比例-积分-微分压力控制的放电雾化烧蚀磨削加工方法

为了提高电火花放电雾化烧蚀加工效率,以烧结金刚石材料作为加工电极,利用金刚石颗粒的磨削作用实现了高效雾化烧蚀与机械磨削的复合加工.其中,通过测量加工过程中金刚石颗粒与工件之间的机械磨削作用力,实现了基于压力信号检测的伺服控制,以保证金刚石颗粒的磨削作用,并采用反比例、模糊和比例-积分-微分(PID)压力控制方法来维持加工过程中的压力稳定性.同时,以高强钢Q420C为加工对象进行了3组加工效率对比试验.结果表明:采用PID压力控制方法,在30min的加工时间内所得加工深度可达14.5mm,最大压力在1.0N以内,其加工效率和加工稳定性优于其他2种控制方法.

凿岩机器人钻臂GPC-PID双模控制

为避免广义预测控制(GPC)起始阶段存在因所获信息少而对双三角钻臂造成的控制不稳定,以及计算中因矩阵不可逆而造成的数值病态,提出以GPC和比例—积分—微分(PID)控制为基础的双模式自适应控制策略。根据广义预测PID算法得出在线更新的自校正参数,以此参数是否在规定范围内为依据判定采用PID控制模式或GPC模式。仿真结果表明:所提出的双模控制策略可以有效降低广义预测控制起始阶段的不稳定现象,提高运行中的跟踪效果,同时也能保证计算发生病态时钻臂控制的正常运行。

基于模糊PID的打磨头角度控制策略研究

在进行风电机组叶片表面打磨工序时,需要控制打磨头的径向与叶片表面保持垂直。对打磨头的角度调整问题进行分析和研究,通过分析打磨头的结构构成与运动轨迹,建立打磨头伺服系统的数学模型。基于角度变化引起的重力转矩补偿量,提出一种模糊比例-积分-微分(Proportion-Integral-Differential,PID)的角度伺服控制系统。Simulink仿真验证结果表明,重力补偿后模糊PID控制方法的打磨头伺服系统响应速度更快、误差更小,能够较好地调整打磨头的角度。

基于自适应PID算法的变频器节能控制系统设计

在当前的电气应用中,变频器控制系统应用广泛,但面临的挑战也愈发明显。特别是在能耗管理方面,由于其缺乏智能调控频段能耗的能力,系统整体能耗偏高。为此,文章提出基于自适应比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)算法的变频器节能控制系统设计。构建以微处理器为核心的变频器节能控制结构,将神经网络与PID控制器相结合,构造自适应PID控制器。结合变频器节能控制结构的能耗计算与反馈,通过自适应调节权值系数完成变频系数调整,降低各频段能耗,实现变频器节能控制研究。实验结果显示,该系统节能效果显著,能耗最高仅为20 J,且相较于对比文献,该系统运行稳定,运行时间短,为变频器节能控制运行提供了保障。

网络控制系统的自整定鲁棒数字PID控制

为了有效地抑制网络延时对网络控制系统性能的影响,提出了一种鲁棒数字比例 积分 微分(PID)控制器设计方法.该方法将分布式的网络延时归结为单一延时;在大时变鲁棒数字PID控制方法的基础上,结合二自由度的内模控制结构,实现了控制器参数的数字双PID分离设计.对基于控制局域网络(CAN)总线的典型工业过程进行了仿真实验.结果表明,与最小化模型方法设计的控制器比较,采用设计的PID控制器能补偿网络上的延时,更加有效地抑制负载干扰并提高了系统的动态特性.

基于数字样机的雷达天线边块液压展收同步控制技术

针对雷达天线结构偏置、摩擦阻力差异、阵面刚度弱化等因素引起的边块展收动作不同步问题,提出了一种基于数字比例-积分-微分(PID)的主从同步位置控制策略,开发了一套基于多学科联合仿真的雷达机电液系统数字样机研发平台,依托该平台,建立了边块展收复杂机电液同步控制系统的联合仿真模型,并进行同步控制联合仿真试验和深入的系统功能品质分析,优化了系统的控制性能,仿真结果表明,左右边块展收的同步精度可控制在2 mm以内,满足雷达天线的架撤需求,为机动雷达复杂控制系统的研究提供了良好的解决途径。

