基于模糊PID控制的水肥一体化设备的设计

针对智能水肥一体机的水肥混合过程，结合PID控制、模糊控制理论等完成水肥一体化设备，控制器主要是基于模糊的PID控制的规则，以多元数据为依托的控制系统。水肥一体机设备的整体平台主要包括分析层、平台管理层、控制层及资源层几个方面。本次设计的PID控制的自动水肥一体机旨在解决控制对象复杂影响控制系统准确性的问题，应用PID算法提高整体系统的稳定性及响应速度。     

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。     

自适应模糊PID控制在茶叶杀青机中的应用

针对传统的滚筒式茶叶杀青方式控制系统不够稳定、杀青效果差等问题,将远红外辐射加热技术应用于茶叶杀青中,并采用自适应模糊PID控制技术来提高温度控制精度和抗干扰能力。仿真结果表明,自适应模糊PID控制方法调节时间短,超调量和稳态误差均为0,能够使茶叶杀青机的温度保持恒定,显著提高茶叶品质。因此,自适应模糊PID控制技术完全能够满足制茶行业的要求。     

模糊自适应PID控制在谷物冷却机中的应用

目前使用的谷物冷却机控制系统大部分还采用的是基于PLC控制器的传统PID控制方式,由于传统PID控制自身特性,使系统控制精度和反应速度都不够理想。为此本文将模糊自适应PID控制引入到谷物冷却机控制系统中,以实现谷物冷却机出风温度和设定温度始终保持一致。通过仿真,模糊自适应PID控制将模糊控制与PID控制的优势相结合,使得控制系统具有较好的动态品质和调节精度。所以,对于谷物冷却机出风温度这种大时滞、非线性的控制对象,采用模糊自适应PID控制能够取得较好的控制效果。     

基于WOA优化模糊PID的设施智能水肥系统设计与实现

为解决传统水肥灌溉难以精准施肥以及水资源浪费的问题，针对当前水肥系统自适应能力差，存在非线性、时变性和滞后性以及自动化程度低等难点，设计了一套适用于设施农业的智能水肥远程控制系统。该系统通过基于鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）优化模糊PID调控本地端电动球阀开度进而精确控制水肥溶液电导率（EC），实现远程控制电导率至设定范围。利用MATLAB/Simulink对PID、模糊PID、以及基于WOA优化的模糊PID控制系统进行仿真，发现较传统的PID控制模型，系统的超调量仅为PID控制的2.7%，调节时间缩短了86.5%，稳态误差降低了99.8%。实现了智能终端对传感器数据实时监测和智能算法对水肥溶液EC值远程精确控制，具有较高的实际运用价值。     

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。     

基于单片机的模糊PID恒压供水控制系统

鉴于传统泵站供水系统存在耗能大、水压波动大等问题,在对某泵站供水系统作系统研究的基础上,提出了以供水管网的水压、水位、流量等参数为控制对象,采用自适应模糊PID控制策略,通过调整供水水泵的投入台数及转速,来实现恒压供水的快速性和可靠性的解决方案.对自适应模糊PID算法进行了研究和计算机仿真,给出了基于MATLAB的系统仿真结果,并对该自适应模糊PID控制结果与传统的PID控制仿真结果进行了比较.仿真与实验结果表明：采用自适应模糊PID变频恒压闭环供水,供水控制系统的稳定性得到了较大的改善,在设定水压值为0.9 MPa时,系统的上升时间为2.76 min,超调量为0.47%,调节时间为2.8 min.     

采摘机器人视觉伺服控制系统设计

分析了采摘机器人目标位置与机器人关节角度之间的运动学关系,给出了两者之间的坐标变换公式.根据伺服控制特点,在机器人伺服控制中引入模糊PID控制方法,利用模糊控制策略在线自适应整定PID参数,提高了控制系统的动、静态性能.仿真和实验结果验证了设计的合理性和有效性.     

基于联合仿真的主动悬架自适应模糊PID控制研究

利用ADAMS建立了1/4车辆主动悬架的机械模型,运用MATLAB设计了基于自适应模糊PID控制算法的主动悬架控制系统,通过ADAMS/Control模块与MATLAB的接口实现了基于车辆悬架多体模型的主动控制联合仿真.仿真结果表明,采用自适应模糊PID控制能取得很好的控制效果,与被动悬架相比显著地降低了车身加速度和轮胎动位移,大大提高了车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性.     

