步进电机细分驱动控制技术研究

步进电机细分技术主要用于提高电机的运转精度，实现步进电机步距角的高精度细分。对步进电机细分的两种方法进行比较，重点介绍了目前应用广泛的单片机细分步距精度驱动控制技术。     

丘陵山地农机具的自动调平系统设计

设计了一种基于PID速度调节的自动调平系统,该系统以51单片机为主控制器,通过与传感检测模块的串口通信来实时获取车身姿态,以步进电机作为执行机构构成的四点式机电调平系统。通过步进电机的位移进行轴方向调平,以履带式模型车具作为搭载底盘,并应用于丘陵地区作业的农机具上。     

大功率步进电机控制系统的仿真设计

介绍了一种利用ULN2003A驱动芯片及单片机的步进电机控制系统仿真设计方法；系统由单片机、ULN2003A芯片等设备组成；首先分析了步进电机工作特性，然后介绍系统的硬件设计，最后编写系统的软件实现代码，并给出了仿真结果。     

基于单片机的步进电机加减速的控制方法

根据步进电机驱动负载对加减速响应的高速要求，本文提出了一种基于单片机的步进电机加减速离散控制方法。经实验验证该方法可以解决步进电机快速加减速控制中常见的失步、堵转、噪声等问题。     

基于组态的无线节水灌溉监控系统设计

采用无线自动监控技术实现节水灌溉、林业自然灾害监控是当今的发展方向之一,从农业应用出发,应用PID算法的步进电机闭环控制仿真,提出了一种基于组态软件和单片机利用无线射频模块PTR8000实现数据传输的节水灌溉监控系统设计方案,详细讨论了系统的组成、仿真原理、运行方式。结果表明,监控系统具有适应性强、开放性好、经济、开发周期短等优点,为实际应用提供一种较好的仿真方法。     

单片机控制的步进电机定位系统

概要阐述了步进电机定位系统的单片机软件设计方法,介绍了该系统软件设计的整体组成和分系统的具体实现方法,为步进电机的定位提供了一种易于设计和扩充的解决方案。     

马铃薯播种器自动补偿系统的设计

为减少马铃薯播种机在播种过程中出现的漏播现象,设计了马铃薯播种器自动补偿系统,该系统由红外光电传感器、单片机、步进电机3个部分组成.工作时由红外光电传感器对取种勺上有无薯块的情况进行监测,当监测到取种勺上无薯块时,传感器将监测到的信号输送给单片机,然后单片机系统对步进电机的转动方向和转角的大小进行控制,驱动步进电机带动补偿排种器进行转动,实现补种.结果表明:该系统能最大限度地降低漏播率,进而提高播种质量.     

感应电机矢量控制系统的研究

针对感应电机多变量非线性模型,传统PID难以达到良好的控制效果,模糊控制不需要感应电机的精确数学模型,就可对系统进行实时控制。详细阐述了感应电机矢量控制系统和模糊PID的基本原理,运用模糊推理,自动实现对参数的最佳调整。仿真试验结果表明,模糊PID控制器在响应速度、稳态精度以及抗干扰性方面都优于传统PID控制器。     

自动变量播种机控制系统设计

设计了以AT89S52单片机为核心的自动变量播种控制系统,将播种决策信息代码通过RS232从PC上位机传输到单片机、以反射式光电传感器检测播种机前进速度,以此通过控制输出给步进电机驱动器的脉冲频率来实现自动变量播种.试验结果表明:单片机可将播种决策信息代码、播种机前进速度进行综合处理控制步进电机转速.在前进速度为3.3～5.8km·h-1.决策信息代码为1～5时,控制步进电机转速误差小于4%.     

应用变论域模糊PID的直流电机调速系统

基于PID控制与模糊控制各自的优点,将模糊控制与常规PID控制相结合,并运用变论域的方法,设计了变论域自适应模糊PID控制器.然后,以直流电机为模型,实现对其转速的控制,使用Matlab进行可行性研究,并将其仿真结果与PID控制和模糊控制的仿真结果进行比较.结果表明,基于直流电机的变论域自适应模糊PID控制器的控制效果明显优于常规PID控制和模糊控制.     

基于不完全微分的模糊自适应PID算法速度优化控制系统设计

为提高平地机行走作业速度的控制性能,协调解决外界干扰信号对系统造成的影响以及行走作业速度精度滞后和不稳定性问题、将一阶惯性环节加入模糊自适应PID控制器的微分环节中,采用单片机作为行走作业速度的控制中心,提出了基于不完全微分的模糊自适应PID算法速度优化控制系统.最后通过Matlab的Simulink仿真软件,分别将不带PID控制、PID控制和不完全微分模糊自适应PID控制3种方式用于对人为给定速度干扰信号的控制仿真测试,验证了不完全微分模糊自适应PID算法的有效性和可靠性.     

