基于自适应模糊PID控制下拖拉机液压系统的优化

为了实现拖拉机电子液压系统在田间的压力控制，建立了拖拉机液压控制系统数学模型，并结合压力控制算法设计了拖拉机自适应模糊PID控制系统，以实现拖拉机的压力控制。以传统PID算法、带补偿修正的传统PID算法和补偿修正的自适应模糊PID算法进行试验，验证不同控制器对拖拉机的压力控制效果。研究结果表明：当输入为1.5MPa的阶跃信号，传统PID控制器的响应时间为2.5s,波动范围为0.5MPa;带补偿校正的自适应模糊PID的响应时间为1.5s,波动范围为0.3MPa,响应时间降低了40%,压力波动范围也减少了40%。因此，提出的补偿修正的自适应模糊PID算法下拖拉机液压系统具有更好的动态控制性能。     

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.     

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。     

拖拉机电控液压悬挂系统的耕深模糊控制策略

根据拖拉机液压悬挂系统的特点,提出电控液压悬挂系统模糊控制器的设计方法,建立了模糊推理系统。利用Matlab对悬挂系统耕深分别进行了模糊控制和PID控制仿真,研究结果表明,模糊控制策略控制比PID控制更能适用于拖拉机液压悬挂系统。     

基于免疫模糊PID算法的农机机器视觉研究

为了提高农机视觉系统的精度及无人驾驶农机的导航效率,将免疫模糊PID算法引入到了收割机视觉控制系统的设计中,通过PID控制器反馈误差后,利用免疫算法和模糊控制算法对导航追踪误差进行修正,从而有效地提高了导航的精度。为了验证该方法的可行性,设计了基于免疫模糊PID算法的农机导航追踪误差修正系统,并分别对不使用PID算法、单独使用PID算法和综合使用免疫模糊PID算法的农机导航误差进行了测试,结果表明:综合使用免疫模糊PID算法的农机导航误差最小,从而验证了方法的可靠性。     

基于滑转率的四轮驱动汽车防滑模糊控制仿真

建立了四轮驱动汽车加速过程的数学模型,以滑转率为调节对象,提出一种基于模糊PID控制的驱动防滑控制ASR算法，设计了以发动机油门为控制对象的模糊-PID控制器并讨论了控制器切换参数的选取,并针对均一低附着路面以及分离路面在Simulink仿真环境下进行了动态仿真.对比仿真结果,表明模糊PID控制性能优于单一的模糊控制.     

P-模糊-PI滑模控制系统设计

针对PID控制器难以解决非线性、时变的复杂系统和模型不清楚系统的控制问题,利用模糊控制器能简单而有效地控制复杂的或模型不清楚的系统的优点,设计一种具有PID和模糊控制优点的P-模糊-PID滑模控制系统,并将其应用于某温度被控对象。通过进行系统仿真并分析仿真结果,说明所设计的滑模控制系统具有较强的鲁棒性。     

取苗机械手运动控制联合仿真研究及试验

为减少取苗机械手研制过程中投入大量的成本和时间，解决机械手在作业过程中控制精度低、适应性差等问题，采用SolidWorks建立机械手的模型，并导入ADAMS中；采用模糊PID控制算法对机械手夹持角度进行实时动态联合仿真分析，设计模糊PID控制器及模糊规则。利用MATLAB/Simulink和ADAMS建立联合仿真模型，以阶跃信号为激励，模糊PID控制和PID控制仿真结果表明：PID控制的响应时间为1.1 s，模糊PID的响应时间为0.33 s且响应速度更快，说明模糊PID优于经典PID控制，设计的取苗机械手具有良好的动态响应和轨迹跟踪特性，理论上能够满足实际作业要求。取苗试验结果表明：在取苗频率为50、60和70株/min时，采用PID算法和模糊PID算法取苗成功率分别为9609%、93.75%、92.96%和98.43%、95.31%、93.75%，采用模糊PID算法的取苗成功率更高，能够满足实际作业要求。     

基于模糊PID的冬小麦变量追肥优化控制系统设计与试验

为了实现冬小麦实时变量精确追肥,研究了基于模糊PID控制技术的变量追肥机追肥量实时调整算法,通过对排肥器转速和开度双变量调节,实现追肥量的优化控制。系统首先采用粒子群优化算法确定PID控制器参数的初始值,然后通过实时获取冬小麦冠层归一化植被指数和排肥器实时状态,结合模糊控制理论和PID控制技术,对PID参数进行在线整定,实时调整排肥器的转速和开度,从而实现追肥量的最优控制。试验结果表明:施肥过程中,施肥量存在波动性。但施肥量变异系数小,最大为3.22%,均值为2.09%,可以满足田间变量施肥的要求。模糊PID控制算法具有良好的动态稳定性和跟踪性能,无论是室内试验还是大田试验的控制精度均达到86%以上。     

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。     

基于模糊自适应PID的育果袋机纸带张力控制研究

育果袋机运行过程中对纸带张力的大小和稳定性有严格要求.为此,将模糊自适应PID控制器应用于张力控制系统并采用磁粉制动器作为执行部件,在建立张力控制数学模型的基础上,对控制器的结构和控制规则进行分析.利用MATLAB对系统进行仿真,证明该方法既满足育果袋机对纸带张力的要求,又具有快速响应、超调小的优点,是一种实用、先进、智能化的纸带张力控制方法.     

