基于改进粒子群算法的机械手抓取力自整定模糊PID控制

为提高欠驱动机械手在易碎零件分拣过程中的稳定性,通过改进粒子群算法,给出一种优化其抓取性能的模糊PID控制算法。首先,分析欠驱动机械手抓取力控制系统的特性,提出粒子群算法与模糊PID抓取力控制系统相结合的具体策略。其次,将动态惯性权重等方法引入粒子群算法中,以提高其迭代速度并防止其陷入局部最优。在此基础上,利用改进后的粒子群算法优化模糊PID控制器的相关参数,实现了对模糊规则权重及量化因子的在线自整定,解决了PID参数无法动态调整的问题。最后,对其进行仿真分析。结果表明:该控制算法可以在0.8 s内达到稳定抓取力,稳态误差小于0.2%,扰动整定时间为0.262 s,系统的瞬态响应速度、控制精度以及稳定性均有明显提高。

基于模糊自整定PID算法的退火炉温度调节技术

由于未考虑到退火炉温度偏差值的影响,导致超调量较高,调节效果欠佳。为此,提出基于改进模糊自整定PID算法的真空退火炉温度动态调节技术。依据真空退火炉的工作机理,分析退火炉在工作中的温度变化曲线,采用双曲正切函数求取温度调节过程中的温度偏差值,从而对其动态温度进行设定,采用改进模糊自整定PID算法构造温度模糊控制器,通过对设计的温度模糊控制器内部控制参数进行优化,从而对控制器结构进行更新,并将退火炉的相关参数作为输入量,目标温度作为输出量,由此实现对退火炉温度的动态调节。实例应用结果显示,所提方法可以有效实现对真空退火炉温度的动态调节,且超调量较低,调节效果较好。

基于改进麻雀搜索算法的PID参数整定系统设计

PID参数整定是PID控制中的一个关键步骤,常规的PID控制在一定程度上已被淘汰。为改善PID控制的效果和精度,文中将黄金正弦策略与精英反向学习策略相结合,提出一种改进的麻雀搜索算法。用23个标准函数对所提出的新方法进行了验证,实验结果证明了新方法的有效性。利用改进的麻雀搜索算法对PID控制参数进行了优化,并对该方法进行了仿真分析。结果表明,采用该方法进行PID参数整定时,其具有更好的稳定性、更高的精度和更好的性能。

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定

针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。在6个标准测试函数上进行测试,其性能相比于一些已有的改进粒子群优化算法更加优秀。将这些算法用于自动电压调节器系统的PID控制器参数整定,仿真结果表明,所提出的改进粒子群优化算法整定的PID控制器的控制效果更好。

基于改进的PSO-BP神经网络算法的永磁同步电机PID参数整定

针对PMSM矢量控制中PID控制器在线整定困难的问题,提出BP神经网络与PID控制器相结合,采用改进粒子群算法对其网络权值矩阵进行优化.将算法在Matlab中实现并整定PID参数,代入Simulink中仿真PMSM矢量控制模型,得到超调量为10.5%、调节时间为0.42 s且加入负载后表现更优的PID参数.实验结果表明PSO-BP-PID算法相较于PID整定有更好的精确度及准确性.

改进灰狼优化算法分数阶PID控制器参数整定

针对分数阶PID(proportion integration differentiation)控制器参数整定难的问题,本文提出改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimizer,IGWO)对分数阶PID控制器进行参数整定的方法。IGWO算法采用logistic映射来初始化种群位置,提高种群的多样性,采用非线性收敛因子,增强全局搜索能力和局部开发能力,采用动态权重策略,根据适应度值调整α、β、δ狼的权重。为验证IGWO算法的有效性选取4个基准测试函数进行寻优和对2个经典被控系统进行控制器设计,并与传统灰狼算法、粒子群算法、遗传算法和粒子群结合灰狼算法进行对比分析,结果显示,在寻优测试中IGWO算法在收敛速度和解的精度上更有优势,采用IGWO算法设计得到的控制器的控制性能更好。

基于改进被囊群算法的四旋翼姿态控制PID整定

四旋翼无人机模型具有非线性、强耦合、欠驱动的特性,其姿态控制的PID参数整定非常困难。针对上述问题,将被囊群算法引入姿态控制器,进行参数优化。并在原有算法的基础上引入混沌初始化、逐维反向学习策略和自适应权重因子,以此来提高算法的全局探索能力和局部开发能力,从而有效地对PID参数进行整定。最后,通过在MATLAB/Simulink中搭建模型并进行虚拟仿真。经测试验证,运用该算法优化的PID控制器有更好的控制精度和效率。

