基于分数阶模糊PID控制的水轮机调节系统研究

针对水轮机调节系统中传统PID控制规律存在适应性不足的问题,设计了一种新型的分数阶模糊PID控制器(FOFPID),该控制器在模糊PID控制器(FPID)的基础上将微分及积分阶次进行从整数阶到非整数阶的拓展,并利用改进Oustaloup滤波算法对该控制器中的分数阶微积分进行数字实现.提出了一种基于Rechenberg五分之一法则的动态适应量子粒子群算法(DAQPSO),对水轮机调节系统控制器参数进行优化.仿真试验表明:FOFPID控制器在水轮机调节系统扰动幅度及运行工况变化时具有较强的适应性,并在水轮机调节系统参数发生变化时具有更好的鲁棒性;与QPSO,RLQPSO及MLQPSO相比,DAQPSO算法具有较好的计算精度,能为水轮机调节系统控制器提供更优的参数候选方案.     

联合收割机碎草装置无极调速和负荷反馈系统优化设计

碎草分离装置是农作物联合收割机的核心部件之一。碎草装置阻塞问题是联合收割机工作过程中常出现的问题,决定了机器的工作质量和生产率。为了解决这个问题,提出了一种新的负荷反馈无极调速系统。该系统采用无极变速和PID负荷反馈调节的方法,对喂入装置进行优化设计,可以根据农作物的密集程度,自适应的调节喂入速度,从而降低了收割机碎草装置阻塞的概率,大大提高了收割机的作业效率。为了验证装置的有效性和可靠性,通过数值仿真和虚拟样机实验的方法对该系统进行了测试。仿真结果表明:该方法可以有效地缩短作业时间,降低碎草长度,提高了碎草装置的作业性能,为联合收割机的优化设计提供了技术参考。     

基于神经网络PID的牧草烘干机控制系统研究

牧草的烘干效果直接影响牧草的品质和储藏时间。为此,根据牧草的品质和储藏要求,针对牧草烘干系统的多变量、时变和大滞后、非线性的特点,分析了牧草烘干机的结构及工艺,并应用正交试验和回归分析方法建立的非线性数学模型,设计了一种基于BP神经网络PID控制算法的牧草烘干控制系统。试验结果表明:所设计的牧草烘干控制系统能够达到系统性能指标的要求,控制效果良好。     

基于二次混合机构的营养液调控模型与PID算法实现

封闭式栽培是解决中国日光温室传统栽培连作障碍问题的有效途径之一。营养液调控过程的性能指标是封闭式栽培模式的关键。该文针对一种具有二次混肥特性的营养液调控过程进行动态分析并建立模型,使用PID控制算法实现了营养液调控,并对影响因素进行对比试验。试验结果表明,系统达到稳定的时间随出液流量的减小或营养液浓度之和的增大呈现减小的趋势;系统震荡持续时间与超调量随出液流量的减小或营养液浓度之和的增大呈现增大的趋势。由试验结果与分析可知,该带有二次混肥的封闭式栽培系统中最优的出液流量与营养液浓度之和分别为6 m3/h与200 g/L,在此状态下进行PID控制参数整定,得到系统在最优条件下稳定时间为100 s、超调量为3%、震荡持续时间为25 s。表明该带有二次混肥的封闭式栽培系统的营养液调控过程能使用PID算法进行调控,能使系统实现稳定、高效的运行。该研究为封闭式栽培的营养液调控提供了参考。     

农田信息采集用多旋翼无人机姿态稳定控制系统设计与试验

农田信息快速采集是精准农业的基础。为快速、高效、准确、节能获取农田信息,该文搭建了多旋翼无人机平台,设计了以STM32F407为主控制器的多旋翼飞行控制系统。采用了比例积分微分(proportion,integration,differentiation,PID)双闭环控制策略,外环为角度反馈,内环为角速度反馈。通过工程凑试法得到合适的PID控制参数。运用专家控制策略改进上述控制方法,使控制参数适应无人机姿态变化。对所设计的无人机控制系统进行抗干扰和阶跃响应试验。系统在受到30?横滚与俯仰角干扰后,其对应恢复平衡时间均在3.4 s内,航向角30?干扰后恢复时间在4 s内。系统横滚与俯仰角阶跃响应调节时间在1~2 s内,航向角在3.4 s内。试验结果表明:双闭环PID控制策略实现多旋翼无人机姿态稳定控制,专家控制策略增强无人机的抗干扰能力。在室外农田环境中,无人机能根据指令在1~2 s内快速调整姿态。当姿态受风影响发生倾斜时,陀螺仪测量角速度大于3(?)/s,采用的控制策略能迅速调整电机转速,保持无人机姿态稳定平衡。试验证明该控制系统稳定可控且具有较强抗干扰性,满足多旋翼无人机低空采集农田信息的要求。     

