基于模糊PID算法的智能车电机转速控制研究

针对传统PID控制参数难以适应不同曲率半径车道下智能车运行速度变化和RS-540有刷直流伺服电机调速变化的问题,设计了自适应模糊PID算法.首先,建立了电机的数学模型,提高控制精度,在此基础上构建了自适应模糊PID控制器,然后,通过PWM脉冲改变电枢电压的平均值来控制电机转速,再通过低通滤波使速度输出平滑.加入陀螺仪使...     

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。     

半主动空气悬架阻尼多模型自适应控制研究

针对常规自适应控制器中辨识算法的收敛速度难以跟随半主动空气悬架模型参数实际变化速度的问题,提出一种能够满足半主动空气悬架在参数大范围变化时对控制品质较高要求的阻尼多模型自适应控制方法。为改善系统控制速度,根据半主动空气悬架阻尼实际控制过程,建立了针对不同车辆运行状态的多个局部线性固定模型,同时引入一个能够重新赋初值的自适应模型,以提升系统控制精度。基于误差最小的模型切换控制策略在线选择最佳匹配模型,并采用自适应控制方法调节最佳阻尼力,从而构成系统阻尼多模型自适应控制。仿真与实车道路试验结果表明,所提出的控制方法能够有效改善半主动空气悬架在大范围行驶工况下的控制品质,车辆垂直振动加速度均方根降幅达22.8%,车辆行驶平顺性得到了明显提升。     

基于改进PID算法的电车自适应巡航研究

为研究电动汽车的自适应巡航能力,基于PID算法分别设计速度跟踪模型和距离跟车模型,综合考虑主车跟车的有效性和安全性。基于CarSim/Simulink建立电动汽车整车模型,分别利用PID算法设计速度跟踪策略和PI算法设计距离跟踪策略并对求解结果进行线性加权,最后对控制策略进行仿真。仿真结果表明,所设计的控制策略可以保证自适应巡航电动汽车跟车行驶的有效性和安全性。     

WSN节点温室环境试验系统的预测解耦控制

针对无线传感网络(WSN)节点温室环境模拟试验系统中温湿度的强耦合特性,提出了一种基于动态矩阵控制算法的自适应解耦方法。通过前馈补偿措施消除温度和湿度通道间的相互影响,设计一种基于加权方式的自适应解耦算法,实现了不同工况下耦合参数的在线调整,从而有效克服了模型严重失配对控制精度的影响。仿真和试验结果表明,该自适应预测解耦方法与传统PID控制算法相比,大大提高了系统的控制性能。     

基于无模型自适应与 滑模控制相结合的水电机组优化控制

水电站作为优质的调峰调频电源,对保证电网安全稳定运行发挥着重要的作用,这对水电机组调节性能提出了更高要求.为提高水轮机调节系统的控制品质,在非线性水轮机模型的基础上,根据动态线性化理论以及Lipschitz条件,提出无模型自适应控制(MFAC)与离散滑模趋近律控制相结合的水电机组调节系统优化控制策略,并利用天牛须算法(...     

改进型单神经元自适应PD控制及

针对贯流式水力机组带孤立负荷时难以稳定的特点，以常规PID控制器为基础，结合神经元控制技术，提出改进型单神经元自适应PID控制，仿真和分析表明该控制器具有良好的自适应能力，并能保证调节系统具有良好的动态品质。     

基于模糊PID控制的自动灌溉系统设计

传统的农业灌溉通常采用人工控制阀门的方式,灌溉系统具有非线性、时变性的特点,管网压力难以保持恒定。为稳定管网压力,首先对模糊自适应PID控制策略进行分析,完成模糊子集及模糊规则的模糊化设计;然后在MATLAB软件中搭建灌溉系统的仿真模型框架,结合灌溉管网的承压要求进行仿真;最后,采用PLC作为控制系统的核心控制器,对灌溉设备控制电路进行整体设计,满足灌溉系统的远程控制功能。模糊自适应PID控制较常规PID控制具有较强的鲁棒性、稳定性和适应性。     

CVT汽车PID速比控制策略仿真研究

对建立的无级变速传动系模型研究得到速比变化率对整车加速度影响的动态特性,并推得目标速比的理论模型,建立了基于PID的速比控制器,在此基础上建立了整车仿真模型。在不同运行工况下,仿真比较装有CVT的车辆在动力模式和经济模式下的速比变化和整车性能情况。仿真结果与原车型的实际状况具有良好的一致性,验证了文中的仿真模型和控制策略是可行和可靠的,具有参考价值。     

无人驾驶铰接式车辆强化学习路径跟踪控制算法

针对无人驾驶铰接式运输车辆无人驾驶智能控制问题,提出了一种强化学习自适应PID路径跟踪控制算法。首先推导了铰接车的运动学模型,根据该模型建立实际行驶路径与参考路径偏差的模型,以PID控制算法为基础,设计了基于强化学习的自适应PID路径跟踪控制器,该控制器以横向位置偏差、航向角偏差、曲率偏差为输入,以转角控制量为输出,通过强化学习算法对PID参数进行在线自适应整定。最后在实车道路试验中验证了控制器的路径跟踪质量并与传统PID控制结果进行了对比。结果表明,相比于传统PID控制器,强化学习自适应PID控制器能够有效减小超调和震荡,实现精确跟踪参考路径,可以较好地实现系统动态性能和稳态误差性能的优化。     

耦合神经网络轮胎模型EPS自适应控制

建立了基于神经网络的轮胎模型。同时在EPS工况分类的基础上建立了工况推理准则,满足准确的判断要求,进而根据EPS所处的不同工况更改模糊PID的模糊规则,实现了多种助力特性的自适应切换。建立了整车多体动力学模型,进行了蛇形道路下的SIMPACK/Matlab联合仿真,并与基于dSPACE平台的实车试验进行对比分析。结果表明,基于该模型设计的控制策略可以有效降低驾驶员的操纵转矩和提高车辆的回正性能。     

