拖拉机电机矢量控制技术的研究 —基于模糊神经网络+ADRC

传统PI控制下的拖拉机电机存在控制性能差和自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)参数确定困难等问题.为此,提出了一种基于模糊神经网络+ADRC的拖拉机电机矢量控制技术.首先,确定了适用于拖拉机电机的ADRC模型,在此基础上融合模糊神经网络,充分利用模糊神经网络能...     

液压并联平台神经元PSD与模糊CMAC复合控制

为了克服六自由度液压并联平台的耦合及负载扰动对轨迹控制的影响,基于神经网络自适应PsD控制器无需辨识过程参数和模糊CMAC控制器能提高系统逆动态模型辨识精度的特点,提出了一种神经元自适应PSD控制器与模糊CMAC神经网络控制器相结合的复合控制.仿真结果表明,该控制方法具有较高的控制精度、优良的鲁棒性和自适应能力,满足平台轨迹控制的实时要求.     

果仁色选机传送带速度控制系统研究

针对果仁分选过程生产效率低、占用劳动力大等问题,利用机械视觉技术、机械设计及自动控制技术等,设计出一种松果仁自动分选装置。针对果仁色选机分拣传输系统具有非线性、易受扰动等因素,给高精度速度控制带来难题。为解决这一难题,首先,建立传输系统的数学模型;然后,设计线性自抗扰控制器;最后,通过数值仿真试验对比,证明线性自抗扰控制比PID控制响应优,自抗扰控制策略的速度超调量为0,速度曲线响应平滑,扰动恢复时间短,速度振荡次数仅2次。     

基于PSO优化Fuzzy-PID精量灌溉控制系统设计

精确控制农业灌溉中的灌溉精度和水肥比例,能够大大提高水肥的利用率。因此,基于传统PID控制、Fuzzy-PID控制两种控制算法的优缺点,进行PSO优化Fuzzy-PID控制。该控制算法能够有效解决大棚灌溉控制中的非线性、时变性和滞后性等问题。实验结果表明:该系统与传统PID控制相比,上升时间减少了4.10 s,超调量降低了14.57%,调节时间减少了27.4 s;相比于Fuzzy-PID控制,上升时间减少了4.30 s,超调量降低了0.37%,调节时间减少了20 s。该系统响应速度快、配比精度高、稳定,具有一定的应用价值。     

串联输水明渠PID多指标自适应算法及仿真研究

经典PID控制的控制器参数经整定后一般设为定值,当控制对象参数受环境影响而发生改变时,其控制性能会有所降低。针对大型输水明渠这一特殊的控制系统,为适应受控对象的状态变化,保持较好的控制效果,提出一种可在线调节控制器参数的自适应PID控制算法,并针对多种优化目标进行分析、比选。该算法采用绝对值误差积分IAE与衰减率DAM、超调量OVR作为性能指标参数,通过控制器参数与性能指标的函数关系,提出自适应规则,根据该规则在线调节PID控制器的主要参数Kp、Ki值,使系统动态响应及控制性能进入优化区域。通过对某大型调水工程输水渠道系统干渠串联渠系进行建模仿真,结果表明经过自适应调整,渠系在常规PID算法的基础上系统闸门超调量降低9%～21%、闸门调节次数至少减少1～2次,稳定时间提前15小时以上。可见自适应优化算法对于变化的控制对象,能根据选定的性能指标进行控制器参数的自我优化,不依赖精确的数学模型,尤其针对受控对象部分参数存在缓慢时变的特点有针对性的优化,对于我国广大灌区渠系运行调度以及大型输配水工程的运行管理具有一定的参考价值和应用前景。     