边缘计算在隧道车道控制中的应用与优化

主干公路中的隧道车道设计容量通常有限,当车流量超过道路的承载能力时容易导致拥堵。文章针对隧道中潮汐车道管理存在的问题,提出一种基于边缘计算的车道控制系统。首先,系统构建复杂的边缘节点,包括感知模块、通信模块、决策与控制模块等,实现拥堵时段的潮汐车道控制。其次,系统中的边缘节点以网络摄像头、工业计算机和车道控制器为基础,构建一个紧密合作的系统,充分发挥边缘计算的优势。最后,针对交通流量的变化,文章引入自适应车道控制策略,通过比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative,PID)控制器动态调整相位时长,以提高车流通行效率。

自动驾驶车辆纵向速度控制策略及仿真

针对自动驾驶车辆纵向速度的跟踪控制问题,提出了基于模型预测控制和微分先行比例-积分-微分(PID)的双层闭环控制策略:基于模型预测控制原理设计速度上层控制策略,采用层次分析法确定目标函数中的权重系数,计算出适应行驶条件的期望加速度;通过车辆逆纵向动力学模型计算对应的驱动力和制动力,控制车辆速度,采用微分先行PID进行反馈调节。结果表明:在该策略下车辆加速或减速行驶时,车辆具有较好的跟踪控制性能。

光伏发电系统中基于物联网的实时监测与反馈控制

文章主要研究基于物联网的光伏发电系统的实时监测与反馈控制。通过智能架构,实时监测关键参数,并采用比例-积分-微分(Proportion-Integral-Differential,PID)控制算法确保系统在不同工况下的稳定运行。在实时监测方面,选用适用于实时监测的传感器,并通过高频率数据采集提高系统对状态变化的敏感性。通过模块协同与系统整体优化,成功构建高效、稳定、实时响应的光伏发电系统,为清洁能源的可持续利用提供有力支持。

基于WinCC组态和PLC控制的交流电机变频调速系统设计

对轨枕综合生产线电力拖动系统进行升级改造,设计并实现交流电机的变频调速系统,解决交流电机调速性能差和控制方式复杂的问题,使其工作效率达到最优,最终达到节约能源、降低消耗的目的。具体来说,变频控制系统以西门子变频器MM440作为执行机构,通过旋转编码器和可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)实现转速的闭环控制。同时,采用STEP 7软件的功能模块FB41实现转速的比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制,并进行PID参数整定,使系统具有很高的稳态精度和较好的动态性能。此外,通过WinCC组态使系统具有远程监控功能。

特高压直流输电系统动态电压控制策略研究

为提高特高压直流输电(Ultra High Voltage Direct Current Transmission,UHVDC)系统的电压稳定性与整体运行效率,分析UHVDC系统概述与动态电压控制策略设计目的和原理,并深入研究现有电压控制方法,如比例-积分-微分(Proportion-Integral-Differential,PID)控制、模糊逻辑控制、人工智能控制策略等,设计一种基于深度学习的新型动态电压控制方法。通过实际测试证实,新型控制策略在提高电压稳定性与响应速度方面具有有效性,不仅能有效应对复杂电网环境下电压波动问题,还能在保证系统稳定的同时提高能效。

SMT回流焊工艺分析及其温控技术的实现

随着电子器件微型化及表面贴装技术(Surface Mounted Technology,SMT)的发展,热风回流焊机在电子制造业中的应用日益广泛。然而,在回流焊过程中,由于被控参数的非线性、不确定性等因素,传统的比例-积分-微分(Proportion Integral Differential,PID)控制器难以取得满意的控制效果。针对SMT回流焊工艺的特点,分析温控技术在回流焊过程中的重要性,并探讨温控技术的实现方法。设计一整套多中央处理器(Central Processing Unit,CPU)嵌入式硬件系统,并使用改进PID控制算法控制热风回流焊机。针对回流焊机温区多、人工参数整定效率低的问题,研究PID参数自整定的方法。在改进PID控制算法的基础上,提出上位机插值模糊PID控制算法。所提出的温控技术能够有效提升回流焊质量,满足现代电子制造业的高精度要求。

基于RBF在线辨识的AGV转向单神经元PID控制

针对自动引导车(AGV)转向系统的复杂、非线性和时变性,提出了基于RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制来改进常规的PID控制性能。在该控制系统结构中,采用RBF神经网络辨识器实现对转向系统的Jacobian矩阵信息的在线辨识,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制。实验结果表明,与常规的PID控制方法相比,该方法具有较高的控制精度、较强的自适应性和鲁棒性,完全可适用于AGV转向系统的控制。

基于动态RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制

针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法。采用动态RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。

