基于模糊-PID复合控制的变量喷药除草系统设计

为了提高农药的利用率、消除模糊控制在平衡点附近的控制盲区,以及实现杂草变量喷药功能,设计了一套基于模糊-PID复合控制的变量喷药除草系统。该系统利用机器视觉技术实现杂草密度信息的采集,采用模糊控制与PID控制相结合的方法来实现电磁阀开度的控制,从而实现对杂草的变量喷施。仿真试验结果表明:该系统阶跃响应效果良好、无超调量,可实现喷药量随杂草密度变化而实时变化的目的,能够有效地消除响应误差。田间试验结果表明:在作业速度为2km/h时,系统的相对控制误差小于4.5%,满足设计要求。     

变量施药机的恒压变量控制系统设计及算法

针对施药机施药量和施药质量不能满足农艺要求的问题,在建立系统总管道药液压力PID控制模型和施药量模糊控制模型的基础上,采用AT89S52单片机设计了变量施药机的恒压变量控制系统,并研究了其控制算法.利用MATLAB对系统模型进行仿真,结果表明:药液压力PID控制的响应时间为0.85s,施药量模糊控制的响应时间为1.04s,两者的稳态误差均在±3%之内,该控制系统可用于施药机恒压变量控制.     

水肥一体机肥液电导率远程模糊PID控制策略

为检测水肥一体机肥液电导率(EC),并将其控制在合理范围内,基于物联网技术,设计了远程水肥灌溉控制系统,将自整定模糊PID控制算法引入远程开发者服务终端中,通过模糊PID控制算法调控本地端变频注肥泵的频率进而精准控制EC,并对本地端PID和远程端模糊PID控制算法进行了对比试验验证。结果表明:目标EC越大,稳态EC越精确,但稳态时间和超调量均增大;与传统本地端PID控制相比,该系统响应速度快、EC波动幅度小、稳定,当目标EC为2.5 mS/cm时,稳态时间和超调量分别达到120 s和20.8%,混肥时间和实测EC均能满足水肥控制实际需求。该研究实现了EC的远程模糊PID控制,以及灌溉施肥系统的计算机、手机微信多终端灌溉数据监测和开关量控制。     

机电式流量阀的模糊控制实现与测试

为在线混药式变量喷雾农药流量检测设计一种机电式流量控制阀和流量控制系统。采用模糊控制算法，依托STC12C5410AD单片机实现对农药流量的模糊控制。对所设计的系统进行静态跟踪测试和动态响应测试，静态跟踪误差为±3.0%；初始流量为1.5 mL/s，目标流量为3.1 mL/s，阶跃响应曲线上升时间为0.35 s，绝对稳态误差为 ±0.1 mL/s，相对稳态误差在±3.2%以内。测试结果表明该流量阀采用模糊控制，其控制性能，超调量、响应时间和稳态误差能达到变量喷雾的要求。     

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。     

基于复合模糊PID的植保无人机变量喷雾系统设计

为提升现有植保无人机喷雾流量随飞行速度变化自适应调整的精准性，降低施药偏差，设计了一种基于复合模糊PID控制算法的植保无人机变量喷雾系统，可根据无人机飞行速度，以基于复合模糊PID控制算法的PWM调制实时调整喷雾流量。通过测试平台分别对比了此控制算法与PID、模糊PID的响应情况，并进行了无人机喷雾流量随飞行速度变化的响应测试。结果表明：基于复合模糊PID控制的系统响应较PID超调量降低63.64%,较模糊PID调节时间缩减23.08%,复合模糊PID与模糊PID的稳态误差控制在3.125%内，小于PID的4.688%;基于PID、模糊PID、复合模糊PID的喷雾系统喷雾流量平均偏差分别为2.67%、3.85%、1.90%;基于复合模糊PID算法的喷雾系统跟随飞速变化自适应调整喷雾流量的最大偏差为6.29%,满足植保无人机施药作业要求，可为农业航空精准变量喷雾系统设计提供参考。     

基于自适应模糊控制的拖拉机自动导航系统

阐述了一种基于自适应模糊控制的拖拉机自动导航系统。由PLC、电控开关液压阀和比例方向液压阀组成自动转向控制系统，设计了PD转向控制算法；为提高拖拉机自动导航的精度和稳定性，提出了一种基于遗传算法的自适应模糊控制方法，采用遗传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；仿真和田间试验结果表明，该方法可以迅速消除跟踪误差，响应速度快，超调小，系统工作稳定，稳态跟踪误差不超过     