水肥一体机肥液电导率远程模糊PID控制策略

为检测水肥一体机肥液电导率(EC),并将其控制在合理范围内,基于物联网技术,设计了远程水肥灌溉控制系统,将自整定模糊PID控制算法引入远程开发者服务终端中,通过模糊PID控制算法调控本地端变频注肥泵的频率进而精准控制EC,并对本地端PID和远程端模糊PID控制算法进行了对比试验验证。结果表明:目标EC越大,稳态EC越精确,但稳态时间和超调量均增大;与传统本地端PID控制相比,该系统响应速度快、EC波动幅度小、稳定,当目标EC为2.5 mS/cm时,稳态时间和超调量分别达到120 s和20.8%,混肥时间和实测EC均能满足水肥控制实际需求。该研究实现了EC的远程模糊PID控制,以及灌溉施肥系统的计算机、手机微信多终端灌溉数据监测和开关量控制。     

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.     

xPC环境下CMAC NN在淀粉生产线液位控制中的应

在分析CMAC神经网络的基础上,提出了利用自适应CMAC神经网络来调节淀粉生产线中乳液的液位。通过对淀粉生产线中某一液位回路进行数学建模,然后对常规PID和自适应CMAC神经网络两种控制器进行了设计与仿真。仿真结果表明,自适应CMAC神经网络在控制效果上明显优于常规PID,并且具有很高的鲁棒性。在Matlab实时开发环境xPC Target下建立了液位实时控制系统,采用快速原型控制方式,具有系统组建方便、成本低、开发周期短等特点,该系统可实现精确的过程控制。     

水肥一体化施肥机EC和pH改进自抗扰解耦控制

针对水肥一体化施肥机控制系统在交叉耦合、内外不确定条件下难以通过建立精确数学模型进行跟踪控制的问题,提出一种EC和pH改进自抗扰解耦控制策略。利用六次多项式曲线拟合对系统阶跃响应数据进行滤波处理,由面积法构建系统简化数学模型。选择静态解耦法实现系统解耦,对分解后的两个子系统分别设计自抗扰控制器并进行改进,给非线性状态误差反馈率添加类积分项,并引入模糊控制理论实现其参数在线自整定。仿真结果表明,系统EC和pH的调节时间分别为44 s和39 s,超调量分别为5.5%和0.3%,输出绝对误差分别小于0.1 mS/cm和0.2,该控制器能够实现系统高精度独立调节,相比于线性自抗扰和PID控制器,响应速度更快,抗干扰能力和鲁棒性更强。试验结果表明,该控制器调节误差与仿真结果吻合,并且能够使系统用水量、用肥量、用工量分别降低33.13%、35.75%、35.01%,作物产量提升15.16%,节水、节肥、节工和增产效果显著,具有很高的可行性。     

xPC环境下CMAC NN在淀粉生产线液位控制中的应用

在分析CMAC神经网络的基础上,提出了利用自适应CMAC神经网络来调节淀粉生产线中乳液的液位.通过对淀粉生产线中某一液位回路进行数学建模,然后对常规PID和自适应CMAC神经网络两种控制器进行了设计与仿真.仿真结果表明,自适应CMAC神经网络在控制效果上明显优于常规PID,并且具有很高的鲁棒性.在Matlab实时开发环境xPC Target下建立了液位实时控制系统,采用快速原型控制方式,具有系统组建方便、成本低、开发周期短等特点,该系统可实现精确的过程控制.     

丘陵果园除草机器人底盘系统设计与试验

针对丘陵果园环境非结构化且复杂多变,常规的除草方式效率低等问题,设计了一种果园除草机器人底盘系统。根据果园丘陵地形地貌环境,确定车体控制方式和除草机器人底盘的总体结构方案,主要包括液压传动系统、电气控制系统等。设计配套的除草车电气控制系统和遥控接收、车载主控和导航功能的CAN通信协议。以运动控制为核心,采用角度传感器、电机驱动、车载主控、导航模块,构成闭环控制。使用自抗扰控制算法,以油阀控制电机为对象应用Simulink仿真,仿真结果显示自抗扰控制相比PID控制调节时间减少0.42s,超调幅度减小11.5%,稳定时间缩短0.14s。田间试验表明,运用自抗扰控制、结合导航功能的除草机器人行走速度均值为6.2km/h,均方差0.037km/h,作业效率0.51hm2/h,有效除草率均值97.46%,可在25°斜面上正常行走,对导航路径的跟踪误差标准差为4.732cm,运动控制响应及时,能够提高除草作业安全性和准确性。     