基于DRNN网络的风力辅助提水机自整定PID控制

基于风力机和离心水泵的特点,提出了一种风力辅助提水机结构及该机的控制系统。该机是一个耦合的两输入两输出时变系统,系统存在的响应较慢,负荷的随机变化及参数快时变的特性。固定参数PID控制难以适应此系统控制要求,因此,提出一种基于回归神经网络（DRNN）的两输入两输出PID控制器结构,给出了DRNN神经网络参数学习算法和PID控制器参数自整定算法。使该系统能在自然界的风速随机变化的情况下使风力机最大可能利用风能,同时与离心水泵输出功率匹配.计算机仿真结果验证了该控制策略可行性,这为以后进一步研究奠定了基础。     

高速覆带车辆静液传动模糊自适应PID同步控

以某轻型高速履带车辆的静液传动系统为研究对象,结合模糊控制与PID控制方法,设计了模糊自适应PID同步控制器,仿真及试验表明：直驶工况下,采用该控制器的双泵双马达静液传动系统在经受突变载荷干扰时能有效抑制两侧马达转速误差值,快速同步到设定速度,具有较好的鲁棒性,所设计的控制系统优于常规的PID控制方法, 适用于轻型高速履带车辆静液传动系统的同步控制。     

高速覆带车辆静液传动模糊自适应PID同步控制

以某轻型高速履带车辆的静液传动系统为研究对象,结合模糊控制与PID控制方法,设计了模糊自适应PID同步控制器,仿真及试验表明:直驶工况下,采用该控制器的双泵双马达静液传动系统在经受突变载荷干扰时能有效抑制两侧马达转速误差值,快速同步到设定速度,具有较好的鲁棒性,所设计的控制系统优于常规的PID控制方法, 适用于轻型高速履带车辆静液传动系统的同步控制.     

农村火力发电机组二氧化碳排放控制技术研究——基于遗传进化和PID控制

在农村秸秆火力发电机组运行时，秸秆燃烧会产生大量的二氧化碳。为此，将PID控制器应用到了二氧化碳分离器的设计上，通过对分离效果的监测和反馈有效控制了二氧化碳的排放。同时，将遗传进化算法使用到了PID控制器的设计上，通过算法优化提高了控制器的精度，进而提升了二氧化碳的吸收效果，降低了气体的排放。     

基于神经网络的底盘测功机控制策略研究

针对底盘测功机控制系统在动态控制方面延迟较高和误差大的问题,提出一种基于RBF(径向基函数)神经网络的底盘测功机控制策略。通过对比分析汽车实际运行工况与底盘测功机加载工况的动力学特征,建立了底盘测功机输出力加载模型。基于电涡流测功机的加载力输出特性设计了控制系统框架和RBF神经网络控制器。通过MATLAB中的S-function函数语言编写了控制策略,且在DCG-10E型底盘测功机上进行了硬件在环试验。对比PID控制下的加载力输出曲线,结果表明,输出力上升过程稳定且快速。本文验证了在底盘测功机上应用RBF神经网络PID控制策略的可行性。     

静液驱动履带车辆转向神经网络PID控制仿真

根据履带车辆转向运动学和动力学分析,提出转向控制策略,可在满足系统压力限制以及保证车辆转向安全条件下自动降低平均车速以保证驾驶员期望转向半径的准确实现。转向控制器由神经网络PID控制器和泵马达排量控制器组成。运用Matlab/Simulink对系统进行神经网络转向控制仿真分析,仿真结果表明,与传统PID控制相比较,神经网络控制输出超调量由10.5%降至4.1%,控制响应时间由4.8s降至2.2s,提高了系统实时性和鲁棒性。不同转向工况的仿真结果表明,采用神经网络控制可使静液驱动履带车辆获得良好的转向稳定性和操纵性。     

怠速工况下氢发动机的过量空气系数控制策略

设计了氢发动机的怠速PID控制器,使发动机的转速迅速逼近目标转速,使发动机怠速稳定。提出了怠速过量空气系数的控制策略,对瞬态工况采用卡尔曼预测算法,对过量空气系数实行开环控制,满足实时性要求;对稳态工况采用卡尔曼滤波算法,对过量空气系数实行闭环控制,满足精确性要求。     

电磁阻尼悬架智能控制策略的研究

通过对电磁阻尼器结构的合理简化和力学分析,建立了电磁阻尼主动悬架系统的数学模型,分析了系统模型及模糊逻辑控制器的设计与实现,并对所设计的控制器的控制效果进行了对比仿真与实验研究,结果表明,在所研究的控制器中不同的控制策略具有不同的特性,其中模糊自适应PID控制器在总体上对电磁阻尼悬架的控制效果较好。     

基于改进模糊PID果园双轮移动机器人运动控制

针对果园双轮机器人在果园路面移动时难平衡、易失稳的问题,提出了一种基于改进萤火虫算法优化的模糊比例-积分-微分(PID)控制策略。首先,根据机器人与果园不平整路面特点,建立其动力学状态空间模型;第二,阐述改进萤火虫算法原理并用其优化控制器模糊规则;第三,利用MatLab/Simulink软件对机器人运动控制进行仿真试验;最后,为检验所提出算法的可行性,建立对比试验。研究结果表明：改进萤火虫算法优化的模糊PID控制器实现了果园双轮移动机器人的稳定运动功能,到达稳定的时间与最大倾角较传统PID控制器分别减少了3.9s和20.4°。