模糊PID算法在冻干试验机温度控制中的应用

设计了一种模糊PID控制器,可应用于冻干试验机的温度控制系统中,提高了温度响应曲线的跟随性,加快了反应时间.采用MATLAB仿真对PID控制与模糊PID控制进行对比,获得了调节时间有明显改善的模糊PID控制器算法;给出了系统的近似模型,并将模型与算法应用于冻干试验机,获得了良好的控制效果.     

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。     

基于模糊PID控制的自适应喷雾系统设计与试验

针对现有果园风送式植保喷雾机的定量喷药装置,设计了一种基于模糊PID控制的自适应喷雾系统并进行分析试验。对喷雾机的结构进行设计,完成控制系统布置,使用模糊控制器对PID参数进行优化,并通过与传统PID控制器的仿真分析对比验证了模糊PID的控制效果。研究了自适应喷雾系统在实际作业过程中的喷洒效果,并验证了该系统在保证喷洒效果良好的情况下比连续喷药节约药液30%以上。该系统节省了劳动力,单人即可操作此风送式植保机。     

基于复合模糊控制器的开关磁阻电机控制系统研究

建立了开关磁阻电机(SRM)的动态非线性数学模型,采用转速环和电流环双环控制方式对开关磁阻电机的转速进行控制。针对SRM非线性的特点设计了复合模糊控制器,实现对开关磁阻电机转速良好的控制。复合模糊控制由常规的比例积分(PI)控制器和模糊型的PI控制器组成。瞬态时采用模糊型的PI控制器以提高系统的响应速度,稳态时采用常规的PI控制器以减小系统的稳态误差。基于本文所建立的模型对一台四相8/6结构的开关磁阻电机进行了仿真。仿真结果表明本文所提出的SRM驱动系统中的复合模糊控制器具有快速跟踪能力,稳态误差较小并且有很强的鲁棒性。     

基于MATLAB模糊自适应工具箱的PID参数优化研究

模糊控制理论是一类可用于复杂系统优化且具有鲁棒性的智能算法,模糊自适应工具箱为模糊控制理论的推广和应用提供了良好的工具。针对经典PID的局限性,利用模糊自适应工具箱对PID控制器参数进行优化。仿真结果表明:模糊自适应PID控制器能使系统达到良好的控制效果,对进一步应用研究具有参考价值。     

采棉机体积流量灰色预测模糊PID控制方法

由于采棉机行走机构的控制运行具有大延迟、大惯性等非线性特点,给采棉机高效快速采摘棉花带来很大困难,影响采棉机行进速度的稳定性与可靠性。为此,应用灰色预测方法,基于模糊理论设计了能够对采棉机行走速度进行控制调节的灰色预测模糊PID控制器,建立了采棉机行走控制系统仿真模型。通过仿真试验得出:灰色预测模糊PID控制器相比常规PID控制器具有良好的控制效果,且具有超调量小、响应时间短及鲁棒性好的特点。     

行波型超声波电机模糊控制研究

超声波电机作为一种新型电机,由于其结构特点,使其在运行过程中具有复杂的非线性关系,常规的PID控制策略不能满足其控制需求。针对定位控制和速度控制存在的难点,文章设计了一种新型的超声波电机控制系统,该系统结合了模糊与PID控制算法的优点,即首先采用模糊算法调节频率控制量的参数值,改变电机速度实现初步定位;其次在设定目标值附近切换成PID控制策略,通过调节两相输入电压的相位差使其精确定位。本系统通过模糊PID控制器分别实现对超声波电机两相输入电压的频率和相位差进行控制,通过实验证明,模糊PID控制策略能有效地实现对行波型超声波电机的定位控制,其定位精确性可以得到保证。     

电锅炉智能控制系统及其FPGA实现

针对当前电锅炉控制系统中温度和液位的单一控制所造成的温度控制精度低、使用不方便等问题,提出对其温度和液位同时进行控制的方法,改善控制效果,提高温度控制的精度.针对常规PID控制在温度控制系统中出现的超调量大、稳定时间长等缺点,采用模糊理论和PID控制相结合的模糊PID控制算法实现温度控制,设计了模糊PID控制器,通过MATLAB仿真表明其满足温度控制要求.针对常见温度控制器在实现智能算法时的运行速度慢、运行不稳定等问题,提出一种基于FPGA芯片的解决方案,通过EDA软件仿真和测试,验证了其可行性.     

