农业火电机组SCR烟气脱硝系统优化设计——基于自适应粒子群优化

为了提高农业火电机组SCR烟气脱硝系统的效率，将自适应粒子群算法引入到了控制系统的设计上，提出了一种基于神经网络粒子群的PID控制器参数优化方法，并将其应用到了秸秆火力发电机组脱硝系统上。为了验证该方法的有效性，将3种不同的方法应用到了脱硝系统上，测试结果表明：采用神经网络粒子群优化的智能控制器得到的脱硝效果最好，对于提高农业火电机组脱硝系统的脱硝效率具有明显的效果。     

基于神经网络PID的拖拉机空调温控系统优化设计

为了提高拖拉机空调温控系统的调节精度和效率,提升驾驶室内的环境舒适程度,将PID控制器引入到了拖拉机空调控制系统的设计上,采用温度误差反馈调节的方式,提高温控的精确性。在PID控制器的优化上采用了神经网络算法,通过神经网络训练和权值的修改,实现了PID控制器的3个参数的优化,进而提高了控制系统的效率和精度。为了验证神经网络算法对PID控制器的优化作用,以拖拉机的温控误差和调节时间为研究对象,对单独采用PID控制器和采用神经网络PID控制器时的控制结果进行了测试,结果表明:神经网络算法使PID控制器具有更快的响应速度和更高的控制精度。     

基于仿真软件的拖拉机型腔类零件加工模拟研究

为了提高拖拉机型腔类零部件的加工精度、降低加工误差,将仿真软件引入到了零件加工工艺的设计过程中,并通过智能化算法对加工工艺流程进行优化设计。在误差控制系统的设计上引入了PID控制器和模糊控制算法,并以拖拉机型腔类零件的加工仿真为例对算法的作用进行了验证。由单独使用PID控制和模糊PID控制器得到的仿真加工误差对比可以看出:采用模糊PID控制器可以得到更低的加工误差,对于零件加工质量的提升具有重要的作用。     

基于免疫模糊PID算法的农机机器视觉研究

为了提高农机视觉系统的精度及无人驾驶农机的导航效率,将免疫模糊PID算法引入到了收割机视觉控制系统的设计中,通过PID控制器反馈误差后,利用免疫算法和模糊控制算法对导航追踪误差进行修正,从而有效地提高了导航的精度。为了验证该方法的可行性,设计了基于免疫模糊PID算法的农机导航追踪误差修正系统,并分别对不使用PID算法、单独使用PID算法和综合使用免疫模糊PID算法的农机导航误差进行了测试,结果表明:综合使用免疫模糊PID算法的农机导航误差最小,从而验证了方法的可靠性。     

模糊PID算法在冻干试验机温度控制中的应用

设计了一种模糊PID控制器,可应用于冻干试验机的温度控制系统中,提高了温度响应曲线的跟随性,加快了反应时间.采用MATLAB仿真对PID控制与模糊PID控制进行对比,获得了调节时间有明显改善的模糊PID控制器算法;给出了系统的近似模型,并将模型与算法应用于冻干试验机,获得了良好的控制效果.     

基于遗传PID的播种机排种器数控加工误差优化研究

为了提高排种机排种器的排种盘的加工质量,在排种盘的加工工艺设计过程中引入了遗传和PID算法,通过遗传算法对PID参数的整定,提高了PID控制器的控制精度,并利用遗传PID算法对加工误差进行反馈,降低了排种盘的加工误差.为了验证加工工艺的优化效果,采用仿真模拟的方法对PID控制器的响应速度和精度、加工实时误差进行了计算,...     

