基于SimMechanics机械臂自适应模糊PID控制仿真研究

针对传统PID控制机械臂在运动中存在跟踪精度低、响应速度慢、动态性能差等问题,提出采用自适应模糊PID控制。通过用Sim Mechanics搭建二自由度机械臂模型,分别运用传统的PID控制和自适应模糊PID控制方案进行仿真并比较上述两种方案控制效果。仿真结果表明,所设计的自适应模糊PID控制器相比传统的PID控制器对控制机械臂运动有更好的控制效果。     

基于改进PSO的无人自转旋翼机二自由度PID飞行控制

针对传统无人自转旋翼机自动控制采用一自由度PID和优化算法相结合,因自转旋翼机的响应滞后特性,一自由度PID不能同时满足快速响应和抑制干扰的问题,提出基于粒子群算法和模拟退火算法的二自由度PID控制器,同时设计前馈控制器的降噪方法,实现对无人自转旋翼机的有效控制。通过搭建Matlab仿真模型验证其可行性,其仿真结果表明本研究中算法相对于传统一自由度PID控制响应速度较快,前馈控制器能有效地抑制外部干扰,鲁棒性强,且系统响应速度快,响应时间提升约11%,响应精度更高,收敛误差小,约是传统PID的1/6,控制系统更稳定。同时在2种不同飞行环境下实际飞行实验验证了基于PSO-SA的二自由度PID控制器可行性,可为无人自转旋翼机在农业航空领域中的应用提供理论基础。     

模糊控制在发动机测控系统中的应用

针对发动机测控系统的转速调节,设计了一种转速模糊控制器。该控制器通过Matlab进行仿真,并与传统的PID控制器进行了阶跃响应的对比,试验结果表明该控制器要比传统的PID控制器具有响应快、超调小、控制曲线平滑。     

灰色预测与模糊PID的恒温水浴协同温度控制

为解决传统农业温控系统存在的大惯性、时变非线性和纯滞后性问题,以恒温水浴温度调控系统为研究对象,建立温度调控机构的一阶加纯滞后数学模型。充分考虑PID控制、模糊控制与灰色预测控制各自的优点,仿真评估灰色预测算法预测系统温度的相对残差均值为4.73×10^-6,方差比为0.001 8,反映出模型预测的可靠性很高;设计将模糊PID作为主控制器,灰色预测算法作为辅助控制器的协同温度控制模型。仿真试验结果表明：灰色预测—模糊PID控制器的超调量相对于传统PID控制器下降0.35%,相对于模糊PID控制器下降0.18%;灰色预测—模糊PID控制器的调节时间相对于传统PID控制器缩短232.8 ms,相对于模糊PID控制器缩短204.9 ms;灰色预测—模糊PID控制器的稳定温度值相对于传统PID控制器减小3×10^-3℃,相对于模糊PID控制器没有发生变化;对于相同的扰动信号,灰色预测—模糊PID控制器的调节时间相对于传统PID控制器缩短252.3 ms,相对于模糊PID控制器缩短248.2 ms。灰色预测与模糊PID的恒温水浴协同温度控制与传统PID、模...     

基于模糊控制的永磁同步电机仿真

对于永磁同步电机这种非线性、多变量复杂系统,运用传统的PI控制器控制效果并不理想。为了增强系统的稳定性和更好的动态响应,运用了一种基于模糊PI的控制方法,在传统PID控制的基础上进行优化。建立了PMSM的模型,并且在MATLAB/Simulink中根据数学模型搭建仿真环境,将模糊控制后的PI控制器和基于传统PI的控制器对电机的转速、扭矩结果进行对比分析。结果表明,模糊PI控制器相对于传统PI控制器有更小的超调量,更好的稳定性、动态响应。该研究的算法运用到工程控制中有较好的发展前景。     

