基于PID与模糊控制的汽车集成热管理系统研究

针对锂电池在快充等场景,自然冷却通常难以保证电池温度工作在合适范围,极易造成电池温度过高甚至热失控.提出针对不同工况下的热管理系统集成方案,并通过AMESim搭建整车热管理系统模型,以空调系统压缩机转速为调节量,根据反馈的电池温度,采用PID控制与模糊控制两种方法分别对压缩机转速进行调节,并以夏季高温以及激烈驾驶工况US06作为测试工况,对被控目标的温度变化进行分析,结果表明所设计的热管理集成方式及控制策略能够满足各子系统制冷需求,模糊控制比PID控制能够获得更好的控制效果.

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。

基于模糊控制的上肢康复机器人变导纳控制

传统固定参数的导纳模型无法对上肢康复机器人的柔顺性实时调节,而现有变参数导纳模型需要结合实际康复需求进行改善。为此,以自主研发的串并混联的末端牵引式上肢康复机器人为研究对象,结合模糊控制与导纳控制,提出了一种面向实际康复需求的新型变导纳控制策略,制定了4条有利于康复效率与安全的模糊规则。该策略利用交互力误差及其变化率作为模糊控制输入,实时改变导纳模型的参数,实现柔顺性自主调节。仿真和实验结果验证了所提出的变导纳模型控制策略可行性和所制定的4条模糊规则的有效性。在患者可适应训练强度的场景中,相较于固定导纳模型,变导纳模型追踪给定路径时产生的冗余路径最多可降低56.13%,提高了康复训练效率;当康复运动超出患者可承受范围时,变导纳模型可提前0.5 s改变追踪路径,提高了康复的安全性。

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.

基于模糊控制的农产品冷冻库网络控制系统研究

介绍了农产品冷冻库网络控制系统的结构及其特点,设计了基于模糊自适应整定的PID控制器,实现了对农产品冷冻库网络控制系统的控制。基于TrueTime仿真工具箱的仿真实验表明:设计的农产品冷冻库网络控制系统具有响应速度快、稳定性强和抗干扰能力强等特点。

基于粒子群优化模糊PID控制的水厂加氯系统

水厂加氯过程具有非线性、大时滞等特点,采用传统的PID控制方式难以实现消毒剂精准投加。因此,以某采用次氯酸钠消毒系统的水厂为例,首先通过分析该水厂加氯系统工作原理,结合工程经验和运行数据确定了加氯过程的近似数学模型。然后综合使用粒子群优化算法、模糊控制算法和PID控制算法,设计了一种粒子群优化模糊PID控制器,并利用MATLAB软件搭建了粒子群优化模糊PID控制系统和传统PID控制系统的模型进行仿真验证,结果表明:相较于传统PID控制系统,粒子群优化模糊PID控制系统的超调量减少了89.36%,调节时间减少了46.63%,其抗干扰能力也更强,系统整体控制效果有了较大提升。最后使用基于粒子群优化的模糊PID控制法对水厂加氯控制系统进行改造,试运行后发现,新系统控制效果良好,出厂水游离氯值能够稳定在设定值附近。

基于模糊控制技术的播种机自动定位导航系统研究

介绍了播种机自动定位导航系统总体设计,并基于播种机位置和观测角度,建立了定位导航和路径预测的数学模型。采用模糊控制技术,结合播种机和观测角度,设计了自适应模糊控制策略,可以实现播种机转向的精准控制。试验结果表明:系统相比传统PID控制方法,偏差小太多,说明本文方法能够获得较高的播种机定位导航精度,证明了系统的有效性和可行性。

基于模糊控制的机器人控制精度优化方法与技术研究

针对机器人在磨抛零件过程中由于PID无法在线实时调参导致控制精度不高的问题,本文采用“语言类”智能控制手段——模糊控制对机器人操作过程进行优化控制,从而达到提高机器人控制精度和提高实时性的目的。

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。

基于变论域模糊PID的金属热处理过程温度控制方法

为高效且安全地提取金属合金内的可用材质并分析其性能,利用变论域模糊PID技术,实现对热处理过程的温度控制。设定在金属规则状态不变的情况下,论域会随着偏差的缩减出现伸缩,即需要增添新的规则。若偏差率能够支持模糊量化取整,控制器的伸缩因子可能会陷入无法取值的情况。此时,通过二元函数分片双一次插值法计算伸缩因子,在临近分档之间填充新规则,确保伸缩因子取值的连续性。然后,在模糊PID控制过程中加入变论域,依靠控制器实现对金属热处理过程温度的控制。根据实验验证情况可知:该方法有效提高了控制效果,在应用该方法后,缩短了温度控制时间,在100s内就可以是加热温度到达拟定值。

