温室温度控制系统的神经网络PID控制

建立温室温度控制系统的数学模型。针对温室温度控制系统存在的大滞后、大惯性等问题,考虑到常规PID控制器自适应能力差、鲁棒性不强等缺陷,提出采用将具有较强的自组织、自学习和自适应能力的径向基神经网络与常规PID相结合构成RBF-PID控制策略,自适应调整PID控制器的参数。在该控制策略中,采用RBF神经网络辨识器实现温度控制系统的Jacobian矩阵信息在线辨识,对 RBF-PID控制器控制参数在线自整定。研究结果表明：RBF-PID控制器可使温室温度控制系统动态响应快、鲁棒性强、稳态精度高、超调量小、抗扰动能力强,具有良好的控制效果。     

一种新的车辆半主动悬架控制器设计

以模糊控制原理为基础，融合自适应方法，将模糊系统辨识和模糊控制结合起来，提出了一种新的自适应模糊半主动悬架控制器，可以在线自适应调整模糊控制的有关参数，提高了模糊控制器的控制效果，增强了适应性和鲁棒性，且具有一定的工程应用价值。     

基于调亏理论和模糊控制的寒地水稻智能灌溉策略

为了精确判断寒地水稻需水量并建立合适的智能灌溉策略,进行适时适量灌溉,实现寒地水稻优质高产,设计了基于调亏理论和模糊控制的寒地水稻智能灌溉策略。该智能灌溉策略主要包括模糊控制灌溉和预测灌溉两部分。其中,模糊灌溉模块是二级模糊控制过程,通过一级模糊控制确定当前土壤最佳湿度,二级模糊控制器以当前土壤湿度与最佳土壤湿度的差值和环境温度作为模糊控制器的输入量,建立多因素控制规则库,实现灌溉时间模糊控制。预测灌溉设计通过实时环境数据计算出农田蒸发蒸腾量和土壤渗透系数,建立土壤水分含量变化函数,预测何时需要灌溉。在黑龙江省方正县水稻研究院的田间试验发现,调亏灌溉节水率为20.5%,水稻的结实率和产量也高于人工灌溉,分别提高了4%和8%,说明该策略能有效防止水资源浪费,对降低农业生产成本、提高产量、改善寒地水稻品质有重要的意义。     

自动补苗装置精准定位自适应模糊PID控制

为实现补苗装置精准定位控制,解决自动移栽作业过程中因穴盘缺苗和取苗投苗失败而导致的漏栽问题,采用自适应Fuzzy-PID控制算法来实现钵苗输送的步进定位控制。构建了步进电机角速度控制传递函数的数学模型,设计了自适应Fuzzy-PID控制器及其模糊规则,通过MATLAB的Simulink模块建立了基于模糊PID控制器的步进电机系统角速度控制模型,以阶跃信号作为激励信号,自适应模糊PID控制和PID控制的仿真试验表明:PID控制的响应时间为7 s,出现超调量为0.1的振荡,通过调整PID控制器参数增大比例系数,系统响应时间缩短为2.2 s,系统响应速度明显加快,且未出现振荡环节;自适应模糊PID的响应时间为0.12 s,步进电机系统快速到达阶跃响应的稳态值,步进电机角速度控制稳定,角速度响应快,满足钵苗输送的定位要求。自动补苗试验结果表明:在植苗频率为40、50与60株/min时,补苗成功率分别为100%,100%、95.8%,且只要光纤传感器检测到漏苗信号,基于自适应Fuzzy-PID控制的步进电机系统快速响应,补苗控制系统都能准确及时地进行自动补苗。该研究可为解决自动移栽机田间作业的漏栽问题提供参考。     

