拖拉机电液悬挂系统模糊PID自适应控制方法

将模糊PID自适应控制方法应用到拖拉机电液悬挂系统控制中。根据系统特性,设计了模糊PID自适应控制器,建立了电液悬挂系统模型,并与普通PID控制方法进行了牵引力控制、位置控制性能仿真分析。搭建了试验台对电液悬挂系统进行田间试验。试验结果表明,采用模糊PID自适应控制以后,电液悬挂系统设定耕深由0.1 m阶跃至0.3 m时,系统过渡过程时间为4 s,无超调量;设定牵引力由3 kN阶跃至7 kN时,系统过渡过程时间为5 s,系统超调量为25%。

基于力反馈的拖拉机驾驶机器人换挡机械手模糊PID自适应控制方法研究

[目的]针对目前四轮农用拖拉机换挡器的特殊结构,设计了新颖的拖拉机驾驶机器人换挡机械手,将拖拉机换挡操纵杆的三维球面运动转化为直角坐标中的二维直线运动,机械手可以沿X、Y 2个方向的运动来实现选、换挡。[方法]拖拉机换挡操纵杆在X方向的换挡阻力很小,且选挡位置固定,因此在X方向采用传统的位置控制;由于拖拉机换挡操纵杆在Y方向换挡时,位置重复性差,换挡过程中的力存在时变、非线性等特征,难以通过位置控制进行纵向换挡,因此,构建基于力反馈的拖拉机驾驶机器人换挡机械手模糊PID自适应控制系统,并通过力信号的小波入位检测判断换挡手柄是否成功入位。[结果]仿真结果及在国产JINMA(金马)300E型拖拉机的换挡试验均表明:模糊PID自适应控制方法具有良好的力跟踪特性,与传统PID控制方法相比,该控制方法可实现换挡过程中PID参数的在线自整定,换挡力跟踪误差低于6%,超调量小于10%,上升时间缩短46%。[结论]基于力反馈的模糊PID自适应控制能够实现拖拉机驾驶机器人的平顺换挡,具有较强的鲁棒性和自适应能力。

模糊PID自适应控制在微型齿轮泵恒流控制系统中的应用

用微型齿轮泵来实现液体小流量精确控制在工业领域应用较多,这类流量控制场合通常需要超调小、快速稳定、稳态精度高,为得到这些较理想的动态及稳态性能,本文提出了采用模糊PID自适应控制算法来弥补传统PID控制参数整定的不足,通过实例建模、算法设计、仿真试验、实物试验,结果表明,模糊PID自适应控制能减小超调、快速稳定,并且稳态精度高,该方法在性能上要优于传统PID控制,在流量定量控制场合有一定应用价值。

基于风能转换系统的模糊PID自适应控制

以额定风速以下风能的最大捕获为目标,设计了基于模糊PID自适应控制的桨距控制器。以发电机产生的电能与理论计算的风轮最大捕获的风能误差为输入设计控制器,该控制器在运行时根据风况在线调整PID参数,实现自整定。仿真结果表明,在额定风速以下,基于高斯型隶属度函数的模糊控制方法能够将风能转换系数控制在最优值0.476附近,叶尖速比可以维持在最优值7附近,能够实现额定风速以下的最大风能捕获。

快速倾斜镜的模糊PID自适应控制器设计

介绍了一种快速倾斜镜系统。由于存在大气扰动、温度变化、环境干扰等非线性、不确定因素的影响,使用经典控制方法对这种变参数系统进行设计很难满足设计指标要求。在深入研究模糊理论的基础上,提出了模糊推理与经典PID相结合的自适应控制器设计方案,控制参数可以在线调整,解决了参数时变和建模不确定性的问题。仿真结果证明,模糊PID自适应控制器能很好地解决大气扰动、温度变化等环境干扰问题,改善了快速倾斜镜动态响应过程。研究结果为倾斜镜的快速控制提供了一种新的思路。

