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木薯收获机块根拔起机构自适应控制算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对挖拔式木薯收获机无法根据木薯块根生长情况和土质情况的变化实现精确控制木薯块根拔起,且在木薯块根生长情况和土质情况变化大时其块根拔断损失率高的情况,采用联合仿真技术,以较优块根拔起速度模型为基础,根据拔起力变化,控制木薯收获机拔起速度使其达到减少块根拔断损失率的目标,对木薯块根拔起过程进行模糊PID自适应控制,且对模糊PID自适应控制算法进行了优化和物理试验验征。结果表明:在木薯块根拔起过程中,优化的模糊PID控制算法能使齿轮齿条摆动液压缸转速很好地跟踪给定转速曲线,且整机的自适应控制效果好,能适应不同的工作载荷。 相似文献
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基于改进PSO算法的电机控制系统PID参数优化 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)作为一种新型的随机优化方法,其算法结构简单,鲁棒性强,在组合优化和自适应控制等领域的非线性优化中有着广泛的应用前景.为此,提出一种改进的PSO优化算法,并将该算法应用于电机控制系统的PID参数优化设计.仿真结果表明,利用改进PSO算法优化的PID参数能有效改善控制系统的性能指标. 相似文献
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王志昊 《农业装备与车辆工程》2022,60(3):57-61
伺服参数整定是影响直线电机系统控制性能优劣的关键因素,针对其参数难以整定的问题,提出一种基于杂交PSO算法的解决方案.通过引入粒子杂交操作,有效增强算法对最优参数的全局搜索能力,并且其收敛速度和精度得到提升.仿真结果表明,应用杂交PSO算法对电机系统数学模型的伺服参数进行整定优化效果明显.对比标准粒子群算法与文献改进粒... 相似文献
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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。 相似文献
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联合收获机前进速度模糊控制系统多目标遗传优化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对联合收获机前进速度模糊控制系统参数设计具有主观性,导致作业性能不理想的问题,以切纵流联合收获机样机为研究对象,构建联合收获机前进速度模糊控制系统仿真模型,并建立控制性能和收获性能的优化目标函数来衡量联合收获机的作业性能,利用多目标遗传算法对模糊控制系统的隶属函数和输送槽、割台螺旋输送器和切流滚筒对前进速度的影响因子进行优化。通过对优化前后模型仿真对比和两组田间试验数据分析,表明优化后的控制系统在受外界干扰情况下控制性能得到了较好的保持,收获性能在喂入量变化不大情况下,单位平均损失率分别由1.45%和1.26%降至1.12%和1.14%,联合收获机的总体作业性能得到改善。 相似文献
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提出了基于模拟退火(SA)修正的改进型粒子群算法(SA-PSO)的转阀参数优化方法。建立了整车动力学模型、转向系统模型、高速路感模型和转阀能耗模型,并对模型进行了验证;给出了低速转向轻便性、高速转向路感和能耗的量化指标;提出了以轻便性、路感和能耗量化指标的平方和根最小值为目标函数,以各参数取值范围为约束条件的最优化问题;构建了基于模拟退火修正的改进型粒子群优化算法(SA-PSO)的自适应度函数,运用改进型粒子群算法获得了转阀参数的全局最优解;SA-PSO与PSO的优化结果对比表明,SA-PSO的全局收敛性强、收敛速度快;通过优化参数与另外两组参数双纽线、高速中间位置小转角转向、转阀能耗仿真验证了优化方法的有效性和优化结果的正确性,最后分别进行了转阀参数优化前、后的双纽线、高速中间位置小转角转向、转阀能耗试验,结果表明,优化后的转阀使转向轻便性、高速转向路感和节能性均得到改善。 相似文献
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木薯块根收获机机电液联合仿真模型 总被引:1,自引:0,他引:1
以一种新型的挖拔式木薯收获机为对象,采用Solid Works、ADAMS、AMESim和Mat Lab/Simulink软件分别建立木薯收获机的机械系统、液压电气系统和控制系统的模型,并在Mat Lab/Simulink平台下通过接口文件将机械系统、液压电气系统和控制系统的模型进行连接,构建联合仿真模型,且进行了物理试验验证。结果表明:建立的木薯块根收获机机电液一体化联合仿真模型精度较高,可用于木薯收获机控制系统的优化研究。 相似文献