基于粒子群优化模糊PID控制的水厂加氯系统

水厂加氯过程具有非线性、大时滞等特点,采用传统的PID控制方式难以实现消毒剂精准投加。因此,以某采用次氯酸钠消毒系统的水厂为例,首先通过分析该水厂加氯系统工作原理,结合工程经验和运行数据确定了加氯过程的近似数学模型。然后综合使用粒子群优化算法、模糊控制算法和PID控制算法,设计了一种粒子群优化模糊PID控制器,并利用MATLAB软件搭建了粒子群优化模糊PID控制系统和传统PID控制系统的模型进行仿真验证,结果表明:相较于传统PID控制系统,粒子群优化模糊PID控制系统的超调量减少了89.36%,调节时间减少了46.63%,其抗干扰能力也更强,系统整体控制效果有了较大提升。最后使用基于粒子群优化的模糊PID控制法对水厂加氯控制系统进行改造,试运行后发现,新系统控制效果良好,出厂水游离氯值能够稳定在设定值附近。

双缸液压驱动系统灰色预测模糊PID控制研究

为了提高双缸液压驱动系统非线性变化力的跟踪精度,使驱动力变化相对稳定,设计了灰色预测模糊比例积分微分(PID)控制器,并对驱动力跟踪效果进行仿真验证。为了对双缸液压驱动系统工作原理进行介绍,绘制了双缸液压驱动系统装置简图。针对传统PID控制器进行改进,结合模糊推理和灰色预测理论,设计出灰色模糊PID控制器,并且给出了双缸液压驱动系统控制过程。利用灰色补偿提高控制器的抗干扰能力,采用Matlab软件对双缸液压驱动系统非线性力的变化跟踪进行仿真,与改进前的控制效果进行对比。结果显示:在无干扰环境中,采用PID控制、模糊PID控制和灰色预测模糊PID控制方法,均能提高双缸液压驱动系统力的变化跟踪精度,这3种控制器控制效果相差不大。在有干扰环境中,灰色预测模糊PID控制方法明显优于PID控制和模糊PID控制方法。双缸液压驱动系统采用灰色预测模糊PID控制方法,能够抑制外界波形的干扰,从而提高控制系统的稳定性。

基于Smith-模糊PID的茶叶揉捻压力控制系统设计

【目的】解决传统茶叶揉捻机自动化水平低、揉捻压力全凭手感、茶叶成条率不稳定、茶叶破碎率和叶组织细胞破损率高等问题,减轻工人劳动强度,提高茶叶品质的稳定性。【方法】课题组通过对茶叶揉捻机的揉捻压力进行分析,提出了基于STM32单片机,应用Smith-模糊PID控制算法和PWM压力闭环控制的方法,实现茶叶揉捻机在揉捻、加压过程中揉捻压力恒定并可调,使揉捻压力和时间达到茶叶制作的标准。【结果】采用MATLAB分别进行PID、Smith-PID和Smith-模糊PID算法的仿真实验,比较分析3种控制算法下的实验结果可知,Smith-模糊PID控制下的系统超调量和稳态误差最小,并且响应速度最快,调节时间最短,具有更好的抗干扰性能。【结论】通过样机的实际应用与压力数据的测试,茶叶揉捻机压力控制系统超调量最大值为7%、压力误差最大值不超过20 N,基本上满足茶叶生产要求,可大大提高生产效率。

模糊PID控制在移栽机械手控制系统的应用研究

针对移栽机械手因外界因素干扰而容易出现输出精度低的问题,提出了一种基于模糊PID控制策略的移栽机械手控制方法。首先,在移栽机械手控制系统模型的基础上,结合模糊控制理论与PID控制理论的分析方法,提出了一种新型的移栽机械手控制方法。通过MATLAB/Simulink软件对仿真分析了移栽机械手的控制过程,比较了常规PID控制和模糊PID控制对移栽机械手控制系统的控制效果。结果表明,通过调节PID参数,所提控制方法相对于传统PID控制,其输出的阶跃响应稳定信号时间提高了56%,该模糊PID控制克服了机械手控制系统的非线性和控制精度低的缺点,提高了控制系统的稳定性能。

基于模糊PID算法的食用菌大棚温度控制系统研究

食用菌大棚温度控制系统是一个具有时滞性的复杂系统,传统的开关量或常规PID控制很难满足设计要求。该研究设计一种基于STM32F103CRT6单片机为控制核心,加入模糊自适应PID控制算法,利用DHT11温湿度传感器进行温度实时采集,单片机运算处理,光耦固态继电器驱动电路对热风机进行控制,从而达到温度调节的目的。并在MATLAB/simulink环境下建立常规PID控制和模糊自适应PID控制的仿真模型,通过仿真结果,对比验证了该方法比常规PID控制方法具有低超调量和调节时间短等较好的控制效果。

