基于模糊自适应PID控制器的夹具自适应控制研究

为提高夹具自适应控制的稳定性和响应速度,以电磁无心夹具为研究对象,提出一种基于模糊自适应比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制器的控制方法。首先构建夹具数学模型,然后结合模糊控制和PID控制的优势,构建模糊自适应PID控制器对夹具进行自适应控制,最后通过在MATLAB软件上进行仿真。结果表明,该方法实现了阶跃信号、突加负载、正弦信号输入等不同条件下的夹具控制,且具有优异的控制性能。整个控制过程中,该方法超调量为2.11%,响应时间0.08 s。相较于PID控制器、模糊控制器、自抗扰控制器、模糊滑模控制器,该方法提高了夹具自适应控制的精度和响应速度,且可用于实际夹具自适应控制中,具有一定的实际应用价值。

自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制研究

温度控制可以避免由于电气设备温度过高而出现故障,为了提高电气设备的温度控制精度,研究了一种自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制方法。在自适应模糊算法的基础上,优化PID控制器的结构,根据自适应模糊处理的原理,建立自适应模糊PID控制器输入与输出的关系,以电气设备的温变和均方差作为优化目标,完成自适应模糊PID控制器的参数优化。根据电气设备运行环境中的平均温度,构建电气设备温度的连续时间动态模型,采用优化后的自适应模糊PID控制器参数,获取电气设备温度控制的输出,最小化电气设备温度控制的目标函数,实现电气设备的温度控制。实验结果表明,该方法能够将温度控制精度提高到93%以上,其对电气设备具有较好的降温效果和控温效果,具备了可行性。

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。

基于自适应分区域麻雀算法的氢燃料电池供气系统的PID控制器设计

在外界干扰的情况下,传统的PID控制已经无法满足氢燃料电池空气供应系统的实时调节。因此,本文提出了一个自适应分区域麻雀搜索算法(APSSA)的PID控制器。首先,针对麻雀搜索算法存在易陷入局部最优、收敛速度过快导致算法精度不高等问题,提出了一种自适应分区域麻雀搜索算法。其次,设计了一种基于APSSA的PID控制器,用于整定PID参数:定义积分时间加权绝对误差(ITAE)为目标函数,按照APSSA的核心迭代步骤对Kp、Ki、Kd三个参数迭代优化,确定最佳的参数组合。最后通过一个仿真实验,将其与PSO-PID进行比较,结果表明,APSSA-PID相较PSO-PID,稳定性更强,花费的时间成本更低。

参数在线调整的模糊自适应PID控制研究

PID是工程中最为广泛应用的控制器技术,因其需要在实际使用中多次凑试来确定参数,这个过程非常耗时。而且凑试出来的参数往往固定,虽然能够使被控系统最终达到控制要求,但收敛过程较慢。模糊PID的提出部分地解决了这些问题,通过偏差量来选择模糊规则表里的不同数值,达到了动态地调整PID参数的效果,使被控系统能够快速收敛。然而,模糊PID依然存在改进的空间,通过对模糊PID的输入论域和输出论域分别引入指数型函数作为伸缩因子的方法,使模糊PID的参数达到了在线调整的效果,实现了模糊自适应PID。通过仿真应用的比较结果,证实了提出的参数在线调整的模糊自适应PID控制方法,相较于普通的模糊PID具有更优的动态特性。

涡轴航空发动机转速的自适应模糊控制研究

常规的涡轴航空发动机转速的自适应模糊控制技术,对发动机转速扭矩参数的调整不太精准,导致转速控制效果较差;因此,提出涡轴航空发动机转速的自适应模糊控制研究;文章首先对逻辑进行模糊化处理,得到相应的隶属度函数,对其进行模糊推理,并采用重心法进行去模糊化;将模糊子集的参数作为控制器的主要参数,形成涡轴航空发动机转速模糊控制器;再基于此,构建转速模糊控制器系统结构,以便后续对实施自适应模糊控制;最后对变化率的调整规则进行设计,将转速波动控制在较小的范围内,并建立参数调整规则表,按照模糊自整定数值关系,对发动机转速扭矩参数进行精确调整,从而对发动机转速进行自适应模糊控制;仿真结果表明,使用文章设计的方法,对涡轴航空发动机转速进行自适应模糊进行控制后,能够较好地将发动机转速控制在3000 rpm附近小波动振荡,说明该方法的控制效果较好;当阶跃干扰为10 N·m时,转速波动在11.38~17.77 rpm之间,当阶跃干扰为15 N·m时,转速波动的平均值在11.69~17.81 rpm之间,相对于对比方法均较小,说明该方法具有较好的应用价值。