船舶柴油机缸套冷却水温度模糊PID自适应控制及仿真

船舶柴油机的冷却控制本质是一种热力学数学模型,需要对柴油机各部件(柴油机缸,冷却阀,柴油发送机)的热传导进行分析;同时,由于各部件之间的传导损耗及海上变换的气候环境,船舶柴油机的冷却控制具有非线性特征。本文在研究船舶柴油机冷却系统的数学模型基础上,针对各部件传导特性提出一种柴油机缸套冷却水温度模糊PID自适应控制策略,最后利用Matlab软件对控制系统进行仿真,结果表明控制效果达到理想效果。

腿轮式机器人的模糊PID自适应控制

针对腿轮式机器人的动力学模型比较复杂 ,难以精确的建立数学模型 ,提出了一种基于模糊规则的新型自调整PID控制器用于机器人腿部末端的位置跟踪控制。该控制器利用人的经验和知识实时调整PID参数 ,从而改善控制系统的性能 ,提高控制器的适应能力。仿真实验表明该方法具有良好的轨迹跟踪精度和抗干扰能力。

基于模糊PID自适应控制MW级风力发电机偏航控制系统设计

采用模糊PID自适应偏航控制算法实现偏航系统自动跟踪风向变化调整风轮位置。输入量为风向和风向变化趋势,输出量为kp、ki和kd,完成一种模糊自适应控制器设计,采用Matlab 7.0仿真,给出了仿真结果,使风机跟随风向的变化而变化,提高风能利用率,避免了执行机构频繁的动作,优化机组性能,验证了偏航控制算法的有效性。

基于模糊PID自适应控制的动力卡盘动态扭矩加载研究

设计一款采用液压方案进行扭矩加载的动力卡盘可靠性试验台,采用电液比例溢流阀作为控制阀实现扭矩动态加载。利用MATLAB系统辨识工具箱得到比例溢流阀的数学模型,从而建立加载系统的模型。为保证加载的精确性与稳定性,讨论了两种控制方案并在MATLAB中进行仿真,结果表明:扭矩加载系统采用常规PID控制可以实现扭矩的稳定加载,采用模糊控制的自适应PID方案具有更好的鲁棒性。

模糊PID自适应控制器的应用设计

本文将模糊系统与传统PID控制相结合,设计一种模糊PID自适应控制器,这种控制器以误差e(k)和误差变化率ec(k)作为输入,可以满足不同时刻的e(k)和ec(k)对PID参数自整定的要求。将该控制器应用负反馈单闭环直流调速系统中,经仿真验证模糊PID自适应控制器不但具有传统PID控制精度高的优点,又兼有模糊控制灵活、适应性强的优点,保证了系统具有良好的动、稳态特性。

基于模糊PID自适应控制的液压伺服技术研究与应用浅析

针对伺服液压系统存在参数的时变性、非线性以及外负载干扰等问题,采用了基于模糊PID自适应的控制策略,应用于正弦振动的阀控非对称缸液压伺服系统中,并对该原理进行了试验研究。通过仿真及测试分析,证明模糊PID自适应控制策略应用于液压伺服系统能克服传统PID控制的局限性,具有较强的鲁棒性,较好的动态特性以及较高的同步控制精度。

速率偏频激光陀螺偏频速率模糊PID自适应控制的设计与实现

应用模糊 PID自适应技术设计并实现了激光陀螺偏频速率的控制系统 ,结果表明 :偏频台速率平稳性优于 3.1 2× 1 0 - 4 ;角速率正反换向速度快 ,在± 60°/ s之间的转换时间约为 1 4 ms,而且换向过程速率超调很小。

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。

基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制方法

截割路径自适应控制是提高采煤机生产效率和质量的重要手段,但现行方法控制精度较低,在实际中,截割路径RMSE、MAE均比较高。针对现行方法存在的不足和缺陷,提出基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制方法。采用多传感器融合技术感知采煤机截割运动学模型中位置及状态信息,并对多传感器数据融合处理,根据采煤机截割运动学规律得到采煤机截割路径,模糊化截割路径偏差,利用PID控制器调控比例、积分、微分3个参数,修正采煤机截割路径偏差,实现基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制。实验证明,设计方法应用下的采煤机截割路径RMSE和MAE得到了明显降低,为采煤机截割路径自适应控制提供了一定参考。