基于ICPSO-PID风电机组桨距控制分析

针对传统的一阶变桨距机构简化模型难以描述真实的变距执行系统动态特性,建立了完整的电液变桨距风力发电机组高阶数学模型;根据风电机组额定风速以上恒功率控制目标并考虑变桨机构具有惯性和延迟特性,设计了基于功率和风速前馈的变桨控制器;针对额定风速以上变桨控制器参数整定难的问题,提出了一种基于改进协同粒子群优化算法(ICPSO)与比例、积分、微分控制器(PID)相结合的ICPSO-PID控制算法,并将其应用于桨距角PID控制器的参数整定.研究结果表明:提出的优化算法能够快速整定桨距角控制器的参数,风速前馈控制器能够提高变桨系统的动态性,功率控制环节能够实现额定风速以上风电机组恒功率控制.与传统PID控制器的控制效果相比,提出的控制方法具有超调量小、调节时间短和鲁棒性好等优良的控制品质.文中研究方法可应用到实际的电液变桨距风力发电机组控制系统中.     

基于粒子群算法的混联机构神经网络自适应反演控制

针对含有不匹配干扰的混联机构轨迹跟踪控制问题,提出了一种极限学习机与自适应反演控制相结合的控制策略。在对干扰进行分析的基础上,分别采用两个极限学习机网络对系统中的匹配和不匹配干扰进行逼近和补偿。基于Lyapunov函数稳定性设计了混联机构的控制律与自适应律,实现混联机构的轨迹跟踪控制。由于控制器可调参数较多,采用粒子群算法进行控制器参数的寻优整定。仿真结果表明,所提出的控制方法具有良好的轨迹跟踪精度和鲁棒性。     

面向机器人抓取的小型直线串联弹性驱动器设计与控制

面向机器人力控自适应抓取,设计一种微型直线串联弹性驱动器及其机电一体化系统。开展非线性校正试验,采用BCM法对微型直线串联弹性驱动器感知系统进行校正,以提高力控系统测量精度。基于双位移传感器构建驱动力、位移同步感知方法,并开展模型辨识试验建立目标变形轨迹及驱动力观测模型,根据目标变形轨迹模型建立驱动力PID控制策略。开展阶跃力控与自适应抓取试验,优化力控制器参数并研究串联弹性力控自适应抓取特性。试验结果表明,建立的微型串联弹性驱动器具备感知驱动一体化特性,可在无力传感器的情况下实现驱动力准确感知与控制。微型串联弹性驱动器力控超调量极低,当目标驱动力幅值为15N时,超调量为0.6%。在机器人力控自适应抓取试验中,指尖抓持姿态可通过驱动力控制实现调控,使指尖抓持力方向指向物体质心,从而达到增强抓持稳定性的目的。     

拖拉机液压转向变论域模糊控制器设计与试验

2BFQ-6型油菜精量联合直播机田间自动对行作业时,东方红-LX854型拖拉机为其配套动力,实现导航功能,针对导航执行机构——电控全液压转向系统导航作业时转向控制稳定性和准确性差的问题,设计了自适应变论域模糊控制器。应用旋升优选法对模糊控制器参数仿真分析,获得了不同波形、幅值和周期激励信号下的最优参数组合,运用窗口Fourier变换和自卷积法设计了响应类型的实时识别方法,依据识别的结果和仿真寻优获得的参数优化基础模糊器规则的论域。在拖拉机电控全液压转向系统上试验结果表明:变论域模糊控制器对转向20°的阶跃响应的调节时间为2 s,平均稳态误差为0.18°,无稳态振荡现象;跟踪正弦信号平均延时为0.3 s;与定论域模糊控制器相比获得了更好的转向性能。     

