煤矿井下自动化钻机钻速模糊PID自适应控制方法

为提高井下作业质量,实现对钻机在工作中转速的精确、高效控制,以某煤矿工程为例,开展其井下作业过程自动化钻机钻速模糊比例-积分-微分(Proportion Integral Differential,PID)自适应控制方法的设计研究。根据钻机的动力系统,建立钻机动力函数,计算钻机推力,建立煤矿井下自动化钻机数学模型。将输入变量(转速误差、误差变化率)精确值转换为模糊集合的隶属度,设计基于模糊PID的钻机转速输入控制。在钻机上安装多种传感器,实时监测钻机的各项工作参数,利用模糊PID控制器,进行自动化钻机转速的自适应调节。对比实验结果表明:设计的方法可以实现对钻机转速的快速、准确控制,保证钻进速度的稳定性。

基于改进DDPG-PID的芯片共晶键合温度控制

芯片共晶键合对加热过程中的升温速率、保温时间和温度精度要求较高,在使用传统的比例-积分-微分(PID)温度控制方法时,存在响应时间过长、超调量过大、控制温度不够准确等问题。针对共晶加热台的温度控制问题,提出了一种基于改进的深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法优化PID参数的控制方法,采用分类经验回放的思想,以奖励值大小为标准对经验进行分类存放,根据智能体当前的状态和下一步动作,从相应的经验池中进行采样并训练,并根据PID控制算法的特性设计了合理的奖励函数,改善了强化学习中奖励稀疏的问题,提高了算法的收敛速度与性能。仿真结果表明,与传统PID控制、常规DDPG-PID控制相比,改进DDPG-PID控制缩短了响应时间,降低了超调量,近乎消除了稳态误差,提高了控制性能和系统稳定性。

比例-积分-微分压力控制的放电雾化烧蚀磨削加工方法

为了提高电火花放电雾化烧蚀加工效率,以烧结金刚石材料作为加工电极,利用金刚石颗粒的磨削作用实现了高效雾化烧蚀与机械磨削的复合加工.其中,通过测量加工过程中金刚石颗粒与工件之间的机械磨削作用力,实现了基于压力信号检测的伺服控制,以保证金刚石颗粒的磨削作用,并采用反比例、模糊和比例-积分-微分(PID)压力控制方法来维持加工过程中的压力稳定性.同时,以高强钢Q420C为加工对象进行了3组加工效率对比试验.结果表明:采用PID压力控制方法,在30min的加工时间内所得加工深度可达14.5mm,最大压力在1.0N以内,其加工效率和加工稳定性优于其他2种控制方法.

基于模糊PID的打磨头角度控制策略研究

在进行风电机组叶片表面打磨工序时,需要控制打磨头的径向与叶片表面保持垂直。对打磨头的角度调整问题进行分析和研究,通过分析打磨头的结构构成与运动轨迹,建立打磨头伺服系统的数学模型。基于角度变化引起的重力转矩补偿量,提出一种模糊比例-积分-微分(Proportion-Integral-Differential,PID)的角度伺服控制系统。Simulink仿真验证结果表明,重力补偿后模糊PID控制方法的打磨头伺服系统响应速度更快、误差更小,能够较好地调整打磨头的角度。

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。

基于金豺优化PID的直流电机调速控制系统

针对传统直流(DC)有刷电机调速系统适应性不强、抗干扰能力和稳健性差等缺点,设计了基于金豺算法优化比例-积分-微分(PID)的直流有刷电机控制系统.在建立电机数学模型的基础上,将金豺优化(GJO)算法应用于PID参数整定,实现对电机的控制,并分别与传统试凑法、反向传播(BP)-PID算法和麻雀算法(SSA)-PID进行对比.仿真结果表明:所设计的控制算法在调节时间上减少了12 ms,超调量降低了3.689%,受到干扰后的调节时间减少了17 ms,表现出更快的调节转速、更强的抗干扰能力和更好的稳健性,为直流有刷电机调速控制提供了一种有效的方案.

基于模糊自适应参数整定的直流蒸汽发生器PID控制系统研究

在直流蒸汽发生器特性研究的基础上,将模糊自适应整定技术引入常规比例-积分-微分控制系统。采用三冲量控制系统,设计了三冲量模糊自适应整定比例-积分-微分控制系统。仿真结果表明,该控制系统能实现对直流蒸汽发生器的有效控制。

气动比例位置系统优化模糊PID控制方法的研究

在建立气动比例位置控制系统数学模型和分析其特性的基础上,设计了常规比例-积分-微分(PID)控制器,引入优化设计理论,通过不断的仿真实验,获得一组优化的PID控制参数,以此作为初始值,设计模糊PID控制器.基于LabVIEW设计了系统实时控制程序,通过实验研究,不仅可以实现PID的在线自整定控制,而且实验结果证明所设计的控制器可行,具有较好的控制效果.