基于Matlab和模糊PID的汽车巡航控制系统设计

该文设计了一种基于Matlab和模糊比例积分微分PID(proportional-integral-derivative)的汽车定速巡航控制系统,该巡航控制系统由模拟数字信号输入装置、定速巡航控制电子控制单元和节气门执行器等器件组成。为提高汽车巡航的精度和稳定性,提出了一种基于Matlab和模糊PID的自适应模糊控制方法,该控制算法在线优化模糊控制规则以及输出比例因子,既保留了传统模糊控制的优点,又有效改善了系统的控制品质,实车试验结果表明,试验车(上海大众帕萨特1.8MT)在40、60、80、100km/h定速巡航控制系统稳定时间分别在38、53、65、80s,超调量分别是0.5、0.4、1.2、1.0km/h。该系统稳定速度快,超调量小,系统工作稳定,可以较好地满足汽车巡航系统中控制需求。     

基于ANFIS的温室气温模糊控制仿真

该文实现了通过改变温室通风口开度来模拟和控制温室内气温的目的。根据能量平衡原理构建了温室气温数学模型,基于自适应神经模糊控制系统（ANFIS）完成了控制器设计,其中包括对控制变量的选取、模糊集的定义、论域的量化、隶属函数的选择及控制器的训练。最后用Simulink工具箱建立起室温控制过程的MATLAB仿真模型,并对控制模型进行了仿真分析。仿真结果证明了该温室环境温度模糊控制系统的有效性及合理性,该成果对温室小气候智能调控的发展具有一定的参考价值。     

基于温度积分算法的温室环境控制方法

温室环境控制领域所研究的大多数智能控制算法复杂程度较高,不适宜实际生产应用,生产型温室大多采用设置静态工作点模式进行简单的环境控制,这种模式无法根据环境变化进行自动调整,浪费了大量的能量。针对这一问题,提出了基于温度积分算法的温室环境控制方法,根作物种类和生长阶段确定期望平均温度值,将全天24 h均分为长度更短的若干时间片,然后利用温度积分原理对每一时间片的温度调节点进行计算,根据得到的温度调节点结合当前实际温度进行环境控制。仿真试验表明,在保持温室内实际平均温度相同的情况下,利用温度积分算法对温室进行环境调节所消耗的能量为静态工作点的模式的64.43%。该方法计算量相对较小,适用于普通的温室环境控制器,能够简单有效地实现节能控制。     

基于无线传感器网络的水产养殖池塘溶解氧智能监控系统

为了便于对规模化水产养殖池塘溶解氧的监控,该文研制了一种基于无线传感网的水产养殖池塘溶解氧智能监控系统,实现对池塘溶解氧的分布测量、智能控制和集中管理。针对常规模糊PID控制器自适应能力低,提出了一种可变论域模糊PID控制器,根据溶解氧误差和误差变化的大小动态调整模糊控制单元的输入输出变量论域,能较好地解决了模糊控制规则数量与溶解氧控制精度之间的矛盾,实现了PID控制器参数的自整定。根据池塘溶解氧变化的非线性、大时滞和大惯性等特点,设计基于变论域模糊PID控制器与增氧机转速PID调节器构成的池塘溶解氧串级控制系统,溶解氧控制器的输出为增氧机转速调节器的输入,增氧机转速调节器输出改变增氧机转速使溶解氧浓度快速跟踪目标值。根据溶解氧测量数值序列的变化趋势,基于灰色理论和权重构建组合灰色溶解氧预测模型,以预测值作为变论域模糊PID控制器的反馈值,实现对溶解氧的预测控制,起到超前调节的目的。在试验池塘和对照池塘分别采用变论域模糊PID控制器和模糊PID控制器对池塘溶解氧进行调控,对照池塘溶解氧的响应时间比试验池塘延长15 min左右,超调量扩大2.96倍,对照池塘溶解氧的标准差、均方差、最大误差和最小误差指标比试验池塘扩大3~4倍。试验结果表明可变论域模糊PID控制器能够改善池塘溶解氧控制系统的动态性能,提高控制系统的稳态精度,有效地抑制影响池塘溶解氧稳定的诸多不确定因素的干扰,满足水产养殖对池塘溶解氧的要求,为解决非线性和大时滞复杂对象的控制问题提供一个新的控制思路。     

