DMC-PID串级控制在CVT速比控制系统中的应用

通过分析CVT速比控制系统的结构及基本控制原理,确定该系统具有时滞弱非线性特性,论述了常规PID控制算法以及单一的DMC控制算法应用于该系统的局限性.针对这一问题,设计了DMC-PID串级预测控制算法,该算法将经过PID校正的速比控制系统作为广义的控制对象,用DMC预测算法在线滚动优化控制参数,在优化过程中利用实测信息不断进行反馈校正,充分发挥DMC算法的超前预测性和强鲁棒性以及PID控制算法的抗干扰能力.台架实验结果表明,与常规的PID算法相比,该算法能有效减小速比跟踪过程中的波动,超调量由14%下降为4%,过渡时间由6 s缩短为4.5 s,提高了系统的动静态性能.     

常数相对风险厌恶多单位拍卖的比较静态与定价结构

传统的H∞鲁棒控制器通常都是基于线性矩阵不等式求解的,因此阶次较高,不利于实现,而基于Nevanlinna-Pick插值的H∞鲁棒控制器设计方法能够有效的解决这一问题。本文提出一种改进的同伦算法用于求解控制器设计过程中出现的非线性方程,避免了经典同伦法中逆矩阵的求解。针对某一跟踪系统设计基于Nevanlinna-Pick插值的H∞鲁棒控制器,通过阶跃响应和正弦信号的跟踪响应可以看出,与高阶超前滞后校正环节相比,前者构成闭环系统的跟踪精度要比后者的控制精度高,且具有较强的鲁棒稳定性。     

基于遗传算法优化模糊PID的甘蔗收获机切割器控制系统

针对甘蔗收获机切割器无法自动控制入土深度,从而影响收获质量的问题,设计一套甘蔗收获机切割器入土深度自动控制系统。该系统主要包含角度式仿形机构、入土深度检测系统以及液压系统和控制系统。利用基于遗传算法优化的模糊PID控制算法进行入土深度的实时调节,通过Simulink阶跃响应以及带随机干扰的阶跃响应仿真,结果显示：基于遗传算法优化的模糊PID控制算法超调量为4.9%、调节时间为1.535 s,与PID控制算法以及模糊PID控制算法相比均有所改善。室内试验结果表明,基于遗传算法优化的模糊PID控制算法误差在（-0.5,0.5）,误差最小,有效实现了切割器入土深度自动控制。     

模糊PID控制无人自转旋翼机飞行姿态仿真

农业植保无人机中自转旋翼机(简称旋翼机)具有机体结构简单、滑跑距离短、飞行高度低和空中失去动力时安全性高等优点,在农业数据采集、农情监测和农业施药等领域广泛应用。文章研究模糊PID控制器控制旋翼机姿态,运用MATLAB作旋翼机飞行姿态仿真。仿真结果显示,该系统在系统阶跃响应下模糊PID控制器相较经典PID收敛时间减少0.04 s,而给定目标角情况下,滚转角和俯仰角误差±0.01°与±0.05°上下。因此,模糊PID控制器可增强PID自适应性与鲁棒性,降低飞行时姿态控制不稳定性,姿态控制效果良好,提高飞行稳定性。     

HMCVT泵控马达系统模糊PID控制研究

【目的】为减少由于HMCVT泵控马达系统响应迟滞以及遭受负载扰动时波动剧烈，使得拖拉机不能稳定在目标车速上的问题。【方法】以HMCVT泵控马达系统为研究对象，建立了泵控马达系统的数学模型，运用模糊PID算法对马达转速进行控制。针对标准鲸鱼算法易陷入局部收敛的问题，引入非线性变化、动态惯性权重以及遗传变异思想进行改进，并运用于PID参数的整定。【结果】以建立的传递函数为测试对象，改进后的WOA算法只需要迭代9次便能寻得最优解，相较于改进前减少了7次迭代，ITAE值降低了16.83%。相较于标准鲸鱼算法整定的模糊PID控制器，改进后的鲸鱼算法整定的模糊PID控制器在阶跃响应下系统最大超调量降低83.3%，调整时间减少0.759 s；正弦响应下最大误差减少16.41 r/min，降低了55.44%；斜坡响应下最大误差减少31.39 r/min，降低了44.58%；负载突变时最大速度减少2.2 r/min，降低了2.01%。采用试验设计的模糊PID控制器能有效实现HMCVT液压马达的变速跟踪控制，提出的改进鲸鱼算法能提高响应精度，降低误差。【结论】研究结果为装备HMCVT的拖拉机的最优经济性控...     

