基于逆模型解耦的风力提水变论域模糊控制

针对风力提水系统风、辅动力存在耦合使控制效果难以保证的问题,该文提出了一种基于逆模型解耦的变论域模糊控制方法。采用神经网络方法辨识风力提水系统的逆系统,并与被控对象进行串联,建立伪线性系统,实现风、辅动力解耦。同时采用模糊控制器对风、辅动力分别进行独立控制,对模糊控制器的论域进行改进,增强系统的环境适应能力。逆模型仿真试验中变量泵控制和柴油机控制量平均误差分别为6.3%和4.5%,实际运行中离心泵的转速平均误差控制在5%以内,说明该文方法能有效抑制风速变化的影响。研究结果对风力提水系统的推广具有重要的意义。     

基于逆模型解耦的绿茶烘焙变论域模糊控制

绿茶烘焙过程,伴随着复杂的物质交换和热交换,温、湿度变化耦合严重。针对这一问题该文提出了一种基于逆模型解耦的变论域模糊控制方法。采用支持向量机(support vector machine,SVM)方法辨识绿茶烘焙过程,建立精度相对较高逆模型,根据试验结果,电热丝电流平均误差为4.3%,而风机转速为8.5%。将该模型并与被控对象进行串联,建立伪线性系统,实现温、湿度解耦。同时采用模糊控制器对温、湿度分别进行独立控制,同时对模糊控制器的论域进行改进,增强系统的环境适应能力。性能试验结果表明,该控制系统能够将温度误差控制在小于1.4℃,相对湿度控制误差仅为2.8%;品质试验表明,绿茶橙花叔醇成分平均提升15.2%,α-法呢烯成分平均提升17.4%,芳樟醇成分平均提升14.2%。该文方法能够有效提升绿茶烘焙过程的控制效果,提供了一种控制绿茶烘焙过程的新途径。     

变量喷雾流量阀的变论域自适应模糊PID控制

为解决变量喷雾过程中实时混药时农药微小流量的控制问题,采用小型针阀、直流电动机及减速器设计了机电流量控制阀。构建了机电流量控制阀传递函数的数学模型,并为之设计了变论域自适应模糊PID控制算法。对该流量控制阀进行了变论域自适应模糊PID控制和PID控制的MATLAB仿真,比较结果表明：PID控制的响应时间为3.5 s,最大超调量约为39.0%,变论域自适应模糊PID的响应时间为0.93 s,超调量最大不超过2.9%。系统稳定性,准确性和快速性等指标完全满足农业技术要求。     

树木气候学及其研究方法——兼论欧洲赤松年轮宽度与太阳活动的关系

本文全面地介绍了国际上在树木年代学和树木气候学的理论和研究方法方面的研究概况,以及近年来取得的进展,并以沃罗涅什州欧洲赤松为例,阐明了年轮宽度与太阳活动的关系,为在我国进一步开展树木气候研究提供信息和借鉴。     

基于模糊控制的流量控制阀仿真

采用小型针阀、直流电动机及减速器设计了机电流量控制阀,解决了变量喷雾过程中药液微小流量的控制问题。构建了机电流量控制阀传递函数的数学模型,并为之设计了模糊控制算法。对该流量控制阀进行了模糊控制和PID控制的MATLAB仿真,结果表明：模糊控制在响应速度和超调量方面优于PID控制,稳态误差两者均在±3.0%以内。     

风力发电机组变桨距控制方法研究

由于风能的能量密度低、随机性和不稳定性等特点,给大型风力发电机组的控制技术问题带来困难.该文以国产兆瓦级风力发电机组为依托,对大型风力发电机组变桨距控制技术进行研究.分析变桨距控制的基本规律,建立统一变桨和独立变桨距的设计方案和控制方法.提出一种应用于统一变桨距的模糊PID参数自整定控制器设计方案,并在MATLAB/Simulink中建立相应的仿真模块.仿真结果表明,模糊PID的统一变桨距系统能较好地实现大型风电机组对功率控制的要求.此外,利用神经网络技术,提出一种基于来流角预测的独立变桨距控制策略,并通过仿真证明其可有效地减小桨叶的气动疲劳载荷,且功率控制效果良好.通过比较发现,独立变桨距控制比统一变桨距控制的输出功率更加稳定.     

