模糊控制理论在特种养殖中的应用

将模糊控制理论应用到特种养殖中，阐述了模糊控制在单片控制系统中的实现方法，介绍了由多个集成温度传感器、模拟开关，A／D转换器ICL7109组成的多点数据采样电路、显示接口电路以及由译码器组成的可控硅驱动控制电路。     

驾驶员座椅悬架模糊控制的联合仿真研究

根据某车型参数,运用Adams/View 建立了驾驶员座椅悬架系统的虚拟样机模型。应用模糊逻辑控制理论,进行了针对该悬架模糊控制模型的设计,并在 Matlab/Simulink 环境下控制系统实现了联合仿真。同时,将该控制方式、被动控制以及 PID控制器控制的半主动座椅悬架系统做了性能对比分析。仿真结果证明,相对于其它两种悬架来说,具有模糊控制器作用的主动悬架在降低座椅悬架振动加速度、速度和动行程等性能方面效果明显,有效改善了乘坐舒适性。     

纯电动客车集成控制器凝露形成机理与测试研究

针对某电动汽车集成控制器实际使用过程中存在的内部凝露生成问题,搭建具有内部加热、实时监测功能的集成控制器凝露模拟试验平台.通过模拟实际工作中温湿度环境条件,开展控制器内部凝露形成机理试验测试.最终确定了该集成控制器内部易形成凝露部位及环境条件,并针对实验结果提出可行的防治措施,为研究纯电动客车集成控制器内部凝露形成机理...     

便携式粮仓氮气浓度检测仪的研制

研制出一种便携式粮仓氮气浓度检测仪。粮堆中预埋氮气浓度传感器,氮气浓度信号引至仓外,由PLC组成的便携式检测仪对氮气浓度信号进行快速检测,测量精度高、工作可靠。     

移动式致密成型机秸秆含水率控制系统研究

针对秸秆致密成型机田间作业时因秸秆含水率较低而导致秸秆颗粒裂纹较大、品质差、成型率低等问题，构建了含水率控制模型，提出了一种基于SSA-Smith-LADRC的致密成型机秸秆含水率控制系统。该系统采用Smith预估器解决时滞问题，同时采用麻雀搜索算法(SSA)优化线性自抗扰控制器(LADRC)参数，达到含水率的精准调控。仿真试验表明：SSA-Smith-LADRC控制无超调，调整时间为1.53 s,含水率控制系统稳定后，受干扰恢复的时间为0.62 s,再次恢复稳态后，无振荡现象。场地试验表明：系统无超调，最大误差为2.0%,平均误差为1.5%。田间试验表明：正常作业不进行秸秆含水率调控时，秸秆颗粒成型率较低，为62.4%;人工经验控制秸秆含水率时，含水率误差变化较大，平均误差为9.83%,成型率为82.1%;含水率控制系统调控时，含水率变化的平均误差为2.82%,成型率为93.4%;SSA-Smith-LADRC相比于Smith-PID,调整时间缩短4.05 s,超调量缩小86.5%,最大误差缩小42.0%,最小误差缩小50.8%,均方差缩小60.2%。本文提出的含水率调控系统，可有效...     

基于BP神经网络PID的移栽机双闭环调速系统

为保证提高移栽机机械手行走速度的同时不失鲁棒性,选用直流电机作为驱动电机,并根据其动作时电流反馈、转速反馈、滤波、整流等多环节的传递函数简化模型设计了基于电流环和转速环的双闭环调速系统模型。引入BP神经网络自学习的控制策略,其中选取BP神经网络PID控制器取代转速环中的PI环节,并在MatLab中采用S函数嵌套控制器模块的方式搭建了基于直流电机双闭环系统仿真模型。结果表明:比较加入BP神经网络算法优化前后的双闭环调速系统响应曲线,优化后的模型超调量由4.3%降为0,过渡时间由2s以上缩短至2s,电机调速系统稳定性和鲁棒性得到提高,整排机械手启动时间更短、速度更快且能准确抓取目标。     

自适应变频调速棉田灌溉系统设计与仿真

新疆是全国最大的优质商品棉生产基地,灌溉在棉花生产中占据着极其重要的地位。目前,兵团多地传统的变频调速系统大多采用经典的PID控制或模糊控制,适应性不强、控制精度较低,且参数整定、调试麻烦。为此,基于模型参考自适应理论提出了一种变频恒压调速系统的控制方法,根据变频调速系统的结构(包括PLC、变频器、电动机、水泵、流量计等),建立了该系统的数学模型,详细论述了采用李雅普诺夫稳定性理论实现模型参考自适应控制的过程,并求解自适应控制器和相应的控制率。最后,利用MatLab/Simulink软件对模型参考自适应控制下的系统进行仿真分析,并与经典PID控制系统进行对比分析,结果表明:控制对象输出信号yp能够很好地对参考模型信号yr进行跟踪,并具有更好的响应速度、运动精度及抗干扰能力。     

基于反步滑模算法的植保无人机姿态控制研究

针对植保无人机在作业时易受环境及模型参数影响,提出一种反步滑模姿态控制算法,分别在无故障干扰与有故障干扰情况下,对线性二次型调节器法(Linear quadratic regulator,LQR)控制、滑模法控制(Sliding mode control,SMC)、积分反步法控制(Integrator backstepping controller,IBC)开展仿真对比试验.结果表明,在无故障干扰下3种算法均能在较短时间内达到平稳状态,在有加性故障干扰时线性二次型调节器法控制无法快速达到平衡状态,滑模控制有抖动,积分反步法震荡较大.为解决此问题,基于反步法设计位置姿态控制律对植保无人机闭环控制回路作补偿,构造滑模观测器实时观测执行器故障情况;设计基于反步滑模控制(Backstepping sliding mode,BSM)容错控制器,并开展仿真与物理试验.可知,反步滑模控制物理实现简单、响应时间短、容错控制性强、鲁棒性好,植保作业更加精准高效.