一种非线性PID控制器建模与仿真

文章叙述了传统PID模型的常见缺陷,针对非线性、不确定时滞对象,通过分析PID控制方法各环节在不同响应曲线时应有的变化趋势,提出一种非线性PID控制器模型,该控制器将传统PID的比例、积分和微分系数分别构造成关于误差信号的非线性函数,得到一个通用的非线性PID控制器模型。通过对二阶系统阶跃响应的数值仿真结果表明,所提出的非线性PID控制器比传统的PID控制器具有更好的动静态性能。     

基于模糊控制的永磁同步电机仿真

对于永磁同步电机这种非线性、多变量复杂系统,运用传统的PI控制器控制效果并不理想。为了增强系统的稳定性和更好的动态响应,运用了一种基于模糊PI的控制方法,在传统PID控制的基础上进行优化。建立了PMSM的模型,并且在MATLAB/Simulink中根据数学模型搭建仿真环境,将模糊控制后的PI控制器和基于传统PI的控制器对电机的转速、扭矩结果进行对比分析。结果表明,模糊PI控制器相对于传统PI控制器有更小的超调量,更好的稳定性、动态响应。该研究的算法运用到工程控制中有较好的发展前景。     

基于天牛须算法整定PID的永磁同步电机控制

在基于永磁同步电机的有感FOC控制中,通过调节转速环节和电流环节的PID控制器参数就能对电机进行控制,但传统的PID参数整定方法控制精度低,稳定性能差,难以获得令人满意的运行效果。为了解决该问题,提出一种基于天牛须算法的PID自整定方法,利用天牛须算法强大且快速的寻优能力对速度环节的PID参数进行自整定。仿真结果表明:该方法设计的电机控制系统具有响应快、无超调和鲁棒性高的优点,相对于传统方法具有显著的优越性。     

共轨柴油机调速器的PID参数模糊自整定控制

针对柴油机共轨燃料喷射系统,设计了PID参数模糊自整定控制电子调速器,在Matlab/Simulink环境下,进行了计算机仿真,分析了系统阶跃响应和鲁棒特性,仿真结果证实该控制器的特性优于传统的PID控制器。     

燃气发动机调速控制与试验

将神经网络与PID控制器相结合,构成了神经网络非线性PID（NNXPID）控制器。将该方法应用到发动机转速控制中,测试了发动机的转速阶跃变化工况、热机启动工况以及负荷突加工况,结果显示NNXPID既具有PID拉制器结构简单、参数物理意义明确、稳态性能良好的优点,又具有神经网络自学习、自适应的能力,还具有模糊控制的快速响应、智能调节的功能。NNXPID控制下的燃气发动机的稳定调速率小于5％,转速波动率小于0．5％,突加负荷瞬时调速率小于10％,稳定时间小于5S,具有很好的动态和静态性能。     

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。     

基于神经网络PID的异步电机转速MRAS辨识

提出了一种基于神经网络PID的异步电机转速MRAS辨识方法。该方法利用Popov超稳定性理论推导的转速估算公式,并采用单神经元PID控制器进行电机转速辨识。在MATLAB∕Simulink环境中,建立了一个基于该方法的无速度传感器异步电机矢量控制系统,并进行了仿真试验,仿真结果表明,该方法提高了电机转速估算的精度和响应速度,从而提升了系统的性能。     

基于SimMechanics机械臂自适应模糊PID控制仿真研究

针对传统PID控制机械臂在运动中存在跟踪精度低、响应速度慢、动态性能差等问题,提出采用自适应模糊PID控制。通过用Sim Mechanics搭建二自由度机械臂模型,分别运用传统的PID控制和自适应模糊PID控制方案进行仿真并比较上述两种方案控制效果。仿真结果表明,所设计的自适应模糊PID控制器相比传统的PID控制器对控制机械臂运动有更好的控制效果。     

神经元自适应PID控制的应用--以汽车发动机转速控制为例

在汽车发动机转速控制中,PID控制具有简单,快速的优点,但是参数调整比较困难。因此,在分析了神经元的自学习机理的基础上,设计出基于神经元的自适应PID控制器。通过仿真结果表明,该控制器利用神经元的自适应能力实现了PID参数的在线调整,具有很强的鲁棒性,是发动机转速控制的有效方法之一。     