直驱泵系统的单神经元PID+前馈控制策略

直线电机驱动柱塞泵(简称直驱泵)系统具有较强的非线性,且系统在运行过程中需要根据不同的流量需求及负载状况改变直线电机的运动状态.传统PID控制策略的控制参数需要人工手动调节且整定后不会随工况改变做出相应调整.针对传统PID控制算法控制效果不佳的缺点,提出了一种基于可编程多轴运动控制器(programmable multi-axes controller,PMAC)的单神经元PID+前馈控制策略.单神经元PID+前馈控制以单神经元模块的输出作用律作为控制量的补偿量加入到控制算法中,具有神经网络的学习能力、适应能力和PID控制的广泛适应性.对神经元比例系数K1采用人工调整的配置方式进行改进,使K1可根据误差绝对值自动在线调节并将K1值限定在一个合适的范围内.通过MATLAB/Simulink建模仿真并利用Turbo PMAC运动控制器的“开放伺服”功能在直驱泵控制系统平台对此控制策略进行试验验证.结果表明,在相同情况下,与控制器内建的控制策略相比,单神经元PID+前馈控制策略下系统响应更快、超调更低、跟随误差更小,系统的动态性能和鲁棒性都得到进一步提升.

具有变异特征的蚁群优化PID的USV航向控制

针对水面无人船(USV)航向控制存在的实时性差、精度不高等缺陷,提出一种利用具有变异特征的蚁群算法优化比例-积分-微分(PID)参数来进行USV航向控制的方法。在USV航向控制运动学模型的基础上,以绝对误差的矩的积分作为目标函数,将改进的适用于PID参数优化的变异算子引入到蚁群算法中,对USV航向控制过程进行PID参数优化。并对比具有变异特征的蚁群优化PID航向控制算法、常规蚁群PID航向控制算法及PID航向控制算法对USV航向控制的控制效果。仿真实验及实地测试表明:所提方法在参数优化过程中比常规蚁群算法收敛速度快,寻优能力强,具有航向控制超调量小、跟踪速度快以及控制稳定等优点。

基于改进PSO的智能车辆转向自适应PID控制

针对智能车辆转向系统的复杂,非线性和时变性,提出了基于改进粒子群算法的自适应PID控制,在该控制系统结构中,采用改进粒子群算法获得PID参数在线调整的信息,完成PID控制器参数的在线自整定,实现智能车辆转向的智能控制.实验结果表明,与常规的PID控制方法相比,该方法具有较高控制精度,较强的自适应性和鲁棒性,完全可适用于智能车辆转向系统的控制.

基于遗传算法的统一混沌系统比例-积分-微分控制

提出了一种并行遗传算法用于比例 积分 微分 (PID)控制器结构和参数的同时优化 ,遗传算法采用浮点数和二进制混合矩阵编码 .优化后的PID控制器用于统一混沌系统的控制 ,仿真研究结果表明 :1)用一个比例 积分 (PI)调节器可将统一混沌系统控制到零不动点 ;2 )用三个PI调节器可将统一混沌系统控制到非零不动点 ;3)所提出的并行遗传算法具有很强的全局优化能力 ,较好地克服了简单遗传算法的过早收敛问题 ;4 )整个控制系统具有很好的调节品质和很强的鲁棒性 ,对PID调节器用于控制混沌系统具有重要的参考价值 .

基于改进模糊PID的自动导引车纠偏控制研究

针对传统模糊比例-积分-微分(PID)控制器对自动导引车(AGV)路径跟踪精度低的问题,提出一种基于比例调整和积分分离的模糊PID纠偏控制方法。首先分析并建立AGV的运动学模型;其次设计模糊PID控制器的输入输出隶属度函数及模糊控制规则;最后对模糊控制器输出的比例项和积分项以偏差的大小为依据分别进行比例调整和积分分离。仿真实验表明:积分分离可以有效降低系统超调量,比例调整加快系统的响应速度,本文设计的纠偏控制器具有快速性和稳定性等优点。

基于遗传算法的PID控制器优化设计

遗传算法是一种模拟自然进化而提出的简单高效的优化组合方法。本文研究了比例一积分一微分(PID)控制器优化设计的性能指标的选择问题,介绍了遗传算法的基本原理,给出了利用遗传算法进行PID控制器优化设计的步骤。同时给出了一个用遗传算法进行单环系统PID控制器优化设计的仿真实例。仿真结果表明了遗传算法应用于PID控制器优化设计的可行性和有效性。遗传算法还克服了其它方法的某些弊端。