基于改进蝴蝶搜索算法的DGPS整周模糊度快速解算

为了快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,提出了一种改进蝴蝶搜索算法(IBOA)求解整周模糊度。首先在蝴蝶优化算法(BOA)的香味系数中加入一个自适应权重,弥补BOA算法觅食行为中较弱的搜索能力;其次使用动态切换概率权衡BOA算法中全局搜索与局部搜索的比例;最后在全局搜索和局部搜索阶段引入新的迭代位置更新策略,提升了算法全局搜索能力和跳出局部最优能力。与最小二乘模糊度降相关平差算法(LAMBDA)算法进行1000个历元数据的解算对比实验,结果表明所提算法的平均搜索成功率比LAMBDA算法提高了5.07%。

模糊自整定PID的液压马达驱动机床主轴速度控制研究

液压马达驱动机床主轴系统具有参数时变和高度非线性,传统PID控制器控制精度不高。针对液压马达驱动机床主轴系统速度控制问题,采用模糊自整定PID控制器实现液压马达驱动机床主轴系统的有效控制,并对控制效果进行仿真验证。构造了液压马达驱动机床主轴系统模型简图,建立了液压马达驱动机床主轴系统数学模型。对传统PID控制器参数,用模糊控制器进行实时整定,开发了模糊自整定PID控制器。最后,采用MATLAB对液压马达驱动机床主轴系统进行仿真。同时,与传统PID控制器的计算结果进行对比和分析。仿真结果显示:采用模糊自整定PID控制器的液压马达驱动机床主轴转速超调量小,具有更快的响应时间,跟踪精度高,同时系统能耗减少20%左右;即使受到较大随机干扰,模糊自整定PID控制器也能快速消除干扰,使机床主轴转速处于受控状态。采用模糊自整定PID控制器可以有效提高液压马达驱动机床主轴系统的动态稳定性以及抗干扰能力。

基于改进SFS算法的锚杆钻臂参数整定研究

针对锚杆钻臂井下自动控制过程中存在的环境恶劣、地质复杂等特殊工况,需着重考虑PID的参数选取,为此采用随机分形搜索算法(SFS)对PID参数进行整定。由于随机分形搜索算法存在局部搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,在面对机械臂待整定参数多及参数间耦合严重时,其整定效果不佳。因此,引入混沌初始化、正余弦策略、自适应K值选取策略以提高算法的局部搜索能力以及全局搜索速度;采用柯西、差分定向变异策略使算法跳出局部最优。通过标准测试函数测试表明改进后的随机分形搜索算法收敛速度及精度均有一定提高。最后通过锚杆钻臂参数整定仿真实验表明:改进后随机分形搜索算法整定的PID参数总体适应度值提高21%;各关节的量化指标表示改进后随机分形搜索算法跳出了局部最优,提高了整体寻优精度与速度。

基于遗传算法的绝热去磁制冷机中PID参数整定

在绝热去磁制冷系统中,PID控制器常用来控制等温磁化或等温去磁过程中磁热模块的温度稳定。由于ADR系统的非线性较强,传统的PID参数整定方法往往效果较差,实际ADR系统中PID的参数整定往往十分依赖于人工试错,耗费大量时间精力。而遗传算法在PID参数调试时对系统的依赖性小,非常适合复杂非线性系统的参数寻优。基于MATLAB语言和集总参数方法,实现了基于遗传算法的绝热去磁制冷机中GGG磁热模块的PID参数整定,为实际工程中的PID参数调节提供参考。

基于改进遗传算法的直流电机双闭环调速系统控制参数整定

直流电机的双闭环控制被广泛应用于直流拖动系统,采用的控制器是传统的PI控制器。在工程应用中,通常采用人工整定PI控制器的参数,往往不能得到最优的控制参数。同时,许多研究采用智能群算法进行整定。针对直流电机双闭环系统的PI参数整定,提出了一种基于改进遗传算法的参数整定方法。与传统遗传算法相比,改进遗传算法的整定效果更佳,具有较快的响应速度、较好的稳定性和较小的超调,更适用于对直流电机双闭环调速系统的控制参数进行整定。

基于参数自整定模糊PID的BLDC控制研究

为解决传统PID控制在无刷直流电机调速系统中的控制精度低、效果不佳等问题,设计了一种基于参数自整定模糊PID控制的调速系统。通过在Matlab/Simulink仿真软件中建立了无刷直流调速系统的模型,分别采用传统PID控制、模糊PID控制和参数自整定模糊PID控制来对转速环进行调控,而电流环则采用PID控制。通过对比研究结果发现,采用参数自整定模糊PID控制的调速系统具有许多优势。系统的超调量较小,控制效果较好,同时提高了系统的鲁棒性。通过搭建模型并进行仿真实验,证明了采用参数自整定模糊PID控制的调速系统在解决无刷直流电机调速系统控制精度低、效果不佳等问题方面具有优势。这一方法能够有效提升系统的控制性能,并增强系统的鲁棒性。该无刷直流电机的调速系统可以稳定、可靠运行,满足使用需求。

