；Tehran University of Medical Sciences（德黑兰医科大学）
本文设计了模糊自整定PID控制器，用于改善传统PID在非线性、时变和不确定系统中的动态性能缺陷，通过仿真验证其在抗扰动和参数整定方面的优越性。
2015-10-09 cs.SY eess.SY
Frequency Domain Design of Fractional Order PID Controller for AVR System Using Chaotic Multi-objective Optimization
Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院）；Jadavpur University（贾达普大学）；University of Southampton（南安普顿大学）
本文提出一种基于混沌多目标优化的分数阶PID控制器设计方法，用于AVR系统，通过改进的NSGA-II算法优化控制器参数，保证系统稳定性和鲁棒性。
2013-06-16 cs.SY eess.SY math.OC
Encrypted extremum seeking for privacy-preserving PID tuning as-a-Service
无线通信为控制提供了许多好处，例如大大降低了部署成本、更高的灵活性以及更容易的数据访问。因此，智能和无线传感器和执行器在工业中的应用越来越多也就不足为奇了。有了这些增强的可能性，令人兴奋的新技术，如控制即服务，其中（例如）基于输入输出数据的控制器设计或调整可以外包给云或移动终端。然而，这意味着敏感的工厂信息可能会被服务提供商或可能的攻击者获得。在此背景下，我们在这里专注于保护隐私的最佳PID整定即服务。特别是，我们结合同态加密与极值搜索，以提供一个纯粹的数据驱动和保密的调整算法。加密实现需要对已建立的极值搜索器进行多次调整。这些包括相对参数更新，随机梯度近似，和归一化的目标函数。因此，如各种数值例子所示，所提出的加密极值搜索器能够为各种各样的植物调整PID控制器，而不会过于保守。
2022-07-10 cs.SY eess.SY
Energy-Efficient and Actuator-Friendly Control Under Wave Disturbances: Model Reference vs. PID for Thruster Surge
本文比较了模型参考控制与PID控制器在波扰环境下推进器冲量控制的性能，发现优化的MRC在能耗和执行器应力方面表现更优，而PID在跟踪误差上相近但能耗更高。
2025-11-20 cs.SY eess.SY
Comparative Analysis of PI and PID Controllers for Level and Flow Control in Coupled Tank Systems
针对非线性耦合水箱系统的液位与流量控制，通过实验和图形分析比较PI与PID控制器，揭示二者在响应速度、精度、抗噪性、稳定性及整定难度上的权衡。
2024-10-29 cs.SY eess.SY
PID Optimization Using Lagrangian Mechanics
Henry M Gunn High School（亨利·M·甘恩高中）；University of California Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）
本研究利用拉格朗日力学推导方程搭建小车倒立摆仿真系统，手动调节PID增益实现杆平衡，并提出可通过优化目标函数进一步提升PID性能，为无物理系统的控制调参提供可行路径。
2023-09-25 cs.RO cs.SY eess.SY
Comparative Studies on Decentralized Multiloop PID Controller Design Using Evolutionary Algorithms
Department of Power Engineering, Jadavpur University（贾达普大学动力工程系）
本文提出一种分散PID控制器设计框架，通过最小化ITSE和ISCO的加权和来平衡多变量系统的跟踪误差与操纵变量变化，并利用遗传算法、进化策略和文化算法三种进化算法优化控制器增益，在四个基准2x2多变量过程中进行仿真比较。
2013-01-05 cs.NE cs.SY eess.SY
A Novel Hybrid PID-LQR Controller for Sit-To-Stand Assistance Using a CAD-Integrated Simscape Multibody Lower Limb Exoskeleton
Thapar Institute of Engineering and Technology（塔帕尔工程技术学院）；Khalifa University Center for Autonomous Robotic Systems (KUCARS)（哈利法大学自主机器人系统中心）；Khalifa University（哈利法大学）
本文提出一种混合PID-LQR控制器，用于下肢外骨骼坐-立转换辅助，通过CAD集成Simscape Multibody建立高保真动态模型，并通过仿真验证其在关节轨迹跟踪中的优越性能。
2026-04-04 cs.RO cs.SY eess.SY