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。     

基于改进型自抗扰控制的复合翼无人机旋翼控制系统设计与试验

针对多旋翼无人机在飞行过程中容易受到各种外部扰动的影响,以复合翼无人机的旋翼控制系统为研究对象,设计了一种自抗扰控制系统。首先,建立了多旋翼无人机系统运动学模型和动力学模型;其次,对自抗扰控制算法的特点展开研究,结合无人机模型分别设计了位置和姿态控制器。并改进了扩张状态观测器,引入了更精确的动力学模型,提升了扰动观测速度和估计精度,同时,降低了扩张状态观测器的阶数,提升了控制器调参简易性;再次,依据六自由度力和力矩的平衡方程,对本文研究对象搭建了控制分配模型。最终,采用Matlab/Simulink完成仿真模型设计和参数调节,对控制目标分别加入了内部重力扰动和外部风力扰动,仿真结果表明本文设计的控制器不仅可以很好地估计出系统内外扰动并进行补偿,而且具有极强的抗干扰性,可以保证无人机从初始点快速且平稳到达目标位置,并保持稳定悬停,姿态控制稳态误差在0.05°以内。     

基于无模型自适应与 滑模控制相结合的水电机组优化控制

水电站作为优质的调峰调频电源,对保证电网安全稳定运行发挥着重要的作用,这对水电机组调节性能提出了更高要求.为提高水轮机调节系统的控制品质,在非线性水轮机模型的基础上,根据动态线性化理论以及Lipschitz条件,提出无模型自适应控制(MFAC)与离散滑模趋近律控制相结合的水电机组调节系统优化控制策略,并利用天牛须算法(...     

基于扰动观测器的农用驱动电机变速滑模控制

针对农用驱动电机中存在的控制精度不良、抗扰动性差和稳定性弱问题,提出一种基于变速趋近率的滑模变结构控制策略。通过滑模变结构控制提升电机控制精度并提升控制过程中的稳定性,针对传统滑模变结构控制收敛过程中的等速趋近率存在的趋近速度慢、抖振波动大和控制精度低等问题,采用变速趋近率进行优化改进。在变速趋近率中通过引入系统范数,在电机控制过程中有效解决了趋近速度/抖振波动平衡的问题,提升了农用驱动电机的控制效率同时保证了稳定性。同时,由于电机中的内部机械参数和外界负载扰动会对农用电机的调速性能产生直接影响,针对电机控制过程中的内部参数和外界负载扰动,设计一种基于扩展滑模观测器的抗扰动技术,对其进行实时观测并补偿。通过Matlab/Simulink仿真测试和电机平台实验验证,证明了本文提出的控制策略的有效性,在启动过程中能够在0.1 s之内完成启动转速响应且无超调现象发生,有效提升了农用驱动电机的控制精度和响应速度;通过设计的扰动观测器提升其抗干扰能力和鲁棒性,当受到外界负载扰动10 N·m/-10 N·m时,可以将转速误差控制在5%之内,有效地提升了农用电机在运行过程中的稳定性和安全性。     

基于负载力补偿的自抗扰复合电液位置控制方法

由于电液位置控制系统存在严重的非线性、内部参数的时变性以及外负载的干扰性,严重影响了系统静、动态控制效果。为此,提出了一种基于负载力补偿的自抗扰复合控制方法。给出了复合控制策略的工作原理;设计了自抗扰控制器,利用扩张状态观测器来观测和补偿系统内部参数和外部负载力的不确定性,从而有效地抑制了内部扰动和外部扰动对系统的影响;设计了负载力补偿控制器并导出负载力的补偿模型,进一步削弱了外负载变化对系统的不良影响,同时提高了系统的位置控制精度。通过Matlab仿真和半物理仿真平台分别进行了复合控制策略的验证。仿真及实验结果表明:自抗扰控制器有效地抑制了内外扰动的干扰,而负载力补偿控制器的引入使系统在抑制了外负载力摄动的同时实现了位置的精确定位控制,验证了所提控制策略的有效性。