基于DSP气动伺服系统的智能模糊PID控制

针对气动伺服系统的位置控制,提出一种高性能的气动伺服系统的设计方案,以TMS320LF2407DSP为平台,描述了气动伺服系统的基本结构和工作原理,对控制器进行了分析设计,软件则采用智能模糊PID控制理论,对其控制算法进行了重点分析。试验表明,该系统具有体积小、输出大、响应快和稳定性强的优点,从而拓宽了气动伺服技术的应用领域。

智能模糊PID控制印刷机张力的研究与应用

印刷机中的张力控制是整台机器控制的难点和关键点,张力的好坏直接关系到产品的质量。本文通过分析影响印刷机张力控制的几个因素,提出了采用智能模糊PID控制印刷机张力的方案,并对智能模糊PID控制的原理和特点及各部分的作用进行了研究,从控制规则表得出印刷机模糊PID控制曲线图。当印刷机不能通过有效的测量手段获得系统干扰与正常参数时,最适合采用智能模糊PID与PLC可编程控制器相结合,实现全闭环控制。该张力控制方式不受外界剌激的影响,使印刷机系统的张力控制性能达到稳、准、快;使印刷机自动化程度达到非常高的水平,印刷产品质量有质的提高。此种张力控制技术是印刷机制造商目前,甚至将来追求的目标。

中药生产浓缩工段的模糊-智能PID控制研究

中药生产浓缩工段难以精确建模,在传统模糊控制算法基础上,本文提出模糊-智能PID控制算法;在浓缩工段使用该算法,控制开关阀、调节阀动作从而完成对温度、压力、液位、pH值等参数的精确控制;以一效蒸发室温度θ为被控对象,分别用传统模糊算法和模糊-智能PID算法进行仿真,结果表明后一种算法使温度θ的上升速度更快、超调量更小、控制精度更高;当控制对象发生改变时,该算法的PID控制参数还具有自调整性,所以模糊-智能PID算法可用于控制浓缩工段的多种对象和过程。

基于电液比例阀的模糊智能PID控制系统的研究

以多功能路面清雪车电液比例阀控缸位置控制系统为研究对象,针对被控对象非线性和时变性的特点,应用模糊理论提出模糊PID控制策略,设计了模糊智能PID控制器,并将其与常规PID控制、模糊控制等控制策略进行比较论证、仿真分析和试验研究。计算机仿真和实验研究结果表明:与常规PID控制、模糊控制等控制策略相比,模糊智能PID控制具有实时性好、响应速度快、超调小的特点,较好地满足了系统控制要求。

智能控制在液位监控系统中的应用

为实现二阶液位系统控制高性能目标,根据系统的数学模型,利用MATLAB软件对模糊智能分段整定PID控制方案的稳态和动态性能进行分析,表明模糊智能分段整定PID控制方案能有效地克服干扰的影响,具有较好的自适应性。基于A3000液位监控系统,利用ActiveX控件技术实施模糊智能分段整定PID控制方案运行,验证模糊智能分段整定PID控制方案的实用价值。

车辆动力学控制系统横摆力矩控制方法

车辆动力学控制系统(VDC)通过对车辆施加主动横摆力矩来改善车辆高速时的操纵稳定性,可有效避免侧滑等交通事故,研究其横摆力矩控制方法是当前车辆动力学领域的热点。在研究先进控制理论的基础上,分别设计了用于VDC系统的鲁棒、模糊和智能积分模糊PID控制器,并将它们和车辆系统模型联接进行了系统仿真,对比分析了3种控制器的控制特点与控制效果。仿真结果表明,鲁棒、模糊和智能积分模糊PID控制方法都能实现有效的横摆力矩控制,且有各自的特点。智能积分模糊PID控制效果更为理想,该方法应用于VDC控制具有很好的前景。智能积分降低了积分功能的副作用,进一步提升了模糊PID的控制效果。仿真工作为进一步将智能积分模糊PID应用于VDC系统样机开发提供了参考。

4种典型的控制方式对数控机床切削性能的影响

利用MATLAB/SIMULINK工具箱分析了数控机床分别在开环控制、传统闭环控制、PID控制和模糊PID智能控制等4种控制方式下的切削性能。结果表明模糊PID智能控制的切削性能最好,不仅有经典PID控制响应速度快、稳态品质好的特性,而且大大弥补了其他3种控制方式抗干扰能力差的缺陷。

Control strategy for an intelligent shearer height adjusting system

An intelligent shearer height adjusting system is a key technology for mining at a man-less working face. A control strategy for a shearer height adjusting system based on a mathematical model of the height adjusting mechanism is proposed. It considers the non-linearity and time variations in the control process and uses Dynamic Fuzzy Neural Networks （D-FNN）. The inverse characteristics of the system are studied. An adaptive on-line learning and error compensation mechanism guarantees sys- tem real-time performance and reliability. Parameters from a German Eickhoff SL500 shearer were used with Maflab/Simulink to simulate a height adjusting control system. Simulation shows that the trace error of a D-FNN controller is smaller than that of a PID controller. Also, the D-FNN control scheme has good generalization and tracking performance, which allow it to satisfy the needs of a shearer height adjusting system.