一种自走式施肥机变量施肥控制系统改进

针对丘陵山区现有的自走式施肥机变量控制系统存在惯性大、非线性以及不能及时响应等,传统PID控制策略很难达到精准施肥要求。为此,在建立施肥控制系统数学模型的基础上,采用模糊PID对排肥轴转速进行控制,然后在Simulink工具箱搭建该控制系统的PID仿真模型。分析、对比传统参数整定的PID控制和自适应模糊PID控制系统性能差异。模型仿真和田间试验结果表明:自适应模糊PID控制器改进后的系统模型,响应时间为0.7 s,超调量3.36%,相比传统PID控制模型具有更好的动静态特性;而且在排肥控制性能试验中,单穴排肥量误差为1.52%~5.10%,变异系数最大为4.31%,排肥量准确性和均匀性均达到要求,改进的控制系统性能更优。     

基于数据拟合的温室大棚温湿度解耦控制器设计与仿真

针对温室大棚控制系统中温湿度强耦合性特点,本文设计了一种温湿度模糊PID-解耦控制器。首先,结合传统PID控制和模糊控制方法,构造了温湿度模糊PID控制器。然后,利用多项式数据拟合法建立了温湿度补偿关系式,并设计了温湿度解耦控制器。最后,利用MATLAB/Simulink仿真平台搭建了温室大棚温湿度控制系统整体仿真模型,并对比分析了传统PID、模糊PID和模糊PID-解耦控制方法。结果表明:提出的模糊PID-解耦控制方法具有响应速度快、无超调振荡等特点,优化了控制系统的动态性能。     

拖拉机定速巡航系统的纵向加速度跟踪控制

拖拉机定速巡航系统通过对拖拉机加速度的精确控制实现系统功能,由于纵向动力学系统的非线性、道路坡度、拖拉机悬挂农机具导致的整车质量变动及风阻等外部干扰因素存在,使得控制系统鲁棒性成为控制器设计时的重点。本文基于模块化机理建模及实验数据的方法,建立了拖拉机的纵向动力学模型,并在Simulink上建立了该模型,与实车平台进行对比,验证了该模型符合需求。针对拖拉机纵向动力传动系统非线性特点,采用逆模型方法线性化拖拉机纵向动力学模型,基于线性化模型,获取下层控制对象各工作点及各工况下频率响应特性数据,通过频率响应实验和最小二乘法辨识下层对象系统的传递函数。根据传递函数和纵向加速度响应的非线性特性,设计了滑模变结构控制器,与传统的PID控制相比,通过仿真,结果表明该控制器有效改善了系统对非线性特性及外界干扰的鲁棒性能。     

拖拉机定速巡航系统纵向加速度跟踪控制

拖拉机定速巡航系统通过对拖拉机加速度的精确控制实现定速巡航功能,由于纵向动力学系统的非线性、道路坡度、拖拉机悬挂农机具导致的整车质量变动及风阻等外部干扰因素的存在,使得控制系统鲁棒性成为控制器设计的重点。本文基于模块化机理建模及实验数据的方法,建立了拖拉机纵向动力学模型,并在Simulink上建立了该模型,与实车平台进行对比,验证了该模型符合需求。针对拖拉机纵向动力传动系统非线性特点,采用逆模型方法线性化拖拉机纵向动力学模型,基于线性化模型,获取下层控制对象各工作点及各工况下频率响应特性数据,通过频率响应实验和最小二乘法辨识下层对象系统的传递函数。根据传递函数和纵向加速度响应的非线性特性,设计了滑模变结构控制器,仿真结果表明,与传统的PID控制相比,该控制器有效改善了系统对非线性特性及外界干扰的鲁棒性能。     

无人驾驶铰接式车辆强化学习路径跟踪控制算法

针对无人驾驶铰接式运输车辆无人驾驶智能控制问题,提出了一种强化学习自适应PID路径跟踪控制算法。首先推导了铰接车的运动学模型,根据该模型建立实际行驶路径与参考路径偏差的模型,以PID控制算法为基础,设计了基于强化学习的自适应PID路径跟踪控制器,该控制器以横向位置偏差、航向角偏差、曲率偏差为输入,以转角控制量为输出,通过强化学习算法对PID参数进行在线自适应整定。最后在实车道路试验中验证了控制器的路径跟踪质量并与传统PID控制结果进行了对比。结果表明,相比于传统PID控制器,强化学习自适应PID控制器能够有效减小超调和震荡,实现精确跟踪参考路径,可以较好地实现系统动态性能和稳态误差性能的优化。     