基于R2V和AutoCAD的树木年代学方法及其在冀北山地的初步应用

 综合应用AbleSoftwareR2V的矢量化功能和AutoCAD的测量功能,提出一种新的树木年轮测量方法,并用此方法测定了冀北山地广为分布的白榆地径年轮宽度,进而用来尝试过去气候序列的重建。结果表明:5—9月平均气温和总降雨量与年轮指数成正相关,相关系数分别为0.597(α<0.05)、0.695(α<0.05)。以此为基础,建立了5—9月平均气温、总降雨量的转换方程,重建了冀北山地1940—1955年共16年5—9月平均气温和总降雨量。     

基于蚁群优化的单路口交通模糊控制的研究

本文提出了一种基于蚁群优化的控制方法，应用蚁群算法进行相序优化，确定通行相位，并且结合模糊控制的优点，确定该通行相位的有效绿灯时间。仿真结果表明，本文给出的控制方案和优化算法适应能力较强，在相序相对稳定的前提下，单交叉路口的平均车辆延误更少。     

基于无线传感器网络的水产养殖池塘溶解氧智能监控系统

为了便于对规模化水产养殖池塘溶解氧的监控,该文研制了一种基于无线传感网的水产养殖池塘溶解氧智能监控系统,实现对池塘溶解氧的分布测量、智能控制和集中管理。针对常规模糊PID控制器自适应能力低,提出了一种可变论域模糊PID控制器,根据溶解氧误差和误差变化的大小动态调整模糊控制单元的输入输出变量论域,能较好地解决了模糊控制规则数量与溶解氧控制精度之间的矛盾,实现了PID控制器参数的自整定。根据池塘溶解氧变化的非线性、大时滞和大惯性等特点,设计基于变论域模糊PID控制器与增氧机转速PID调节器构成的池塘溶解氧串级控制系统,溶解氧控制器的输出为增氧机转速调节器的输入,增氧机转速调节器输出改变增氧机转速使溶解氧浓度快速跟踪目标值。根据溶解氧测量数值序列的变化趋势,基于灰色理论和权重构建组合灰色溶解氧预测模型,以预测值作为变论域模糊PID控制器的反馈值,实现对溶解氧的预测控制,起到超前调节的目的。在试验池塘和对照池塘分别采用变论域模糊PID控制器和模糊PID控制器对池塘溶解氧进行调控,对照池塘溶解氧的响应时间比试验池塘延长15 min左右,超调量扩大2.96倍,对照池塘溶解氧的标准差、均方差、最大误差和最小误差指标比试验池塘扩大3~4倍。试验结果表明可变论域模糊PID控制器能够改善池塘溶解氧控制系统的动态性能,提高控制系统的稳态精度,有效地抑制影响池塘溶解氧稳定的诸多不确定因素的干扰,满足水产养殖对池塘溶解氧的要求,为解决非线性和大时滞复杂对象的控制问题提供一个新的控制思路。     

基于改进多目标进化算法的温室环境优化控制

该文围绕温室环境控制问题,以温湿度2个主要环境因子为研究对象,建立了温室环境动态模型。设计1种基于改进的非支配排序多目标进化算法(modified non-dominated sorting evolutionary algorithm,MNSEA-II)的双比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制器的多输入、输出温室控制系统,以误差平方矩的积分型(integrated time square error,ITSE)为性能指标,使用多目标进化算法对其确立的目标函数进行寻优,求出Pareto最优解,进而对PID控制器的参数进行整定,使系统获得良好的控制性能。本文以Matlab/Simulink为仿真环境,对此温室控制系统进行了仿真研究。结果表明了温室模型的合理性和多目标进化算法优化的PID控制方法的有效性。     

