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GA优化模糊PID的纯电动汽车动力总成温度控制

为提升纯电动汽车动力总成冷却系统温度控制效果并降低能量消耗,提出一种遗传算法（GA）优化模糊PID参数的控制方法。搭建纯电动汽车分布式冷却系统模型,将模糊控制理论与PID相结合,实时调整PID控制参数,并采用遗传算法优化模糊PID的量化因子和比例系数,建立GA-模糊PID控制器,在所制定的控制策略下调节冷却系统中电子水泵转速和风扇风速,控制冷却液进口温度,进而控制动力总成温度。通过AMESim和Simulink联合仿真,结果表明,相比阈值控制和PID控制,GA-模糊PID控制具有良好的温度控制能力和节能效果。     

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。     

模糊PID算法在冻干试验机温度控制中的应用

设计了一种模糊PID控制器,可应用于冻干试验机的温度控制系统中,提高了温度响应曲线的跟随性,加快了反应时间.采用MATLAB仿真对PID控制与模糊PID控制进行对比,获得了调节时间有明显改善的模糊PID控制器算法;给出了系统的近似模型,并将模型与算法应用于冻干试验机,获得了良好的控制效果.     

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。     

电锅炉智能控制系统及其FPGA实现

针对当前电锅炉控制系统中温度和液位的单一控制所造成的温度控制精度低、使用不方便等问题,提出对其温度和液位同时进行控制的方法,改善控制效果,提高温度控制的精度.针对常规PID控制在温度控制系统中出现的超调量大、稳定时间长等缺点,采用模糊理论和PID控制相结合的模糊PID控制算法实现温度控制,设计了模糊PID控制器,通过MATLAB仿真表明其满足温度控制要求.针对常见温度控制器在实现智能算法时的运行速度慢、运行不稳定等问题,提出一种基于FPGA芯片的解决方案,通过EDA软件仿真和测试,验证了其可行性.     

灰色预测与模糊PID的恒温水浴协同温度控制

为解决传统农业温控系统存在的大惯性、时变非线性和纯滞后性问题,以恒温水浴温度调控系统为研究对象,建立温度调控机构的一阶加纯滞后数学模型。充分考虑PID控制、模糊控制与灰色预测控制各自的优点,仿真评估灰色预测算法预测系统温度的相对残差均值为4.73×10^-6,方差比为0.001 8,反映出模型预测的可靠性很高;设计将模糊PID作为主控制器,灰色预测算法作为辅助控制器的协同温度控制模型。仿真试验结果表明：灰色预测—模糊PID控制器的超调量相对于传统PID控制器下降0.35%,相对于模糊PID控制器下降0.18%;灰色预测—模糊PID控制器的调节时间相对于传统PID控制器缩短232.8 ms,相对于模糊PID控制器缩短204.9 ms;灰色预测—模糊PID控制器的稳定温度值相对于传统PID控制器减小3×10^-3℃,相对于模糊PID控制器没有发生变化;对于相同的扰动信号,灰色预测—模糊PID控制器的调节时间相对于传统PID控制器缩短252.3 ms,相对于模糊PID控制器缩短248.2 ms。灰色预测与模糊PID的恒温水浴协同温度控制与传统PID、模...     

基于变论域模糊PID控制的转向执行机构研究

针对重载车辆转向执行机构系统,提出了基于变论域模糊PID控制的液压缸位置控制结构.传统的控制方法常采用模糊PID控制,虽然控制效果好于PID控制,但普通模糊控制精度低、超调量大,因此有必要采用变论域方法.该方法通过伸缩因子改变模糊输入和输出变量的论域,使论域自调整,以较少的控制规则实现了较高精度的控制.Matlab仿真表明,与传统的模糊PID控制系统相比,该方法的超调量小,控制精度高,控制效果明显好于模糊PID控制.     

基于模糊PID的悬架试验台激振控制系统仿真

采用模糊自整定PID控制方法 ,完成了电液伺服悬架试验台控制系统的设计,推导了相关执行元件的传递函数,并建立了数学仿真模型。仿真结果表明,采用电液伺服系统和模糊PID控制相结合的设计方案,可以获得较高的跟随精度,响应时间短,超调量小,鲁棒性强。     

基于农业电气自动化的大棚智能控温系统设计

为了实现大棚温度的精确控制，基于数据融合与模糊控制技术，设计了智能温控系统。温度数据融合包括异常数据剔除、节点内数据融合与节点间数据融合，最终输出大棚温度表征量。模糊温度控制输入量为大棚温度表征量及其与设置值的偏差量，输出为温度调控设备控制信号。对系统中温度数据融合性能进行测试，结果表明：该方法优于平均值法；对温度控制性能进行测试，结果表明系统介入后温度相对偏差区间为[-2.5%, 3.5%]。     

基于模糊控制方法的日光温室冬季温度控制系统

以冬季日光温室为研究对象.综合考虑温度和湿度因子对口光温室环境的影响,应用模糊控制与PID控制相结合的方法实现对北方日光温室冬季温度的控制,并利用MATLAB命令方式和Fuzzy Logic Toolbox实现对该控制系统的仿真.仿真实验结果证明:本系统对于日光温室温度的控制效果比较理想,在外界扰动较大的情况下能够快速达到设定的温度值,抗干扰能力强,反映速度快,有较强的鲁棒性.     

