基于PID与模糊控制算法的高氮钢加压电渣炉熔速控制

为了提高氮钢加压电渣炉的熔速控制精度,文章设计了一种结合PID与模糊逻辑的控制系统,再利用粒子群优化算法进行了优化。结果表明,基于PID与模糊控制算法的高氮钢加压电渣炉熔速控制研究,不仅有效地提高了系统响应能力,还实现了系统的高精度控制。

基于动力性模糊控制拖拉机遥控换挡设计研究

为实现拖拉机遥控换挡,基于动力性模糊控制换挡设计了电控液压换挡系统,并在AMEsim中搭建仿真模型。根据发动机的调速特性,以油门开度、当前的车速和挡位为输入参数建立动力性换挡模型,并根据驾驶员意图和拖拉机状态建立二级模糊控制器对动力性换挡策略进行修正。同时,设置工况,在MatLab/Simulink中建立拖拉机传动系统模型,利用AMEsim-Simulink进行联合仿真,得到液压缸活塞杆位移曲线,对可行性进行了验证。对比传统换挡与动力性模糊控制换挡,以离合器冲击度、滑摩功等为控制目标进行仿真分析。结果表明:与传统换挡系统相比所设计的系统控制效果较优,满足拖拉机动力性适应性要求。

基于模糊PID控制的拖拉机遥控转向系统研究

由于拖拉机实际作业环境较为恶劣,为保证驾驶员的安全,提出了一种拖拉机遥控转向系统的设计方案。首先,对拖拉机现有的液压转向系统进行了分析,并提出了遥控转向系统的结构设计和控制策略设计;然后,通过AMEsim和Simulink分别搭建了遥控转向系统的液压部分模型和模糊PID控制器并进行了联合仿真实验。实验结果表明:设计的遥控转向系统能够实现拖拉机的转向,模糊PID控制器相对于常规PID控制器的控制效果更好,阶跃响应时间由1.49 s缩短到1.07 s,正弦跟踪响应最大误差由0.028 m缩短到0.015 m,抗干扰性也更强。

基于遗传算法的车辆纵向跟随模糊PID控制

为提高智能车辆纵向跟随控制的精确性和稳定性,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)设计智能车辆纵向跟随模糊控制系统。设计驱动和制动切换规则,根据期望速度计算期望加速度,实现驱动/制动的切换控制;提出在比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制器的基础上引入模糊控制(Fuzzy Control,FC)的方法,在线整定PID参数;考虑到模糊控制的隶属函数由专家经验获取的局限性,使用遗传算法对其进行优化。通过CarSim/Simlink建立仿真模型,对匀速行驶和变速行驶两种工况下车辆行驶状态进行分析,结果表明,优化后控制器能更快地稳定跟随前车行驶,智能车辆纵向跟随模糊控制系统具有良好的实用性,能提高车辆的驾乘舒适性。

基于模糊PID的磁力搅拌器温度控制设计

针对磁力搅拌器的电阻炉盘具有大滞后、非线性以及无法精确获得数学模型的问题,在温度-电流串级控制的基础上提出了一种基于模糊PID的磁力搅拌器温度控制方法,能够更好地应对电阻炉盘的特性。通过模糊化输入和输出,利用模糊规则进行推理,根据实时的温度偏差和变化率来调整控制器的输出,以实现更快的响应并且减小超调的程度。PID控制器的比例、积分和微分部分也能够对系统进行精确调节,进一步提高温度控制的准确性。实验表明,在50~350℃的温控范围之间,系统的稳态误差在±1℃内,并且超调量小,可以满足磁力搅拌器的应用需求。

基于模糊自适应PID算法的直流电机控制设计

在当前直流电机控制系统中,通常采用传统PID算法来对电机进行控制和调节,但这一方法存在调节时间过长和超调量过大等问题。为此,提出一种基于模糊自适应PID算法的直流电机控制设计。在传统PID算法的基础上引入模糊控制理论,并借鉴专家经验和规则库,使PID算法中的3个参数能够跟随电机的实际运行状态进行实时调整,达到最优控制。实验结果表明,与传统PID算法和模糊PID算法相比,模糊自适应PID算法下的电机转速曲线更平滑、调节时间更短、超调量更小,具有更好的实时性和鲁棒性,能满足工控领域要求。

交流调速系统模糊分数阶内模PID控制方法

针对高精度交流调速系统,将分数阶微积分理论、内模控制、模糊控制和比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制相结合,提出了一种模糊分数阶内模PI-νDa+ν控制器。首先,考虑到分数阶微积分的优良特性,将其引入交流调速系统的内模PID控制器中,得到了一种分数阶内模PI-νDa+ν控制器,该控制器包含3个可调参数。然后,通过阶跃响应分析了控制器参数对系统性能的影响,并根据分析结果设计了模糊控制器,实现了控制器参数的智能整定,克服了分数阶控制器参数整定困难的不足。实验结果表明,模糊分数阶内模PI-νDa+ν控制器可以使系统具有良好的动态响应、扰动抑制特性和克服参数摄动的鲁棒性。