基于PLC的蔬菜大棚温控系统设计

绿色蔬菜能够补充人体所必须的维生素,是人们日常生活中必不可少的,而温室大棚在反季节蔬菜的培育中发挥着显著作用。稳定的温度控制一直以来是大棚培养蔬菜亟待解决的关键难题。通过对蔬菜大棚自动控制系统特性的分析,运用PLC将各种传感装置勘测的实时检测数据与设定的参数比较,设计出了一种基于PLC的蔬菜大棚温度PID自动控制系统,可以实现对大棚内的温度进行自动调节。实验显示,这一系统能够快捷高效的控制蔬菜大棚的温度。     

基于NB-IoT的温室温度智能调控系统设计与实现

【目的】以NB-IoT低速率窄带宽物联网技术为核心,研制一套以5G低功耗海量连接场景前期技术为基础的智能温室环境自动调控系统。【方法】应用MSP430F149超低功耗芯片采集环境信息,依托NB-IoT蜂窝物联网平台,云端智能调控系统,结合多传感器融合与模糊PID–分级控制技术,根据用户需求调节温室环境。【结果】该系统在温室大棚内实地应用的结果表明:温室环境信息采集相对误差不超1%,平均控制精度在3.57%(±1.0℃),无传输距离限制,实现作物生长温度的自动调节。【结论】该系统稳定可靠,为作物的生长提供良好环境,对作物的研究提供有力的技术支撑。     

苗间除草部件入土深度PID自动控制系统设计与台架试验

除草部件入土深度(松土深度)对苗间机械除草装置的作业性能有较大影响。为提高大豆苗间机械除草装置除草部件入土深度的稳定控制、降低伤苗率和埋苗率,该文提出了基于超声波测距的苗间机械除草部件入土深度控制方法。在梳齿式苗间机械除草装置研究基础上,设计了除草部件入土深度控制系统。建立了除草部件入土深度调节液压控制系统的数学模型,并对建立的传递函数在Matlab/Simulink中进行了仿真和PID校正。仿真结果表明:该系统采用PID控制算法对期望松土深度值进行跟踪调节,其稳态响应时间为0.48 s,静差为0.06～0.09 mm。在室内苗间除草台架上进行了超声测距动态试验与松土深度控制试验。超声测距试验表明:应用HC-SR04型超声波模块并结合设计的仿形台对地表进行动态测距不再受地表苗、草等影响,在0.278、0.556和0.833 m/s 3种行进速度下,针对各个样本点的位置与人工测量相比,二者平均对照误差分别为:4.95、5.36和5.90 mm,最大对照误差分别为:6.6、7.4和8.3 mm。除草部件入土深度控制台架试验表明:控制系统能够实现苗间机械除草作业松土深度的稳定控制,在土槽行进速度0.278 m/s时,松土深度可稳定控制在(30±8)mm范围内,满足苗间除草的深度控制要求。该研究为解决苗间除草部件松土深度稳定控制问题提供新思路和借鉴。     

电动气吸式排种器的电机转速特性研究

为了能够实现电动排种器的精量播种,提高播种的均匀性和产量,针对电动气吸式排种器转速与电机转速之间的问题,提出了一种双闭环控制系统配合转矩计算的新方法。该方法在无刷直流电机特性研究与负载转速、转矩计算的基础上,确定各个参数与相应函数,通过PID控制策略对电机转速进行控制,并在Mat Lab/Simulink软件上对电动机的双闭环控制系统建立了仿真模型并进行仿真。结果表明:系统能够较好地监测转子转速,具有良好的稳定性,且系统反馈转速与排种器转速计算吻合。搭建了连接电动气吸式排种器的无刷直流电机控制系统试验平台,结果表明:试验数据和仿真结果较为接近。该方法能够良好地调节电机转速同步排种器转速,验证了该方法的有效性与实用性。     

播种机自动控制系统的设计——基于模糊自动控制和反馈调节

播种机是农业生产过程中最常用作业机械之一,目前大部分采用了机械式或者液压式控制系统,其控制效率和控制准确性较低。为了提高播种机自动化作业的控制效率和准确性,将模糊自动控制和PID反馈调节系统引入到了播种机的控制系统中,实现了播种机速度和转向的自动反馈调节功能,并初步进行了播种机无人化作业的试验测试。结果表明:采用模糊自动控制和PID反馈调节系统可以有效地提高播种机转向和速度控制的响应速度,控制精度较高,为播种机无人化作业的研究提供了重要参考。