Buck型功率变换器无抖振滑模控制器设计

针对传统比例积分微分(PID)控制方法运用于直流Buck变换器时,在干扰较大的情况下,很难取得满意的控制效果问题,利用二阶滑模控制技术,提出了一种无抖振的滑模控制方法,以改善大扰动条件下Buck变换器的鲁棒性。将占空比变量的导数看作虚拟控制器,设计非连续的二阶滑模控制器;实际控制器则为非连续控制器的积分,从而避免了控制器的抖振。在此基础上,采用PWM定频控制方式将该算法运用在Buck电路上。通过和PID控制算法进行仿真和实验对比,验证了该滑模控制器的可靠性与优越性。结果表明:系统启动时间缩短了近50%;当突变负载和输入电压改变时,系统输出电压变化幅度明显减小。     

无人机变量施药实时监控系统设计与试验

在航空施药过程中,为保证单位面积施药量的一致性、实现施药流量的实时控制,提出一种航空变量施药分级控制算法。该算法根据各参数的等级和阀门开度建立分级控制表,再结合分级控制公式计算作业参数变化时阀门对应的开度,从而计算出施药流量,实现施药流量的自动调节。基于该算法设计了基于单片机多信息融合的航空变量施药实时监控系统,通过软硬件设计实现了对作业航迹、作业高度、作业速度、施药流量及药液余量等信息的实时监测,进行了航迹监测试验、施药流量监测试验、液位监测试验和变量施药控制试验等。结果表明,该系统可以准确监测多种作业参数,并可根据参数变化精准调控施药流量;飞行航迹监测平均偏差为0.98 m,施药流量监测平均误差为3.57%,液位监测平均误差为1.97%,系统对流量控制的最大误差为9.26%。     

基于MIMO系统的机械手自适应模糊滑模控制

机械手运行过程中存在的不确定性,提出了一种基于模糊补偿的滑模控制,该控制算法利用MIMO(多输入多输出)模糊系统来逼近系统中存在的误差。文中设计了鲁棒自适应控制律,消除了逼近误差造成的影响,保证系统的稳定性。根据机械手动力学方程与机械手不确定性表达式的性质,有效地减少了模糊控制规则的数量。计算机仿真表明该算法的有效性。     

农用无人机移动补给平台自主降落算法与试验

为实现根据无人机作业位置改变中途补充能源或喷洒物的起降地点,增加无人机有效作业时间,提高无人机作业效率,设计了无人机移动补给平台。通过研究农用无人机自主降落过程,提出一种基于模糊逻辑和比例积分微分(Proportional-integral and derivative,PID)分段控制的农用无人机跟踪降落算法,该算法既拥有PID算法的高精度,又兼顾模糊控制算法响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点。目标轨迹跟踪预测由粒子滤波器跟踪算法和轨迹拟合算法相结合进行求解。仿真和现场试验表明,与单一的PID算法和模糊逻辑算法相比,分段控制算法能够把农用无人机对移动补给平台的跟踪误差缩小到6. 7 cm以内,在移动补给平台上的降落精度控制在7. 2 cm以内。     

基于云模型推理的施肥机营养液pH值调节过程控制

针对精准施肥机营养液的pH值调节过程控制本质非线性、时滞性、时变性、不确定性等特点,建立了描述该过程的数学模型。利用云模型能够处理定性概念和定量描述之间不确定转换的特点,提出了一种基于云模型推理的变论域模糊PI控制(CVFPI)算法。该算法采用正态云模型描述系统误差和误差变化率的语言值,通过X条件隶属云和Y条件隶属云分别实现规则前件和规则后件的推理,利用伸缩因子实时调整输入输出变量论域,由二维云推理机实现控制参数的在线修正。为验证该算法的有效性和优越性,分别对CVFPI、VFPI、PI等3种控制算法进行了仿真测试和田间试验。试验结果表明,提出的CVFPI控制算法能够适应精准施肥pH值调节过程的控制要求,相比于常规PI控制算法和VFPI控制算法,在不同工作点条件下超调量分别减小45.3%、21.2%,均方根误差分别减小54.9%、52.9%,在不同流量条件下超调量分别减小59.0%、48.4%,均方根误差分别减小54.1%、37.9%,具有较好的动态特性和稳态特性。     