基于自适应模糊PID控制下拖拉机液压系统的优化

为了实现拖拉机电子液压系统在田间的压力控制，建立了拖拉机液压控制系统数学模型，并结合压力控制算法设计了拖拉机自适应模糊PID控制系统，以实现拖拉机的压力控制。以传统PID算法、带补偿修正的传统PID算法和补偿修正的自适应模糊PID算法进行试验，验证不同控制器对拖拉机的压力控制效果。研究结果表明：当输入为1.5MPa的阶跃信号，传统PID控制器的响应时间为2.5s,波动范围为0.5MPa;带补偿校正的自适应模糊PID的响应时间为1.5s,波动范围为0.3MPa,响应时间降低了40%,压力波动范围也减少了40%。因此，提出的补偿修正的自适应模糊PID算法下拖拉机液压系统具有更好的动态控制性能。     

基于遗传迭代和模糊控制的采摘机器人目标追踪算法

为了提高采摘机器人目标追踪的效率和精度,在机器人视觉系统和控制系统的设计上引入了遗传迭代算法和模糊PID控制器,通过对图像处理过程和机械执行末端动作过程进行优化,可以得到更佳的采摘效果。在视觉系统对采摘图像进行处理时,可以通过遗传迭代算法对高质量图像进行筛选,并提高果实成熟度匹配的效率,果实识别后采用模糊PID控制算法对机器人执行末端进行控制,使其可以以更高的精度追踪到果实,执行采摘任务。     

基于模糊PID控制的无刷直流电机调速系统研究

无刷直流电机(BLDCM)是一个非线性、多变量、强耦合的系统,常规的PID控制难以达到良好的控制效果,模糊PID控制器依据模糊算法在线自整定PID参数,可弥补常规PID的不足之处,提高控制精度,取得更好的控制效果。论文对所设计的模糊PID控制器在Matlab/Simulink环境下进行了纯数学仿真的研究及调试。在数学仿真的基础上,采用dSPACE硬件平台对电机进行了硬件在环仿真,通过直接控制实物电机,验证了模糊PID控制系统具有良好的动、静态性能。     

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.     

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。     

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.     

基于GA-FUZZY-PID算法的精准施肥控制系统研究

新疆地区作为我国最大的棉花产区，棉田滴灌技术已基本成熟并得到广泛应用，目前棉田滴灌系统控制方法主要集中在PID控制算法与模糊控制算法，但传统PID算法易引起超调，模糊算法参数大多基于人工经验设置，使得控制欠细腻。针对这些问题，设计了一套基于GA-Fuzzy-PID算法的控制系统，结合遗传算法计算简单、功能强、优化效果好的特点，通过改变与软管泵相连的变频器的频率来实现精确调节软管泵出口的施肥流量。对PID算法、Fuzzy-PID算法、GA-Fuzzy-PID算法进行了不同流量设定下的软件模拟和流量设定为0.6 m³/h时的实验验证。结果表明，基于GA-Fuzzy-PID的控制器最大超调量与稳态时间明显缩短，具有更优异的控制效果，更能满足施肥灌溉系统精准控制的要求。     

BP神经网络PID控制器在温室温度控制中的研究

为了更好地实现对温室温度的控制,本文设计出了一种BP神经网络PID控制器,提出了BP神经网络PID控制算法,并对该算法进行了分析,最后以温室温度为控制对象分别对常规PID控制器和BP神经网络PID控制器进行了大量仿真研究。结果表明,基于BP神经网络整定的PID控制器具有较强的自适应能力和鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器。     

微流控PCR温度控制算法设计

在开发的微流控PCR检测仪基础上对温度循环控制算法进行了改进设计.设计了经典PID控制器,在控制算法上研究了模糊PID算法,并用Matlab构建Simulink仿真模型进行验证.仿真结果表明,传统PID算法的超调为8.5％,调整时间为3.4s,控制精度达到0.044℃;模糊PID算法的超调为1.45％,调整时间为1.94 s,控制精度达到0.015℃.2种算法比系统原有控制精度(0.1℃)均有显著提高.模糊PID算法克服了传统PID超调较大的缺陷,大大缩短了调整时间.     

