农用多旋翼飞行器串级分数阶PID控制

为提高农用无人机动态性能,基于传统串级整数阶PID控制算法,提出一种串级分数阶PID控制算法。以四旋翼无人机为研究对象建模,并利用遗传算法对串级整数阶PID和串级分数阶PID参数进行整定,得到最优控制后采用MATLAB/SimuLink仿真分析,证明串级分数阶PID控制效果优于串级整数阶PID。以四旋翼无人机实物为对象进行试验,测试结果表明,串级分数阶PID比串级整数阶PID的调节时间缩短了0.24 s,总体性能更优,表明仿真结论可靠。研究结果表明,串级分数阶PID控制算法可用于农用无人机的飞行控制。

加热炉分数阶PID温度自适应控制系统设计

针对加热炉温度控制系统控制器参数不易选择的问题,提出一种分数阶自适应PID串级控制方法实现控制器参数自动调整。首先以分数阶PID控制器分别作为温度主控制器和燃气流量控制器,实现加热炉串级温度控制;其次应用自适应理论对控制器进行改进,设计了自适应分数阶PID控制器。最后通过数值仿真,验证了所设计控制系统对加热炉温度控制的有效性和可行性。

电动车用直流串励电动机的分数阶控制研究

针对直流串励电动机工作时的非线性及参数时变特性,采用分数阶微积分,建立直流串励电动机的分数阶PI控制器。采用双线性变换和连分式展开式法对分数阶微积分算子进行近似数字离散化处理,得到离散分数阶PI控制器。为抑制控制器中积分环节的饱和效应,通过设定阈值,判断误差与阈值的大小关系来确定积分环节是否起作用,仿真与实验结果表明,该控制方法可使直流串励电动机获得好的控制性能,且具有较强的鲁棒性。

二次泵变流量空调冷冻水系统回水温度PIλDμ-供水流量PIλ串级控制策略的数值研究

针对二次泵变流量空调冷冻水系统采取的回水温度PID控制方式,往往导致稳态误差与超调量均较大和调节时间较长等问题。鉴于此,提出了回水温度PI^(λ)D^(μ)-供水流量PI^(λ)串级控制策略和改进的粒子群算法实施串级控制器参数整定的设计方案。根据二次泵变流量空调冷冻水系统的工艺要求和相关自动控制理论,对该回水温度PI^(λ)D^(μ)-供水流量PI^(λ)串级系统的各个组成环节,如主、副被控对象及回水温度PI^(λ)D^(μ)控制器(Fractional Order PID Controller for Backwater Temperature,BT-FOPIDC)和供水流量PI^(λ)控制器(Fractional Order PI Controller for the Flow of Water Supply,FWS-FOPIC)等进行建模。引入正切三角函数对基本粒子群算法中的惯性权重进行非线性递减的改变,构建改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Algorithm,MPSA),对这两个串级控制器的参数进行整定,获取8个参数最佳值。借助MATLAB软件,对该回水温度PI^(λ)D^(μ)-供水流量PI^(λ)串级系统进行组态和仿真运行。结果表明,该分数阶串级控制系统及其基于MPSA的控制器参数整定在理论上是可行的,且控制效果优于传统的回水温度PID单回路控制系统。

分数阶控制器在过热汽温控制中的应用研究

在传统串级控制基础上结合分数阶PIλDμ制器,提出过热汽温的分数阶PIλDμ级控制策略。采用粒子群优化算法对分数阶PIλDμ制器参数进行整定。在Matlab/Simulink仿真环境中对分数阶PIλDμ制器和整数阶PID控制器的控制效果进行仿真对比,结果表明分数阶PIλDμ制器在设定值跟踪、扰动抑制和鲁棒性方面优于整数阶PID控制器。

聚乙烯过程串级自适应PID控制系统仿真研究

主要研究聚乙烯串级自适应控制系统,构造一种改进的四阶龙格-库塔(Runge-Kutta)法、阿当姆斯(Admas)法等算法,并利用C语言编程,实现了参数整定和对象仿真,提高了系统的鲁棒性和性能指标.

旋转倒立摆串级PID低通滤波控制系统的设计

针对非线性、强耦合、多变量和欠驱动的旋转倒立摆不稳定系统,提出基于STM32的串级PID控制系统,在其中加入了一阶低通滤波用来降低位置控制环中的振荡。通过在Matlab的Simulink中搭建模型对其可行性进行验证,并结合共轭梯度法搜索最优PID控制参数。试验结果表明加入一阶低通滤波的串级PID控制器较未加一阶低通滤波其响应时间快约15%,超调量降低约10%,稳态误差降低约30%,位置控制过程中振荡也得到明显改善。通过在搭建的倒立摆实物平台上进行试验进一步证实所提出的控制系统能够实现对倒立摆实时、快速和平稳的控制。