Model-Based Policy Search for Automatic Tuning of Multivariate PID Controllers
Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心）
本文提出基于模型的策略搜索框架，用于自动调优多变量PID控制器，通过数据驱动的方法解决复杂系统的控制器调优问题。
2017-03-08 cs.LG cs.RO cs.SY
Deep Reinforcement Learning with Shallow Controllers: An Experimental Application to PID Tuning
University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）；Backstrom Systems Engineering Ltd.（巴克斯特罗姆系统工程有限公司）
深度强化学习（RL）是一种优化驱动的框架，用于为一般动力系统生成控制策略，而无需显式依赖于过程模型。在模拟中取得了良好的效果。在这里，我们展示了在真实物理系统上实现最先进的深度RL算法的挑战。方面包括软件和现有硬件之间的相互作用;实验设计和样本效率;训练受输入约束;和算法和控制律的可解释性。我们的方法的核心是使用PID控制器作为可训练的RL策略。除了简单之外，这种方法还有几个吸引人的特点：不需要向控制系统添加额外的硬件，因为PID控制器可以通过标准的可编程逻辑控制器容易地实现;最后的产品--一个良好调整的PID控制器--有一种形式，从业者可以对其进行推理，并有信心地进行部署。
2021-11-13 cs.LG cs.SY eess.SY
Load Frequency Control of Solar PV and Solar Thermal Integrated Micro grid using Narma-L2 Controller
本文提出了一种新的方法，负载频率控制的微电网集成太阳能光伏和太阳能热发电机。基于自回归滑动平均算法（NARMA）的非线性自适应控制器被用来控制系统的频率。这种控制器的目的是调节和最小化由于负载变化引起的频偏。此外，一种新的元启发式方法，称为修改鲸鱼优化算法（MWOA）用于创建一个最佳的PID控制器用于频率控制。最后，提出的NARMA-L2控制器，WOA整定PID控制器和传统的PID控制器之间的比较研究。从一系列的实验，它的结论是，建议NARMA-L2控制器优于其他技术的频率控制，并给出了最好的结果，在超调量和建立时间。
2020-04-13 cs.SY eess.SY
Practical one-shot data-driven design of fractional-order PID controller: Fictitious reference signal approach
提出一种基于虚拟参考信号的FOPID控制器一次性数据驱动整定方法，仅需单次输入输出数据即可在保证闭环稳定性的前提下通过最小化损失函数实现模型匹配，有效提升控制性能并避免失稳。
2024-07-25 cs.SY eess.SY
Advanced DOA Regulation with a Whale-Optimized Fractional Order Fuzzy PID Framework
Department of Computer Engineering, North Tehran Branch Islamic Azad University（伊斯兰Azad大学塔里赫分支计算机工程系）
本文提出一种基于鲸鱼优化算法的分数阶模糊PID控制器，用于将脑电双频指数维持在40至60的理想范围，实验表明其在稳定时间和稳态误差上均优于传统分数阶PID控制器。
2025-08-17 cs.AI cs.SY eess.SY
Safe Contextual Bayesian Optimization for Sustainable Room Temperature PID Control Tuning
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）；Siemens Switzerland Ltd.（西门子瑞士有限公司）
我们调整最常见的供暖、通风和空调（HVAC）控制回路之一，即房间的温度控制。出于经济和环境的原因，优化该系统的性能至关重要。建筑物占一个国家能源消耗的20%至40%，其中近50%来自HVAC系统。情景预测预测，到2050年，由于效率的提高，供暖消耗将减少30%。先进的控制技术可以提高性能;然而，由于其简单性和整体性能，通常使用比例积分微分（PID）控制。我们使用安全上下文贝叶斯优化来优化PID参数，无需人工干预。与当前的PID控制器设置相比，我们降低了32%的成本，同时确保了房间内人员的安全和舒适。这项工作的结果对房间控制回路性能及其相关调试成本有直接影响。此外，这一成功的尝试为在不同级别的HVAC系统中进一步使用铺平了道路，节省了能源，运营和调试成本，并且实际证明了人工智能对环境可持续性的积极影响。
2019-06-28 cs.LG cs.SY eess.SY
Discrete-Time Fractional-Order PID Controller: Definition, Tuning, Digital Realization and Experimental Results
University of Zanjan（赞詹大学）
本文提出离散时间分数阶PID控制器，讨论其特性与应用，开发两种调参方法，展示其在复杂控制问题中的高性能表现。