变量喷雾流量阀的变论域自适应模糊PID控制

为解决变量喷雾过程中实时混药时农药微小流量的控制问题,采用小型针阀、直流电动机及减速器设计了机电流量控制阀。构建了机电流量控制阀传递函数的数学模型,并为之设计了变论域自适应模糊PID控制算法。对该流量控制阀进行了变论域自适应模糊PID控制和PID控制的MATLAB仿真,比较结果表明：PID控制的响应时间为3.5 s,最大超调量约为39.0%,变论域自适应模糊PID的响应时间为0.93 s,超调量最大不超过2.9%。系统稳定性,准确性和快速性等指标完全满足农业技术要求。     

一种新型温室滴灌控制算法

滴灌控制系统是温室控制系统的一个重要组成部分,本文针对以往滴灌控制采取开环控制的不精确性等缺陷,提出了一种新型智能控制方法即基于模糊模型求逆的间接自适应模糊控制的方法,在仿真中取得了较好的结果.     

插电式四驱混合动力汽车能量管理与转矩协调控制策略

为克服传统比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)以及模糊逻辑算法的缺陷、保障汽车经济性并改善乘员的乘坐舒适性,该文采用自适应模糊PID算法,建立了驾驶员模型。使用基于发动机输出转矩最优的能量管理控制策略,简述了驱动模式判别条件及转矩分配方法。提出1种"发动机调速+离合器模糊PID控制+发动机动态转矩查表+双电机转矩补偿控制"转矩协调控制方法,简述了模式切换步骤。在dSPACE实时仿真系统上对控制策略进行了硬件在环仿真。仿真结果表明,该控制策略在能量管理方面控制效果良好,动力部件的输出与控制策略完全吻合且平均车速误差下降37.1%。引入转矩协调之后,整车最大冲击度下降47.5%。该文的研究方法可以为制定复杂混合动力系统的控制策略提供参考。     

模糊自适应PID控制器在太阳能干燥温度控制中的应用

基于中国农村对特色农副产品干燥设备的需求现状，设计了一种热能辅助型太阳能箱式干燥器。该装置由干燥箱、热风炉和循环系统构成。针对太阳能辅助热能干燥过程参数时变性和模型不确定性设计了一种基于模糊推理的参数自适应PID控制器。仿真结果表明，该控制器具有理想的动态和稳态以及抗干扰性能，超调量、过渡过程时间等控制性能指标优于传统PID控制器，能够满足太阳能干燥系统对参数控制的要求。     

植保四轴飞行器的模糊PID控制

针对当前植保四轴飞行器在作业过程中自身载荷发生改变后的飞行控制性能下降、抵抗环境扰动能力差的问题,该文改进了传统比例积分微分(proportion,integration,differentiation,PID)控制算法,提出了一种模糊PID控制算法。该文通过研究四轴飞行器的姿态解算和飞行原理,设计了以STM32系列的单片机为核心处理器的四轴飞行控制系统。采用AHRS模块实时解算飞行器姿态参数,结合模糊控制和PID控制算法调节电机的输出量来控制飞行姿态。试验结果表明:与传统PID相比,模糊自整定PID控制算法适应性强,参数整定简单,系统的动态响应能力和稳定性获得了提高,实现了四轴飞行器的稳定飞行。该文为植保无人机控制算法研究提供了一定的参考。     

基于模糊控制的流量控制阀仿真

采用小型针阀、直流电动机及减速器设计了机电流量控制阀,解决了变量喷雾过程中药液微小流量的控制问题。构建了机电流量控制阀传递函数的数学模型,并为之设计了模糊控制算法。对该流量控制阀进行了模糊控制和PID控制的MATLAB仿真,结果表明：模糊控制在响应速度和超调量方面优于PID控制,稳态误差两者均在±3.0%以内。     