基于PSO-BP模糊PID的变距取苗机构控制系统设计

为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。同时,为实现变距取苗机构的精确控制,提出了一种基于PSO-BP的模糊PID算法以提高控制精度,介绍了系统的结构与工作原理,并通过选型计算与分析建模建立了控制系统的数学模型。针对传统PID控制器稳定性差、响应速度慢等不足之处,利用PSO-BP模糊PID对控制器的参数进行在线调整,以满足控制过程中对参数的不同需求。仿真结果与试验数据的分析表明:在参数相同条件下,基于PSO-BP模糊PID控制系统系统稳定性更好、响应速度更快,具有良好的鲁棒性,提升取苗成功率的同时降低了基质损伤率,能够满足变距取苗机构高精度快速稳定控制的需求。

模糊PID玉米免耕机排种施肥控制方法研究

为了实现免耕机播种量和施肥量的精确控制,基于模糊PID控制,设计了控制系统。首先,建立排种量模型,以排种轴转速为控制量;其次,建立施肥量控制模型,分析排肥轴转速、排肥轴长度和免耕机前进速度对于排肥量误差的影响,选择排肥轴转速为控制量;再次,采用模糊PID控制的方法,对驱动电机进行调速,进而实现对排肥轴和排种轴转速的控制,完成排种量和排肥量的调整;最后,对系统进行测试。测试结果表明:电机转速从0调整到50 r/min的响应时间为0.8 s,施肥量变异系数分布区间为[2.6,4.1]。

基于模糊PID的真空蝶阀压力控制算法研究

真空蝶阀广泛应用于中、低真空环境下的压力控制,由于蝶阀压力控制系统具有强非线性和时滞性,使得常规比例积分微分(PID)控制算法无法满足真空蝶阀对高精度压力控制的需求。为了提高真空蝶阀的压力控制性能,文章设计了一种带校正函数的改进模糊PID控制算法。实验结果表明,由于采用了模糊PID控制,新控制器在超调量和调节时间上远好于传统PID控制器;并且借助校正函数,新控制器可以明显改善系统的非线性影响,提高系统的响应速度以及控制精度。优化后的模糊PID控制器在动态性能、控制误差和目标跟踪速度上均优于传统方法,显著提升了真空蝶阀的压力控制性能。

基于模糊控制与风速分区的风电机组一次调频控制策略研究

随着风力发电技术日渐成熟,风电渗透率持续提高,电力系统中的等效惯量和调频备用容量减少,导致电网调频负担增加。为解决风电机组转子转速和电网频率解耦导致机组惯性和频率响应能力不足的问题,文章提出一种基于模糊逻辑控制的风电机组综合控制策略。将模糊逻辑控制器嵌入风机控制系统,动态调整调频参数。在此基础上,针对风电机组在不同风速时的运行特性,对风速进行分区并构建适应各个区间内风机转速-功率特性的综合控制策略,改善了风电机组在中、高风速区间内的频率响应能力。

基于模糊控制的纯电动汽车再生能量回收技术

针对车辆低速行驶的制动能量回收率低,频繁充放电影响动力电池寿命的问题,提出以电池荷电状态(state of charge,SOC)、制动强度、车速和制动间隔时间为输入,再生制动力分配系数为输出的纯电动汽车模糊控制再生制动策略。同时,采用遗传算法对控制参数进行优化。在Simulink中搭建控制策略模型,并在不同测试工况下与CarSim联合进行仿真,结果表明,相比于仅以电池SOC、制动强度和车速为输入的模糊控制再生制动策略,所提策略减少了制动能量回收次数,提高了制动能量回收率。该策略不仅可以改善对动力电池的损害情况,而且可以获得更多的制动能量。

基于模糊PID的节能型地铁永磁同步电机转速控制

为进一步提升永磁同步电机在节能地铁上的应用效果,提出基于模糊PID的节能型地铁永磁同步电机转速控制方法。通过在PID控制器之前添加模糊控制器的方式,构建永磁同步电机转速模糊PID控制器,控制器的输入量为转速误差和误差变化率,并将其模糊、推理、清晰处理后输出速度调节参数,完成转速控制。通过Matlab软件建立模型并进行试验。结果表明:永磁同步电机扭矩突变情况下,该方法控制的转速变化更加平滑,扭矩输出更加平缓,电流波形变化稳定;转速跳变及突降情况下,可在最短时间内使永磁同步电机转速达到平稳状态,且不产生超调现象,转速控制精准度较高。