直线倒立摆变论域模糊PID控制系统研究

针对传统的直线倒立摆PID控制器参数整定方法主观性强,系统响应性能不佳等问题,提出了一种基于变论域模糊PID参数整定方法用于直线倒立摆系统的控制。首先采用机理建模法建立了直线倒立摆数学模型,其次利用MATLAB/Simulink搭建了直线倒立摆双闭环控制模型,设计了变论域模糊PID控制器与PID控制器对比分析,最终在某公司的直线倒立摆上实现了基于变论域模糊PID控制的直线倒立摆稳摆控制。通过仿真与实验结果分析,相较于PID控制器,采用变论域模糊PID控制器对直线倒立摆系统控制具有较好的稳定性与更强的抗干扰性。

车辆主动悬架自适应变论域T-S模糊控制研究

针对传统变论域模糊控制存在过度依赖专家经验、伸缩因子参数不能自适应调整的问题,提出一种车辆主动悬架自适应变论域T-S模糊控制策略,从而提高车辆的行驶平顺性。结合神经网络和T-S模糊推理建立基于自适应神经模糊推理的一阶T-S模糊控制器,利用神经网络的自学习特性产生完善的模糊规则,进而在传统函数型伸缩因子的基础上,将系统误差和误差变化率作为动态参数引入伸缩因子中,实现伸缩因子参数的自适应调整,解决了传统函数型伸缩因子因参数确定难度大导致控制效果差的问题。通过随机工况下的仿真分析和基于相似理论的缩尺实验,对所提出算法的有效性和工况自适应性进行了验证。结果表明,所提出的自适应变论域T-S模糊控制策略具有较强的工况适应性,在不同车速、路面激励下均可有效提高车辆的平顺性并保证轮胎接地安全性。

正压呼吸防护面罩中无刷电机的模糊PID控制

正压呼吸防护面罩是作为医护工作者抗击新型冠状病毒(SARS-CoV-2)所使用的个体防护装备。本文忽略呼吸扰动等因素对送风子系统所产生的干扰,以送风子系统中的无刷直流电机为研究对象,建立无刷直流电机的数学模型;在MATLAB/Simulink环境中建立无刷直流电机转速PID控制模型,但由于无刷直流电机存在非线性、时变性等特点,导致PID控制对送风子系统中无刷直流电机的控制效果并不理想。然而,由于模糊控制不需要被控对象的精确模型,所以可以使用模糊PID来完成对送风子系统中无刷直流电机的控制优化。通过仿真实验结果表明:使用模糊PID控制系统的稳定性优于PID控制系统,无刷直流电机控制性能得到提升。

考虑平抑未来时刻风电波动的混合储能系统超前模糊控制策略

【目的】现有的混合储能系统控制策略难以在保持荷电状态(state of charge,SOC)处于合理范围的同时,满足未来时刻风电波动造成的混合储能系统超前充放电需求,因此提出一种考虑平抑未来时刻风电功率波动的混合储能系统超前模糊控制策略。【方法】首先,通过采用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法分解得到不同类型储能设备需要平抑的风电功率;其次,根据混合储能系统SOC和功率饱和程度整定功率修正参数,对混合储能系统输出功率进行修正;再次,由风电预测算法得到前瞻周期内风电功率预测值,根据前瞻周期内风电功率波动情况和超前控制理论整定提前充放电参数,校正储能系统输出功率;最后,以某风电场的实际数据为例,通过仿真验证了所提超前模糊控制策略的有效性。【结果】提出的控制策略不仅能够降低风电并网波动越限概率,显著减少总输出功率与目标功率偏差值,而且能够使混合储能系统的SOC控制在合理范围内。【结论】该策略可以为平抑风电波动的相关研究提供有益参考。

基于模糊PID算法的播种机播量自动化控制方法

自动化控制是智能播种机技术体系中重要组成部分,现行控制方法在实际应用中存在着超调率较高,自动化控制效果较差的问题,为此本研究提出基于模糊PID算法的播种机播量自动化控制方法。本设计在播种机播箱侧面安装拉力传感器,在播种箱下方氮气弹簧上安装压力传感器,利用传感器采集拉力信号与压力信号,根据拉力与氮气弹簧支撑力的变化,反映出播种机播量的变化,采用加权滤波算法对播种机播量测量信号进行滤波处理,根据播种机播量方程计算播量偏差与偏差变化率,利用模糊PID算法对播量偏差与偏差变化率模糊化,得到播量比例系数、微分系数与积分系数修正值,利用控制器对播量偏差调控,以此实现基于模糊PID算法的播种机播量自动化控制。经实验证明,本设计方法超调率在3%以内,具有较高的控制精度,在播种机播量自动化控制方面具有良好的应用前景。

基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制研究

为提高粉碎机的控制性能,提出一种基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制算法。方法以粉碎机STM86步进电机控制为研究对象,构建粉碎机驱动电机数学模型,并结合PID控制和模糊控制设计基于模糊PID控制算法,以实现粉碎机的自适应控制。结果表明,模糊PID控制算法对粉碎机速度和位置控制的超调量分别为4.20%和0.13%,调节时间分别为0.21 s和0.02 s、平均跟随误差分别为0.02 mm和0.01 r/min;相较于PID控制、模糊滑模控制、模糊自抗干扰控制算法,模糊PID控制算法具有更低的超调量,更短的调节时间和更小的平均跟随误差。由此得出,模糊PID控制方法可实现更优异的粉碎机自适应控制,且具有一定的实际应用价值。