2014-05-01 cs.SY eess.SY math.OC
Chaotic multi-objective optimization based design of fractional order PIλDμ controller in AVR system
Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校）；Jadavpur University（贾达普大学）
针对AVR系统多目标优化问题，采用混沌映射增强的NSGA II算法设计分数阶PIλDμ控制器，并与PID控制器进行帕累托前沿对比分析。
2013-01-05 cs.NE cs.SY eess.SY
Performance Comparison of Optimal Fractional Order Hybrid Fuzzy PID Controllers for Handling Oscillatory Fractional Order Processes with Dead Time
Jadavpur University（贾达普大学）；University of Southampton（南安普顿大学）；Bhabha Atomic Research Centre（巴哈原子研究中心）
本文研究了基于模糊逻辑的PID控制器，通过不同形式的模糊推理组合设计了分数阶混合模糊PID控制器，用于处理具有死区的分数阶过程，比较了不同控制器结构的性能。
2013-06-16 cs.SY eess.SY math.OC
Stability Analysis Of Delayed System Using Bodes Integral
Jadavpur University（贾达普大学）；Future Institute of Engineering and Management（未来工程与管理学院）
通过Bode积分公式调整PID控制器参数以优化Nyquist曲线斜率，并应用于时滞系统，同时采用Pade近似处理时滞项，通过MATLAB仿真和遗传算法比较三种方法。
2012-12-31 cs.SY eess.SY
AgenticControl: An Automated Control Design Framework Using Large Language Models
本文提出AgenticControl，一种基于大语言模型多智能体协作的自动化控制器设计框架，通过演员-评论家优化和场景递进提升鲁棒性，在多个控制系统中性能优于经典方法，并显著降低PID跟踪误差。
2025-06-23 cs.SY eess.SY
Comparing Model-based Control Strategies for a Quadruple Tank System: Decentralized PID, LMPC, and NMPC
本文比较了四容水箱系统的分散式PID、LMPC和NMPC控制器，发现MPC在跟踪时变设定值上优于PID，NMPC跟踪误差略小但输入运动速率更高。
2025-09-14 cs.SY eess.SY math.OC
Nonlinear PID Controller Design for a 6-DOF UAV Quadrotor System
Baghdad University - College of Engineering（巴格达大学工程学院）
本文提出了一种非线性PID控制器，用于稳定六自由度无人机四旋翼系统的平动和转动运动，并使其能够以最小的能量和误差跟踪给定轨迹。通过欧拉-牛顿形式获得了六自由度四旋翼系统的完整非线性模型，并考虑了速度和加速度向量，从而得到更精确的六自由度四旋翼模型，更接近实际系统。设计了六个非线性PID控制器，分别用于滚转、俯仰、偏航、高度和位置子系统，其参数通过遗传算法优化以最小化多目标输出性能指数（OPI）。在一定的控制器增益条件下，利用Hurwitz稳定性定理分析了六自由度无人机子系统的稳定性。仿真在MATLAB/SIMULINK环境中完成，包括三种不同的轨迹：圆形、螺旋形和方形。所提出的每个六自由度无人机四旋翼系统子系统的非线性PID控制器与线性PID控制器进行了比较，仿真显示所提非线性PID控制器在速度、控制能量和稳态误差方面更具有效性。
2018-10-16 cs.SY eess.SY math.OC
Model-based control algorithms for the quadruple tank system: An experimental comparison
我们比较了比例-积分-微分（PID）控制，线性模型预测控制（LMPC），非线性模型预测控制（NMPC）的性能为物理设置的四槽系统（QTS）。我们估计在一个连续离散时间随机非线性模型的QTS使用的预测误差的方法的基础上测量的过程数据和最大似然（ML）标准的参数。在NMPC算法中，我们使用这种识别的连续-离散时间随机非线性模型。LMPC算法是基于这个非线性模型的线性化。我们调整PID控制器使用Skogestad的IMC调整规则，使用的线性化模型的传递函数表示。观测到的跟踪误差和操纵变量的变化率的范数被用来比较控制算法的性能。对于预定义的时变设定点轨迹，LMPC和NMPC的性能优于PID控制器。LMPC和NMPC算法具有相似的性能。
2022-12-09 cs.SY eess.SY
Deep Residual Reinforcement Learning based Autonomous Blimp Control
Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所）；University of Stuttgart（斯图加特大学）
飞艇非常适合执行长时间的空中任务，因为它们节能，相对安静和安全。为了解决飞艇导航和控制任务，在以前的工作中，我们开发了一个硬件和软件在环框架和基于PID的控制器，在风干扰的存在下，大型飞艇。然而，飞艇有一个可变形的结构，它们的动力学是固有的非线性和时间延迟，使PID控制器难以调整。因此，往往造成较大的跟踪误差。此外，飞艇的浮力由于环境温度和压力的变化而不断变化。为了解决这些问题，在本文中，我们提出了一个基于学习的框架，基于深度残差强化学习（DRRL），飞艇控制任务。在这个框架内，我们首先采用PID控制器提供基线性能。随后，DRRL代理通过与环境的交互来学习修改PID决策。我们在仿真中证明，DRRL代理一贯提高PID性能。通过严格的模拟实验，我们表明，代理是强大的风速和浮力的变化。在现实世界的实验中，我们证明了代理，只在模拟训练，是足够强大的控制实际飞艇在大风条件下。我们在https://github.com/ robot-perception-group/AutonomousBlimpDRL上公开提供了我们方法的源代码。
2022-03-10 cs.RO cs.SY eess.SY
Methods for Multi-objective Optimization PID Controller for quadrotor UAVs
本文在统一仿真框架下比较元启发式、贝叶斯优化和深度强化学习三类方法用于四旋翼PID增益自动整定，发现灰狼优化效果最优，并证明噪声感知的黑箱整定可在不改硬件的情况下同时降低振荡、功耗和噪声。
2025-09-22 cs.SY eess.SY
On-Policy Robust Adaptive Discrete-Time Regulator for Passive Unidirectional System using Stochastic Hill-climbing Algorithm and Associated Search Element
非线性离散时间状态反馈调节器广泛应用于无源单向系统。需要离线系统辨识来调整这些调节器的参数。然而，离线系统辨识在某些应用中是具有挑战性的。此外，系统的参数可能随时间缓慢变化，这使得系统辨识不太有效。许多自适应调节器已被提出来调整参数在线时，离线信息既不可访问，也不是时不变的。这些自适应调节器的稳定性和收敛性具有挑战性，特别是在单向系统中。本文针对一阶单向无源系统提出了一种新的自适应调节器。在该方法中，相关联的搜索元素检查更新规则的合格性。然后，随机爬山算法更新的离散时间状态反馈调节器的参数。仿真结果验证了该方法的有效性。通过对两个无源系统的调节实验，证明了该方法在有噪声和干扰的无源单向系统中的调节能力。
2021-12-30 cs.SY eess.SY
A Review of Control Algorithms for Autonomous Quadrotors
Polytechnic of Namibia（纳米比亚理工学院）
本文综述了四旋翼无人机的控制算法，分析了PID、LQR等多种算法的优缺点，并提出混合系统作为未来研究方向。
2016-02-08 cs.SY eess.SY
Data-Driven Output Regulation using Single-Gain Tuning Regulators
针对线性系统输出调节问题，提出一种基于开环频率响应样本、仅需在线调整单一标量增益且具稳定裕度的最小阶数据驱动调节调节器，将SISO积分控制器整定扩展至MIMO系统。
2023-03-31 cs.SY eess.SY
Modeling and Simulation of an Active Car Suspension with a Robust LQR Controller under Road Disturbance, Parameter Uncertainty and White Noise
TOBB University of Economics and Technology（TOBB经济与技术大学）
本研究设计了在道路扰动、参数不确定性和白噪声下更鲁棒的LQR控制主动悬挂系统，并通过仿真验证其在舒适性和安全性方面的优势。
2026-02-04 cs.SY eess.SY
On the Mixed H2/H-infinity Loop Shaping Trade-offs in Fractional Order Control of the AVR System
University of Southampton（南安普顿大学）；Imperial College London（帝国理工学院）
本文研究了分数阶PID控制器在AVR系统中的频域设计，通过系统范数结合多目标优化算法，分析了设定点跟踪、负载扰动和噪声抑制等性能指标的权衡。
2014-05-12 cs.SY eess.SY math.OC
Handling Packet Dropouts and Random Delays for Unstable Delayed Processes in NCS by Optimal Tuning of PIλDμ Controllers with Evolutionary Algorithms
Jadavpur University（贾达普大学）