改进麻雀算法在模糊PID温度控制系统的应用

为满足标准金属量器检定的温度控制要求,本文提出了改进的麻雀搜索算法。利用改进的Sine混沌映射初始化种群和萤火虫干扰策略,避免麻雀搜索算法过早陷入局部最优的状况,提高了算法的收敛速度;建立基于模糊PID控制器的温度控制系统的数学模型,并使用改进后的算法优化模糊PID控制器参数。结果表明:利用该算法优化模糊PID控制器,各方面性能都优于其他算法。

前馈模糊PID控制的直驱双泵控三腔缸系统

针对液压挖掘机在工作过程中大量动臂势能被浪费,提出一种复合速度前馈与模糊PID控制的直驱双泵控三腔缸系统。在MATLAB/Simulink中,建立直驱泵控差动缸系统模型,通过试验验证其正确性,在该模型基础上搭建直驱泵控三腔缸系统模型,设计速度前馈模糊PID控制器,建立挖掘机动力学模型,将所提出节能系统应用于挖掘机动臂。通过仿真,对动臂在典型挖掘工况下的运行性能及能耗特性进行分析。结果表明,相比于直驱泵控差动缸系统,所提出系统峰值功率降低25.12%和节能33.11%;同时所设计控制器将位移跟踪误差控制在3%,与传统PID、速度前馈PID相比,响应速度快、超调小、位置跟踪精度更高。

基于Smith预估器的模糊PID调车自动驾驶系统速度控制研究

针对铁路站场调车作业的复杂性,研发基于调车的自动驾驶系统可降低劳动强度并提高车站作业效率,而速度控制策略是系统的重点和难点。根据调车牵引控制系统和制动控制系统特性,建立传递函数模型,并对模型参数的不稳定因素进行分析;利用Smith预估方法处理时滞系统的优势,结合模糊PID算法,设计基于Smith预估器的模糊PID控制器(简称新型控制器);通过模拟模型参数不稳定,分别使用阶跃响应曲线和司机实操速度曲线进行仿真,对比传统的PID控制器、模糊PID控制器与新型控制器的控制效果。结果表明:新型控制器适应能力更强,速度跟踪效果和停车精度都更高。

80 MN压剪试验机竖向加载模糊PID控制系统的设计

为了稳定、精确、可靠地实施超大力值竖向加载,以80 MN压剪试验机为对象,对其竖向加载装置的机械结构、液压系统以及控制系统进行总体设计;建立位置-压力双闭环PID控制算法的数学模型,并设计模糊PID控制器;最后,通过AMESim-Simulink对控制系统进行耦合仿真,获取位移与试验力的时域响应曲线,并在80 MN压剪试验机上进行竖向加载试验以验证控制系统的可靠性。结果表明:竖向加载模糊PID控制系统使竖向加载在220 s后达到稳态,位移误差与试验力误差均小于0.05%,此控制系统的稳定性、精确性和可靠性得到验证。

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.

模糊PID算法的水下机器人控制系统优化

为应对复杂的水下工作环境,提高水下机器人工作时的稳定性、灵敏度和抗干扰能力,提出一种模糊PID算法对水下机器人原控制系统进行优化。优化后的水下机器人机械结构、控制系统硬件架构不变,仅通过改变软件程序对水下机器人进行模糊PID控制。水下机器人工作时,各类传感器把现场的环境参数转化为电信号,经预设的模糊库进行模糊化处理后发送给STM32控制器;STM32控制器按预设的程序对模糊化信号进行处理,处理完去模糊化后的电信号后发送给执行元件,从而实现水下机器人的模糊PID控制。MATLAB/Simulink仿真和水下测试结果显示:与经典PID算法比较,经模糊PID算法优化后的水下机器人反应更灵敏、系统更稳定、抗干扰能力更强,达到了预期的效果。

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。

中频加热电源模糊自适应PID控制系统的设计与实现

针对中频感应加热电源控制系统存在着严重的非线性、参数时变性以及滞后性和惯性缺陷,同时考虑采用常规PID控制很难取得较好的控制效果,设计了一种模糊自适应PID控制系统。该系统结合模糊控制和常规PID控制两种算法的优势,利用模糊控制在线性整定和修改PID的控制参数,较好地解决了系统的存在问题,获得了良好的动态性能和静态性能。在分析模糊自适应PID控制算法的基础上,详细介绍了模糊化处理、模糊控制规则建立表以及模糊判决和决策表等,分别给出了模糊自适应PID控制参数在线整定程序流程,上位机程序的设计方法,系统硬件组成和工作原理,以及主要部件特性等。通过对系统MATLAB仿真分析,其结果表明:该系统与常规PID控制相比较,具有控制精度高、响应速度快、稳定性好的特点,明显改善了中频感应加热电源的控制效果,具有一定的推广价值。