中国上市公司股权再融资时机选择行为研究

提出了一种比例谐振（Proportional Resonant, PR）控制器的改进模型,将其应用于永磁同步电机控制中.用改进的PR控制器替代传统的PI控制器,节省一次坐标变换,省去了受温度及电机参数影响的交叉解耦项和前馈补偿项,简化了控制算法.仿真和试验结果表明,引入改进PR控制器的永磁同步电机控制系统控制性能优越,能够实现对交流输入信号的无静差跟踪,系统对低次谐波以及指定次谐波具有很强的抑制能力,具有重要的实用价值.     

基于神经网络PID的无人机自适应变量喷雾系统的设计与试验

【目的】针对传统植保无人机在定量喷施作业时由于飞行速度的变化造成施药不均匀以及传统控制算法无法满足无人机变量喷雾系统所需的实时性和稳定性等问题,设计一种基于神经网络PID的自适应无人机变量喷雾系统。【方法】采用风压变送器测出无人机的飞行速度,根据速度采用脉宽调制(PWM)方法进行自适应变量喷雾,同步用流量传感器测出实际喷雾流量,融合BP神经网络PID控制算法调节喷雾流量。由MATLAB构建BP神经网络PID控制算法,并与PID、模糊PID和神经元PID对比及分析;田间试验过程中,对比分析无人机定量喷雾与随飞行速度改变的变量喷雾效果,采用水敏纸获取雾滴沉积量分布,分别从整体区域、飞行方向和喷杆方向评价沉积量分布的均匀性。【结果】算法仿真对比试验结果表明,与PID、模糊PID和神经元PID相比,BP神经网络PID阶跃响应上升时间分别少28.57%、84.73%和31.03%,正弦跟踪平均误差分别小63.01%、87.03%和0.58%,方波跟踪平均误差分别小74.00%、79.53%和6.80%,鲁棒性强,无静差,超调量为1.20%;喷雾对比试验结果表明,本系统能够根据飞行速度自适应调节喷雾流量,实际流量与目标流量的平均偏差为8.43%,水敏纸扫描结果表明总体区域雾滴沉积量的变异系数对比定量喷雾平均降低26.25%,喷杆方向平均降低18.79%。【结论】该研究结果可为农业航空变量喷雾技术的应用提供理论基础。     

水稻液体肥变量施用调节系统设计与试验

目的 设计一种机电式流量调节阀，与已研制的气力引射式施肥器集成构建液体肥变量施用调节系统，实现水稻近根部微小流量液体肥精准施用。方法 通过试验标定了系统质量流率理论模型，建立控制系统传递函数模型，设计了基于模糊推理的PID控制器结构、规则和初始参数；通过仿真试验，分析了PID和模糊PID控制的调控响应能力。结果 仿真试验结果表明，模糊PID控制阶跃信号响应超调量、调节时间和稳态误差分别为0.12%、2.51 s和0.007， 与PID控制的对应值42.90%、4.44 s和0.010相比均较低，表明模糊PID控制动态调节和稳定性更好；在幅值为0.5、持续时间为0.1 s的脉冲信号干扰下，模糊PID控制的调节时间为0.61 s，比PID控制(1.67 s)更短，具有更强的抗干扰能力。性能试验结果表明，10种目标质量流率条件下，模糊PID控制的质量流率绝对误差均低于PID控制，控制精度为93.93%～96.88%，高于PID控制(90.00%～95.21%)；在施肥量变化时，模糊PID控制的超调量为12.2%，上升时间、调节时间和峰值时间分别为1.5、10.7和1.7 s，均低于PID控制的17.4%、2.1 s、13.3 s和2.3 s。结论 基于模糊PID控制的水稻液体肥变量施用调节系统具有较高的质量流率控制精度和跟踪性能，为研制水稻田液体肥变量施肥装备奠定了基础。     