基于自适应模糊控制算法的船用内燃机振动控制研究

本研究针对船用内燃机在复杂海洋环境中存在的振动问题,开展了基于自适应模糊控制算法的振动控制研究。由于船用内燃机的振动直接影响船舶的性能和安全性,且传统控制方法难以适应环境变化和精确控制,本文引入模糊控制技术,特别是自适应模糊PID控制器,以提高控制系统的灵活性和响应速度。研究中首先分析了内燃机振动的动力学特性,并构建了模糊控制模型。通过仿真实验验证了控制策略的有效性,结果显示自适应模糊控制策略显著提高了振动控制的效率和精度。研究优化了振动控制的动态和静态性能,为类似的工业应用提供了新的解决方案。

模糊自适应PID在汽包水位控制中的应用研究

针对传统PID控制算法在锅炉汽包水位控制中存在稳定性差、响应速度慢等问题,提出了一种基于模糊自适应PID的汽包水位控制方法,该方法通过引入模糊控制器对PID控制器进行优化,并利用模糊规则对模糊控制器进行调整,以提高控制器的响应速度和控制精度。实验仿真结果表明,提出的方法可以有效提高汽包水位控制的精度和速度,并具有较高的稳定性和鲁棒性,具有较好的应用前景。

基于模糊自适应PID控制的磨煤机系统

使用发电厂钢球磨煤机进行实验,收集相关数据,获取辨识结果,以其为研究对象,在MATLAB/Simulink平台上分别搭建磨煤机控制系统的PID控制和模糊自适应PID控制的仿真模型获取仿真效果图像。针对控制系统的强相关性,提出单位矩阵法对该系统进行动态解耦经解耦可获得三个单回路,为三个单回路分别建立控制系统,优化对磨煤机出口温度控制、入口负压控制以及负荷控制方案。仿真结果表明:模糊自适应PID控制能有效改善控制效果。

基于模糊自适应串级PID控制器的仿生机器鱼位姿控制

为提高仿生机器鱼位姿的控制精度,针对串级PID控制器中固定的内环比例、积分、微分系数不能较好地适用于仿生机器鱼所面临的复杂水环境,且控制参数整定难度大等问题进行了研究。首先,在串级PID控制器的仿生机器鱼位姿控制的基础上,利用模糊控制实时调整串级PID控制器中内环的控制参数,提出基于模糊自适应串级PID控制器的仿生机器鱼位姿控制算法。然后,在多水下机器人协作控制系统平台下进行对比实验。实验结果表明,与串级PID控制器相比,模糊自适应串级PID控制器减少了仿生机器鱼到达目标位姿的时间,降低了位姿误差,验证了算法的有效性。

基于PSO的恒力执行器PID型模糊控制器

针对打磨机器人在打磨过程中对恒力控制精度和响应速度的要求,提出了一种基于粒子群优化算法的恒力执行器PID型模糊控制器。设计新型PID型模糊控制器,减少设计规则库数量;提出变权重综合型适应度函数,结合误差积分绝对值和控制信号积分绝对值优化PID型模糊控制器的综合性能,同时减小超调量与稳态误差;采用自适应惯性权重策略加快粒子群迭代速度,使用粒子群算法对PID型模糊控制的比例因子进行优化。仿真结果表明,经过粒子群优化的PID型模糊控制实现了打磨力的平稳输出,响应速度提升10%,调节时间缩短14%,系统无超调、无振荡,提高了打磨力的控制精度。

基于LabVIEW的PID参数自适应模糊控制器设计

PID算法是一个广泛应用于工业控制的算法,但它对非线性和不确定性系统适应性不够理想。PID参数自适应模糊控制器将模糊逻辑推理引入PID参数的在线自调整,是目前一种较为先进的控制器。考虑到LabVIEW是一种基于G语言的高效的专为科学家和工程师设计的虚拟仪器开发工具,这里将FuzzyLogicToolkit和PIDControllerToolkit两个工具箱与LabVIEW相结合,实现了上述算法。正是因为LabVIEW能快速构建实现交互控制系统的图形用户界面,并且它与测量、自动化硬件紧密的结合完善了数据采集、信号分析和信息显示的解决方案,这种基于LabVIEW的PID参数自适应模糊控制器在工业控制领域必将有广阔的前景。

