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。     

基于模糊PID的温室温度控制器设计与仿真

温室温度系统具有大时滞性、大惯性等特点,传统的控制方法效果不甚理想。为此,提出了一种模糊PID控制方法 ,可根据温度偏差和温度偏差变化率实时调整PID参数。通过MATLAB仿真表明,该控制方法可以使温室温度控制系统动态响应快、鲁棒性强、稳态精度高、超调量小、抗扰动能力强,具有良好的控制效果。     

基于PID算法的温室环境控制系统设计

随着现代计算机信息技术和自动化控制技术在农业领域的快速发展,温室的结构档次正不断提高,加之农作物对外部环境的依赖性强,搭建一种适合农作物生长的温室环境控制系统,已成为农业种植者的迫切需求。该文针对温室环境信息智能化管理需求,通过调控农作物的环境因素,创造出适宜农作物生长的环境,从而达到农作物反季节生产和提高产量的目的。为了进一步提高温室智能控制的精准度以及提高农作物生产效率,基于PID控制算法,设计了一套典型的、符合我国农情的温室环境控制系统。该系统将在调节温室环境参数和改善作物生长环境方面发挥重要作用。      

模糊免疫PID控制在淀粉生产线中的应用

在分析比较传统PID、Smith预估PID和模糊免疫PID原理的基础上,提出了利用模糊免疫PID调节淀粉生产线中的液位.通过对淀粉生产线中某一液位回路进行数学建模,然后对传统PID、Smith预估PID和模糊免疫PID 3种控制器进行了设计与仿真.仿真结果表明,模糊免疫PID在控制效果上明显优于传统PID并且其鲁棒性高于Smith预估PID.最后,利用Matlab的DDE协议和ActiveX与淀粉生产线的上位机RSView32进行了数据交换,将Matlab中模糊免疫PID控制算法准确传输到上位机上.     

模糊PID控制在锅炉汽包水位中的应用研究

针对工业锅炉给水控制过程的特点，应用一种带有参数在线自校正模糊PID控制器的三冲量控制系统，实现工业锅炉汽包水位的定值控制。三冲量是引入了三个测量信号：汽包水位、给水流量和蒸汽流量。整个控制系统形成两个闭合回路。其一是给水流量测量装置、调节算法、给水调节阀构成的内回路；其二是由水位变送器、调节算法、整个内回路及对象控制通道所构成的外回路。蒸汽流量信号是前馈信号。     

模糊PID在液位控制中的应用

液位控制是工业过程控制中的典型控制之一,将模糊控制与传统的PID控制相结合,对水箱系统液位控制技术进行研究,在许多领域中都十分重要.     

基于BP神经网络的PID控制在温室控制系统中的应用

以温度参数控制为例,结合传统PID控制规律,利用BP神经网络完成温室温度控制系统的PID控制系统设计.通过阐述基于BP神经网络的PID控制算法,完成温度控制系统中的BP神经网络PID控制参数在线整定.采用MATLAB对基于BP网络的PID温度控制系统进行了仿真,结果表明,PID控制算法能够实现控制参数的自适应调整,使系统对输入的响应达到小误差.     

汽车半主动悬架的模糊PID控制仿真研究

悬架系统关乎汽车的平顺性、操纵稳定性和轮胎接地性能。根据汽车振动参数对悬架系统进行有效控制,可使车辆运行在安全、舒适的条件下。通过建模,对半主动悬架的模糊PID控制、PID控制和被动悬架进行了对比仿真分析。结果表明模糊PID控制具有较好的控制效果,其中合理整定模糊PID的参数和确定模糊控制规则至关重要。     