基于模糊PID的变量液体施肥控制系统

变量液体施肥控制系统具有大惯性、非线性和参数时变的特点,采用传统的PID控制方法很难实现准确的控制。为此,在建立电动执行器的数学模型的基础上,采用自适应模糊PID对液体肥流量进行自动控制,并利用Mat Lab对变量液体施肥控制系统进行建模和仿真及实验验证。仿真与实验结果表明:变量液体施肥控制系统采仿真时,自适应模糊PID控制系统的动态静态指标明显高于常规PID控制;系统超调量、调整时间明显改善,即超调量为1.5%,系统进入稳态所需时间为0.86s。变量液体施肥控制系统实验时,PID控制变量液体施肥系统的响应时间为1.6s,超调量为7.8%。模糊PID控制变量液体施肥系统的响应时间为0.8s,超调量为0,使施肥量更有效地保持在给定范围。该方法可为变量液体施肥控制提供一种有效的控制方法。     

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。     

基于自适应模糊控制的拖拉机自动导航系统

阐述了一种基于自适应模糊控制的拖拉机自动导航系统.由PLC、电控开关液压阀和比例方向液压阀组成自动转向控制系统,设计了PD转向控制算法;为提高拖拉机自动导航的精度和稳定性,提出了一种基于遗传算法的自适应模糊控制方法,采用遗传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;仿真和田间试验结果表明,该方法可以迅速消除跟踪误差,响应速度快,超调小,系统工作稳定,稳态跟踪误差不超过10 cm.     

基于模糊PI控制的变量施药系统设计与试验

针对国内现有农田喷药机的定量施药方式,设计了一套基于模糊PI控制的变量施药系统。该系统采用多传感器实时采集喷药机车速、流量、压力等参数,并以此为控制依据,通过改变比例阀开度实时调整管道内药液流量,同时控制多组喷头的开闭。该系统采用主路流量调节方案,5组开关电磁阀控制多组喷头。喷药机喷头流量控制试验与田间喷药试验结果表明,单个喷头流量误差＜2.5%,模糊PI控制优于传统PI控制,田间喷药误差＜2.2%。      

基于BP神经网络的PID控制在温室控制系统中的应用

以温度参数控制为例,结合传统PID控制规律,利用BP神经网络完成温室温度控制系统的PID控制系统设计.通过阐述基于BP神经网络的PID控制算法,完成温度控制系统中的BP神经网络PID控制参数在线整定.采用MATLAB对基于BP网络的PID温度控制系统进行了仿真,结果表明,PID控制算法能够实现控制参数的自适应调整,使系统对输入的响应达到小误差.     

施肥播种机肥料流量分段式PID控制系统设计与试验

施肥稳定性是评价变量施肥系统性能的重要指标,针对常规外槽轮式排肥器排肥时脉动性明显导致排肥均匀性差的问题,提出了基于肥料流量反馈的分段式PID控制方法,并设计了施肥播种机高精度肥料流量控制系统,系统采用肥料流量检测模块获取实时肥料流量并作为反馈输入,结合目标肥料流量,根据分段式PID控制算法得到控制输出量,驱动施肥电机,实现肥料流量的准确控制。搭建了施肥试验台,进行了肥料流量变化阶跃响应与施肥精度的台架试验,结果表明,肥料流量控制系统的阶跃响应时间最大值为1.42 s,均值为0.98 s,超调量最大值为3.49%,均值为2.82%,稳态误差最大值为0.89%,均值为0.64%,施肥量控制精度最小值为97.83%,均值为98.14%。在不同试验条件下,肥料流量控制系统的肥料流量控制精度与施肥精度均优于恒定转速系统。田间试验表明,当车速为4、6、8 km/h时,肥料流量控制系统的施肥量控制精度分别为97.84%、97.78%和97.82%,施肥量控制精度平均值为97.81%,标准偏差为0.28%,能够满足高精度施肥需求。     

基于超声靶标探测的果园变量喷药控制系统设计

开发了一套基于超声波靶标探测的果园变量喷药控制系统,采用超声波传感器列阵探测果树靶标,通过对调压阀的PID调节来稳定管道压力,通过高压电磁阀的PWM驱动来调节喷头施药量,实现了果园对靶变量施药。喷药主控制系统以西门子S7-224XP作为控制核心,电磁阀驱动模块控制核心采用mega16单片机,二者通过485总线进行数据交互。果园施药试验结果表明:系统可以在一定程度上稳定管道压力,并根据果树靶标探测数据实现了变量施药,单喷头流量调节最大误差为9.5%。     