基于滑转率的拖拉机自动耕深模糊控制仿真

仿真分析了基于滑转率的拖拉机自动耕深模糊控制算法.首先建立系统的数学模型,并用Matlab/Simulink建立计算机仿真模型.然后设计系统的模糊控制器,进一步根据系统的数学模型进行了仿真分析,观察控制效果.同时用PID控制算法、模糊PID控制算法进行仿真,分别进行响应性、抗干扰、适应性的对比分析,结果表明,模糊PID和模糊控制算法较为合适,两者控制效果近似,但是模糊PID控制算法需要更多的变量,更为复杂.     

FUZZY自整定PID参数控制器在水轮机调速器中的应用

针对常规PID控制器在水轮机调速器不能在线进行参数自整定的问题,结合模糊控制技术,提出了PID参数模糊(FUZZY)自整定.仿真和分析表明该控制器具有良好的自适应调节能力,并能保证调节系统具有良好的动态品质.     

基于BLDCM的智能播种控制系统设计

针对地轮驱动的玉米排种工作方式存在地轮打滑而造成漏播率增加的问题,设计了基于无刷直流电机驱动(Brushless Direct Current Motor,BLDCM)的智能播种控制系统。该系统以STM32单片机作为PID控制器的核心处理器,利用无刷直流电机作为排种器驱动源,并通过增量式编码器实时采集排种器的转速,同时利用霍尔传感器获取播种作业速度。为实现PID控制的最优化,在Simulink环境下建立无刷直流电机的仿真模型,并结合PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)算法对PID参数进行优化设计。仿真结果表明:经PSO整定后,PID控制器的阶跃响应效果良好,超调量为4%,调节时间为0.12s。田间试验结果表明:在低速、中速、高速和变速作业条件下,本电机驱动系统较传统地轮驱动系统在漏播指数方面分别降低了0.9%、1.1%、1.4%和1.3%,在播种合格指数方面分别提高了1.8%、3.8%、2.8%和1.7%。     

基于PSO算法的木薯收获机拔起速度控制系统参数优化

新型挖拔式木薯收获机拔起速度控制系统控制的重点在于使用PID算法进行闭环控制液压马达的输出。为此,针对传统的PID参数调整优化方法费时费力的问题,以广西大学研制的新型木薯收获机控制系统为对象,采用PSO算法,以液压系统的传递函数为目标,对PID算法进行参数优化,且进行了田间试验验证。结果表明:采用PSO算法,对控制系统参数进行优化可行,且便捷;当木薯收获机控制系统的参数Kp、Ki、Kd分别为0.644 1、2. 726 9、0. 036 2时,控制效果良好,性能稳定。     

基于蝙蝠优化BP-PID算法的精准施肥控制系统研究

水肥一体化技术在棉花、小麦、番茄等大田农作物种植场景中的应用逐渐增多。当前能够快速有效调整大田农作物水肥一体化系统中肥料流量的控制算法研究较为有限。由于水肥一体化系统存在时变性、滞后性与非线性的特点,常见的PID与BP-PID控制算法无法获得预期的控制效果。为此设计一种基于蝙蝠算法（BA）优化的BP神经网络PID控制器。通过采用BA对BP神经网络的初始权值进行优化,加快了BP神经网络的自学习速度,实现对水肥一体化系统中肥料流量的快速精准控制,从而降低了超调量、提高了响应速度。同时,基于STM32单片机搭建了水肥一体化流量调节测试平台,并对该控制器的性能进行了试验验证。结果表明,与常规PID控制器和基于BP神经网络的PID控制器相比,所设计的控制器具有较高的控制精度和鲁棒性,降低了由时滞性、非线性等因素引起的影响。平均最大超调量为4.78%,平均调节时间为41.24s。特别是在施肥流量为0.6m3/h时,控制器表现出最佳的综合控制性能,达到了精准施肥的效果。     