针对网络控制系统中的随机延迟和丢包问题，提出使用进化算法优化分数阶PIλDμ控制器参数，并在时域中验证其优于整数阶PID控制器。
2012-02-25 cs.SY eess.SY
A Learning-Based Tune-Free Control Framework for Large Scale Autonomous Driving System Deployment
Baidu USA LLC（百度美国有限责任公司）
本文提出了一种无调谐（人的闭环参数调整）控制框架的设计，旨在加速部署在各种车辆和驾驶环境的大规模自动驾驶系统。该框架由三个基于机器学习的过程组成，它们共同自动化自动驾驶的控制参数整定，包括：基于学习的动态建模过程，以使控制在环仿真具有高精度的车辆动力学参数整定;基于学习的开环映射过程，以解决前馈控制参数整定;更重要的是，基于贝叶斯优化的闭环参数整定过程，以自动整定反馈控制（PID、LQR、MRAC、MPC等）。模拟环境中的参数。本文表明，在控制性能的改善与参数整定效率的显着增加，在仿真和道路试验。该框架已在美国和中国的不同车辆上进行了验证。
2020-11-09 cs.LG cs.RO cs.SY
Evolutionary Algorithms for Multi-Objective Optimization of Drone Controller Parameters
无人机通过执行诸如探索和检查新环境、监控资源和交付包裹等任务，可以有效减少人类活动和互动。无人机需要一个控制器来保持稳定并达到目标。最著名的无人机控制器是比例积分微分（PID）和比例微分（PD）控制器。然而，控制器的参数需要调整和优化。在本文中，我们介绍了使用两种进化算法，基于遗传算法的优化~（BBO）和粒子群优化（PSO），多目标优化（MOO）调整的PD控制器的参数的无人机。MOO，BBO和PSO的组合产生了各种优化方法：矢量评估BBO和PSO，表示为VEBBO和VEPSO;以及非支配排序BBO和PSO，表示为NSBBO和NSPSO。多目标代价函数基于系统四个状态的跟踪误差。两个标准的Pareto前沿的优化方法，归一化的超体积和相对覆盖率，用于比较性能。结果表明，NSBBO一般表现优于其他方法。
2021-05-18 cs.SY eess.SY
Fractional Order Fuzzy Control of Nuclear Reactor Power with Thermal-Hydraulic Effects in the Presence of Random Network Induced Delay and Sensor Noise having Long Range Dependence
Jadavpur University（贾达普大学）；University of Southampton（南安普顿大学）；Indian Institute of Technology Delhi（德里印度理工学院）；Bhabha Atomic Research Centre（巴哈原子研究中心）
本文提出一种分数阶模糊PID控制器，用于在随机网络延迟和长程依赖传感器噪声存在下控制核反应堆功率，通过遗传算法优化实现鲁棒性。
2013-06-16 cs.SY eess.SY math.OC
Optimization of Adaptive Cruise Control system Controller: using Linear Quadratic Gaussian based on Genetic Algorithm
本文提出了一种新的参数可自动调整的线性二次型高斯控制器。虽然线性二次型调节器方法已被广泛应用于自适应巡航控制系统的设计中，但研究人员尚未提出一种可行有效的线性二次型调节器。它们既没有很好地处理过程和测量噪声，也没有解决自适应巡航控制系统设计中繁琐而低效的整定问题。为了补偿噪声，作者引入了线性二次高斯，其中应用卡尔曼滤波器。为了提高参数整定的效率，采用遗传算法搜索最优的线性二次型高斯参数。
2020-11-28 cs.SY eess.SY
Improved Model Reduction and Tuning of Fractional Order PIλDμ Controllers for Analytical Rule Extraction with Genetic Programming
Jadavpur University（贾达普大学）；Bhabha Atomic Research Centre（巴哈原子研究中心）
本文提出一种基于遗传算法在奈奎斯特平面上的次优模型降阶新方法，并结合时域最优调谐，通过遗传编程从高阶过程数据中提取PID和分数阶PIλDμ控制器的解析调谐规则，实现了性能与复杂度的权衡。
2012-02-25 cs.NE cs.SY eess.SY
An LQR-assisted Control Algorithm for an Under-actuated In-pipe Robot in Water Distribution Systems
Texas A&M University（德克萨斯A&M大学）
为了解决大型管道配水系统（WDS）中管道机器人的操作挑战，在本研究中，为我们以前设计的机器人提出了一种控制算法[4]。我们的尺寸适应性机器人具有欠驱动模块化设计，可用于泄漏检测和质量监控。首先，非线性动力学方程的机器人推导出两个垂直平面的定义，并定义了两组状态的机器人稳定和移动。对于稳定，我们计算辅助系统矩阵，并设计了一个稳定器控制器的线性二次型调节器（LQR）控制器的基础上，并结合比例积分微分（PID）控制器的动员。控制器方案在MATLAB中进行了仿真验证，在不同的操作条件下，在三个迭代。仿真结果表明，当初始值在-25 ° ~+25 °之间，跟踪速度分别为10 cm/s、30 cm/s和50 cm/s时，控制器能够使机器人在管道内稳定，使机器人在管道内的运行更加灵活、灵巧。