农药喷洒四轴飞行器的模糊PID姿态控制

为了实现四轴飞行器更稳定的姿态控制,建立了四轴飞行器四元数运动学方程,并给出了四元数微分方程的解析解和数值解,在此基础上求解出了欧拉角.针对农药喷洒四轴飞行器在作业过程中负荷发生改变后影响控制效果的问题,设计了模糊PID控制器,通过Matlab/Simulink仿真,对比传统PID控制效果,验证了算法的可靠性.搭建了飞行器试验平台,在stm32飞控板上编程实现算法.试验中,通过改变飞行器质量,对比了传统PID和模糊PID的控制效果.在飞行器质量改变前后,模糊PID比传统PID的超调量分别降低22%和30%,上升时间分别减少0.06,0.08 s,调节时间分别减少0.70,0.80 s.试验结果表明,模糊PID控制系统较传统PID控制具有响应速度快、超调量小等优点,能更好地满足农业作业四轴飞行器的控制要求.     

灰色预测与模糊PID的恒温水浴协同温度控制

为解决传统农业温控系统存在的大惯性、时变非线性和纯滞后性问题,以恒温水浴温度调控系统为研究对象,建立温度调控机构的一阶加纯滞后数学模型。充分考虑PID控制、模糊控制与灰色预测控制各自的优点,仿真评估灰色预测算法预测系统温度的相对残差均值为4.73×10^-6,方差比为0.001 8,反映出模型预测的可靠性很高;设计将模糊PID作为主控制器,灰色预测算法作为辅助控制器的协同温度控制模型。仿真试验结果表明：灰色预测—模糊PID控制器的超调量相对于传统PID控制器下降0.35%,相对于模糊PID控制器下降0.18%;灰色预测—模糊PID控制器的调节时间相对于传统PID控制器缩短232.8 ms,相对于模糊PID控制器缩短204.9 ms;灰色预测—模糊PID控制器的稳定温度值相对于传统PID控制器减小3×10^-3℃,相对于模糊PID控制器没有发生变化;对于相同的扰动信号,灰色预测—模糊PID控制器的调节时间相对于传统PID控制器缩短252.3 ms,相对于模糊PID控制器缩短248.2 ms。灰色预测与模糊PID的恒温水浴协同温度控制与传统PID、模...     

基于模糊理论的参数自适应PID智能控制系统

针对平地机进行刮平作业时无法实现稳定恒速控制的问题,提出了基于模糊理论的参数自适应PID算法的行走智能控制系统,并完成了将该算法应用在平地机的控制系统中协调解决作业时油门大小、档位和恒速控制问题。同时,为验证参数自适应PID算法对整机运行参数实时监控的有效性和可靠性,系统采用单片机作为控制器,通过Mat Lab软件的Simulink仿真,分别对平地机作业恒速控制设定干扰信号、参数自适应过程性能以及不加PID、加PID、自适应模糊PID3种控制方式进行了恒速控制效果对比分析。测试显示:该系统响应时间短、速度较快,具有良好的工作稳定性和可靠性,能够满足设计要求。     

智能轨迹控制割草机器人设计——基于FPGA神经网络

为了提高割草机器人自主导航和定位的精确性和智能性,设计了一种新型的基于FPGA神经网络算法的割草机器人。该设计采用FPGA可重构技术,以3层误差反向传播神经网络作为典型的模型来展开;利用成熟的BP算法公式,设计了割草机器人智能控制的模型;利用FPGA技术,设计了割草机器人的硬件系统;最后采用文本输入的设计方法,利用田间试验的方式,对机器人的轨迹规划能力和控制精度进行了验证。试验结果表明:利用FPGA和神经网络模型可以有效地穿越5个障碍物,并可得到满意的轨迹规划结果。将普通的PID控制器和神经网络PID控制器得到的控制结果误差进行了对比,结果表明:神经网络PID控制器得到的割草机器人控制误差明显比传统的PID控制器误差小。该方法为神经网络的硬件实现提供了可靠的理论基础。     

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.