拖拉机自动转向操纵控制器试验与仿真研究

转向操纵控制器执行效果的优劣决定了导航车辆工作的准确性和稳定性。为此,以开展试验测试和仿真研究的方法,对现有的转向控制平台进行试验测试,开发了双通道系数测定试验、比例系数测定试验和微分系数测定试验,目的是从软件的角度提升整个控制器的性能。同时,针对系统的被控对象进行建模,建立步进电机非线性SIMULINK仿真模型,并在此基础上提出了模糊PID控制器的构建思路,实现了步进电机模糊PID仿真。该研究为提高导航操纵控制器精度提供了思路。     

燃气发动机调速控制与试验

将神经网络与PID控制器相结合,构成了神经网络非线性PID（NNXPID）控制器。将该方法应用到发动机转速控制中,测试了发动机的转速阶跃变化工况、热机启动工况以及负荷突加工况,结果显示NNXPID既具有PID拉制器结构简单、参数物理意义明确、稳态性能良好的优点,又具有神经网络自学习、自适应的能力,还具有模糊控制的快速响应、智能调节的功能。NNXPID控制下的燃气发动机的稳定调速率小于5％,转速波动率小于0．5％,突加负荷瞬时调速率小于10％,稳定时间小于5S,具有很好的动态和静态性能。     

装载机线控转向路感控制策略

设计了铰接式装载机线控转向系统，在分析装载机路感特性的基础上，提出系统控制策略，并设计了一种基于BP神经网络整定的自适应PID控制器，实现了PID参数的在线调整。仿真和实验结果表明，该控制器可使线控转向系统实现理想的路感特性。     

Buck型功率变换器无抖振滑模控制器设计

针对传统比例积分微分(PID)控制方法运用于直流Buck变换器时,在干扰较大的情况下,很难取得满意的控制效果问题,利用二阶滑模控制技术,提出了一种无抖振的滑模控制方法,以改善大扰动条件下Buck变换器的鲁棒性。将占空比变量的导数看作虚拟控制器,设计非连续的二阶滑模控制器;实际控制器则为非连续控制器的积分,从而避免了控制器的抖振。在此基础上,采用PWM定频控制方式将该算法运用在Buck电路上。通过和PID控制算法进行仿真和实验对比,验证了该滑模控制器的可靠性与优越性。结果表明:系统启动时间缩短了近50%;当突变负载和输入电压改变时,系统输出电压变化幅度明显减小。     

串联渠系PID改进积分与微分环节仿真研究

渠道系统自动化运行是提高明渠输水系统水资源利用效率的有效途径,其基本思路是通过节制闸的实时调节维持渠道内的水位、流量在一定的目标状态。经典PID控制算法在应用到渠道控制中存在微分环节极易引起超调甚至系统失稳的问题,因而实际渠系控制器多采用比例积分环节(PI),其缺点是响应缓慢。为了提高渠系控制的响应速度、减小系统调节动作量,在PID算法的积分环节中引入启动阈值,并采用惯性环节串联补偿微分环节。采用ASCE的标准渠道测试算例进行建模仿真,计算结果表明改进算法在传统PID算法的基础上降低系统超调、减少闸门的调节量;在PI算法的基础上提高系统响应速度。     

基于分数阶模糊PID控制的水轮机调节系统研究

针对水轮机调节系统中传统PID控制规律存在适应性不足的问题,设计了一种新型的分数阶模糊PID控制器(FOFPID),该控制器在模糊PID控制器(FPID)的基础上将微分及积分阶次进行从整数阶到非整数阶的拓展,并利用改进Oustaloup滤波算法对该控制器中的分数阶微积分进行数字实现.提出了一种基于Rechenberg五分之一法则的动态适应量子粒子群算法(DAQPSO),对水轮机调节系统控制器参数进行优化.仿真试验表明:FOFPID控制器在水轮机调节系统扰动幅度及运行工况变化时具有较强的适应性,并在水轮机调节系统参数发生变化时具有更好的鲁棒性;与QPSO,RLQPSO及MLQPSO相比,DAQPSO算法具有较好的计算精度,能为水轮机调节系统控制器提供更优的参数候选方案.     

