基于模糊PID控制的拖拉机遥控转向系统研究

由于拖拉机实际作业环境较为恶劣,为保证驾驶员的安全,提出了一种拖拉机遥控转向系统的设计方案。首先,对拖拉机现有的液压转向系统进行了分析,并提出了遥控转向系统的结构设计和控制策略设计;然后,通过AMEsim和Simulink分别搭建了遥控转向系统的液压部分模型和模糊PID控制器并进行了联合仿真实验。实验结果表明:设计的遥控转向系统能够实现拖拉机的转向,模糊PID控制器相对于常规PID控制器的控制效果更好,阶跃响应时间由1.49 s缩短到1.07 s,正弦跟踪响应最大误差由0.028 m缩短到0.015 m,抗干扰性也更强。

基于PID的直流电机调速系统设计与仿真

利用直流电机的简化结构和等效电路,推导系统的微分方程和传递函数,在Matlab/Simulink环境下构建直流电机系统的仿真框图,并进行仿真和分析。针对仿真结果提出了优化系统性能的控制器设计方案。利用Simulink设计工具,加入PID控制模块,通过参数整定,设计出符合指标要求的直流电机调速系统控制器。

基于模糊PID的磁力搅拌器温度控制设计

针对磁力搅拌器的电阻炉盘具有大滞后、非线性以及无法精确获得数学模型的问题,在温度-电流串级控制的基础上提出了一种基于模糊PID的磁力搅拌器温度控制方法,能够更好地应对电阻炉盘的特性。通过模糊化输入和输出,利用模糊规则进行推理,根据实时的温度偏差和变化率来调整控制器的输出,以实现更快的响应并且减小超调的程度。PID控制器的比例、积分和微分部分也能够对系统进行精确调节,进一步提高温度控制的准确性。实验表明,在50~350℃的温控范围之间,系统的稳态误差在±1℃内,并且超调量小,可以满足磁力搅拌器的应用需求。

基于改进长城建造算法的电刺激治疗仪自适应增量式PID控制

目前,电刺激治疗仪自适应能力差,电刺激信号控制不够精准有效,难以全模拟及适应人体的复杂生理过程。为提高功能性电刺激的自适应性响应和稳定性,采用改进的长城建造算法实时动态控制功能性电刺激信号。在Simulink中搭建电刺激治疗仪电刺激自适应控制系统仿真模型,仿真分析标准PID、长城建造算法(GWCA)和改进长城建造算法(IGWCA)3种不同控制算法对电刺激自适应系统响应的影响,获得了IGWCA对增量式PID算法控制参数寻优的最佳值:K_(p)=52.36、K_(i)=0.51、K_(d)=5.15。仿真结果表明:与其他两种控制算法相比,IGWCA响应速度最快,在1.2秒时达到设定峰值且显示出较高稳定性和较小超调;同等条件下,IGWCA的寻优速度和收敛精度更高,自适应控制效果更好。该算法可显著提升电刺激治疗仪在临床和康复治疗中的适用性。

基于模糊自适应PID算法的直流电机控制设计

在当前直流电机控制系统中,通常采用传统PID算法来对电机进行控制和调节,但这一方法存在调节时间过长和超调量过大等问题。为此,提出一种基于模糊自适应PID算法的直流电机控制设计。在传统PID算法的基础上引入模糊控制理论,并借鉴专家经验和规则库,使PID算法中的3个参数能够跟随电机的实际运行状态进行实时调整,达到最优控制。实验结果表明,与传统PID算法和模糊PID算法相比,模糊自适应PID算法下的电机转速曲线更平滑、调节时间更短、超调量更小,具有更好的实时性和鲁棒性,能满足工控领域要求。