基于Zigbee网络的中华绒螯蟹养殖中溶氧量智能控制系统研究与应用

随着信息技术和规模化水产养殖的发展,传统的养殖模式将会逐渐被智能水产养殖所取代。构建了基于Zigbee的中华绒螯蟹养殖中溶氧量的智能控制系统,并着重研究了蟹塘的增氧控制算法,针对溶氧量变化的非线性、大滞后、不确定、大惯性等特点,提出了模糊RBF神经网络改进的PID控制策略,并通过Matlab进行模糊RBF神经网络控制器与常规PID控制器和模糊PID控制器进行仿真对比,同时在某中华绒螯蟹养殖基地进行模糊PID控制器和模糊RBF神经网络控制器进行应用实验对比,证明了模糊RBF控制器能够更好地满足中华绒螯蟹养殖溶氧量的控制要求。     

无人机三轴稳定云台的模糊PID控制

以无人机三轴稳定云台的内框作为研究对象,将自适应卡尔曼滤波算法与模糊PID控制算法相结合,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的模糊PID控制算法.经过Matlab仿真实验表明,相对于经典PID控制算法和模糊PID控制算法而言,该算法在无人机三轴稳定云台的控制上,不仅响应速度快、精度高,而且对控制干扰噪声和测量噪声也起到了较好的抑制作用.     

基于MPC的智能拖拉机实时路径跟踪

针对具有非线性特征的智能拖拉机运动控制问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的横向轨迹实时跟踪控制策略.从非线性运动模型线性化和离散化入手,建立以前轮转角增量和纵向速度增量为状态量的目标函数;设计系统控制量极限约束和控制增量约束,并将MPC最优求解问题转化为二次规划问题,目标函数采用有松弛因子和无松弛因子2种形式.基于Matlab/Simulink平台设计MPC控制器,进行了2种目标函数的固定坐标系下的给定轨迹跟踪试验.结果表明:2种控制算法均可以快速跟踪期望路径,目标函数具有松弛因子的MPC控制器的拖拉机跟踪效果和平稳性更好,前轮转角始终被限定在约束范围内.     

酶法农残检测的Smith模糊PID恒温控制仿真

酶活性易受温度影响,导致酶法检测农残精度不高。本文研究了一种控制农残检测仪内部温度的恒温控制系统,以便为酶法农残检测提供最佳检测温度。根据控制理论设计了恒温控制系统框架,运用传热学原理建立了被控温度的数学模型,针对该模型具有大惯性、大滞后的特点。将Smith预估器与模糊PID控制器相结合,设计了一种Smith模糊PID温度控制器。在给定相同的幅值为1的阶跃信号下,分别对PID控制器、模糊PID控制器、Smith PID控制器和Smith模糊PID控制器进行Matlab仿真试验,得出各种控制器的性能指标(超调量、调节时间、稳态误差)分别为:PID控制器(19%、250 s、0.0001)、模糊PID控制器(11%、450 s、0.0001)、Smith PID控制器(0%、500 s、0)、Smith模糊PID控制器(0%、140 s、0);在1180~1230s增加一个幅值为5的干扰信号测试系统的抗干扰性,PID控制器和模糊PID控制器均出现较大的波动,而Smith PID控制器和Smith模糊PID控制器均无波动,得出各控制器的恢复时间分别为:PID控制器(200 s)、模糊PID控制器(300s)、Smith模糊PID控制器(120 s);利用调整时间常数和延迟时间测试系统鲁棒性,得出各控制器性能指标分别为PID控制器(38%、450s、0.0001)、模糊PID控制器(23%、880 s、0.00025)、Smith模糊PID控制器(1%、150 s、0)。由试验结果可知,Smith模糊PID控制器性能指标均优于其它几种控制器,而且在系统鲁棒性和抗干扰能力上,Smith模糊PID控制器较强于其它控制器。本文所设计的Smith模糊PID恒温控制系统能够实现仪器内部温度的精确控制,能够为酶法农残检测提供最佳恒温。     

拖拉机转向跟踪复合模糊PID控制研究

为提高拖拉机在自主导航行驶中转向跟踪控制的响应特性和稳定性,设计了以拖拉机前轮转角偏差和偏差变化率为输入,以电机控制电压和PID 3个控制参数为输出的模糊控制器,结合PID控制器实现前轮转角偏差大于10°时采用模糊控制和转角偏差小于等于10°时采用自适应模糊PID控制。仿真结果表明,采用复合模糊PID控制器在前轮转角偏差较大变化范围内均能实现快速和准确的转向跟踪。     

基于神经网络PID的纤维板调施胶控制系统的设计

基于神经网络的优点,设计了神经网络作为主控制器的对系统进行辨识的纤维板调施胶控制系统和神经网络作为辅助控制器来修正PID控制器的纤维板调施胶控制系统.分析了两种神经网络控制器的性能优劣.仿真表明,神经网络作为辅助控制器调节PID比神经网络作为主控制器的超调小,系统稳定时间更短.     