车辆电动转向系统的卡尔曼滤波模糊PID控制

通过对车辆动力转向系统的动力学分析,建立了动态数学模型。为了克服单独使用PID控制和模糊控制时的问题,提高控制系统的响应速度,减小超调量,减小稳态误差,设计了模糊控制和PID控制相结合的多模态控制器,实现了分段控制;并由卡尔曼滤波对控制信号进行滤波处理,减小路面随机干扰和传感器测量噪声的影响,从而进一步提高了控制效果。仿真和试验结果表明,该控制方法能够明显改善控制性能。     

改进型单神经元自适应PD控制及

针对贯流式水力机组带孤立负荷时难以稳定的特点，以常规PID控制器为基础，结合神经元控制技术，提出改进型单神经元自适应PID控制，仿真和分析表明该控制器具有良好的自适应能力，并能保证调节系统具有良好的动态品质。     

基于模糊理论的参数自适应PID智能控制系统

针对平地机进行刮平作业时无法实现稳定恒速控制的问题,提出了基于模糊理论的参数自适应PID算法的行走智能控制系统,并完成了将该算法应用在平地机的控制系统中协调解决作业时油门大小、档位和恒速控制问题。同时,为验证参数自适应PID算法对整机运行参数实时监控的有效性和可靠性,系统采用单片机作为控制器,通过Mat Lab软件的Simulink仿真,分别对平地机作业恒速控制设定干扰信号、参数自适应过程性能以及不加PID、加PID、自适应模糊PID3种控制方式进行了恒速控制效果对比分析。测试显示:该系统响应时间短、速度较快,具有良好的工作稳定性和可靠性,能够满足设计要求。     

高速覆带车辆静液传动模糊自适应PID同步控

以某轻型高速履带车辆的静液传动系统为研究对象,结合模糊控制与PID控制方法,设计了模糊自适应PID同步控制器,仿真及试验表明：直驶工况下,采用该控制器的双泵双马达静液传动系统在经受突变载荷干扰时能有效抑制两侧马达转速误差值,快速同步到设定速度,具有较好的鲁棒性,所设计的控制系统优于常规的PID控制方法, 适用于轻型高速履带车辆静液传动系统的同步控制。     

随机干扰下电控空气悬架整车车身高度控制研究

为解决随机干扰对空气悬架汽车车身高度动态切换的不良影响,结合空气弹簧模型,建立了随机干扰下的空气悬架车身高度调节系统整车模型。基于单神经元自调整增益算法,设计了神经网络PID自适应高度调节控制器。为检验所设计控制器的性能,搭建了Matlab/Simulink车身高度控制仿真模型,并开发了控制器实物,用于搭建整车试验平台。仿真结果显示所设计的控制器能有效地改善随机干扰下的高度调节过程的震荡,缓解车身俯仰和侧倾,整车试验也验证了仿真结果,提高了车辆舒适性和稳定性。     

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。     

模糊自适应PID控制在谷物冷却机中的应用

目前使用的谷物冷却机控制系统大部分还采用的是基于PLC控制器的传统PID控制方式,由于传统PID控制自身特性,使系统控制精度和反应速度都不够理想。为此本文将模糊自适应PID控制引入到谷物冷却机控制系统中,以实现谷物冷却机出风温度和设定温度始终保持一致。通过仿真,模糊自适应PID控制将模糊控制与PID控制的优势相结合,使得控制系统具有较好的动态品质和调节精度。所以,对于谷物冷却机出风温度这种大时滞、非线性的控制对象,采用模糊自适应PID控制能够取得较好的控制效果。