基于PSO-BP模糊PID的变距取苗机构控制系统设计

为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。同时,为实现变距取苗机构的精确控制,提出了一种基于PSO-BP的模糊PID算法以提高控制精度,介绍了系统的结构与工作原理,并通过选型计算与分析建模建立了控制系统的数学模型。针对传统PID控制器稳定性差、响应速度慢等不足之处,利用PSO-BP模糊PID对控制器的参数进行在线调整,以满足控制过程中对参数的不同需求。仿真结果与试验数据的分析表明:在参数相同条件下,基于PSO-BP模糊PID控制系统系统稳定性更好、响应速度更快,具有良好的鲁棒性,提升取苗成功率的同时降低了基质损伤率,能够满足变距取苗机构高精度快速稳定控制的需求。

模糊PID玉米免耕机排种施肥控制方法研究

为了实现免耕机播种量和施肥量的精确控制,基于模糊PID控制,设计了控制系统。首先,建立排种量模型,以排种轴转速为控制量;其次,建立施肥量控制模型,分析排肥轴转速、排肥轴长度和免耕机前进速度对于排肥量误差的影响,选择排肥轴转速为控制量;再次,采用模糊PID控制的方法,对驱动电机进行调速,进而实现对排肥轴和排种轴转速的控制,完成排种量和排肥量的调整;最后,对系统进行测试。测试结果表明:电机转速从0调整到50 r/min的响应时间为0.8 s,施肥量变异系数分布区间为[2.6,4.1]。

农田作业车的RBF-PID横向路径跟踪控制研究

针对农业现代化背景下大块农田环境的农用车辆路径跟踪作业的需求,采用RBF神经网络自整定PID控制参数的方法优化传统的基于增量式PID的车辆横向路径跟踪算法,建立3-6-1结构的RBF神经网络,以目标路径位置、实际行驶位置和上一周期方向盘转角为输入量,隐藏层设置6个神经元,输出量为方向盘转角,通过梯度下降法对PID的参数实时调整。最后,利用CarSim/Simulink对基于约翰迪尔825i Gator车型改造的农田取土采样车进行建模和仿真,结果表明:在低速(10 km/h)的U形(蛇形)路径下,平均误差为3.89 cm,最大误差为16.61 cm,标准差为5.99 cm,跟踪效果优于传统增量式PID控制,鲁棒性良好,能满足常见的农田作业车辆路径跟踪工况的作业需求。

基于WOA优化FNN-PID的单晶硅加热炉炉温控制

针对单晶硅加热炉炉温控制的大惯性、强耦合、长调节时间等问题,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化模糊神经网络(FNN)比例-积分-微分(PID)算法。通过测试实验装置的温度推算出模型表达式,采用WOA进行选代寻优,得到合适的PID参数,利用FNN对PID参数进行实时调整,以实现动态解耦。通过仿真软件进行仿真验证,并在搭建的模型上分别进行阶跃响应实验和信号跟随实验。仿真结果表明,相较于传统的PID算法和FNN-PID算法,基于WOA的优化FNN-PID算法有效提升了系统的升温速度且无超调。对加热炉进行升温实验,结果表明温度超调量最高为0.9℃,恒温区温控精度保持在±0.3℃,表明该方法可有效提升系统升温速度和稳定性。

基于GA-Fuzzy-PID算法的棉田施肥灌溉系统研究

在水肥一体控制器中,PID控制算法易引起超调,产生振荡;Fuzzy-PID控制算法由于参数基于人为经验设定,控制欠细腻。针对上述问题,研究并设计了一种基于GA-Fuzzy-PID算法的控制器,以期实现施肥灌溉系统的精准控制。在不同目标EC设定值下,对PID算法、Fuzzy-PID算法和GA-Fuzzy-PID算法进行仿真对比。结果表明:基于GA-Fuzzy-PID的控制器具有优异的控制效果,更能满足施肥灌溉系统精准控制的要求。