基于稻田除草部件横向偏距视觉感知的对行控制系统设计与试验

目的 为使水稻机械除草部件作业时能避开秧苗、降低伤苗率,设计了一种基于机器视觉与比例积分微分(Proportion integration differentiation,PID)控制的避苗控制系统。方法 利用改进超绿算法对秧苗进行灰度化,运用图像投影法对感兴趣区域(Region of interest,ROI)内的秧苗进行特征提取及图像坐标定位,采用稳健回归算法拟合秧苗,得到苗带中心线,通过小孔成像模型转换,获得秧苗的地面坐标位置及除草部件中心与苗带中心线的距离。基于PID控制算法对液压纠偏系统进行控制,并应用Matlab/Simulink对系统进行仿真研究。结果 系统可实现避苗作业,模型的稳态响应时间为0.34 s。系统性能对比试验的结果表明：避苗控制系统明显减少了除草部件的伤苗情况,平均伤苗率为3.75%;而没有避苗控制系统的情况下,平均伤苗率为24.88%。结论 本文设计的对行控制系统满足除草部件作业路径实时校正要求,可有效降低稻田机械除草的伤苗率。研究结果为水稻及其他作物的机械除草对行控制提供参考。     

基于串行通信的在线遗传算法PID优化控制系统设计

遗传算法是一种模拟自然进化的简单而且高效的优化组合方法。文中采用一种基于AT89C52单片机、在系统上位机采用遗传算法并通过串口通信方式来自动对下位机PID参数优化和控制的方法,有效节约了成本,充分利用了上位机的系统资源,并为操作提供了方便,最后实验证明了该系统的有效性。     

基于模糊PID的鸡舍智能温度控制系统设计

本文介绍了一种基于STC89C52 单片机实现模糊PID 控制鸡舍大棚内温度控制方法；为解 决常规PID 控制算法无法适应复杂的、非线性的、时变的控制系统问题，采用热电偶传感器对鸡舍温 度进行实时监控，结合热电偶本身的非线性特点，采用单片机与模糊PID 相结合进行温度控制，从而 提高响应的速度和对温度的控制精度，具有一定的实用价值。     

温室温度控制系统神经网络PID控制算法研究

在以优质、高效、高产为目的的现代化农业发展新阶段,温室自动化技术的研究受到广泛重视.对于温室自动控制系统,由于其非线性、强耦合、纯滞后、大惯性的自身特性,传统PID控制已难以满足高品质温室控制系统的需求.由于BP神经网络具有强大的学习能力及非线性映射性,将BP神经网络控制引入常规PID控制中,采用BP神经网络PID控制方案,设计温室温度的自动控制系统并进行仿真验证.仿真结果表明,相比于传统的PID控制系统,所设计的基于BP神经网络PID控制系统具有更强的自适应能力与稳健性,控制品质具有明显优势.     

基于模糊技术的温度控制系统研究

以模糊控制理论为基础,TDN-ACS+计算机控制技术试验系统为平台,设计了一个基于模糊技术的计算机温度控制系统。该系统的核心模糊控制器,是一个在试验基础上设计出的控制规则表,其具有良好的控制效果,使整个温度控制系统结构简单、性能优良、易于实现。通过与传统P ID控制系统的试验比较,采用模糊控制器的温度控制系统,无论是在响应速度方面,还是在鲁棒性方面,均优于传统的控制系统。但由于模糊控制系统尚不具备自适应能力,因此不宜用于被控对象和系统参数易发生变化的系统。     

水稻液体肥变量施用调节系统设计与试验

目的 设计一种机电式流量调节阀，与已研制的气力引射式施肥器集成构建液体肥变量施用调节系统，实现水稻近根部微小流量液体肥精准施用。方法 通过试验标定了系统质量流率理论模型，建立控制系统传递函数模型，设计了基于模糊推理的PID控制器结构、规则和初始参数；通过仿真试验，分析了PID和模糊PID控制的调控响应能力。结果 仿真试验结果表明，模糊PID控制阶跃信号响应超调量、调节时间和稳态误差分别为0.12%、2.51 s和0.007， 与PID控制的对应值42.90%、4.44 s和0.010相比均较低，表明模糊PID控制动态调节和稳定性更好；在幅值为0.5、持续时间为0.1 s的脉冲信号干扰下，模糊PID控制的调节时间为0.61 s，比PID控制(1.67 s)更短，具有更强的抗干扰能力。性能试验结果表明，10种目标质量流率条件下，模糊PID控制的质量流率绝对误差均低于PID控制，控制精度为93.93%～96.88%，高于PID控制(90.00%～95.21%)；在施肥量变化时，模糊PID控制的超调量为12.2%，上升时间、调节时间和峰值时间分别为1.5、10.7和1.7 s，均低于PID控制的17.4%、2.1 s、13.3 s和2.3 s。结论 基于模糊PID控制的水稻液体肥变量施用调节系统具有较高的质量流率控制精度和跟踪性能，为研制水稻田液体肥变量施肥装备奠定了基础。     

Design of Greenhouse Environment Control System Based on Internet of Things

There are some disadvantages, such as complicated wiring, high cost, poor monitoring flexibility, low accuracy and high energy consumption in traditional greenhouse environment monitoring system which based on previous wireless sensor networks(WSN). Aiming at these problems, a greenhouse environmental parameter monitoring system had been designed based on internet of things technology in this paper. A set of control system with good robustness, strong adaptive ability and small overshoot was set up by combining the fuzzy proportion-integral-derivative(PID) control. The system was composed of a number of independent greenhouse monitoring systems. The server could provide remote monitoring access management services after the collected data were transmitted. The data transmission part of greenhouse was based on Zig Bee networking protocol. And the data were sent to intelligent system via gateway connected to the internet. Compared to the classical PID control and fuzzy control, the fuzzy PID control could quickly and accurately adjust the corresponding parameters to the set target. The overshoot was also relatively small. The simulation results showed that the amount of overshoot was reduced 20% compared with classical PID control.     

基于蝙蝠算法的发动机空燃比控制的研究

为了提高发动机空燃比控制的精度,提出了一种基于蝙蝠算法整定参数的PID控制器,将此控制器应用于某单缸发动机的平均值模型中进行模拟测试,并加入了油膜补偿模型.仿真结果表明,与传统PID控制器相比,基于蝙蝠算法调整参数的PID控制器能更好地适应发动机系统的非线性和时变性特性,对瞬态工况下空燃比有更好的控制效果.