变风量末端装置的基于IPSA-DE算法室温PI~λD~μ-送风量PI串级控制器的数值仿真

目前,空调房间配用的变风量末端装置(Variable Air Volume Terminal,VAV-TMN)往往采用整数阶PID-P串级调节方式,这带来了室温控制误差和超调量较大以及调节时间较长等问题。鉴于此,提出了空调VAV-TMN的室温分数阶PID-送风量PI的串级调节器设计方法。首先,综合分析空调工艺和自动控制的相关要求,对室内温度对象、温度和风量测量变送单元、送风量执行单元分别进行建模,确定主控制器为室温分数阶PID控制器(Indoor Temperature Fractional Order Proportional Integral Derivative Controller,IT-FOPIDC)和副控制器为送风量PI控制器(Sending Air Volume Proportional Integral Controller,SAV-PIC)的控制策略。其次,基于改进的自适应差分进化(Improved Parameter Self-adaptive Differential Evolution,IPSA-DE)算法来分别整定出IT-FOPIDC和SAV-PIC的控制参数最佳值。最后,借助MATLAB/Simulink工具,对该空调VAV-TMN的室温PIλDμ-送风量PI串级调节系统进行组态和数值模拟相应的控制效果。结果表明,该串级控制系统在理论上是可行的,且室温的控制效果明显优于基于Ziegler-Nichols整定法和DE算法的整数阶室温PID-送风量PI串级调节系统。

串级不稳定时滞过程的二自由度Smith预估控制

针对串级不稳定时滞过程提出了一种改进的二自由度Smith预估控制方法。该方法在副回路采用了内模PID控制,快速消除了副回路干扰对系统性能的影响。主回路采用了二自由度Smith预估控制方法,首先使用了PD控制器将不稳定时滞过程转换为稳定时滞过程,然后在设定值跟随控制回路中引入了通过Bode理想传递函数设计的分数阶控制器,增强了系统的鲁棒性,在干扰抑制回路中使用内模控制改善了系统的抗扰性。经仿真实验验证,该方法不仅参数整定简单,且能使系统具有良好的闭环性能与鲁棒性。

直流电机串级调速系统中软件数字调节器和触发器的设计

在很多工业生产中都使用了直流电机调速系统,为了获得硬的静特性和限制电流冲击并获得下坠特性,在系统中引入了速度和电流反馈环节,构成了以电流为内环,速度为外环的双闭环调速系统。为了获得良好的静态和动态特性、速度调节器(ST)

多蒸发器空调系统的室温PI^(λ)D^(μ)−送风温度PD^(µ)串级调节

对于多蒸发器空调系统(MEACS)的性能参数调节,本文提出了室内温度PI^(λ)D^(μ)-送风温度PD^(µ)串级控制的思路,并设计了改进多目标人工鱼群算法(IMOAFSA),应用于室内温度分数阶PID控制器(IT-FOPIDC)和送风温度分数阶PD控制器(SAT-FOPDC)参数的整定,进而稳定MEACS的送风状态点,提升室温调节品质.首先,依据基本型单目标人工鱼群算法,构建自适应因子对鱼群中的视野和步长进行非线性递减的演变,重建改进单目标人工鱼群算法(ISOAFSA).其次,基于该ISOAFSA,将高斯变异引入外部档案集(EF),从而设计了IMOAFSA,对IT-FOPIDC和SAT-FOPDC的8个参数进行连续整定.最后,数值模拟该串级调节系统作用下的室内温度和送风温度控制效果.结果表明:该IMOAFSA可获取这两个控制器的8个参数Pareto最优解(POS)并连续更新它们,能够明显地减小送风温度的波动,进一步提升了室温调节品质,如室温稳态误差较小、超调量较小、衰减比不合适、调节时间较短等.

汽-水型热交换器供水温度-蒸汽流量调节系统的研究

汽—水型热交换器作为热力站当中的重要设备之一,具有非线性、参数时变和时滞等动态特性。首先,综合分析集中供热工艺和自动控制的相关要求,对汽—水型热交换器的各个组成单元分别进行建模,确定主控制器为供水温度PIλDμ控制器(Water Supply Temperature Fractional Order Proportional Integral Derivative Controller, WST-FOPIDC)和副控制器为蒸汽流量PIλ控制器(Steam Flow Fractional Order Proportional Integral Controller, SF-FOPIC)的串级控制策略。其次,应用修正的粒子群优化算法(Modified Particle Swarm Optimization Algorithm,MPSOA),分别整定出WST-FOPIDC和SF-FOPIC的8个控制器参数最佳值。最后,基于MATLAB工具,对该串级系统进行组态和数值仿真相应地控制效果。结果表明,该串级系统在理论上是可行的,可以获得更为满意的控制效果,且供水温度的控制效果明显优于基于Ziegler-Nichols(Z-N)整定法的供水温度PID-蒸汽流量PI串级调节系统。