基于模糊PID的温度控制系统研究进展

综述模糊PID对温度控制的应用研究进展,针对模糊PID控制的不足,提出改进方法。现代控制技术已经全面向智能化发展,智能化理论与PID结合在智能控制方面有着良好的效果。以温度控制为例,在食品生产、高分子材料加工等工业生产过程中温度控制是一个重要环节,而对于温度控制建立精确的数学模型比较困难。模糊PID控制精度高而且控制精度不太依赖于模型的精度,还有鲁棒性好等优点,利用模糊PID进行温度控制能够提高温控精度,减小温度波动。利用优化算法或对模糊PID控制环节进行优化,可以更好地满足各种各样的温度控制需求。

基于模糊PID的风力发电站设备自动控制系统

为避免风力发电站设备难以控制的情况出现,提高风力发电站设备自动控制效果,设计了基于模糊PID的风力发电站设备自动控制系统。采集风力发电站的设备运行数据以及环境数据,运用模糊PID控制算法确定风力发电站设备的控制量;将确定的控制量传送至执行单元,调整风力发电站运行参数,实现风力发电站设备的自动控制。系统测试结果表明,该系统的风力发电机转速能够在短时间内恢复至额定转速45 r/min,并且最终保持稳定。

基于免疫神经网络PID的并网光伏发电机组功率自动控制

常规的光伏发电机组功率控制方法以功率特性分析为主,输出功率并未考虑无功功率,影响了并网稳定性。因此,设计了基于免疫神经网络PID的并网光伏发电机组功率自动控制方法。通过调整光伏发电机组的输出电压,跟踪并网光伏发电机组的最大功率点,挽回并网产生的能量损失。基于免疫神经网络建立光伏功率PID自动控制规则,利用免疫反馈规则调整PID控制模型的参数,优化处理发电机组功率自动控制的偏差信号。根据同步发电机励磁原理,调节并网光伏发电机组定子内电动势,完成发电机组无功功率自动控制任务。采用对比实验验证了该方法的自动控制效果更佳,能够应用于实际生活。

基于自适应混合策略鲸鱼优化算法的分数阶PID控制器在液位控制中的研究

为了进一步提高液位控制系统的控制精度和稳定性,采用分数阶PID控制器(FOPID)对液位进行控制。由于分数阶PID控制器存在整定参数多、整定困难等问题,提出了一种自适应混合策略鲸鱼优化算法(AMSWOA)对分数阶PID参数进行整定。采用实验用单容和双容水箱模拟工业中的液位控制。利用MATLAB工具对分数阶PID控制器和液位控制系统进行仿真建模,并与整数阶PID控制算法进行仿真比较。结果表明,与整数阶PID控制器相比,应用自适应混合策略鲸鱼优化算法的分数阶PID控制器具有超调量小、调节时间短及稳态误差小等优势。

采摘机器人机械手避障方法研究——基于遗传优化和模糊PID控制器

为了提高采摘机器人机械手移动的自动化程度,使其在移动过程中有效避开障碍物,将基于PID控制器的避障系统引入到了机械手的设计上,并采用遗传算法和模糊算法对控制器进行了优化,提高了机械手移动的准确性和平稳性。模拟采摘机器人机械手的作业环境,对机械手的避障功能进行了测试,结果表明:机械手可以成功躲避障碍物,且采用遗传和模糊算法优化的机械手具有更高的移动平稳性,对于提高果实采摘效率和质量具有重要的作用。