柴油机高压共轨系统轨压模糊控制与试验

为了改善发动机的冷起动性能以及有利于各工况切换时喷油的精确控制,该文针对采用高压共轨系统的柴油机,建立了基于模型的轨压控制策略,首先分析推导其数学模型;然后利用MATLAB/Simulink建立了轨压控制模型,轨压控制设计了前馈控制加反馈控制的轨压控制器,轨压反馈控制设计了传统的增量式PID(比例-积分-微分,proportion-integration-differentiation)控制器和模糊自适应PID控制器;最后对轨压控制模型进行了离线仿真验证;在此基础上利用硬件在环系统进行发动机台架试验,比较了2种控制器的控制效果。仿真和台架试验结果表明,模糊自适应PID控制器在目标轨压突变时的响应性(响应时间小于0.3 s)和跟随性以及稳定工况下轨压的稳定性(稳态误差小于2 MPa)方面都优于传统的增量式PID控制器,从而验证了控制策略模型的正确性。该研究提出的基于模型的轨压控制策略有助于实现柴油喷油的精确控制,可为柴油机共轨技术国产化提供参考。     

温室温度控制系统不确定性与干扰的灰色预测补偿算法

温室温度常规控制方法的控制效果依赖于被控对象模型精确度和干扰测量精确度.而温室系统不确定性、不精确性、时变性和多扰动等特性使温室精确模型很难获得、且干扰很难精确测量.为此,该文采用灰色预测补偿算法对温室对象上述特性进行预测补偿,其优点是可避开温室对象不确定性和干扰因素所带来的在获取对象模型时无法避免的理论和技术上的障碍,摆脱了控制算法对模型精确度和干扰测量精确度的依赖.仿真及实际运行情况均表明,该算法可达到较好的控制效果,控制精度明显提高.统计分析显示,表征不确定性与干扰的灰参量估计值与真值的相关系数分别为0.9968、0.9804、0.9938,决定系数分别为0.9935、0.9585、0.9871;灰参量绝对误差均值为-0.11510、-0.26733、-0.31035,方差为0.05150、0.16324、0.09474,相对误差均值为-1.68%、-8.06%、-8.73%,方差为0.01368、0.00533、0.00581;实测温度曲线与仿真温度曲线相关系数为0.973972,决定系数为0.948621.由于有效地减弱或消除了温度调节过程中的超调和振荡,能耗明显降低,既满足了温度变化的预期要求,又可实现节能.     

基于自适应模糊免疫PID的轧花自动控制系统

轧花自动控制是棉花加工过程自动化的重要环节,对棉花加工质量、产量等有着重要影响。以轧花机喂花辊的转速作为控制量,在含潮率、籽棉等级等因素发生变化时,通过调节喂花辊转速,来实时控制喂花量大小,以保持合适的籽棉卷的密度,来达到轧花自动控制的目的。根据轧花工艺特点,用模糊控制、免疫控制与传统PID控制相结合,设计了自适应模糊免疫PID控制系统来控制喂花辊的转速,通过实时修正PID参数来保持控制系统的稳定性。用Matlab对自适应模糊免疫PID、模糊免疫PID和自适应模糊PID 3种控制系统进行了仿真比较分析,同时对基于自适应模糊免疫PID控制的轧花实时运行数据进行了分析,仿真及运行结果表明所设计控制系统在轧花自动控制中是有效和可行的,其在稳定性、鲁棒性上比其他2种智能控制系统性能优越。该控制方法为轧花自动控制提供了一种新的控制策略。     

基于改进遗传算法的温湿度模糊神经网络控制器

为了创造适合作物生长的环境,针对温室系统的特点,该文提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器,利用改进遗传算法训练模糊神经网络模型,采用此模糊神经网络控制器控制温室系统,由数值实验可以看到采用此控制器的温室系统具有响应速度快、过程平稳、编程简单的特点.