基于改进鲸鱼算法的PID参数整定系统设计

被控对象数学模型的精度决定了PID控制算法的效果。为解决建模困难的问题,上位机采用混沌序列生成鲸鱼优化算法的初始种群数据并发送给下位机。下位机控制被控对象运行,并将结果反馈给上位机。多次迭代计算之后,上位机基于鲸鱼算法获得最优PID参数组合。该系统无需建立数学模型,提高了参数整定精度,简单易用。在对比实验中,混沌鲸鱼算法的寻优结果优于鲸鱼算法和混沌粒子群算法,控制效果良好。

基于模糊自整定PID的双容水箱串级液位控制系统研究

双容水箱串级液位控制具有抗干扰能力强、超调量小、过渡过程较短等特点。传统的PID算法和参数整定方法难以达到期望的控制效果。因此,针对双容水箱串级液位控制,利用模糊推理的方法实现在线自整定PID参数,设计相应的模糊PID控制器,基于Simulink仿真建模,对比传统的PID与模糊自整定PID输出响应曲线发现,该模糊自整定PID系统具有更好的鲁棒性,抑制系统超调以及对控制参数变化的自适应能力更强。

基于模糊自整定PID的绿色建筑室内照明自动控制方法

现有的控制方法节能效果差,调光等级高于固定值。为解决该问题,提出基于模糊自整定PID的绿色建筑室内照明自动控制方法。首先建立照明自动控制色温和光照强度的数学模型,调整和优化模型参数;然后运用模糊自整定PID控制器控制非线性系统,制定模糊自整定PID规则;最后根据色温偏差合理调整输出参数值设定,对模糊自整定PID控制器进行有效设计,根据光照强度的设定值与实际值之间的误差,运用PID控制器动态调整室内光强度,从而完成自动控制。结果表明,应用所提方法后,其调光等级均在24%~35%之间,等级值均低于固定模式,实现了良好的控制效果,节能效果理想。

基于模糊自整定PID控制的真空炉温度系统的设计及仿真

作为一种在低于常规大气压环境下实施的冶金工艺,真空冶炼技术旨在通过降低氧化风险来优化金属及其合金的硬度特性。此技术在稀有金属提炼、特殊合金制备及高端钢材生产中具有越发广阔的应用前景。鉴于传统PID控制在真空冶炼炉温度调控中面临的显著滞后性挑战,为提升系统运行的鲁棒性与精确性,深入探讨了常规PID控制与模糊自整定PID控制的基本原理,并创新性地引入了模糊自整定PID控制策略。利用MATLAB平台中的Simulink模块与Fuzzy工具箱,针对真空冶炼炉的温度控制过程进行了详尽的仿真模拟,重点评估了温控系统的超调幅度与调节速度等关键性能指标。结果显示,与传统的PID控制方法相比,模糊自整定PID控制方案在稳态保持与动态响应方面均展现出显著优势,控制效果更优越。

基于模糊自整定PID的水箱液位控制

水箱液位控制系统具有时滞性、大惯性、不确定性等特点,采用传统的比例积分微分控制器(Proportional-Integral-Derivative,PID)调节难以实现液位的快速、准确调节。因此引入模糊控制理论,利用其自适应学习能力,根据实际情况调节PID控制参数,以更好地适应水箱液位控制系统的参数变化。对水箱液位控制系统进行仿真实验,实验结果表明,模糊自整定PID控制有效减少了系统响应时间和系统超调量,加强了系统的快速响应性和鲁棒性。此外,还通过随机扰动仿真实验验证了模糊自整定PID控制在抵抗干扰方面的有效性。

基于改进蚁群算法的复杂电网继电保护自动整定方法

针对应用传统方法整定后动作延时较大的问题,提出基于改进蚁群算法的复杂电网继电保护自动整定方法。将复杂电网继电保护整定问题转化为非线性整数规划问题,构建一个以反时限过流保护动作时间最小为目标的自动整定模型,采用自适应思想改进蚁群算法后形成自适应最大最小蚁群算法,求解模型得到最佳整定方案。结果表明,应用设计方法后继电保护整定动作时间为0.464 s,电网可以快速恢复正常运行状态。

基于遗传算法整定驱动参数的水力发电机PID控制

为了弥补PID控制容易出现超调的现场,设计了一种基于遗传算法整定驱动参数的水力发电机PID控制方法。从正弦信号方面对水力发电机开展进给测试,促进了跟随性能的显著提升。研究结果表明:遗传算法整定方案在迭代到37次时达到收敛,幅频特性表明系统获得了理想响应性能。采用遗传算法整定驱动参数后获得更低跟随误差,表现出了更优的跟随性能。正弦信号下遗传算法参数整定时达到了更低跟随误差,表现出了更优的跟随性能。绝对误差极值降低35.5%,绝对误差积分降低50.1%。该研究有助于提高水力发电机控制稳定性,也可适用于其它的机械传动机构。