基于前馈补偿LQR与PID的矿井无轨胶轮车横纵向控制研究

无人驾驶技术是实现无轨胶轮车井下安全、智能、高效运输的重要方案之一,为了提高无人驾驶过程中的轨迹跟踪精度,提出了基于前馈补偿的横向线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)与纵向比例积分微分(Proportion Integration Derivative,PID)位移速度调节器相结合的控制策略,实现车辆的横纵向协调控制。通过建立考虑轮胎侧偏特性的2自由度无轨胶轮车动力学模型和跟踪误差模型,并采用井下无轨胶轮车实车参数建立其电机模型,得到车辆的驱动制动输出。利用Carsim和Matlab/Simulink搭建联合仿真环境,分别在井下双车道工况、单车道工况与颠簸路面工况下进行了轨迹跟踪仿真验证。结果表明:在3种工况下车辆轨迹跟踪过程中的最大横向误差仅为5 cm,最大纵向误差仅为10 cm,速度误差控制在1 m/s以内,航向误差范围为±0.1 rad,前轮偏转角变化平稳未出现抖动现象。为验证控制器在井下实际环境下的跟踪性能,使用实验室小车于陕西某井下巷道进行了现场试验验证,结果表明:井下实际巷道下试验结果误差仍在合理范围内,解决了车辆运行过程中的速度和路径的时变问题,反映出该控制器具有较高的精度和较好的稳定性。

基于遗传算法的汽车主动悬架变论域模糊PID控制

针对1/4车主动悬架系统,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的变论域模糊比例-积分-微分(proportional-integral-differential,PID)控制方法.在建立主动悬架系统模型的基础上,引入变论域思想设计模糊PID控制器.为进一步改善控制器减振效果,采用GA来优化变论域中伸缩因子描述函数的参数.结果表明:相比PID、模糊PID与未优化的变论域模糊PID等控制方法,基于GA的变论域模糊PID控制方法在降低车身垂向加速度、改善乘坐舒适性方面具有优越性;所提控制方法对簧载质量和车辆行驶速度不确定性具备较强的鲁棒性.

多策略改进粒子群优化AGV模糊PID控制

为解决AGV在复杂环境下控制精度低下、响应速度慢和鲁棒性差等问题,提出一种基于改进粒子群优化模糊PID控制方法。在粒子群算法(PSO)引入Logistic混沌映射对种群进行初始化,其次对惯性权重和学习因子进行非线性控制更新,提升种群寻优能力和避免陷入局部最优;选取9个测试函数验证改进PSO算法效果。仿真结果表明改进PSO在寻优精度和收敛速度都优于其他3种算法,而且不易陷入局部最优。最后对被控系统进行效果验证,结果表明改进PSO优化模糊PID控制器在常规和外部干扰两种环境下控制性能都优于传统PID和模糊PID,具有高可靠性、高控制精度,满足系统要求。

基于单片机和PID算法的温度智能控制系统设计

为提高温度控制的智能化水平,设计一种智能温度控制系统。该系统以STC89C52单片机为控制器,采用PID算法控制温度,具有语音播报和手机远程控制等功能。采用DS18B20温度传感器采集环境温度;设计LCD12864显示电路实时显示当前温度、温度上下限以及温度状态;设计WT588D语音提醒电路,当测量温度小于下限或大于上限时发出语音提醒;设计按键电路实现温度上下限值的设定;设计蓝牙通信电路,与手机APP通信,实现远程控制;采用PID算法输出控制量,控制固态继电器驱动加热或降温装置,实现温度控制。其次,对温度控制系统的硬件和软件进行设计,并制作实物进行运行测试。实验结果表明,所设计的温度控制系统能够很好地实现温度控制,从而达到预期效果,且操作方便、成本低,具有较强的应用价值。

基于PID的ROV运动控制仿真

针对观察型水下机器人在水下运动时易受暗流、波浪影响,造成操控困难、系统稳定性差等问题,建立遥控水下机器人(Remotely Operated Vehicle,ROV)不同运动的控制模型,考虑电机和导管螺旋桨推进器的传递函数对ROV控制系统的影响,确定定艏向和定深控制系统的闭环传递函数,结合模糊控制和比例积分微分(Proportional Integral Differential,PID)控制法,得到模糊PID控制器,基于MATLAB/Simulink环境进行ROV定深度运动仿真和ROV水平面艏向定偏角运动仿真。结果表明,与传统PID控制相比,模糊PID控制具有更优的ROV定艏向和定深度控制效果,不会发生超调现象,在抗干扰能力和响应速度方面具有明显的优势,可有效地实现ROV定艏向和定深度运动控制。