水轮机调节系统的Fuzzy自整定PD

介绍了水轮机调节系统的Fuzzy自整定PID控制的系统结构、控制思想、控制算法以及基于MATLAB的仿真系统的设计步骤和方法,最后对Fuzzy自整定PID控制和传统的PID控制的仿真结果进行了比较。     

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。     

基于模糊免疫PID算法的变量施肥技术研究

提出了针对多种肥料自动配比变量施肥的技术方案。机械结构方面设计了多个独立的料箱,每个料箱均能够独立被微控制器控制;肥料流量控制则是根据肥料流量以及施肥机械的行走速度,采用了基于模糊免疫PID算法对伺服电机进行控制;在算法性能方面,采用Mat Lab软件对模糊免疫PID算法和传统PID算法做了比较,证明了算法的鲁棒性和稳定性;最后,设计田间作业实验方案,通过实验数据证明了该变量施肥系统施肥精度高、可重复性好。     

农药喷洒四轴飞行器的模糊PID姿态控制

为了实现四轴飞行器更稳定的姿态控制,建立了四轴飞行器四元数运动学方程,并给出了四元数微分方程的解析解和数值解,在此基础上求解出了欧拉角.针对农药喷洒四轴飞行器在作业过程中负荷发生改变后影响控制效果的问题,设计了模糊PID控制器,通过Matlab/Simulink仿真,对比传统PID控制效果,验证了算法的可靠性.搭建了飞行器试验平台,在stm32飞控板上编程实现算法.试验中,通过改变飞行器质量,对比了传统PID和模糊PID的控制效果.在飞行器质量改变前后,模糊PID比传统PID的超调量分别降低22%和30%,上升时间分别减少0.06,0.08 s,调节时间分别减少0.70,0.80 s.试验结果表明,模糊PID控制系统较传统PID控制具有响应速度快、超调量小等优点,能更好地满足农业作业四轴飞行器的控制要求.     

基于ICPSO-PID风电机组桨距控制分析

针对传统的一阶变桨距机构简化模型难以描述真实的变距执行系统动态特性,建立了完整的电液变桨距风力发电机组高阶数学模型;根据风电机组额定风速以上恒功率控制目标并考虑变桨机构具有惯性和延迟特性,设计了基于功率和风速前馈的变桨控制器;针对额定风速以上变桨控制器参数整定难的问题,提出了一种基于改进协同粒子群优化算法(ICPSO)与比例、积分、微分控制器(PID)相结合的ICPSO-PID控制算法,并将其应用于桨距角PID控制器的参数整定.研究结果表明:提出的优化算法能够快速整定桨距角控制器的参数,风速前馈控制器能够提高变桨系统的动态性,功率控制环节能够实现额定风速以上风电机组恒功率控制.与传统PID控制器的控制效果相比,提出的控制方法具有超调量小、调节时间短和鲁棒性好等优良的控制品质.文中研究方法可应用到实际的电液变桨距风力发电机组控制系统中.     

接触式拖拉机导航控制系统

为提高接触式拖拉机导航系统性能和导航精度,针对玉米秸秆行间作业,设计了双层控制器接触式导航控制系统.在分析接触式导航传感器检测信号的基础上,以触杆转角为输入、前轮目标转角为输出设计了模糊控制器作为导航控制的上层控制.下层控制针对电液系统的非线性,采用带非线性补偿的PID控制器实现对拖拉机前轮转向角的控制.该导航控制方法在Matlab/Simulink平台上进行了仿真,导航控制系统在秸秆行间进行了试验验证.仿真和田间试验结果表明,导航控制算法的响应快、稳定性好.当行驶速度不超过1 m/s时,拖拉机导航精度在50 mm以内,平均误差15 mm,能满足玉米秸秆行间作业要求.     

基于PLC的温度PID-模糊控制系统设计与仿真

温度控制在工业控制中占有非常重要的地位,是工业控制四大参数之一。在PLC(可编程控制器)基础上,采用了传统的PID控制和现今比较流行的智能控制中的模糊控制相结合的控制方案,来实现控制算法的整体设计,并实现了在大范围内采用模糊控制,以提高系统的阻尼性能,减少超调;在小范围内,采用PID控制,以提高系统的响应速度,加快响应过程,并且给出参考模型,在Matlab中实现了系统的仿真。     

无级变速传动系统的模糊控制

设计了无级变速系统的模糊控制器,建立了简化的无级变速传动系统的动力学模型。考虑到系统模型的时变非线性特性、输入和输出之间的耦合特性以及复杂的运行工况的影响,给出了一种新的带有参数自调整的模糊－PI控制算法,利用该算法设计的模糊控制器使无级变速传动系统获得了良好的控制效果。仿真结果表明,该算法是可行和有效的。     

马铃薯联合收获机车身调平系统设计与试验

针对马铃薯联合收获机作业时车身不能随地形起伏变化自适应平衡，导致作业安全性低、收获损伤大、收获品质差的问题，设计了一种马铃薯联合收获机车身调平系统，该系统采用融合一阶惯性滤波的倾角传感器监测车身横向倾斜角度，干扰和抖动被有效抑制；通过车身调平机构动力学分析，建立了系统的数学模型；采用基于一阶惯性滤波的模糊PID算法控制比例阀驱动升降液压缸运动，从而实现马铃薯联合收获机车身自动调平。对车身调平系统进行仿真分析，结果表明：与传统PID算法相比，模糊PID具有更好的控制性能，系统调节时间缩短51.77%，上升时间缩短53.57%，最大超调量减小6.25%；对整机控制系统进行静态和动态试验测试，结果表明：在坡度-10°~10°范围内，系统自动调平时间小于4s，最大调平误差小于1°；车身在倾斜角10°工况下，使用模糊PID控制算法自动调平时间缩短约50%，静态试验结果与仿真分析结果相符；在起伏变化较大的路面以速度3.6km/h行驶时，车身倾斜角误差控制在±3°以内，较好地实现了马铃薯联合收获机车身自动调平控制，满足实际作业需求。