基于数据拟合的温室大棚温湿度解耦控制器设计与仿真

针对温室大棚控制系统中温湿度强耦合性特点,本文设计了一种温湿度模糊PID-解耦控制器。首先,结合传统PID控制和模糊控制方法,构造了温湿度模糊PID控制器。然后,利用多项式数据拟合法建立了温湿度补偿关系式,并设计了温湿度解耦控制器。最后,利用MATLAB/Simulink仿真平台搭建了温室大棚温湿度控制系统整体仿真模型,并对比分析了传统PID、模糊PID和模糊PID-解耦控制方法。结果表明:提出的模糊PID-解耦控制方法具有响应速度快、无超调振荡等特点,优化了控制系统的动态性能。     

基于SOA优化模糊PID的水肥控制系统研究

为解决目前水肥控制系统中存在的精度低、稳态性差、过度依赖专家经验等问题,基于模糊PID控制模型,设计一种SOA优化模糊PID的水肥控制系统.系统采用具有自适应特性的SOA算法,智能优化模糊PID控制器的量化因子、比例因子,完成对系统中各项参数的自适应调整.综合Simulink水肥控制对比实验可知,SOA优化的模糊PID...     

基于模糊神经网络的磁悬浮球位置控制研究

为了实现磁悬浮球系统高精度位置控制,提出一种基于模糊神经网络补偿PID控制的磁悬浮球系统位置控制新方法,该控制系统由模糊神经网络辨识器、PID控制器和模糊神经网络控制器组成。模糊神经网络辨识器基于PID控制器所提供的训练数据,建立控制系统误差与控制量之间的动态模型并将网络辨识参数实时传递至模糊神经网络控制器,模糊神经网络控制器基于实时辨识模型计算得到当前周期的补偿控制量,实现对PID控制的在线动态补偿,避免了离线训练过程,且无需建立精确的数学模型。方波信号仿真和实验结果表明:模糊神经网络补偿控制精度分别由PID控制的0.014 2 mm和0.221 1 mm提升至0.006 8 mm和0.073 9 mm,控制系统具有良好动态性能。     

农机耕深模糊控制的研究

就模糊控制理论用于农机耕深的控制系统进行研究，以液压系统的应用为基点，将模糊集合图、隶属函数、模糊语言、模糊控制器的结构原理等模糊控制的基本思想引入液压控制系统。     

基于模糊神经网络的农机自动转向系统的设计

现代农业生产中要求农业机械在田间工作过程中可实现实时、高效的控制性能。为此，基于模糊控制规则的模糊神经网络控制器，利用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)进行人工神经网络模型的优化，对拖拉机转向系统进行优化设计，得到农业机械田间工作时目标输出和实际输出的仿真曲线。基于东方红拖拉机搭建试验平台，进行了输出响应测试和角度测试，并通过MatLab仿真对控制系统的性能进行了分析。研究结果表明：模糊控制规则的模糊神经网络控制器和基于遗传神经网络的改进算法能有效缩短农业转向系统的响应时间，减少超调量，提高转向精度，是一种更加有效的田间作业的控制方法。     

基于遗传算法的汽车半主动悬架模糊控制器设计

建立了二自由度汽车半主动悬架系统的数学模型,针对汽车半主动悬架减振器阻尼控制中模糊控制器存在的问题,提出了基于遗传算法的模糊控制算法。采用浮点数编码对模糊控制规则进行优化,既提高了运算效率和计算精度,又保证了控制系统的快速性和全局最优性。仿真计算和试验结果表明：基于遗传算法的模糊控制器能明显改善汽车的行驶平顺性。     

ABS优化模糊控制器设计

防抱死控制系统(ABS)被用来改善车辆在较滑的路面紧急制动时的控制性能。控制目标是在适当方向增加车轮的驱动力以维持足够的车辆稳定性和转向性以及缩短车辆的制动距离。本文提出了一种ABS优化模糊控制器。目标函数被定义为维持车轮的滑移率在一个理想水平以便获得最大的车轮驱动力和车辆减速度。用遗传算法来优化模糊单元。仿真结果表明该控制器收敛快且在不同路面性能良好。     

蚁群算法在北虫草发酵温度模糊控制系统中的应用

模糊控制器的量化因子和比例因子对北虫草发酵温度的调节品质影响很大,针对人工选择量化因子和比例因子时主观因素强且难以实现全局最优的缺点,采用蚁群算法对两类模糊因子进行优化。仿真结果表明,优化后的模糊控制器静态、动态性能均优于优化前模糊控制器。     

基于模糊PID控制的变速器加载控制系统的仿真研究

随着变速器加载控制技术的发展,常规PID控制器已经不能满足对变速器加载运行时的动态和静态性能要求。本研究分析了变速器加载控制系统的结构原理,设计了模糊PID-PI双闭环控制器对变速器进行加载控制,并运用S imu link分别对模糊PID-PI控制器和常规PID-PI控制器进行了仿真。结果表明,模糊PID-PI控制器具有更好的控制特性。     

基于模糊控制的农产品冷冻库网络控制系统研究

介绍了农产品冷冻库网络控制系统的结构及其特点，设计了基于模糊自适应整定的PID控制器，实现了对农产品冷冻库网络控制系统的控制。基于TrueTime仿真工具箱的仿真实验表明：设计的农产品冷冻库网络控制系统具有响应速度快、稳定性强和抗干扰能力强等特点。     

