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。

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。

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。

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。

自适应模糊PID控制器的设计和仿真

在参数自适应模糊PID控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且在MATLAB软件下将该控制器在某系统中的应用进行了研究,仿真结果表明,参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。

液压挖掘机节能参数自适应模糊PID控制器研究

从节能角度出发 ,提出了一种新的液压挖掘机节能控制方法—参数自适应模糊PID控制系统 :根据工况的变化 ,模糊控制系统实时计算出适合条件的控制参数输入PID控制中 ,从而实现最佳的实时控制。基于此方法进行了仿真和台架试验 ,结果证明本控制系统优于传统的PID控制方法。

一种参数自适应模糊PID控制器

基于Ｔａｇａｇｉ和Ｓｕｇｅｎｏ的确定性模糊模型，提出了一种参数自适应模糊ＰＩＤ控制器．该控制器的参数调整也采用确定性模糊调整规则，从而使控制器的设计简单、容易，同时与一般的参数自适应相比具有很强的适应性和鲁棒性．仿真结果表明，该控制器明显地改善了控制系统的动态性能．

一种云自适应粒子群优化的模糊PID控制器设计

研究控制器优化设计问题,工业过程控制中广泛使用的PID控制器,参数的选取可等效为优化问题;针对应用于励磁控制系统的PID控制器,为了有效寻找励磁控制系统的最佳PID控制器参数,提出一种基于云自适应粒子群(CAPSO)算法的模糊PID参数优化策略;通过建立基于模糊控制的PID控制器模型,引入CAPSO算法来优化控制器中隶属度函数;粒子编码采用实数编码,粒子的维数与模糊控制系统的输入变量所被划分的模糊集合的数目与整个模糊系统的控制规则的数目有关,从而进行PID控制参数的实时优化;仿真结果表明基于该方法优化的控制系统与PID控制、模糊控制相比,具有超调量小、响应速度快、稳态误差较小等优点,提高了励磁控制系统的性能,具有一定的实用价值。

一种自适应模糊PID控制器应用仿真

研究了一种误差驱动型自适应模糊PID控制器在二阶时滞系统中的应用。选择系统的稳态误差和误差变化率为PID参数自适应模糊调整的前件变量,将前件变量模糊化为7个论域期间,建立了PID参数调整的模糊规则表,查表得PID参数的后件参数,采用极大值反模糊化规则得到具体PID控制参数。仿真结果表明采用该控制器后系统的调节时间大大缩短,控制效果令人满意。

基于加速遗传算法的自适应PID模糊控制器设计

提出了一种基于加速遗传算法的自适应PID模糊控制器设计方法,该模糊控制器的参数自调整以系统响应的最大超调量,调整时间,及稳态误差为性能指标,利用加速遗传算法搜索模糊控制器量化因子kc1、kc2及相应的最优初值和微调参数,进而优化PID控制器参数。该控制器用于直线一级倒立摆。结果表明:该控制器与固定参数的模糊控制器相比,具有良好的动态和稳态性能。

PID型自适应模糊控制在锅炉主蒸汽温度控制中的仿真研究

通过对PID型模糊控制器、主蒸汽温度的大惯性和大滞后性以及难以建立精确的数学模型特性的研究,提出了一种自适应模糊控制方法,其通过在线调节可调因子,不断优化控制过程,使模糊控制系统具有较强的自适应能力。以主蒸汽温度控制系统为例,对PID型自适应模糊控制方法进行了仿真,并与模糊PID控制进行了对比。结果表明,该方法显著提高了控制系统的动态特性、稳态精度及鲁棒性。