应用模糊PID自修正的电镀槽液温度控制方法

电镀槽液温度自动控制过程属于典型的混沌过程,在温度采集的过程中存在明显的非线性波动。典型的比例-积分-微分(PID)控制算法在这种混沌特性与非线性特性干扰下,存在控制精度较低、稳定性和鲁棒性较差等问题。此外,为解决非线性问题,PID算法需要循环迭代计算,存在控制时滞问题。以模糊控制为基础,提出了基于模糊PID的电镀槽液温度自动控制方法。该方法先设计温度数据采集结构,并将移动平均滤波、温度修正算法引入到采用的数据采集结构中,完成电镀槽液的实时温度数据采集。然后将采集到的温度数据作为构建的模糊PID控制器的输入。利用模糊控制规则引入修正因子,实现电镀槽液温度的自动控制。考虑到电镀槽液的时滞特性,在控制器中加入粗糙预估参考模型,对该特性加以抑制,提升控制性能。最后应用实验证明了所提方法的先进性。实验结果表明:所提方法具有较高的控制精度和效率,能够有效降低超调量和波动,应用效果较好。

基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制研究

目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出了一种基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制方法。通过分析掘进机支撑部运动学关系,得到俯仰角与支撑部液压缸的数学关系;介绍了掘进机俯仰控制液压系统工作原理,建立了液压系统及其传递函数模型;将模糊控制与神经网络相结合,形成模糊神经网络,利用模糊神经网络优化PID控制参数,再结合支撑机构数学模型和液压系统传递函数模型,建立掘进机俯仰角模糊神经网络PID控制模型,实现煤矿掘进机俯仰机构自动精确控制。该方法可使掘进机俯仰机构更加快速、准确到达预设位置,解决掘进机俯仰控制中的时变性与非线性难题。仿真结果表明:模糊神经网络PID控制算法相较于模糊PID和PID控制算法,跟踪误差分别降低了69.34%和74.49%。通过液压缸位移控制模拟煤矿掘进机在突变工况和跟随工况下的俯仰控制,结果表明:模糊神经网络PID控制算法相比模糊PID和PID控制算法,俯仰控制跟踪误差最小,对位置信号的平均响应时间分别缩短了27.22%和50.33%,动态控制性能更好。

双缸液压驱动系统灰色预测模糊PID控制研究

为了提高双缸液压驱动系统非线性变化力的跟踪精度,使驱动力变化相对稳定,设计了灰色预测模糊比例积分微分(PID)控制器,并对驱动力跟踪效果进行仿真验证。为了对双缸液压驱动系统工作原理进行介绍,绘制了双缸液压驱动系统装置简图。针对传统PID控制器进行改进,结合模糊推理和灰色预测理论,设计出灰色模糊PID控制器,并且给出了双缸液压驱动系统控制过程。利用灰色补偿提高控制器的抗干扰能力,采用Matlab软件对双缸液压驱动系统非线性力的变化跟踪进行仿真,与改进前的控制效果进行对比。结果显示:在无干扰环境中,采用PID控制、模糊PID控制和灰色预测模糊PID控制方法,均能提高双缸液压驱动系统力的变化跟踪精度,这3种控制器控制效果相差不大。在有干扰环境中,灰色预测模糊PID控制方法明显优于PID控制和模糊PID控制方法。双缸液压驱动系统采用灰色预测模糊PID控制方法,能够抑制外界波形的干扰,从而提高控制系统的稳定性。

爆胎车辆动力学分析及模糊PID控制优化策略研究

车辆通过控制系统提高行驶的稳定性,但在爆胎时容易导致车辆行驶失去稳定性,从而造成车辆发生侧翻现象。为改善车辆动力学控制系统输出效果,建立了车辆轮胎动力学模型。引用模糊比例-积分-微分(PID)控制器,给出了模糊PID控制器输出参数与误差和误差变化率的关系图。提出人群搜索算法,利用人群搜索算法迭代搜索原理对模糊PID控制器参数进行寻优。以车辆2种行驶路况为例,利用Matlab软件对爆胎车辆的稳定性进行仿真,比较和分析爆胎车辆优化控制系统的输出效果。结果显示:采用模糊PID控制系统,爆胎车辆产生的偏航角、俯仰角加速度和侧倾角加速度较大。采用人群搜索算法优化模糊PID控制系统,爆胎车辆产生的偏航角、俯仰角加速度和侧倾角加速度较小。爆胎车辆采用人群搜索算法优化后的模糊PID控制器,不仅响应速度快,而且行驶的稳定性较好。