温室电动拖拉机旋耕稳定性时序分析与前馈PID控制方法研究

针对温室小型农机对地面平整度敏感,微小的地面起伏便会造成机具俯仰的情况,基于课题组已开发的温室电动拖拉机,将基于时间序列分析的角度预测方法引入前馈PID控制(Angle prediction and feedforward PID,APF-PID),解决了温室旋耕作业中因机具俯仰而出现的响应性差、耕深不稳定和功率突变的问题。建立了温室电动拖拉机旋耕作业的功率模型,并建立了俯仰角-耕深的转换矩阵,得到了旋耕系统实际耕深的转换值;采用时间序列分析预测机身俯仰角,并作为旋耕系统的扰动输入;结合耕深的转换值和预测得到的扰动,采用APF-PID控制器调节旋耕系统的提升机构,将旋耕机维持在目标耕深;在温室内未旋耕和已旋耕的两种地块进行实车试验。结果表明：俯仰角时序预测模型的相关系数可达0.983 2;APF-PID控制的控制性能优于PID控制,在目标耕深6 cm的测试路面中,APF-PID在两种试验地块上的平均耕深分别为6.47 cm和6.44 cm,均方根误差为0.80 cm和0.72 cm,绝对平均误差为0.67 cm和0.58 cm,耕深稳定性系数为89.95%和91.30%,消耗的总能量较...     

基于光照的温室加热系统模糊PID控制

为了给冬季作物提供适宜的生长环境,综合考虑自然光和节能因素,提出了一种基于光照的温室加热系统模糊PID控制方法。首先,根据温室的光照强度和天气预报信息,建立温室内温度的设定模型;然后,结合常规PID控制算法简单、鲁棒性好及可靠性的优点,采用模糊控制思想对PID控制参数进行调整,使控制系统可以依据不同的偏差相应地调整;最后,使用Mat Lab中Simulink对控制算法进行了仿真试验。结果表明:该控制方法稳定性高、动态响应好、抗干扰能力强,为提高温室生产的经济效益提供了理论依据。     

温室温度精确反馈线性化预测控制

温室温度系统具有强非线性特性,通常会导致模型预测控制算法操作复杂,不适宜实际生产应用。针对此问题,提出了基于输入输出精确线性化的温度预测控制算法。根据能量平衡定律,构建了温室温度系统机理模型,将其转换为仿射非线性系统;利用微分几何理论,获得非线性状态反馈控制律,实现了原系统输入输出的精确线性化;在此线性化系统的基础上,设计了预测控制器,使温度跟踪误差与加热损耗的加权和达到最小。仿真结果表明:精确反馈线性化预测控制系统能够综合权衡控制精度与运行能耗,调控效果良好。     

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。     

基于模糊规则的温室微喷控制系统研究

针对温室微喷系统控制算法不稳定、适应能力差等问题,利用模糊规则设计了一种平滑切换控制算法;利用阶跃建模方法搭建微喷量与空气湿度的数学模型,简化了温室空气湿度模型;最后将WiFi和ZigBee传输技术结合来搭建温室远程控制系统。Matlab/Simulink仿真实验结果表明,模糊切换控制策略比传统模糊PID控制拥有更小的超调量、较高的稳定性,能够达到较好的控制效果。同时,实际运行结果表明,温室微喷控制系统丢包率小于15%,温室空气湿度能控制在89%左右,运行稳定且符合温室空气湿度控制要求,实现了温室空气湿度的精确控制,为发展设施化农业精细化控制提供一种解决思路。     

温度系统中的智能PID控制

由于程序升温对象在不同温区其数学模型不同,而传统的PID控制方法难以保证控制质量。为此,介绍了在可编程调节器(SLPC)构成的热电偶检定炉温度控制系统中采用智能PID控制的方法,其将批量PID控制方法应用于该系统,使得给定值不断大幅度变化的随动系统的控制做到快速无超调。实验结果表明,控制效果较以往同类系统有了很大的提高。     

恒温沼气反应器的单片机控制

在生物发酵过程中,温度的稳定性直接影响产气的效率.系统以AT89C52单片机系统为控制核心,采用单线智能温度传感器DS18B20及分辨率高、噪声低的A/D转换器对反应器进行温度采集.采集后的信号送到单片机中,与给定值进行比较,其偏差由PID程序计算出输出控制量.经处理后,其控制量被传送到显示器及执行机构,完成温度的自动调节,并进行报警.该系统具有高可靠性和高测控精度的特点.     

RBF神经网络增量式PID自动转向控制系统设计

平地机在田间作业环境下存在复杂非线性时变系统,很难建立精确模型,而传统的PID控制仅仅局限应用于线性系统,控制效果不佳等问题。为了提高田间作业时的转向控制精度,提出了一种基于RBF神经网络增量式PID的控制方法。该方法采用RBF神经网络对增量式PID增益参数进行自适应调整和辨识,并针对控制模型通过仿真实验对比分析了所提出的RBF神经网络增量式PID控制方案与传统PID在平地机转向控制中对方波轨迹跟踪的效果,从而验证了所提出的RBF神经网络增量式PID控制方案的优越性。结果表明:该控制方法对复杂非线性的平地机转向控制系统具有良好的适应性、鲁棒性和实时性,取得了令人满意的控制效果,为后续农业机械自动导航转向控制实际应用环境控制策略的制定提供了有价值的参考。     

BP神经网络PID控制器在温室温度控制中的研究

为了更好地实现对温室温度的控制,本文设计出了一种BP神经网络PID控制器,提出了BP神经网络PID控制算法,并对该算法进行了分析,最后以温室温度为控制对象分别对常规PID控制器和BP神经网络PID控制器进行了大量仿真研究。结果表明,基于BP神经网络整定的PID控制器具有较强的自适应能力和鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器。