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《农业装备与车辆工程》2017,(12)
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。 相似文献
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利用ADAMS建立了1/4车辆主动悬架的机械模型,运用MATLAB设计了基于自适应模糊PID控制算法的主动悬架控制系统,通过ADAMS/Control模块与MATLAB的接口实现了基于车辆悬架多体模型的主动控制联合仿真.仿真结果表明,采用自适应模糊PID控制能取得很好的控制效果,与被动悬架相比显著地降低了车身加速度和轮胎动位移,大大提高了车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性. 相似文献
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为了提高自动移栽机移栽效率,设计一种双排移栽机械手联动式高速移栽装置。利用安装在两个移栽臂上的双排移栽机械手交替取苗和栽苗的方法,采用联动控制方式使移栽效率翻倍。通过优化移栽机械臂和移栽机械手结构,并对其关键部件进行参数设计和运动学分析,综合考虑影响移栽成功率的关键因素,确定穴盘苗苗坨含水率、苗龄、爪针限位孔中心距为试验因素,以200穴欧石竹穴盘苗为试验对象,进行单因素试验和多因素正交试验,确定双排移栽机械手联动式高速移栽装置的最佳工作参数。试验结果表明:当穴盘苗苗坨含水率为32.6%、苗龄为46d、爪针限位孔中心距为16.7mm时,取苗成功率为94.7%,与软件计算结果94.2%接近,符合花卉、蔬菜移栽作业的技术要求。 相似文献
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为提升现有植保无人机喷雾流量随飞行速度变化自适应调整的精准性,降低施药偏差,设计了一种基于复合模糊PID控制算法的植保无人机变量喷雾系统,可根据无人机飞行速度,以基于复合模糊PID控制算法的PWM调制实时调整喷雾流量。通过测试平台分别对比了此控制算法与PID、模糊PID的响应情况,并进行了无人机喷雾流量随飞行速度变化的响应测试。结果表明:基于复合模糊PID控制的系统响应较PID超调量降低63.64%,较模糊PID调节时间缩减23.08%,复合模糊PID与模糊PID的稳态误差控制在3.125%内,小于PID的4.688%;基于PID、模糊PID、复合模糊PID的喷雾系统喷雾流量平均偏差分别为2.67%、3.85%、1.90%;基于复合模糊PID算法的喷雾系统跟随飞速变化自适应调整喷雾流量的最大偏差为6.29%,满足植保无人机施药作业要求,可为农业航空精准变量喷雾系统设计提供参考。 相似文献
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自适应模糊PID与PI复合控制变量施肥系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对农业生产中变量施肥量很难精确控制的问题,提出了变参数自适应模糊PID与变参数PI控制相结合的方法。系统初期采用P主导型PI控制,以提高系统快速性;系统中期采用自适应模糊PID,同时兼顾系统快速性和稳定性;系统末期采用I主导型PI控制,充分体现系统的稳定性。实验结果表明:自适应模糊PID与变参数PI复合控制施肥系统的最大超调量不超过2.21%,响应时间为0.23s。自适应模糊PID与变参数PI结合的方法优于传统的PID控制,可为变量施肥精确控制提供一种有效的途径。 相似文献
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为解决变量喷雾过程中实时混药时农药微小流量的控制问题,采用小型针阀、直流电动机及减速器设计了机电流量控制阀。构建了机电流量控制阀传递函数的数学模型,并为之设计了变论域自适应模糊PID控制算法。对该流量控制阀进行了变论域自适应模糊PID控制和PID控制的MATLAB仿真,比较结果表明:PID控制的响应时间为3.5 s,最大超调量约为39.0%,变论域自适应模糊PID的响应时间为0.93 s,超调量最大不超过2.9%。系统稳定性,准确性和快速性等指标完全满足农业技术要求。 相似文献
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精确施药控制系统具有控制变量因素多、非线性与强耦合等的特点,解决这类复杂的时变系统用传统的PID控制方法几乎无法控制。本文以"3WC―30―G车载式超低容量自动喷雾机"为研究载体,通过分析其动态施药模式控制原理,结合实践的经验知识,试图利用自适应模糊神经控制的方法,对其精确施药控制系统进行研究与设计。通过MAT-LAB软件仿真实验表明,基于自适应模糊神经控制的静态施药控制系统可以取得比较理想的控制效果,从而为精确施药控制领域的研究提供了一种新的理论方法。 相似文献
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基于模糊PID的变量液体施肥控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
变量液体施肥控制系统具有大惯性、非线性和参数时变的特点,采用传统的PID控制方法很难实现准确的控制。为此,在建立电动执行器的数学模型的基础上,采用自适应模糊PID对液体肥流量进行自动控制,并利用Mat Lab对变量液体施肥控制系统进行建模和仿真及实验验证。仿真与实验结果表明:变量液体施肥控制系统采仿真时,自适应模糊PID控制系统的动态静态指标明显高于常规PID控制;系统超调量、调整时间明显改善,即超调量为1.5%,系统进入稳态所需时间为0.86s。变量液体施肥控制系统实验时,PID控制变量液体施肥系统的响应时间为1.6s,超调量为7.8%。模糊PID控制变量液体施肥系统的响应时间为0.8s,超调量为0,使施肥量更有效地保持在给定范围。该方法可为变量液体施肥控制提供一种有效的控制方法。 相似文献
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模糊免疫PID控制在淀粉浓度控制中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
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. 相似文献
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模糊免疫PID控制在淀粉生产线中的应用 总被引:10,自引:3,他引:7
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. 相似文献
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鉴于传统泵站供水系统存在耗能大、水压波动大等问题,在对某泵站供水系统作系统研究的基础上,提出了以供水管网的水压、水位、流量等参数为控制对象,采用自适应模糊PID控制策略,通过调整供水水泵的投入台数及转速,来实现恒压供水的快速性和可靠性的解决方案.对自适应模糊PID算法进行了研究和计算机仿真,给出了基于MATLAB的系统仿真结果,并对该自适应模糊PID控制结果与传统的PID控制仿真结果进行了比较.仿真与实验结果表明:采用自适应模糊PID变频恒压闭环供水,供水控制系统的稳定性得到了较大的改善,在设定水压值为0.9 MPa时,系统的上升时间为2.76 min,超调量为0.47%,调节时间为2.8 min. 相似文献
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