拖拉机液压转向变论域模糊控制器设计与试验

2BFQ-6型油菜精量联合直播机田间自动对行作业时,东方红-LX854型拖拉机为其配套动力,实现导航功能,针对导航执行机构——电控全液压转向系统导航作业时转向控制稳定性和准确性差的问题,设计了自适应变论域模糊控制器。应用旋升优选法对模糊控制器参数仿真分析,获得了不同波形、幅值和周期激励信号下的最优参数组合,运用窗口Fourier变换和自卷积法设计了响应类型的实时识别方法,依据识别的结果和仿真寻优获得的参数优化基础模糊器规则的论域。在拖拉机电控全液压转向系统上试验结果表明:变论域模糊控制器对转向20°的阶跃响应的调节时间为2 s,平均稳态误差为0.18°,无稳态振荡现象;跟踪正弦信号平均延时为0.3 s;与定论域模糊控制器相比获得了更好的转向性能。     

水稻直播机自动驾驶模糊自适应控制方法

为了提高在水田等恶劣环境下作业的自主导航水稻直播机的性能,提出了一种利用模糊逻辑推理自适应调整PD控制器参数Kd的最优控制方法。首先根据水稻直播机的运动学模型,建立链式空间状态模型;然后基于链式空间状态模型,设计了PD控制器,并根据现场实验确定了参数Kp、Kd的取值范围,通过仿真得出了Kp和Kd的值,以及两者比值对系统稳定性和响应速度的影响;最后,提出了模糊自适应控制方法。仿真结果表明,相对于固定参数的PD控制器,模糊自适应控制方法超调较小、上线速度更快、稳定性较好。实地实验结果表明,该方法在水泥路面上平均绝对横向偏差小于0.021 m,水田直线跟踪平均绝对偏差小于0.040 m,与传统的PD控制和纯追踪控制相比,能够有效提高自主导航控制系统的稳定性和快速性。     

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。     

荔枝园智能灌溉决策系统模糊控制器设计与优化

为解决荔枝园灌溉中水资源浪费严重的问题,根据现有装备条件,设计了基于无线传感器网的模糊专家决策系统,并对系统的模糊控制器进行优化以提升系统整体性能。该系统通过网关节点实时接收来自传感器节点采集的荔枝园环境信息,选择土壤实测含水率与预设土壤最佳含水率的误差及其变化率作为决策因子,得出预测灌溉值等决策结果。通过Matlab仿真并进行果园实地试验,分析该系统的有效性。仿真结果表明,该智能灌溉系统能结合荔枝园土壤含水率情况进行适时、适量灌溉,有效实现了经济灌溉,并且优化后的模糊灌溉系统实现了更高的暂态性能、控制精度及抗干扰性,系统响应时间更快。试验结果表明,基于模糊控制器的智能灌溉系统能有效地对荔枝园灌溉进行控制,使荔枝园土壤含水率维持在17.8%左右,符合荔枝树的生长环境;同时,基于优化后的模糊控制器的智能灌溉系统将荔枝园土壤含水率平均值控制在17.6%,更接近系统预设的荔枝园土壤最佳含水率17%,并且具有更高的控制精度、更强的抗干扰性与实用性。     

电液伺服系统的模糊控制研究

研究了电液位置控制伺服系统的动态特性，在分析传统模糊控制器优缺点的基础上，提出应用PI＋模糊规则自校正的控制策略可改善其系统性能。仿真结果表明，PI＋模糊规则自校正控制的电液位置控制伺服系统控制效果较好。     

智能车辆横向混合切换控制器设计

考虑到智能车辆在不同工况下表现出不同的系统特性,设计了由线性二次型最优控制律和利用模糊逻辑推理得到的模糊控制律组成的混合切换控制器。当偏差和偏差变化率较小时(小角度转弯),假设系统特性固定不变,切换到最优控制律;而在偏差和偏差变化率较大时(大角度转弯),车辆具有强非线性、时变、耦合和参数不确定性等特性, 切换到模糊控制律。 采用ADAMS和Matlab/Simulink联合控制仿真的方法对该智能车辆的横向控制算法进行仿真,并通过试验验证。仿真和试验结果表明：该横向控制器可保证智能车辆在路径跟踪过程中的准确性和平稳性。     

温室自动控制系统中模糊控制器的设计

论述了一种基于T-S模型的多变量输入及多变量输出模糊控制器的设计，并将这种模糊控制应用于温室自动控制中。试验结果表明：这种模糊控制器对于时变、非线性、大惯量的温室系统是可行的。并且在温室控制中取得了很好的控制效果。此外，这种控制模式能降低系统的成本，提高整个系统的运行效率及可靠性。     

智能车辆横向混合切换控制器设计

考虑到智能车辆在不同工况下表现出不同的系统特性,设计了由线性二次型最优控制律和利用模糊逻辑推理得到的模糊控制律组成的混合切换控制器。当偏差和偏差变化率较小时(小角度转弯),假设系统特性固定不变,切换到最优控制律;而在偏差和偏差变化率较大时(大角度转弯),车辆具有强非线性、时变、耦合和参数不确定性等特性,切换到模糊控制律。采用ADAMS和Matlab/Simulink联合控制仿真的方法对该智能车辆的横向控制算法进行仿真,并通过试验验证。仿真和试验结果表明:该横向控制器可保证智能车辆在路径跟踪过程中的准确性和平稳性。     

四轮驱动汽车牵引力模糊控制方法仿真研究

建立了四轮驱动汽车加速过程的数学模型,采用模糊控制方法,建立了以滑转率为控制对象的汽车牵引力控制系统TCS(Traction Control System),用Matlab的模糊工具箱进行了模糊控制器的设计,并在Simulink仿真环境下进行了动态仿真,结果表明:基于模糊控制的TCS可将驱动轮滑转率控制在最佳值附近,有效地改善车辆的牵引性和动力性,抑制驱动轮过度滑转。