水产养殖机器鱼设计与三维路径跟踪控制

为方便监测水质与水下鱼群活动,本研究设计了一款面向全水域实时监测的水产养殖机器鱼,并搭建了机器鱼控制系统,开展了机器鱼三维路径跟踪控制研究。在Serret-Frenet坐标系下建立了机器鱼三维空间路径跟踪误差模型,并基于LOS制导律和李雅普诺夫理论设计了一种模糊滑模控制器,最后利用Matlab仿真对本研究提出的控制算法的有效性进行验证。仿真结果表明：所设计的控制器能使机器鱼在模型参数不确定性、外部干扰未知的情况下实现三维路径跟踪控制,其控制精度和鲁棒性明显优于常规PID与滑模控制器。     

铁观音茶烘焙机温度小超调模糊-PID控制

针对模糊控制的不足和PID控制的缺点,提出铁观音茶烘焙机模糊-PID分段控制策略,综合了模糊控制和PID控制的优点,对传统模糊控制方法与PID参数整定进行了改进,使得系统在小超调的情况下获得最短的温度调节时间.仿真与试验结果表明该控制器设计方法简单实用,具有良好的控制效果.     

基于模糊PID控制的汽车稳定性仿真分析

ESP(E1ectronic Stability Program)是现代汽车主动安全领域研究的热点,也是汽车底盘控制研究的重点.汽车ESP系统是复杂的非线性系统,难以建立精确的数学模型.模糊控制器可以有效避免传统PID控制理论的缺陷,但是其动态性能较差,稳定性不足.该文在总结两种控制器优劣的基础上,对模糊控制器进行改进,设计了模糊PID控制器.在极限工况下对控制器的有效性进行了仿真验证,并将两种控制器的控制结果进行了对比.结果表明:模糊PID控制器对提高控制器稳定性有明显效果.     

LMBP神经网络PID控制器在暖通空调系统中的应用研究

针对BP神经网络学习过程收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷,研究了levenberg-marquart算法(即LM算法).为解决LM算法中学习速率的选择和逆矩阵的求解这两个严重影响训练时间和收敛精度的问题,采用LU分解法对LM算法进行改进和优化,并通过MATLAB语言编程实现,将得到的LMBP神经网络PID控制器应用于暖通空调冷冻水循环的控制回路中,将其控制效果与PID控制算法、BP神经网络PID控制算法进行仿真对比研究.研究结果表明,采用LMBP神经网络PID控制器在减少超调量、加快收敛速度、减少稳态误差等方面的性能都得到了明显的改善.     

一种PID控制仿真的实现

由于阶跃信号在突变时，其导数为无穷大，实现PID控制仿真的过程中，传统的阶跃信号离散化方法，不能有效地体现这一点，本文提出一种改进的阶跃信号离散化方法，基于“能量补偿”思想，并通过实例验证，该方法能有效地减少仿真误差。     

基于自适应模糊PID控制的猪舍温湿度控制系统研究

我国北方猪舍冬季室内外温差大,影响温湿度控制精度。文章基于自适应模糊PID控制算法研究母猪舍温湿度控制。该算法具有超调量小、响应速度快、鲁棒性强优点,可提高寒地猪舍温湿度控制精度。仿真试验数据表明,该算法系统超调量为2.57%,系统调控时间较原有PID控制算法调控时间缩短57.56%;实测结果表明,基于该算法改进温湿度控制系统最大温湿度偏差值分别为0.61℃和6.86%,较原有PID控制算法调控温湿度偏差分别减少1.8℃和2.21%,研究可为我国北方寒地猪场冬季养殖管理提供更精准温湿度环境保障。