PMSM在改进GA优化APID控制器下的调速控制

为了使得永磁同步电机(PMSM)在瞬态误差较大时能满足高动态响应性能要求,针对PMSM在调速过程中受转速指令变化时影响较大以及在传统模糊PID控制算法中的量化因子、比例因子对专家经验的过度依赖等问题,将遗传算法和模糊自适应PID控制器相结合,改进了一种遗传进化模糊自适应PID控制器。利用遗传算法全局寻优的特点,优化模糊PID控制器的量化因子和比例因子以达到更好的动态响应和鲁棒性。通过实验和仿真结果表明,基于遗传算法和模糊PID控制器结合的控制系统在负载突变下有更好的动态响应性能。

基于模糊PID连铸机控制系统的研究与实现

为进一步提升连铸工艺在钢铁冶炼的应用效果,保证铸坯的表面质量和避免漏液等事故的发生,在对连铸机设备简单概述及各部分系统分析的基础上,以结晶器为核心开展了系列研究,重点对其液位和振动的控制系统进行了设计,并明确了对应的控制参数。通过实验表明,所设计的结晶器控制系统可对振动位移进行平稳、快速控制,从而确保产品质量满足要求。

烧结余热锅炉水位模糊控制设计研究

本文主要探究了烧结余热锅炉的水位模糊控制设计要点,并设计仿真实验对比验证了不同控制器的水位调控效果。水位模糊控制系统由知识库和模糊控制器两部分组成,以水位和蒸发量为输入,以控制量为输出。在设计模糊集与模糊控制规则的基础上,建立了13×13的模糊矩阵作为锅炉水位模糊控制查询表,系统将模糊量化处理结果对照查询表后得到输出值,完成水位控制。仿真实验表明,PID控制的水位控制精度较高,响应速度慢、超调量大;模糊控制的响应速度快,超调量小,存在稳态静差;混合型模糊PID控制将两者优势结合,使锅炉水位控制的速度更快、超调量更小且消除稳态静差,水位控制效果更好。

考虑响应滞后的矿用乳化液泵站泵头压力稳定模糊控制方法

为解决矿用乳化液泵站泵头压力无法及时准确地响应控制信号的变化、供液系统的非线性及时变性等问题,提出考虑响应滞后的矿用乳化液泵站泵头压力稳定模糊控制方法,通过构建基于Smith预估器的模糊控制系统,消除响应滞后对泵头压力的影响,生成无响应滞后的泵头压力预测值,并实时调整PID参数,减小泵头压力波动和误差,以实现对泵头压力的精确控制。试验结果表明,该方法能够解决响应滞后、非线性和时变性关系及抗干扰能力等问题,从而提高乳化液泵站控制系统的性能,确保泵头压力的稳定性和控制精度。

一种新型PID参数自适应模糊控制器

在PID工程整定法的基础上 ,提出了一种基于模糊规则的模糊PID复合控制算法 .算法根据Z N工程整定等方法将PID公式简化 ,通过模糊控制规则和模糊推理确定一张模糊控制表 ,在实时控制中通过对模糊控制表的查询 ,在线调整PID控制参数 .仿真实验表明 ,该控制算法具有简单、鲁棒性强和动态品质优良等特点 .

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。

基于自适应布谷鸟搜索算法的分数阶PID控制器设计

针对分数阶PID(fractional order PID,FOPID)控制器的设计问题,提出一种基于自适应布谷鸟搜索算法的分数阶PID控制器参数整定算法。为改进经典布谷鸟算法的收敛速度与计算精度,并充分发挥全局搜索和局部挖掘两者各自的优势,采用了基于系统误差的自适应步长策略。为保证布谷鸟搜索算法初始化种群的均匀性,采用佳点集法初始化种群替代经典算法中的随机初始化种群。最后对2类系统进行仿真实验,并将实验结果与现有结果进行对比,验证了基于自适应布谷鸟搜索算法的分数阶PID控制器的设计和参数整定方法的有效性和优良性。

基于激光传感器的农业机械控制器设计

针对当前农业机械控制器对农业机械器件控制能力较差,导致农业机械设备存在换挡异常与平衡性较差的问题,提出基于激光传感器的农业机械控制器设计研究。先选用拿度DPE-10-500激光测距传感器为控制器的数据测量设备,对中央控制模块展开优化。然后设定传感器测量距离与角度,使用圆拟合算法对测量数据进行修正。最后根据激光测量结果,以PID控制器为基础,构建自适应神经模糊控制器,对农业机械设备进行控制测试。测试结果表明:此控制器可按照预设要求完成机械设备的换挡,对机械臂为位置控制误差最大仅为0.58 cm,智能平衡开启状态时,其偏离最大角度仅为1.6°,偏离最大幅值仅为31 cm,极大提升了设备的调试位置精度及平衡性,进一步提升农业机械设备的应用效果。