基于模糊PID控制的石油钻井电机控制系统

为保证石油钻井电机按照指定转速完成钻井作业,设计了基于模糊PID控制的石油钻井电机转速控制系统。系统上位机通过RS-232驱动芯片将控制指令与参数传输至DSP控制模块,DSP控制模块通过中央处理器启动增量式光电编码器跟踪电机实际转速,并结合实际转速调整控制指令后,转换成电机转速控制执行指令下达至电机速度调节器,基于模糊PID控制的电机转速控制方案控制石油钻井电机转速。实验结果表明:采用所设计系统进行控制,不论是空载工况还是负载工况,石油钻井电机都可按照指定转速运行,且转速多次切换均不存在超调问题,切换时间与转速值都与控制指令要求一致。

基于模糊神经网络PID变压器恒温箱控制系统研究

针对变压器油色谱恒温箱对温度精细化的要求以及分析现有成熟的温度控制方法,提出了模糊神经网络PID控制进行优化,实现了对温度的可靠控制。系统将温度的误差e和误差率e(c)通过模糊化输入,依据隶属函数和模糊规则推理得到PID调控因子,再利用BP神经网络以梯度下降法对隶属中心值和基宽和权值进行学习训练。通过使用Matlab软件对传统PID、模糊PID和模糊神经网络PID三种模式进行仿真,得到模糊神经网络PID控制模式具有响应速度快、控制精准高、抗干扰性好、收敛速度和系统的鲁棒性优秀等优势。能够有效地改善恒温箱系统温度控制的性能。

基于模糊自整定PID控制的真空炉温度系统的设计及仿真

作为一种在低于常规大气压环境下实施的冶金工艺,真空冶炼技术旨在通过降低氧化风险来优化金属及其合金的硬度特性。此技术在稀有金属提炼、特殊合金制备及高端钢材生产中具有越发广阔的应用前景。鉴于传统PID控制在真空冶炼炉温度调控中面临的显著滞后性挑战,为提升系统运行的鲁棒性与精确性,深入探讨了常规PID控制与模糊自整定PID控制的基本原理,并创新性地引入了模糊自整定PID控制策略。利用MATLAB平台中的Simulink模块与Fuzzy工具箱,针对真空冶炼炉的温度控制过程进行了详尽的仿真模拟,重点评估了温控系统的超调幅度与调节速度等关键性能指标。结果显示,与传统的PID控制方法相比,模糊自整定PID控制方案在稳态保持与动态响应方面均展现出显著优势,控制效果更优越。

基于改进跟踪微分器与前馈的模糊自适应PID控制

经典PID控制器在工程领域应用广泛,但其快速性和超调量之间不能很好地实现协调控制,且误差信号在经典意义上不可微,导致微分难以被有效利用。基于此,在典型跟踪微分器研究的基础上,采用一种具有良好的动态响应和滤波功能的改进非线性跟踪微分器对输入信号进行快速、无超调跟踪。并结合前馈控制和模糊自适应PID控制提升系统的稳定性和快速性,设计了一种基于改进跟踪微分器与前馈的模糊自适应PID控制器。以移相全桥变换器为控制对象,用经典PID与其进行对比分析。仿真与实验波形分析发现,所提控制器的鲁棒性更高,同时可将调节时间缩短至40%,响应速度也更快。

基于模糊PID控制的刮板输送机自动张紧系统的优化仿真分析

为有效解决刮板输送机链条松紧不当的问题,实现煤矿综采面的安全稳定生产,通过分析PID控制、模糊控制各自的优势,将模糊PID控制应用于输送机自动张紧系统,并利用Simulink软件搭建模糊PID控制系统仿真模型。经对比验证,采用模糊PID控制不仅耗时短、无超调量,且张力大小变化迅速,最终趋向张力稳定值(55 kN),说明该系统能够很好地实现链条的自动张紧控制。

基于模糊PID的新能源发电站设备自动控制系统

根据能源需求和设备性能,为了优化能源生产和分配并确保新能源发电站能源供应稳定性与可靠性,设计基于模糊PID的新能源发电站设备自动控制系统。该系统构建水火电机组数学模型、太阳能机组数学模型和风电机组数学模型,运用以上数学模型获取不同类型新能源发电站设备运行状态数据后,利用该数据通过模糊PID控制器输出新能源发电站设备自动控制量,然后运用系统硬件控制电路,将自动控制量反馈给新能源发电站设备,实现其自动控制。实验结果表明,该系统可有效得到新能源发电站设备中调速器阀门位置变化量,实现风电机组内电机自动控制和无功功率自动控制,同时自动控制超调量较小。

模糊PID控制算法在空调用制冷机组控制系统中的应用

空调用制冷机组通常采用PID进行控制,在实际应用中发现,水冷制冷机组的超调量较大,导致能耗偏高。为了提高温度调节控制的精度,在研究过程中建立了模糊PID控制算法,其设计重点包括温度传递函数、模糊化接口、模糊规则以及清晰化接口。利用MATLAB建立算法的仿真模型,将传统PID控制模式和模糊PID控制模式作为对照,观察制冷系统的超调量。结果显示,后者的最低超调量为6.95%,传统PID控制模式的29.60%。由此证明,模糊PID控制算法的调节精度更高。