喷嘴直接注入式农药喷洒系统控制方法研究

为了实现农药变量喷洒,准确计量和控制农药的注入速率和注入量很有必要。提出了一种喷嘴直接注入式系统(DNIS)原型,并在此基础上研究了农药喷洒量的控制方法。该系统应用快速响应电磁阀(RRV)向水中注入农药,RRV由100 Hz的脉宽调制(PWM)信号驱动,通过改变PWM信号占空比调节农药注入速率。试验室环境下设计了基于比例-积分-微分(PID)算法的闭环控制策略,将农药注入速率快速稳定在设定值。通过试验测试了RRV、DNIS系统和PID控制器的工作性能。试验结果表明,采用RRV可准确计量农药注入速率,闭环控制策略可获得较稳定的农药速率控制效果,农药注入速率可在4 s内达到设定值,注入速率的稳定性相对于没有控制策略有明显提高。     

拖拉机液压机械无级变速箱控制与交互系统

为了满足拖拉机各种作业工况下的行驶速度及动力需求,对拖拉机液压机械无级变速箱的控制与交互系统进行了研究。首先,针对自主研发的某新型液压机械无级变速箱,简要阐述了其液压功率分流机构与无级调速原理,明确了被控对象与控制量。而后,对变速箱的无级调速与负载自适应控制进行了研究,一方面,提出了变速箱速比的点位控制方法,将变速箱速比在全程范围内划分为96帧,作出每一帧与变量泵励磁电压、变量泵流量方向电磁阀、离合器电磁阀的动作关联查询表,通过程序指针的顺序移动实现无级调速与段位切换;另一方面,基于发动机功率控制的要求,提出了一种负载自适应速比调整策略,给出了相应的模糊控制表,并分析了该算法在不同段位区间内的性能;而后,阐述了无级调速拖拉机的交互挡杆与变速箱电子控制单元设计;最后,基于所开发的控制系统进行了拖拉机加速和负载自适应调整试验。研究结果表明,点位控制时拖拉机的速比调节过程较为稳定,属于开环控制;负载自适应控制时的变速箱速比完全取决于负载变化,属于反馈控制。研究结果表明,所设计的控制系统可以很好地对拖拉机液压机械无级变速箱实施控制。     

基于专家控制的喷杆高度智能调节系统研究

针对喷杆喷雾机作业过程中,因田间地表起伏和土壤硬度不同导致喷杆与施药靶标面无法始终保持适当距离、影响施药均匀性和防治效果的问题,设计了一种喷杆高度智能调节系统。该系统采用3个超声波测距传感器获取喷杆不同位置的高度信息并用限幅滑动平均滤波算法对传感器数据进行预处理,同时将双轴倾角传感器分别安装于车体底盘中部和喷杆上,以实时获取喷雾机和喷杆的姿态信息。然后采用基于加权平均的多传感器融合算法对喷杆高度信息进行融合处理。利用专家知识和经验,综合考虑当前喷雾机姿态信息和喷杆高度信息,设计使用不同的控制参数和控制规则,再由专家控制推理机按照制定的控制策略进行推理输出。然后控制机构通过PWM控制电磁比例换向阀动作,驱动喷杆调节油缸对喷杆高度进行调节,使喷杆高度误差快速稳定在允许误差范围内。给出了喷杆系统的机械结构,阐述了系统硬件系统组成、工作原理和喷杆高度智能调节系统的专家控制算法和软件实现。系统通过CAN总线实时获取外部变量施药系统的工作状态信息,实现与变量施药系统的工作同步,同时由触摸屏实现人机交互,设定放大系数、衰减系数、动作阈值等控制参数,再通过CAN总线输送至控制器用于喷杆高度控制。系统应用于课题组研制的3WZG-3000A型大型喷雾机,并针对喷杆高度智能调节系统的调节性能进行了试验。试验结果表明,该系统可以快速跟随阶跃激励引起的喷杆高度调节需求,当喷杆高度控制允许误差设定为8%、阶跃激励为20cm时,最大调节时间不大于0.75s。     

半自动变量施肥控制器的研究与开发

针对当前国内农业生产的发展情况,介绍了一种适合国内粮食产区推广使用的变量施肥控制器.该变量施肥控制器结合我国目前国产的施肥设备均采用普通外槽轮作为施肥机肥料计量装置的特点,控制系统通过调整外槽轮的转动速度达到调整肥料量的目的.利用该控制系统可以在土壤肥力不一致的情况下,用预先划分地块不同施肥量的方法,通过驾驶员在行驶过程中自动调整施肥量指示按钮,达到精准变量施肥的目的.同时,对控制器电子结构及软件设计进行了详细的介绍,对系统使用不同肥料进行了控制性能试验和检测.     