基于模糊PID的核电厂多关节机械臂运动自适应控制方法

采用常规运动控制方法时机械臂关节角度误差较大,控制效果不佳,为此,设计一种基于模糊PID的核电厂多关节机械臂运动自适应控制方法。该方法先预处理机械臂的运动图像,然后以此为基础,获取多关节机械臂关节角度,以进一步了解机械臂的运动状态,最后建立机械臂运动隶属度函数,基于模糊PID调整自适应控制器的参数,优化核电厂多关节机械臂运动控制性能。结果表明,设计的多关节机械臂运动自适应控制方法对5种参数组合检测的机械臂关节角度误差均小于标准,其误差最高仅为0.16°,证明该方法对核电厂多关节机械臂运动自适应控制效果更好,具有一定应用价值。

一种量化因子改进型的模糊自适应PID控制算法

针对模糊PID控制下的动态性能问题,提出一种量化因子改进型的模糊自适应PID(Fuzzy-PID)控制算法。在模糊量化环节引入模糊论域量化因子在线调整函数,实现对模糊量化因子的实时调整;将传统PID控制、传统模糊PID控制和量化因子改进性模糊PID控制,分别在100 kHz和200 kHz的系统频率下,进行单位阶跃输入信号下的动态性能对比实验。结果表明:该算法在2种系统频率下均能实现无超调,调节时间不超过0.15 s,其动态性能相较传统控制算法具有明显提升。

基于模糊滑模控制器的机械臂自适应控制研究

为提高机械臂自适应控制精度,研究了基于模糊滑模控制器的机械臂自适应控制方法。通过设计干扰观测器,可以估计机械臂动力学模型内的外界干扰值;依据外界干扰值,对机械臂进行前馈补偿控制;以前馈补偿控制力矩为基础,设计模糊滑模控制器,完成机械臂自适应控制。实验结果表明,该方法可有效自适应控制机械臂,令机械臂各关节运行轨迹精准跟踪指定轨迹,且控制后的运行轨迹平滑,无抖动现象,即该方法可提升机械臂自适应控制精度与抗干扰性。

基于自适应模糊PID算法的锂电池组双层均衡控制

为提高电池重组时的均衡效率,在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上,设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡,组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法,以电池荷电状态(state of charge, SOC)为均衡变量,利用模糊控制算法对PID参数进行调节,缩短了均衡时间,提高了均衡效率。在Matlab/Simulink中搭建了锂电池组双层均衡拓扑电路和自适应模糊PID控制算法模型。实验结果表明:在不同工作状态下,所提出的电池组均衡拓扑及其控制策略将均衡时间效率平均提高了58.36%,验证了该方案的有效性。

基于模糊自适应控制的温室温度调控

为了实现温室在冬季时温度控制精度高、能耗小的目标,该研究提出了一种将热量平衡原理与模糊控制相结合的模糊自适应控制方法,在模糊控制器中加入基于热量平衡方程的输出隶属度函数修正模块,通过监测温室内外温度数据,在上位机中对模糊控制器中的输出隶属度函数进行自适应调整,最终使温室温度稳定在目标温度。结果表明,基于热量平衡方程的温室温度模糊自适应控制系统具有较好的稳定性和准确性,在设置20℃为目标温度值的情况下,基于热量平衡方程的模糊自适应控制最终使温室温度稳定在(19.8±0.11)℃,一般模糊控制方法最终使温室温度稳定在(13.5±0.5)℃,无法达到目标环境温度值,而阈值控制最终使温室温度稳定在(20.0±0.85)℃;同时,基于热量平衡方程的温室温度模糊自适应控制能耗较低,且能量利用率更高,模糊自适应控制能量利用率为45.97%,而阈值能量利用率仅为20.21%。研究提出的基于热量平衡方程的模糊自适应控制方法不仅满足温室温度调控需求,而且能够提高能量利用率,降低能耗。