基于遗传算法的液肥变量施肥控制系统

为解决大田牵引式液肥施肥机的变量施肥作业精度不高、施肥流量不均匀以及肥料浪费问题,该研究针对液肥变量施肥控制系统,基于遗传算法的模糊PID（Proportion Integral Derivative）对电动比例阀的控制过程进行优化。首先对牵引式液肥变量施肥机的控制过程进行分析,建立液肥变量施肥控制系统的负反馈控制模型。根据控制系统要求,将模糊控制规则进行染色体编码,通过选择、交叉、变异等遗传算子对模糊控制规则进行仿真寻优,得到最优模糊控制规则表。依据得到的最优模糊控制规则对模糊PID控制器进行设置,并通过MATLAB软件进行仿真分析,结果表明,基于遗传算法的模糊PID控制的响应时间为4.86 s,小于传统PID控制的8.4 s和模糊PID控制的7.32 s。搭建试验平台进行液肥变量施肥控制系统流量控制的稳定性试验和变量控制试验,得到传统PID、模糊PID以及基于遗传算法的模糊PID在系统稳定运行时流量控制的相对误差分别为5.19%、3.40%、1.14%,响应时间分别为5.19、4.12、3.21 s,基于遗传算法的模糊PID较传统PID的相对误差减少了4.05个百分点,响应时间减少了1.98 s;基于遗传算法的模糊PID较模糊PID的相对误差减少了2.26个百分点,响应时间减少了0.91 s。基于遗传算法的模糊PID对液肥流量的控制效果优于传统PID和模糊PID,本文控制方法为变量施肥的研究提供了一种可行方案。     

基于优化模糊C均值聚类算法的路面不平度识别

模糊C均值(fuzzy C-mean,FCM)聚类算法具有良好的抗噪声性能,但FCM是一种局部搜索算法,易陷入局部最优,而遗传算法则具有全局优化搜索的优点。基于此该文提出了一种改进的FCM算法与遗传算法结合的聚类方法,先运用遗传算法得到聚类中心,然后用改进的FCM聚类算法得到最优解。并基于真实采集的道路谱数据,利用该算法对路面不平度进行识别。试验结果表明,改进的FCM算法与遗传算法结合的聚类算法路面识别率为94.54%,比FCM聚类算法高出4.98个百分点,比改进FCM算法高出4.67个百分点,具有更好的处理噪声数据的能力,提高了聚类的准确率和路面的识别率。     

液压机械复合传动阶跃输入恒转速输出双前馈模糊PID控制

针对液压机械复合传动系统在阶跃转速输入时输出转速稳定性差、不易控制等问题,该文提出了一种基于液压子系统、机械子系统和液压机械复合传动系统的输入双前馈+模糊PID转速复合控制方法,以系统输出转速恒定为控制目标,将2个子系统转速扰动量折算到变量马达转速变化量,通过排量补偿调节实现对系统输出转速波动控制,最终实现输出转速恒定控制。仿真与试验结果表明:在系统不同初始输入转速基础上,施加特定的阶跃转速扰动,该控制方法具有良好的控制精度和鲁棒性,相比于传统PID控制方法,系统输出转速最大超调量平均降低39.8%,稳定调整时间平均缩短35.53%,系统输出转速平均稳态误差控制在±0.7%之间。该文所提出的双前馈+模糊PID转速复合控制方法,对液压机械复合传动系统阶跃输入扰动引起的输出波动具有抑制作用,控制效果明显,增强系统在非线性输入复杂工况下转速输出的稳定性,可为液压机械复合传动系统在农业机械领域的设计和应用提供参考。     

冬小麦变量施肥机控制系统的设计与试验

为了实现冬小麦生长过程中的实时变量精准追肥,使用近地光谱探测技术,结合模糊PID(proportion integration differentiation,比例-积分-微分)控制技术,研究设计了适合中国大田作业的实时变量追肥机控制系统。追肥机采用轴分段式设计,开度和转速双变量调节,通过光谱传感器获取作物冠层归一化植被指数,结合追肥算法计算出当前的目标施肥量,采用测速和测距法反馈肥料流量信息,并根据追肥机实际行进速度,实时调整追肥量,实现精准变量追肥。试验结果表明,模糊PID控制具有良好的动态稳定性和跟踪性能,大田试验的结果表明,追肥机控制精度均达到90%以上,测速系统的检测绝对误差小于0.25 km/h,可以实现精准施肥的目标。该研究为变量施肥机的在线变量施肥控制提供了参考。     

基于虚拟仪器技术的土壤电导率测量仪器研究

该文针对传统土壤电导率测量仪器准确性低、实时性差等问题，根据土壤电导率的测量原理，采用NI公司的虚拟仪器开发平台LabVIEW和数据采集卡，采集土壤温度和电导率等参数，设计了一种土壤电导率测量仪器，通过简单的操作便可测量不同温度下的土壤电导率，并实现数据的显示、保存、打印和网络传输等功能。该仪器利用温度校正方法消除温度变化给电导率带来的测量误差，对氧化钾标准溶液电导率的测试结果表明，该仪器具有较高的测量精度，可以广泛应用于土壤电导率的测量中。该研究为多参数的正确测试提供了一种简便的方法。