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。      

玉米定向种子带恒张力卷绕系统自适应模糊PID控制

在玉米定向种子带的卷绕过程中,种子带的张力控制影响到种子带的质量。为此依据玉米定向种子带的要求,建立恒张力卷绕系统的传递函数,利用模糊控制技术实现玉米种子带的恒张力卷绕控制,创建了模糊自适应PID控制器,利用Matlab对其进行仿真,得到了较为合理的模糊控制算法,并将模糊控制算法通过西门子S7-200型PLC为核心的硬件控制电路应用于实际的张力控制,并进行了实际的卷绕试验。试验结果表明:模糊PID控制器与传统PID控制器相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,张力产生阶跃时,系统过渡时间约为2 s,超调量在1.2%内,能够较好地满足种子带的卷绕要求。     

异步电动机调速系统自适应辨识的CMAC-ADRC算法

针对异步电动机调速系统快速响应时启动超调量大的问题,提出了一种基于自适应参数辨识的小脑模型神经网络复合自抗扰控制(CMAC-ADRC)的控制算法。将CMAC与ADRC各自的优点相结合,利用CMAC神经网络实现前馈控制,通过在线学习来抑制系统的超调量,增强系统的鲁棒性能,提高系统的快速性能,利用ADRC技术实现反馈控制,进一步增强系统的抗干扰能力。利用参考模型自适应参数辨识技术对转动惯量进行辨识,优化自抗扰补偿系数。以变频器结合异步电动机为控制对象,进行仿真,基于自适应参数辨识的CMAC-ADRC控制算法的干扰响应幅度是一阶优化自抗扰控制下干扰响应幅度的44.57%,是小脑模型神经网络复合比例-微分(CMACPD)控制下干扰响应幅度的17.69%,干扰恢复时间是一阶优化自抗扰控制下干扰恢复时间的50%,是CMAC-PD控制下恢复时间的60%。搭建MCU-CPLD-DSP控制平台进行了实验,基于自适应参数辨识的CMAC-ADRC控制算法的超调量是一阶优化自抗扰控制的45.49%,上升时间是一阶优化自抗扰控制的53.33%,干扰响应幅度是一阶优化自抗扰控制干扰响应幅度的71%,干扰恢复时间是一阶优化自抗扰控制干扰恢复时间的76.47%。     

基于模糊PID的采棉机作业速度最优控制算法与试验

针对采棉机作业速度影响采棉效率的问题,提出基于模糊PID控制技术的采棉机作业速度实时调整算法,建立行走速度调节模型,实现采棉机作业速度最优控制。该算法通过实时获取棉花在线流量,经采棉输入负荷梯度堵塞条件约束,并将模糊算法和常规PID控制相结合,应用模糊规则和推理方法对PID参数进行在线整定,实时调节行走速度,实现作业速度最优控制。借助基于FPGA的硬件控制器在4MZ-5型采棉机上进行了试验研究。试验表明:所提出的算法可以根据棉花在线流量当量大小实时调整作业速度,提高了采棉机作业效率;有效避免了因采棉量过大造成的输棉管堵塞故障,提高了采棉机智能化水平。     

农业机器人自主导航改进自适应滤波控制器研究

为提高导航精度与控制精度,对农业机器人的自主导航控制进行研究。结合Sage-Husa自适应滤波与强跟踪卡尔曼滤波两种算法优点,利用严格收敛判据,设计了改进的自适应卡尔曼滤波算法。新算法保证了系统的实时性和稳定性,且具有更好的滤波精度。利用变结构切换方法来阻止PID控制器积分饱和现象,有效解决了控制器过饱和问题。将改进的自适应滤波算法与变结构PID控制器相结合,可提高导航系统的稳定性和精度。对所提理论进行仿真与试验,结果表明该方法大幅度提高了滤波器抑制发散的能力和导航的控制精度。     

车载式施药机末端执行器流量控制策略研究

我国是农业大国,农业经济的健康、快速发展是我国现代经济稳步增长的可靠保障,现代化农业的发展离不开自动化机械的帮助。近年来,车载式施药机逐步在农业病虫害防治中推广使用,但是由于技术相对落后,在施药过程中普遍存在"跑冒滴漏"、农药喷施不均、漂移、蒸发、污染和施药者中毒等问题。为此,在概述车载式施药机系统的基础上提出了基于PID压力反应机制的末端执行器流量控制策略,并对其运行效率进行计算机仿真分析,以期在车载式施药机行走速度不同的情况下保证相同的施药量,并在减少对环境污染的同时也降低农业生产成本。     

基于PID的汽油机怠速控制策略

汽车用汽油机怠速运行工况十分复杂,从控制理论上讲,怠速过程具有显著的非线性、时变性和不确定性,因而难以建立精确的数学模型。应用PID控制方法对汽油机怠速进行了研究,此方法的显著特点是应用PID控制器对控制目标建立数学模型。为此,应用PID控制的怠速实验结果与开环怠速控制的实验结果进行了对比。结果表明,怠速PID控制方法应用于车用汽油机怠速控制是可行的,而且比开环控制更加有效,并在目前电控汽油机上得到了实际验证。     

基于CMAC神经网络的自适应渠道输水自动控制研究

介绍了小脑模型神经网络CMAC的原理及基于CMAC的自动控制方法。在渠道输水控制技术的基础上,依据CMAC神经网络学习速度快、能够表达复杂非线性关系、适合于适时控制的特点,提出了基于CMAC的渠道输水控制模型。仿真结果表明,基于CMAC的渠道输水控制,算法简单方便,具有实时性、稳定性和较强的鲁棒性,控制效果较为理想。     

电子差速履带车辆转向转矩神经网络PID控制

根据电子差速履带车辆转向动力学和运动学分析,提出一种电子差速履带车辆转向转矩模拟神经网络PID(ANNPID)控制策略,由双电动机转向转矩协调控制、ANNPID控制和感应电动机转矩控制组成.通过建立双感应电动机独立驱动履带车辆电子差速转向控制系统,实现基于ANNPID控制的转向转矩协调分配和基于模型参考自适应控制(MRAC)的感应电动机间接磁场定向(IFOC)转矩控制.采用该策略,在不同转向半径的行驶转向工况、0.5B半径转向工况和中心转向工况下的实车试验结果表明,低速转向具有较好的操控性能.     

基于误差补偿PID调节的柴油发动机恒速控制系统

为了对柴油发动机进行恒速控制,通过LabVIEW虚拟仪器软件不断的采集柴油机转速信号及供油拉杆位置传感器信号数据,并运用误差补偿PID算法对信号进行调理,进而控制供油拉杆的运动,从而实现了柴油发动机的恒速控制。从实际的控制效果可以看出,采用误差补偿PID调节的柴油发动机可以有效地使转速稳定在设定值范围内,控制效果显著。