Nonlinearity of Electronic Throttle and Its Control

This paper introduces the development of the electronic throttle control system (ETCS) , the structure and the principle of the system are also involved. After analyzing the nonlinearity problem existing in the mechanical structure of the system, a mathematical model of the ETCS is built up. Then three controllers (PID controller, Fuzzy controller, sliding mode controller) were designed and simulated in the matlab simulink. The result indicates that the PID controller has an overshoot,but the Fuzzy controller and the sliding mode controller can settle the nonlinearity problem better.     

基于BAS-PID控制的精准变量施药系统仿真与试验

精准变量施药技术是精准农业的重要内容之一,为解决当前常用的变量施药方式存在的控制精度低、超调量大等不足,提出将天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法与常规PID控制结合形成BAS-PID控制算法,用于变量施药系统控制。首先建立施药控制系统机理模型并基于Matlab平台进行软件仿真,仿真试验结果表明,BAS-PID算法的超调量为0.024 1,绝对误差为1.14%,均低于常规PID和模糊PID,控制效果更好。在吉林农业大学试验田进行了田间施药试验,根据试验数据分析,BAS-PID、模糊PID以及常规PID的平均施药误差分别为0.016 L/min、0.020 L/min、0.238 L/min,平均超调量分别为0.006 L/min、0.016 L/min、0.238 L/min。BAS-PID控制算法的施药误差仅在0.01~0.02 L/min内,误差范围小,总体而言,该算法的施药误差和平均超调量都低于模糊PID和常规PID,系统应用效果好。试验结果表明:本文提出的BAS-PID算法提高了PID算法的参数适用性,施药控制精度高,超调量小,改善了变量施药系统的施药效果,可为推动精准变量施药技术的发展提供新的技术方案。     

基于改进PSO算法的电机控制系统PID参数优化

粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)作为一种新型的随机优化方法,其算法结构简单,鲁棒性强,在组合优化和自适应控制等领域的非线性优化中有着广泛的应用前景.为此,提出一种改进的PSO优化算法,并将该算法应用于电机控制系统的PID参数优化设计.仿真结果表明,利用改进PSO算法优化的PID参数能有效改善控制系统的性能指标.     

混沌-步长加速法在营养液系统中的应用

将步长加速法与混沌优化方法结合,解决了混沌优化方法收敛速度慢和步长加速法只适合于局部寻优的缺陷.为此,介绍了无糖组培营养液循环控制系统的设计和构成,并采用混沌-步长加速法针对无糖组培营养液控制系统的PID控制器参数寻优,以实现营养液的自动调配.仿真结果表明:该优化方法搜索效率高,所得参数较好地满足了系统控制要求.     

一种新型模糊PID控制的变频恒压供水系统

提出了一种新型的变频恒压供水系统，在该系统中采用了模糊比例、积分、微分（模糊PID）控制，通过模糊控制器浮动迁移受控对象的设定值，并把迁移后的设定值引入到PID运算中，使系统既有模糊控制器的优点，又具有PID调节器的特点。     

硬质合金刀片切削力控制器的设计及仿真

针对硬态切削条件下的切削力控制问题,建立了控制模型,使用MATLAB/SIMULINK设计了PID/PD控制器,对径向力的控制效果进行了仿真。结果表明:通过调节进给量能够有效地控制径向切削力变化,同时,能够较好地控制刀具的磨损速率。     

基于Simulink的水产养殖溶解氧监控系统

在水产养殖中,水体的溶氧量对鱼类生长和发育有很大影响,很有必要对其进行监控.为了提高监控的效果,建立了水产养殖溶解氧监控系统的数学模型,利用Simulink软件设计了PID控制器,并利用该软件中的非线性控制设计模块优化了控制器的参数.系统仿真分析表明,系统稳定,且优化后系统的超调量很小,响应变快,能够得到较好的控制效果.通过对水产养殖溶解氧监控系统的建模与仿真,可以为分析该系统提供重要基础,同时在实际应用方面积累了经验.     

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。     

无人机点射式水稻播种装置控制系统设计与试验

针对当前无人机水稻撒播难以成行成穴、落种易受旋翼风场干扰和播种均匀性不佳等问题,该研究结合点射式水稻播种装置和飞行控制器设计了一套播种控制系统,开发了配套的地面站功能,并制作了样机。控制系统基于PID算法实现排种器步进电机的转速闭环控制,通过标定模型对振动电机激振力和摩擦轮电机转速进行控制,并根据状态机设计播种控制程序。以3倍丸粒化稻种为对象,从播种量准确性、播种成行性和播种均匀性3个方面对样机的播种性能进行验证并优选合适的播种参数。试验结果表明：无人机模拟飞行的播种量准确性测试中,样机以1.0～2.5 m/s的作业速度进行播种时,播种量的平均相对误差小于4%,控制系统具有较好的动态调节能力。实地飞播测试中,样机以1.0和1.5 m的高度播种时,种子分布在12 cm种行宽度内的平均概率超过80%,成行性较好。考虑安全因素,优选1.5 m为样机的适宜作业高度。在作业高度为1.5 m,3倍丸粒化稻种的播种量为90～150 kg/hm2（对应裸种的播种量22.5～37.5 kg/hm2）,作业速度为0.5～2.0 m/s时,播种均匀性变异系数为20.51%～35.52%。进一步分析发现,适当提升作业速度可提高播种均匀性。田间试验结果表明,播种量的相对误差分别为2.47%和4.12%,播种均匀性变异系数分别为22.17%和21.82%,种子破损率分别为0.34%和0.18%,满足相关标准的水稻飞播精度控制要求。研究结果可为无人机水稻直播技术提供参考。     

基于AT89S52和PID算法的温控系统

介绍了一种基于AT89S52单片机的温度控制系统,使用单总线温度传感器DS18B20检测温度,采用PID控制算法,分析系统原理,给出了系统的整体结构以及软件设计。实验结果表明,系统的稳定性比较好,精确度高。