计算机数据融合算法下植保机精准化作业研究

针对我国传统的植保机在精准化作业和自动化喷洒方面存在的不足，基于计算机数据融合算法对植保机精准化作业进行了设计试验。植保机的主要组成包括控制单元模块、信息采集模块、传感器模块、数据传输模块和变量执行器模块。为了实现植保机的精准化作业，对植保机的飞行姿态调整和变量喷药过程进行了算法设计。其中，飞行姿态控制采用双闭环位置式PID控制算法，喷药过程采用改进的遗传PID控制算法进行控制。为了验证植保机精准化作业的效果，对其进行姿态控制和变量喷药试验。结果表明：植保机姿态控制良好，能够完成精准化喷药。     

模糊控制理论在EPS控制中的应用

以某一汽车的电动助力转向系统(EPS)电子控制器(ECU)为研究对象,利用电动助力转向系统试验台,通过数据采集,获取了电动助力转向系统助力特性和输入(转向盘扭矩、车速)-输出(电动机电流)数据对,依据模糊控制理论,将数据对转变为模糊控制规则,进而利用MATLAB的模糊逻辑工具箱构建了电动助力转向的模糊控制系统,并将这些规则导入进此系统,再利用MAT-LAB的S imu link模块进行了仿真分析,然后编制程序进行了试验验证。最后得出结论:基于输入-输出数据对的模糊控制系统可以很好地跟踪电动助力转向系统的特性曲线,模糊控制作为在线的实时控制可以满足EPS的动态要求,为模糊控制理论在EPS中的实际应用提供了依据。     

柴油机转速和负荷的模糊控制

针对柴油机是不确定性复杂系统的特点,提出一种新的带自调整因子的模糊－ＰＩ控制算法,这地可以自动优化调整模糊控制规则,实现了模糊控制的智能化,将其用于柴油机的转速和负荷控制,运行结果表明这种算法是可行的的和有效的,改善了测试过程的静态 和动态性能,具有很好的鲁棒性,获得了满意的测控效果。文中还介绍了测试台的硬件组成和软件设计。     

基于灰色蚁群组合预测的生物质气化炉双闭环控制

针对生物质气化炉处理过程中存在非线性、大时滞性、不稳定性和负荷干扰特点,提出了一种基于灰色蚁群组合预测双闭环控制算法。首先采用灰色算法建立气化炉温度预测模型,然后考虑可能的扰动,引入蚁群算法对灰色模型进行优化,在此基础上对炉温进行控制;最后引入基于变论域模糊控制算法,利用模糊规则对气化炉一次风量进行控制,在保证炉温稳定的情况下,降低可燃气体含氧量。仿真和现场运行结果表明了方法的有效性和先进性。     

机电式流量阀的模糊控制实现与测试

为在线混药式变量喷雾农药流量检测设计一种机电式流量控制阀和流量控制系统。采用模糊控制算法,依托STC12C5410AD单片机实现对农药流量的模糊控制。对所设计的系统进行静态跟踪测试和动态响应测试,静态跟踪误差为±3.0%;初始流量为1.5 mL/s,目标流量为3.1 mL/s,阶跃响应曲线上升时间为0.35 s,绝对稳态误差为 ±0.1 mL/s,相对稳态误差在±3.2%以内。测试结果表明该流量阀采用模糊控制,其控制性能,超调量、响应时间和稳态误差能达到变量喷雾的要求。     

轮灌条件下灌溉施肥系统混肥过程变论域模糊控制

灌溉施肥系统的混肥过程在轮灌条件下表现出非线性、时滞性、时变性和不确定性的特点。为解决该系统的控制问题,提出了一种变论域的模糊PI控制策略(VFPI),算法采用一组比例指数函数作为伸缩因子对模糊控制器的论域进行在线调整,同时引入了一个协模糊控制器,通过测量系统流量的变化在线调节控制器积分系数的基准值。为验证控制算法的有效性,搭建了灌溉施肥控制系统的试验平台,分别设计了4组不同配方内容和3组不同轮灌条件的模拟试验,采用本文提出的VFPI控制算法和常规PI控制算法进行了对比试验。试验结果表明,所提出的VFPI控制策略能够更好地适应配方内容变化以及轮灌条件变化对混肥过程造成的影响;相比于常规PI控制,VFPI控制的调节时间更短、超调量更小、动态过程更平稳。     