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。     

基于模糊PID控制的智能温度控制系统研究

温度控制系统是工业生产和生活中常用的控制系统，目前常用的控制算法包括PID控制、模糊控制、自适应控制和神经网络控制等。其中，PID控制是最常用的控制算法，但其精度受到温度变化的影响较大，即PID参数不能自动调整以适应环境变化。为了解决PID温度控制系统适应性不强的问题，引入模糊控制系统，与传统PID控制相结合，对温度控制系统进行研究与分析。运用Matlab模糊工具箱搭建模型并仿真，对比了传统PID温度控制与模糊PID温度控制，结果表明模糊PID温度控制效果较好。     

电控柴油机模糊自适应整定PID控制

为满足车用柴油机日益严格的排放法规、更高燃油经济性和动力性的要求,需要控制电控柴油机的运转参数.为此,设计了以DSP56F807为核心的电磁式执行器控制系统,提出了电磁式执行器模糊自适应整定PID控制策略和模糊数模型的建立方法,进行了电磁式执行器和柴油机模糊自适应整定PID控制实验.实验结果表明,此方法可以取得令人满意的控制效果.     

动态施药模糊神经控制系统的设计与研究

精确施药控制系统具有控制变量因素多、非线性与强耦合等的特点,解决这类复杂的时变系统用传统的PID控制方法几乎无法控制。本文以"3WC―30―G车载式超低容量自动喷雾机"为研究载体,通过分析其动态施药模式控制原理,结合实践的经验知识,试图利用自适应模糊神经控制的方法,对其精确施药控制系统进行研究与设计。通过MAT-LAB软件仿真实验表明,基于自适应模糊神经控制的静态施药控制系统可以取得比较理想的控制效果,从而为精确施药控制领域的研究提供了一种新的理论方法。     

自适应模糊PID与PI复合控制变量施肥系统研究

针对农业生产中变量施肥量很难精确控制的问题,提出了变参数自适应模糊PID与变参数PI控制相结合的方法。系统初期采用P主导型PI控制,以提高系统快速性;系统中期采用自适应模糊PID,同时兼顾系统快速性和稳定性;系统末期采用I主导型PI控制,充分体现系统的稳定性。实验结果表明:自适应模糊PID与变参数PI复合控制施肥系统的最大超调量不超过2.21%,响应时间为0.23s。自适应模糊PID与变参数PI结合的方法优于传统的PID控制,可为变量施肥精确控制提供一种有效的途径。     

柴油机怠速模糊PID控制的研究

研究了基于模糊PID控制的柴油机怠速控制系统,重点介绍了模糊PID控制算法在柴油机怠速控制中的应用,并对控制系统进行了仿真验证。结果表明：在模糊PID控制下,当系统模糊规则选取合适时,系统的动、静态性能均较经典的PID控制器优越。     

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PSO-BP优化PID模型的水肥控制系统研究

针对传统灌溉施肥方式无法切实满足作物生长需求和水肥资源浪费严重的问题,设计一种基于PSO和BP神经网络优化PID模型的水肥控制系统。系统通过结合作物种植环境水肥浓度信息,利用PSO和BP神经网络算法优化PID控制参数,以解决水肥施灌过程中系统的非线性、时变性和滞后性等问题。综合MATLAB/simulink仿真试验结果可知,利用PSO和BP神经网络优化的PID控制模型较传统PID控制模型系统响应速度提高9.33%,调节时间缩短72.24%,超调量仅为PID控制的11.78%,优化效果较好。系统试验结果表明,施灌过程中系统控制稳定,在一定程度上达到水肥浓度精准控制的效果,具有实际应用价值。     

数学建模应用的水稻插秧机控制系统优化分析

以水稻插秧机仿形机构作业升降和保持过程为研究对象，采用力反馈和位移反馈相互切换的控制方式构建作业过程控制系统，并利用数学建模的方式搭建仿形机构作业过程控制模型，在MatLab/Simulink环境中建立控制系统模型。采用模糊PID算法对控制系统仿真模型进行优化，仿真结果表明：模糊PID控制算法能够显著提升插秧机控制系统在不同控制阶段的工作性能。     

温室大棚溶解混施智能施肥机设计与实现

为了实现固体水溶性肥料高效溶解与精准施肥，设计了一种温室大棚溶解混施智能施肥机，主要由肥料搅拌单元、供水单元、吸肥单元及控制单元组成，水肥配比采用模糊PID控制调节方式。首先，依据固体水溶性肥料的自身特点搭建带有肥料搅拌装置的施肥设备硬件系统；然后，根据施肥设备混肥特性，建立肥料EC值调控模型，设计PID控制器；最后，采用模糊控制方法自适应调节PID参数，提出模糊PID控制系统设计方法。试验结果表明：使用模糊PID控制策略能够显著提高系统性能，特别是在减少系统滞后时间和保持系统稳定性方面。