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。

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ACA-BFA算法的PMSM自适应模糊滑模控制

为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在蚁群-细菌觅食(ACA-BFA)融合算法优化滑模控制器参数条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案,并分析了电机在高低速运行时的特点。实验结果表明,采用ACA-BFA融合算法优化滑模控制器参数并结合高频电压注入法的自适应模糊滑模控制系统在加载高速(2 000 r/min)运行时的绝对误差为60 r/min,转速相对误差为3%,稳定运行时转子位置最大误差约为4°(电角度)合2°(机械角度);加载低速(50 r/min)运行时的绝对误差为8 r/min,转速相对误差为16%,稳定运行时转子位置最大误差约为5°(电角度)合2.5°(机械角度)。

基于GSO-BFA算法的PMSM自适应模糊滑模控制

为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在萤火虫-细菌觅食(GSO-BFA)融合算法优化滑模控制器参数条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案,并分析了电机在高、低速运行时特点。实验结果表明,采用GSO-BFA融合算法优化滑模控制器参数并结合高频电压注入法的自适应模糊滑模控制系统在高速(2000 r/min)负载工况下的绝对误差为60 r/min,转速相对误差为3%,稳定运行时转子位置最大误差约为4°电角度(合2°机械角度);低速(50 r/min)负载工况下的绝对误差为8 r/min,转速相对误差为16%,稳定运行时转子位置最大误差约为5°电角度(合2.5°机械角度)。

基于AFSA-ACA自适应模糊滑模的采煤机滚筒液压调高控制

为研究采煤机滚筒在不同复杂工况下的位置跟踪控制,以液压机构的工作原理为基础,建立了滚筒液压调高机构的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模鲁棒性强的优点,提出了在鱼群-蚁群融合算法优化滑模控制器参数条件下的滚筒位置跟踪控制方案,并分析了滚筒在采用一般滑模控制器及自适应模糊微分积分滑模控制器下位置跟踪的特点。仿真结果表明:采用结合融合算法优化的自适应模糊微分积分滑模控制器的滚筒调高机构对内部参数摄动及外部时变干扰具有较好的鲁棒性,能够实现位置跟踪控制。

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。

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。

精密设备主动SAWPSO-PID振动控制器设计及仿真研究

比例-积分-微分(PID)控制器具有简单、稳定性好、可靠性高、鲁棒性强等特点,在振动控制领域应用广泛。而传统的主动PID控制器参数以假设或经验性选取为主,不科学且不能充分发挥控制器性能。自适应权重粒子群算法(self-adaptive weight particle swarm optimization,简称SAWPSO)克服了传统粒子群算法寻优过程的早熟情况,能使PSO算法达到局部及全局最优的平衡。文章基于SAWPSO算法,设计了SAWPSO-PID控制器,以时间乘以误差绝对值积分(ITAE)为目标适应值函数,对精密设备振动进行了PID参数自整定的优化控制研究,并与经验型参数选定PID振动控制、被动隔振(无控)进行了对比分析。

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。

基于PID自适应卡尔曼的惯导姿态算法

针对飞机、车辆等载体惯性导航系统中积分累积误差和噪声误差,导致姿态角偏差增大的问题,以惯导融合思想为基础,提出一种比例-积分-微分(PID)自适应卡尔曼滤波算法。算法首先融合加速度计和陀螺仪解算的实时角度值,利用PID控制器抑制误差波动并作为量测数据,将陀螺仪数据作为状态数据;再通过带有自适应系数的滤波方程,结合数据,给出了详尽的理论分析过程,最后得到可信的姿态定位信息。利用数字信号处理器(DSP)实时处理惯性测量单元MPU6050数据,实验结果表明:对比常用的姿态滤波算法,新算法精度提高了50%左右,运算时间缩短了40%左右,基本满足实际需要。