基于改进PSO的无人自转旋翼机二自由度PID飞行控制

针对传统无人自转旋翼机自动控制采用一自由度PID和优化算法相结合,因自转旋翼机的响应滞后特性,一自由度PID不能同时满足快速响应和抑制干扰的问题,提出基于粒子群算法和模拟退火算法的二自由度PID控制器,同时设计前馈控制器的降噪方法,实现对无人自转旋翼机的有效控制。通过搭建Matlab仿真模型验证其可行性,其仿真结果表明本研究中算法相对于传统一自由度PID控制响应速度较快,前馈控制器能有效地抑制外部干扰,鲁棒性强,且系统响应速度快,响应时间提升约11%,响应精度更高,收敛误差小,约是传统PID的1/6,控制系统更稳定。同时在2种不同飞行环境下实际飞行实验验证了基于PSO-SA的二自由度PID控制器可行性,可为无人自转旋翼机在农业航空领域中的应用提供理论基础。     

基于模糊免疫PID算法的变量施肥技术研究

提出了针对多种肥料自动配比变量施肥的技术方案。机械结构方面设计了多个独立的料箱,每个料箱均能够独立被微控制器控制;肥料流量控制则是根据肥料流量以及施肥机械的行走速度,采用了基于模糊免疫PID算法对伺服电机进行控制;在算法性能方面,采用Mat Lab软件对模糊免疫PID算法和传统PID算法做了比较,证明了算法的鲁棒性和稳定性;最后,设计田间作业实验方案,通过实验数据证明了该变量施肥系统施肥精度高、可重复性好。     

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。     

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。     

基于模糊PID参数整定的收获机前进速度控制优化

为了提高联合收获机前进速度控制的精度,解决前进速度控制的滞后问题,使收割机具有稳定的负荷和良好的脱粒能力,对驱动轮轴装配机构进行了改进,并提出了基于灰色预测的模糊PID控制方案,将其应用在了纵流联合收割机的控制系统中。控制系统使用单片机作为速度的控制装置,并可对装置故障做出预警。为了测试收割机速度灰色预测模糊PID控制方法的有效性和可靠性,对收割机的速度控制进行了测试。以喂入量作为干扰信号,通过测试发现:灰色预测模糊PID控制的速度控制响应时间短,响应迅速,满足设计需求,可以在各类联合收割机的速度控制器推广使用,为收割机速度控制的研究提供了较有价值的参考。     

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。     

基于模糊控制的农用升降机变频调速系统研究

农用升降机是农作物运输过程中最常用的机械工具,在升降机运行时如果运输速度不平稳往往会造成粮食滑落,进而影响作业速度,甚至造成粮食的破损。为提高农用升降机速度调整的响应速度和精确程度,将变频调速系统引入到升降机的控制系统上,并采用模糊控制实现速度的自动化PID调节。为验证系统的可靠性,采用模糊PID控制系统对农用升降传输设备进行调速测试。结果表明:采用PID模糊控制器可以使电机变频调速过程平稳过渡,不会出现太大的速度波动,从而保证了升降传输设备的平稳运行。     

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.     

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...     

车辆电动转向系统的卡尔曼滤波模糊PID控制

通过对车辆动力转向系统的动力学分析,建立了动态数学模型。为了克服单独使用PID控制和模糊控制时的问题,提高控制系统的响应速度,减小超调量,减小稳态误差,设计了模糊控制和PID控制相结合的多模态控制器,实现了分段控制;并由卡尔曼滤波对控制信号进行滤波处理,减小路面随机干扰和传感器测量噪声的影响,从而进一步提高了控制效果。仿真和试验结果表明,该控制方法能够明显改善控制性能。     

取苗机械手运动控制联合仿真研究及试验

为减少取苗机械手研制过程中投入大量的成本和时间，解决机械手在作业过程中控制精度低、适应性差等问题，采用SolidWorks建立机械手的模型，并导入ADAMS中；采用模糊PID控制算法对机械手夹持角度进行实时动态联合仿真分析，设计模糊PID控制器及模糊规则。利用MATLAB/Simulink和ADAMS建立联合仿真模型，以阶跃信号为激励，模糊PID控制和PID控制仿真结果表明：PID控制的响应时间为1.1 s，模糊PID的响应时间为0.33 s且响应速度更快，说明模糊PID优于经典PID控制，设计的取苗机械手具有良好的动态响应和轨迹跟踪特性，理论上能够满足实际作业要求。取苗试验结果表明：在取苗频率为50、60和70株/min时，采用PID算法和模糊PID算法取苗成功率分别为9609%、93.75%、92.96%和98.43%、95.31%、93.75%，采用模糊PID算法的取苗成功率更高，能够满足实际作业要求。