车辆半主动悬架动力学分析及模糊PID控制仿真

首先建立4自由度1/2车体动力学模型,针对车辆悬架为非线性、时滞、不确定系统,设计了半主动悬架的参数自整定模糊PID控制器,实现PID参数在线修正的功能,并以C级路面作为输入信号,运用Matlab/Simulink控制仿真软件对该半主动悬架模型各平顺性指标进行计算机仿真,结果表明,模糊PID控制的半主动悬架与被动悬架和模糊控制的半主动悬架相比在对车身垂直加速度、俯仰角加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷等平顺性指标都有较大的改善,验证了模糊PID控制具有较好的自适应能力。     

模糊免疫PID控制在淀粉浓度控制中的应用

在分析比较传统PID、Smith预估PID和模糊免疫PID原理的基础上,提出了利用模糊免疫PID调节淀粉生产线中的淀粉浓度.通过对淀粉生产线中浓度控制回路进行数学建模,对传统PID、Smith预估PID和模糊免疫PID 3种控制器进行了设计与仿真.仿真结果表明,模糊免疫PID在控制效果上明显优于传统PID并且其鲁棒性高于Smith预估PID.最后,利用Matlab的DDE协议和ActiveX与淀粉生产线的上位机RSView32进行数据交换,将Matlab中模糊免疫PID控制算法传输到上位机上,实现了模糊免疫PID控制在淀粉浓度控制中的应用.     

数字PID在温室环境自动控制中的应用

简述了一种温室环境自动控制系统的结构、功能和原理,着重研究了系统温度控制模块的硬件实现以及控制算法。同时,讨论了PID控制算法在数字控制系统中的实现,提出了将PID控制算法应用于温室环境控制系统中的方法,使之可以根据不同植物生长要求设定变化曲线,控制温室温度平稳准确的变化。     

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。     

温室环境多变量模糊控制及其仿真

对夏季温室的降温控制提出了在模糊控制中对开关量进行控制的新方法,对多变量模糊控制论及其解耦进行了研究,提出了在用神经网络对温室这类缓变系统进行辨识时,解决外部环境对系统影响的方法。     

基于模糊神经网络的智能温室环境控制方案

针对农业温室环境的精确建模和控制问题,提出了一种基于模糊神经网络的智能控制方案。首先,在考虑室内外环境因素下,构建一个有效的温室环境数学模型,获得通风量、喷雾量和加热量的微分表达式;然后,利用一种自适应模糊神经推理系统(ANFIS),以温度和湿度差作为输入,通过神经网络自学习和模糊推理获得控制输出;最后,通过遗传算法优化控制器的输出比例因子,提高控制响应速度和稳定性。实验结果表明:该方案能够快速且稳定地追踪环境设置值,具有很好的控制效果。     

神经网络模糊PID算法在温室温度控制中的仿真研究

为了更好地实现对温室温度的控制,提出了温室温度控制的一种新的控制方法;通过仿真比较证明了此方法的有效性,并对其动静态特性、鲁棒性和抗干扰能力进行了探讨。结果表明,采用神经网络模糊PID算法的温室温度控制方法具有较好的动静态特性、鲁棒性和抗干扰能力。     

神经网络模糊PID算法在温室温度控制中的仿真研究

本文提出了温室温度控制的一种新的控制方法,通过仿真比较证明了此方法的有效性,并对其动静态特性、鲁棒性和抗干扰能力进行了探讨。     

测控技术在温室环境因子控制中的应用

自动化技术、现代信息和测控技术在温室环境控制中的应用,使智能化温室在世界范围内引起了越来越广泛的关注,并在全世界范围内开始普及。本文列出了应用于温室环境控制的测控仪器和技术,由此可以看出智能化温室给设施农业的发展带来的深远意义。     

模糊控制在温室温湿度控制系统中的应用

温室环境参数的调节与控制是保证作物高产、稳产和提高经济效益的前提.通过对模糊控制算法的研究,确定了温室温湿度控制系统的输入输出变量,建立了有效的隶属度函数、模糊控制规则和模糊控制表,采用查表法进行模糊推理,实现了温室的温度与湿度自动控制,使温室达到作物生长的最佳环境.