基于模糊PID的温度控制系统研究进展

综述模糊PID对温度控制的应用研究进展,针对模糊PID控制的不足,提出改进方法。现代控制技术已经全面向智能化发展,智能化理论与PID结合在智能控制方面有着良好的效果。以温度控制为例,在食品生产、高分子材料加工等工业生产过程中温度控制是一个重要环节,而对于温度控制建立精确的数学模型比较困难。模糊PID控制精度高而且控制精度不太依赖于模型的精度,还有鲁棒性好等优点,利用模糊PID进行温度控制能够提高温控精度,减小温度波动。利用优化算法或对模糊PID控制环节进行优化,可以更好地满足各种各样的温度控制需求。

基于模糊PID的风力发电站设备自动控制系统

为避免风力发电站设备难以控制的情况出现,提高风力发电站设备自动控制效果,设计了基于模糊PID的风力发电站设备自动控制系统。采集风力发电站的设备运行数据以及环境数据,运用模糊PID控制算法确定风力发电站设备的控制量;将确定的控制量传送至执行单元,调整风力发电站运行参数,实现风力发电站设备的自动控制。系统测试结果表明,该系统的风力发电机转速能够在短时间内恢复至额定转速45 r/min,并且最终保持稳定。

车载加热制冷杯托温度的模糊PID控制研究

利用半导体材料的帕尔贴效应,将其应用于车载杯托中,可实现对饮料的加热和制冷。整个车载加热制冷杯托温度控制系统是非线性并且有时延的,故提出了一种基于模糊PID控制的温度控制系统。在对车载加热制冷杯托系统数学模型分析的基础上,建立了基于模糊PID控制的系统仿真模型。仿真结果表明,在加热和制冷工况下,模糊PID控制调节时间短,超调量小,有良好的鲁棒性,可较好地实现温度控制的需求。

基于遗传模糊控制的燃料电池混合动力汽车燃油经济性提高方法

为提高燃料电池汽车燃油经济性,并解决常规模糊控制中存在的参数优化与调节相对困难、构建模糊规则与隶属度函数主观性高和鲁棒性差等问题,提出一种基于遗传模糊控制的燃料电池汽车油耗降低方法。首先,对燃料电池汽车电机功率、电池电量与超级电容容量等部件进行物理建模;然后,在此基础上提出一种提高汽车燃油经济性、克服模糊控制下常规问题的方法;最后,与传统模糊控制算法进行对比,通过MATLAB/Simulink进行仿真试验测试算法的性能。试验结果表明,相对于对比算法,遗传模糊控制算法有较高的燃油经济性、动力电池荷电状态维持能力与燃料电池效率,能够克服模糊控制中存在的参数优化与调节困难、隶属度函数建立主观性高与鲁棒性差等问题。

基于热电偶温度传感器数据采集的工业锅炉模糊PID温度控制

工业锅炉在能源转换方面具有非线性、时变性及热惯性大等特性,且易受燃料质量、环境风速等多种外部因素干扰,导致温度控制精度难以保证。因此为提高设备运行效率,现提出基于热电偶温度传感器数据采集的工业锅炉模糊PID温度控制。通过将锅炉输入能量分解为有效利用能量以及热量损失,并考虑排烟损失以及散热损失等因素,对热平衡方程进行构建。基于锅炉的热平衡方程和动态特性,建立主蒸汽温度与控制变量之间的数学模型,描述温度与燃料供应量、减温水流量以及锅炉负荷之间的关系。通过高精度热电偶传感器实时采集锅炉主蒸汽温度数据,并结合模糊控制器,计算燃料供应量与减温水流量调整值,实现对锅炉温度的精确控制。在实验中,对提出的方法进行了控制精度的检验。最终的测试结果表明,采用提出的方法对锅炉进行温度控制时,系统振荡次数较少,具备较为理想的控制效果。

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.

基于PID切换控制的弹道修正引信滚转角控制方法

为解决弹道修正引信在修正过程中弹体受力变化较大引起的模型非线性问题,为保证滚转角控制算法的有效控制范围可有效覆盖整个修正控制过程,采用了基于动压变化的位置-速度双闭环比例-积分-微分(proportional-integral-differential,PID)切换控制算法.在传统PID控制算法基础上引入切换控制,将PID控制系统设计成子系统,依靠引信动力学模型与动压之间的关联,以动压为切换信号制定切换规则将多个PID控制系统串联,拓宽了滚转角控制系统的有效控制范围.结合理论分析与仿真验证,结果表明:在整个弹道修正控制过程中定位精度在0.25°以内,响应时间小于0.3 s,验证了基于动压变化的PID切换控制算法对非线性的引信滚转角控制模型、持续滚转角控制的可行性.