基于鲁棒反馈线性化的联合收获机割台高度控制策略

谷物联合收获机割台高度控制非常重要，有效的割台高度控制有助于提高喂入量的稳定性、降低整机各环节的负荷波动。本文提出一种基于鲁棒反馈线性化的割台高度控制策略，该方法可以使割台跟随地面起伏进行俯仰控制调节。首先，基于割台结构和动力学分析建立系统数学模型，选取正弦角度的近似约简条件，将多变量的复杂非线性系统线性转换为典型的非线性系统；通过分析传统的反馈线性化控制研究可控仿射的模型构建方法，在集成鲁棒优化设计控制器基础上，提出鲁棒反馈线性化（Robust feedback linearization，RFL），通过构建灵敏度方程、选取增益来稳定系统；选取液压控制机构，根据控制液压输出的电流参数设计为基于鲁棒反馈线性化控制系统的控制器。将传统的PID控制和本文提出的鲁棒反馈线性化控制进行对比实验，结果表明，在不同行驶速度、地形正弦振幅和地形周期条件下，鲁棒反馈线性化控制下的高度误差均小于传统的PID控制；以3种不同行驶速度在同一起伏地面上行进，鲁棒反馈线性化控制下的高度误差受行驶速度增加的影响小于传统的PID控制。     

果园有机肥深施机分层变量排肥控制系统设计与试验

果园不同深度的土壤养分不同，果树根系分层吸肥能力不同，有机肥分层变量深施可以解决传统施肥存在的养分分布不均和肥料利用率低等问题。针对有机肥分层变量深施的排肥控制问题，本文设计了排肥控制系统，可以根据用户设置的各层理论排肥量和作业速度，实时计算液压马达的理论转速，并采用PID算法控制比例流量阀开度，调节马达转速驱动螺旋输送器排肥，实现分层变量排肥。将AMESim中建立的液压系统模型与在Matlab/Simulink中建立的控制模型进行联合仿真，整定PID参数。液压马达转速调节性能试验中最大超调量为14r/min，达到稳定转速的时间最大为6s，控制性能较好，表明通过AMESim-Matlab/Simulink联合仿真，能够快速便捷地整定PID参数，结果准确可靠。排肥控制性能试验中排肥量相对误差最大6.20%，变异系数最大8.69%，排肥量准确性和均匀性均达到要求。设计的控制系统具有较好的性能，能为果园有机肥分层变量深施提供技术支撑。     

基于模糊PID控制的无刷直流电机调速系统研究

无刷直流电机(BLDCM)是一个非线性、多变量、强耦合的系统,常规的PID控制难以达到良好的控制效果,模糊PID控制器依据模糊算法在线自整定PID参数,可弥补常规PID的不足之处,提高控制精度,取得更好的控制效果。论文对所设计的模糊PID控制器在Matlab/Simulink环境下进行了纯数学仿真的研究及调试。在数学仿真的基础上,采用dSPACE硬件平台对电机进行了硬件在环仿真,通过直接控制实物电机,验证了模糊PID控制系统具有良好的动、静态性能。     

基于改进MCS算法的道路模拟机试验系统

通过增加积分环节,提出了改进的自适应最小控制合成算法( MCSI)作为道路模拟机试验系统的伺服控制系统外环,以克服振动台在测试中存在的未知时变参数及时变干扰的影响,以提高振动台位移跟踪精度.通过对单通道道路模拟机试验系统动力机构进行建模,并对PID、MCS和MCSI控制器进行了设计与仿真.仿真结果表明,MCS及MCSI控制器跟踪精度远远高于传统的PID控制器,而改进的MCS跟踪精度又优于MCS,并且具有在线调节参数的优点.基于快速原型的MCS算法,利用Matlab/Simulink建立振动台控制系统模块,在CCS集成开发环境中自动生成代码,然后将可执行代码下载到DSP TMS320C2812和TMS320C6713中,实现了基于MCSI的道路模拟机试验系统设计.