基于PLC模糊控制系统的纯电动农机调速系统设计

介绍了PLC、模糊控制系统组成架构和工作原理,设计了纯电动农机的电机结构和参数,并采用PID方法设计了PLC模糊控制器,实现了基于PLC模糊控制系统的纯电动农机调速系统。SIMULINK仿真实验与结果表明:纯电动农机调速系统模糊控制系统响应速度快,超调较小,具有较好的稳定性、适应性及鲁棒性,实现了电机的稳态无静差控制。     

基于PSO优化Fuzzy-PID精量灌溉控制系统设计

精确控制农业灌溉中的灌溉精度和水肥比例,能够大大提高水肥的利用率。因此,基于传统PID控制、Fuzzy-PID控制两种控制算法的优缺点,进行PSO优化Fuzzy-PID控制。该控制算法能够有效解决大棚灌溉控制中的非线性、时变性和滞后性等问题。实验结果表明:该系统与传统PID控制相比,上升时间减少了4.10 s,超调量降低了14.57%,调节时间减少了27.4 s;相比于Fuzzy-PID控制,上升时间减少了4.30 s,超调量降低了0.37%,调节时间减少了20 s。该系统响应速度快、配比精度高、稳定,具有一定的应用价值。     

基于半实物仿真的丘陵山地拖拉机电液悬挂控制试验

针对丘陵山地拖拉机电液悬挂控制系统田间试验困难、可重复性差等问题,基于半实物仿真技术开展电液悬挂控制系统试验研究。首先通过对试验拖拉机和悬挂作业装置进行受力分析,建立了丘陵山地拖拉机整机动力学模型、铧犁体的土壤阻力模型和拖拉机悬挂装置动力学模型。然后对丘陵山地拖拉机电液悬挂系统横向仿形控制、位控制、牵引力控制以及力位综合控制的系统原理进行了分析,设计了丘陵山地拖拉机电液悬挂模糊PID控制器。之后搭建拖拉机电液悬挂控制系统半实物仿真试验平台,开发电液悬挂控制系统,开展电液悬挂系统仿地形控制、力控制、位控制和力位综合控制等试验,对比分析模糊PID控制和经典PID控制方法性能。试验结果表明,模糊PID控制性能较好：在位置控制模式下,模糊PID控制无超调,控制系统响应时间为0.6s,较经典PID控制提高约33.3%;耕深控制系统稳态误差约为0.05cm,较经典PID控制降低约50%;在力控制模式下,模糊PID控制耕深的跟随误差最大值为0.38cm,标准差为0.17cm,较经典PID控制分别下降了64.5%、39.3%,验证了所开发的电液悬挂控制系统的有效性。     

基于SIMULINK的导弹控制器参数优化设计法

在导弹控制系统中,为了减小或消除系统的稳态误差,同时获得良好的动态特性和飞行稳定性,常采用PID反馈控制法。但是,传统控制参数的确定方法受制于对舵机和弹体响应的建模误差,且需要进行大量的特征点选取和计算,效率低、准确度差,严重影响控制效果;本文针对以上问题提出了一种基于SIMULINK优化工具的导弹控制器参数优化设计方法,能够在明确控制指标的情况下,对PID控制参数进行自动优化,具有高精度、高效率等优点。     

基于PLC自修正模糊控制恒压供水系统设计

针对现代居民恒压供水问题,设计了一种基于PLC控制,算法采用带自修正因子的模糊控制,在误差、误差变化率、控制量语言变量的全论域范围内带有自修正因子的模糊控制器。研究结果表明,采用带自修正因子模糊控制系统,比传统PID调节器、传统的模糊控制器有系统输出响应快、无超调、对参数有较强的鲁棒性等优点,能够很好地解决自动恒压供水的问题,从而产生了较高的经济效益。     

PID神经元网络在水稻秧棚控制系统中的应用研究

育秧对水稻的生产起着至关重要的作用,为水稻秧苗提供适宜生长的环境条件就成为水稻生产中极为重要的一环。水稻育秧棚控制系统具有多变量、大惯性、非线性、强耦合及时滞等特点,采用传统PID控制不能获得满意的控制效果。为此,本文将常规的PID控制和BP神经元网络控制相结合,设计了水稻育秧棚温、湿度解耦自动控制系统,并利用仿真软件(MatLab/SIMULINK)对秧棚内PID神经元网络控制系统进行了仿真及分析。结果表明:基于PID神经元网络控制与传统PID控制相比,响应速度快、超调量小、无静差,大大提高了秧棚内控制系统的性能,达到了预期的控制效果。