2020-12-29 cs.RO cs.SY eess.SY
Tuning the feedback controller gains is a simple way to improve autonomous driving performance
本文通过调整TCP算法中纵向控制器的PID增益，将CARLA驾驶评分从73.21提升至77.38，证明重新调整反馈控制器是提升自动驾驶性能的简单有效方法，尤其在复杂场景下效果显著。
2024-02-07 cs.SY eess.SY
A Fuzzy Cascaded Proportional-Derivative Controller for Under-actuated Flexible Joint Manipulators Using Bayesian Optimization
本文提出一种用于欠驱动柔性关节机械臂的模糊级联PD控制器，通过贝叶斯优化高效调参并证明其局部渐近稳定性，为欠驱动系统和模糊PID控制提供了新方法与新视角。
2023-09-14 cs.SY eess.SY
Near-Optimal Distributed Linear-Quadratic Regulator for Networked Systems
Mathematics and Computer Science Division, Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室数学与计算机科学部）；California Institute of Technology（加州理工学院）；Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学电气与计算机工程系）；Department of Statistics, University of Chicago（芝加哥大学统计系）
本文研究了在线性二次控制设置中，去中心化程度与控制器性能之间的权衡。通过分析图上相互关联的智能体系统及一种称为κ-分布式控制的控制器，展示了在温和假设下，κ-分布式控制与集中最优控制的性能差异随κ指数级减小，表明适度去中心化可实现近最优性能。
2022-09-12 cs.LG cs.SY eess.SY
Multi-objective LQR with Optimum Weight Selection to Design FOPID Controllers for Delayed Fractional Order Processes
School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院）；Department of Power Engineering, Jadavpur University（贾达普大学动力工程系）；Department of Earth Science and Engineering, Imperial College London（帝国理工学院地球科学与工程系）；Reactor Control Division, Bhabha Atomic Research Centre（巴哈原子研究中心反应堆控制部）
本文提出基于LQR技术的分数阶PID控制器最优折中设计方法，通过两个冲突的时间域控制目标解决有延迟分数阶系统的控制问题，并通过数值模拟验证了两种延迟处理技术的优劣及负载扰动抑制能力。
2016-11-29 cs.SY eess.SY math.DS
Automated Controller Calibration by Kalman Filtering
Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室）
本文提出了一种标定控制参数的方法。这样的控制参数的例子是PID控制器的增益、用于最优控制的代价函数的权重、滤波器系数、滑动模式控制器的滑动表面或神经网络的权重。因此，所提出的方法可以应用于广泛的控制器。该方法使用卡尔曼滤波器，该滤波器使用闭环系统操作的数据来估计控制参数。控制参数校准由训练目标驱动，该训练目标包括关于动力系统的性能的规范。性能驱动的校准方法在线和鲁棒地调整参数，计算效率高，数据存储要求低，并且易于实现，使得它对许多实时应用有吸引力。仿真结果表明，该方法能够快速学习控制参数，并能自整定参数以补偿干扰，对噪声具有较强的鲁棒性。仿真研究表明，该方法可以在线标定复杂动力系统的控制器，表明了该方法在实际系统中的适用性。我们还通过在dSPACE MicroAutoBox-II快速原型单元上实施我们的方法，验证了在具有汽车级处理器的嵌入式平台上的实时可行性。
2023-03-08 cs.AI cs.LG cs.RO
Kriging based Surrogate Modeling for Fractional Order Control of Microgrids
本文研究了分数阶控制器在微电网中的应用，采用克里格代理建模技术优化分数阶PID参数，通过数值模拟验证了方法的有效性，并与传统进化优化技术进行比较。
2014-08-20 cs.SY eess.SY math.OC