虚拟轴机床伺服系统的模糊滑模自适应控制

提出了一种将模糊控制、滑模控制与自适应控制三者有机的整合的模糊滑模自适应控制的算法,并以虚拟轴机床的单通道的阀控非对称液压缸作为研究的对象。仿真实验表明,该算法可以使得系统输出渐进地收敛于参考的输入信号,且可以很快地对变化的信号进行有效地跟踪,对参数的摄动与有界的干扰具有不变性。提出的方法与传统的PID控制比较,更加的适用于较强的干扰的复杂系统、高阶的非线性,将方法应用于虚拟轴机床的液压的控制系统可以获得较高的控制精度、较好的机床动态性能与较小的稳态误差。

微波加热沥青路面再生修复机温度模糊自适应整定PID控制

针对沥青路面修复机控制系统,应用模糊控制理论与传统PID控制的原理,设计了一种基于单片机的模糊自适应PID温度控制器.根据沥青路面修复要求实现的功能建立了温度控制系统的近似数学模型,对系统先后进行各种控制仿真,通过仿真发现,系统中模糊整定PID控制算法的动态性能比PI,PID和可积分分离的PID控制的性能要好,且具有较强的抗干扰能力,为复杂系统建模提供了一个有效途径.

凿岩机器人钻臂GPC-PID双模控制

为避免广义预测控制(GPC)起始阶段存在因所获信息少而对双三角钻臂造成的控制不稳定,以及计算中因矩阵不可逆而造成的数值病态,提出以GPC和比例—积分—微分(PID)控制为基础的双模式自适应控制策略。根据广义预测PID算法得出在线更新的自校正参数,以此参数是否在规定范围内为依据判定采用PID控制模式或GPC模式。仿真结果表明:所提出的双模控制策略可以有效降低广义预测控制起始阶段的不稳定现象,提高运行中的跟踪效果,同时也能保证计算发生病态时钻臂控制的正常运行。

基于GA优化的模糊PID塑料挤出机温度控制系统设计

在塑料挤出机生产加工过程中,温度的响应速度和稳定性是影响塑料产品质量的关键因素。为解决塑料挤出机温度系统存在滞后性、高超调量和抗干扰能力低等问题,在传统比例-积分-微分(PID)控制方式和模糊PID控制方式的研究基础上,提出基于遗传算法优化的模糊PID塑料挤出机温度控制系统。新系统设计结合了塑料挤出机的主要结构功能和工艺参数,对塑料挤出机模糊PID控制系统参数进行优化,应用遗传算法对模糊控制器隶属函数进行动态优化,降低模糊规则的主观和盲目性。此外还利用MATLAB与Simulink环境进行仿真,通过3组控制方式的仿真波形曲线对比分析得出,基于遗传算法(GA)优化的模糊PID在控制效果方面优于模糊PID控制和传统PID控制,且其控制系统无超调、上升时间短、抗干扰能力强。因此基于GA优化的模糊PID塑料挤出机温度控制系统稳定性更强、温度控制精度更高,满足了塑料挤出机对温度控制精度的要求。

变风量空调系统模糊自适应整定PID控制的仿真

针对变风量(VAV)空调控制系统采用单纯的比例-积分-微分(PID)控制该系统很难达到其节能和舒适的作用。采用将模糊控制与PID控制两种控制方法相结合用于该空调控制系统中,并通过仿真工具对两种控制方法分别进行动态仿真,其结果表明模糊自适应整定PID控制比单纯的PID控制具有更快的动态响应、更小的超调,具有较强的鲁棒性,其节能和舒适效果明显。

基于PID算法的轧钢加热炉煤气智能燃烧控制研究

常规的轧钢加热炉煤气智能燃烧控制方法主要使用Fuzzy双交叉限幅控制器进行控制阶跃响应,易受温变超调作用的影响,导致燃烧效率偏低。基于此,提出一种基于比例-积分-微分(Proportion Integral Differential,PID)算法的轧钢加热炉煤气智能燃烧控制方法。生成轧钢加热炉煤气智能燃烧控制策略,利用PID算法设计轧钢加热炉煤气智能燃烧控制器,从而实现轧钢加热炉煤气智能燃烧控制。实验结果表明,设计的轧钢加热炉煤气智能燃烧PID算法控制方法在不同控制起始时间下的煤气智能燃烧效率均较高,控制性能良好,具有较高的实际应用价值。