内燃机试验台测控系统模糊PI控制方法的研究

提出内燃机试验台测控系统的转速和转矩模糊PI控制算法。在建立内燃机—测功机传动系统动力学模型、内燃机有效转矩模型、测功机励磁电流模型的基础上,采用所提出的控制算法对内燃机试验台测控系统进行了动态仿真模拟,结果表明控制精度较高、动态响应快、超调量低,较好地解决了试验台控制的稳定性及测量的实时准确性问题。     

电喷发动机怠速控制算法与仿真

怠速控制是发动机电子控制的重要组成部分,其控制效果直接影响发动机的运转稳定性、燃油消耗和排放。本文在某摩托车怠速工况数学模型的基础上,将模糊控制理论应用于小型汽油机怠速稳定性控制中,为减小静态误差,增加了积分控制,构成积分--模糊控制器。在设计中,对控制规则进行了分析。使用Simulink仿真软件对所设计的控制算法进行了仿真研究,结果表明,所设计的控制系统能够很好地满足怠速稳定性控制的要求,是一种较好的控制方法。     

油电混合果园自动导航车控制器硬件在环仿真平台设计与应用

果园由于面积范围广、地形复杂、壕沟多、杂草丛生、土壤湿度较高且土质较为疏松,对自动导航小车（AGV）的机械结构、控制系统,以及能源动力系统的设计都提出了更高的标准和要求。混合动力AGV小车可以满足果园中长距离移动的需求。为探索合适的混合动力AGV控制系统算法以及能量管理策略,同时减少设计过程中由于果园地形复杂导致的控制器设计验证迭代、需求多样化问题带来的人力、物力,以及时间成本,本研究针对果园面积广的特点,选择串联式油电混合动力系统进行AGV动力能源系统模型的搭建。另外,针对果园AGV需要适应地形范围广的特点,采用履带车模型结构,利用硬件在环仿真技术,以树莓派作为控制系统搭载控制算法实物,利用Matlab和RecurDyn软件建立包含能源动力系统、电机驱动系统、履带车行驶部分模型以及路面模型的系统实时仿真模型,最终实现了串联式混合动力AGV控制器硬件在环仿真功能。基于串级比例积分微分（PID）以及模糊控制器控制算法的仿真验证表明,模糊控制器控制算法能够减少参数调节带来的时间成本,在转向角度小时响应速度加快了50%,在转向角度大时串级PID控制器产生了10%的超调,而模糊控制器无超调,转向更加平稳。结果表明硬件在环仿真平台能够有效地应用于果园AGV控制器的开发,避免了控制实物试验,在降低成本的同时可以加快果园自动导航小车的开发过程。     

基于模糊PID的冬小麦变量追肥优化控制系统设计与试验

为了实现冬小麦实时变量精确追肥,研究了基于模糊PID控制技术的变量追肥机追肥量实时调整算法,通过对排肥器转速和开度双变量调节,实现追肥量的优化控制。系统首先采用粒子群优化算法确定PID控制器参数的初始值,然后通过实时获取冬小麦冠层归一化植被指数和排肥器实时状态,结合模糊控制理论和PID控制技术,对PID参数进行在线整定,实时调整排肥器的转速和开度,从而实现追肥量的最优控制。试验结果表明:施肥过程中,施肥量存在波动性。但施肥量变异系数小,最大为3.22%,均值为2.09%,可以满足田间变量施肥的要求。模糊PID控制算法具有良好的动态稳定性和跟踪性能,无论是室内试验还是大田试验的控制精度均达到86%以上。     

基于模糊控制的LPG/柴油双燃料电控喷射系统

机械控制的LPG／柴油双燃料发动机难以保证LPG与柴油的最佳掺烧比,满足低碳烟排放,低油耗的要求。本文将模糊控制算法应用于LPG流量的控制,设计了以87C552单片机为核心的模糊智能控制系统,应用于改装后的LPG／柴油双燃料发动机。以发动机转速和油门拉杆位置为输入量,LPG流量为控制量,控制规则设计离线进行,通过控制量决策表对LPG流量进行智能控制,使发动机的碳烟排放大幅降低,燃油消耗有所下降。该系统具有较好的自适应性和鲁棒性。