模糊PID算法在婴儿培养箱解耦控制中的应用

婴儿培养箱温湿度控制系统存在较强的温湿度耦合关系是其产生时变性、滞后性的关键因素。本文采用前馈解耦的模糊比例-积分-微分(PID)控制方法,首先辨识得到温湿度双回路系统的系统模型,然后在控制系统中加入前馈解耦控制器,使原本相互耦合的温度、湿度变量等效为两个独立的温湿度控制子系统,最后在解耦回路中引入模糊PID控制机理,建立模糊增益控制器来增加系统的自适应性。在设定起始环境温度为28℃,起始环境相对湿度为60%RH的标况下,最后对改进后的解耦回路进行了仿真实验。由仿真的结果可知,相比传统PID解耦控制系统,模糊PID解耦控制系统的温湿度超调分别从3.2℃和10.7%减小到0.8℃和7.4%,温度和相对湿度的调节时间减小了190 s和230 s,解耦效果比较理想,双回路控制系统的稳定性及响应速度有了较大提高。

基于改进遗传算法的数据中心制冷系统PID参数寻优方法

为全面优化制冷系统的参数,使系统负载率始终处于最优水平,引进改进遗传算法,研究数据中心制冷系统比例-积分-微分(Proportion-Integral-Derivative,PID)参数寻优方法。根据系统运行中的信号表达方式,主动调节数据中心制冷系统PID控制中的积分信号;设定算法的遗传变量、决策变量约束条件等,构建系统PID参数适应度函数;收集数据中心制冷系统在运行过程中的采样数据,并根据采样数据、采样频率,进行PID参数混沌寻优。实验结果表明,设计的方法可以确保参数优化后的系统在运行中始终处于最优负载状态,减少了制冷系统的能耗损失。

基于模糊算法的无人驾驶压路机自动碾压控制

针对无人驾驶振动压路机在自动碾压作业时的路径跟踪误差影响整体碾压作业质量的问题,提出了基于模糊算法的路径跟踪控制方法.建立了压路机整体运动学模型和液压动力转向系统模型,设计了基于预瞄的航向跟踪算法和模糊比例-积分-微分(PID)控制器来实现对自动碾压误差的控制.通过无人驾驶压路机路径跟踪控制模型的仿真和现场自动碾压试验对自动碾压控制性能的验证,表明基于预瞄的航向跟踪模糊PID控制较普通PID控制在无人驾驶振动碾压过程中具有更好的控制性能,显示了模糊控制算法的有效性与优越性.

基于改进PSO的智能车辆转向自适应PID控制

针对智能车辆转向系统的复杂,非线性和时变性,提出了基于改进粒子群算法的自适应PID控制,在该控制系统结构中,采用改进粒子群算法获得PID参数在线调整的信息,完成PID控制器参数的在线自整定,实现智能车辆转向的智能控制.实验结果表明,与常规的PID控制方法相比,该方法具有较高控制精度,较强的自适应性和鲁棒性,完全可适用于智能车辆转向系统的控制.

基于遗传算法的统一混沌系统比例-积分-微分控制

提出了一种并行遗传算法用于比例 积分 微分 (PID)控制器结构和参数的同时优化 ,遗传算法采用浮点数和二进制混合矩阵编码 .优化后的PID控制器用于统一混沌系统的控制 ,仿真研究结果表明 :1)用一个比例 积分 (PI)调节器可将统一混沌系统控制到零不动点 ;2 )用三个PI调节器可将统一混沌系统控制到非零不动点 ;3)所提出的并行遗传算法具有很强的全局优化能力 ,较好地克服了简单遗传算法的过早收敛问题 ;4 )整个控制系统具有很好的调节品质和很强的鲁棒性 ,对PID调节器用于控制混沌系统具有重要的参考价值 .

智能微位移主动隔振模糊PID控制系统

为了解决精密加工设备的微位移隔振问题,研制了一种以压电陶瓷为作动器的智能微位移主动隔振系统。在现有数据采集系统和激振器的基础上搭建了相应的实验平台,提出将模糊-比例积分微分(fuzzy-proportional integral derivative,简称Fuzzy-PID)算法理论应用到微位移的主动隔振控制中,在实验室虚拟仪器工程平台(laboratory virtual instrumentation engineering workbench,简称LabVIEW)环境下开发了整个系统的算法控制程序,分别在扫频、随机和正弦激励信号下进行了微位移主动隔振实验。实验结果表明,受控后的振动位移大幅度降低,验证了该方法对微位移主动隔振的有效性。