CSO-PID算法在空压机控制系统中的应用

针对普通空压机普遍存在的耗能过高且控制效果不佳的问题,在研究比例-积分-微分(PID)算法和鸡群算法的基础上,对空压机的控制算法进行了改进,利用鸡群算法对PID的三个参数进行整定,并将这种智能算法应用到PLC控制器中。仿真实验和实际测试表明:该智能算法不仅实现了对空压机系统的有效控制,而且增强了系统的抗干扰能力,节能效果更佳。

无刷直流电机模糊PID控制系统研究与仿真

针对传统PID控制方法在对无刷直流电动机进行控制时精度低、抗干扰能力差等缺点,提出了一种参数自适应模糊PID控制方法。首先建立了无刷直流电机的动态数学模型,并对其转速进行模糊PID控制。介绍了模糊PID控制器的设计方法,应用MATLAB实现了系统设计和仿真。最后对PID控制和模糊PID控制的仿真结果进行对比分析,结果表明:模糊PID控制方法使无刷直流电机控制系统具有更好的动、静态性能和抗干扰能力。

基于模糊自适应整定PID的水下焊缝跟踪

针对水下焊接过程中焊缝跟踪控制的难点问题,设计了一种用于水下焊缝跟踪的模糊自适应整定PID(比例-积分-微分)控制器,采用模糊控制器充当调节器,在线调整PID控制器的3个参数,利用PID作为控制器,实现控制量的输出;讨论了该控制器的设计方法,并在相应模型的基础上进行了带扰动的控制模拟.仿真结果表明,该模糊自适应整定PID控制器的动态响应快、超调量小、稳态精度高、抗干扰能力强,能够满足水下焊缝跟踪的要求.

机载激光通信的模糊神经网络PID视轴稳定控制

机载激光通信的视轴稳定是建立激光通信链路的前提。为了有效地克服载体扰动与参量改变对粗跟踪系统视轴稳定的不利影响,设计了一种基于模糊神经网络的比例-积分-微分(PID)控制方法。该方法结合模糊理论的非线性控制能力与神经网络的自主学习能力,实现了对PID参量的实时在线调整。结果表明,与传统PID控制方法相比,模糊神经网络PID控制方法提高了系统的动态响应速度,减小了系统超调量,当载体受到扰动与参量改变时,具有较强的自适应性和鲁棒性。

基于免疫模糊PID的EPS控制仿真研究

研究提高汽车电动助力转向系统(EPS)的助力转向性能和轻便性的优化控制问题。传统PID控制参数优化前,需专家知识经验,且响应能力和跟随性能较差,影响EPS控制性能。为了提高EPS助力转向性能和轻便性,提出了采用免疫反馈控制和模糊控制相结合的免疫模糊PID控制EPS转向柱转角的策略。首先,在EPS数学模型的基础上,建立输入为转向盘转角、输出为转向柱转角的EPS系统助力特性模型,并设计了免疫模糊PID控制器。其次,根据稳定性试验的相关标准,选取不同的转向工况,在Matlab中进行EPS控制仿真,并与常规PID控制的EPS进行比较,通过加入干扰验证改进算法的鲁棒性。结果表明改进算法能有效地提高EPS系统的快速响应能力和跟随性能,改善转向系统的助力转向性能。

基于模糊神经网络PID的开关磁阻电机控制系统研究

针对开关磁阻电机存在的转矩脉动大、噪声大、速度不稳定等问题,对开关磁阻电机的启动、运行、调速等方面进行了研究,提出了一种基于模糊神经网络PID的控制方法,将模糊控制理论与BP神经网络相结合,构成了模糊BP神经网络,根据系统误差,误差的变化,以及误差变化的变化实时调整PID控制参数,使电机在整个转速范围内获得了最优的PID参数。实验采用DSP作为控制核心,不对称逆变桥作为功率变换器,驱动一台2 k W的开关磁阻电机运行。研究结果表明,该方法大大改善了开关磁阻电机控制系统的动、静态性能,控制精度高、转矩脉动小,对干扰有较高的鲁棒性。