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。

基于模糊PID的静止无功补偿器电压控制方法

应用传统方法控制静止无功补偿器电压后,不仅电压回归稳态的耗时较长,且功率损耗较高。为此,本文提出基于模糊PID的静止无功补偿器电压控制方法,根据静止无功补偿器电路特点,建立数学模型,通过对补偿器电流作傅里叶变换,确定补偿器电压状态,然后,建立模糊PID控制规则,将补偿器电压修正值输入补偿器数学模型中对电压进行修正控制。应用该方法后,静止无功补偿器电压回归稳态时间在1 s以内,单位节点功率损耗在25 MW以内,电压得到有效控制。

超磁致伸缩致动器的小脑神经网络前馈逆补偿-模糊PID控制

针对超磁致伸缩致动器(GMA)在精密致动控制中存在的迟滞和位移非线性,提出了小脑神经网络(CMAC)前馈逆补偿结合模糊PID控制的新策略。通过小脑神经网络(CMAC)学习获得超磁致伸缩致动器动态逆模型用于对超磁致伸缩致动器迟滞非线性进行补偿;利用模糊PID控制降低小脑神经网络(CMAC)学习时的误差和抑制扰动,提高系统的跟踪控制性能,从而实现超磁致伸缩致动器的精密致动控制。仿真和实验结果表明:所采用的控制策略有效地消除了迟滞非线性的影响,系统的跟踪误差降低到了5%以下,而位移跟踪误差均方差仅为0.58。此外,这种策略的特点是学习和控制同时进行,控制系统能够适应被控对象动态特性的变化,使系统具有较强的鲁棒性,同时也能够有效地抑制外界的干扰,提升系统的自适应控制性能。

静止无功补偿器的模糊神经元PID电压控制

针对传统PID控制应用于静止无功补偿器电压控制系统所体现出的快速性与稳定性之间的矛盾,以及较差的自适应能力和鲁棒性的缺陷,采用神经元控制和比例控制设计了1种变结构PID控制器,并采用模糊控制实现该变结构PID控制器参数Kp、Kd和Ki的在线调整。仿真结果表明,将所设计的模糊神经元PID控制器应用于SVC电压控制系统,能有效、快速地补偿系统的无功功率,可更好地实现电力系统电压的稳定控制作用,且控制系统具有较快的响应速度、较好的动态和静态稳定性、较强的鲁棒性及自适应能力。

用模糊补偿器改进PID控制器的一种方法

在造纸厂的浆料流量测控系统中,传统的方法一般不考虑阀门前后的压差,为了增加控制精度,有些厂家对其进行粗略的手动调节,但是这种忽略或者粗略调节的方法都不能准确反映压差对流量的影响,从而影响控制精度。为此,本文设计了一种模糊控制器,用来相对精确地控制压差,使其作为主PID控制器的一个补偿器,从而提高了控制精度,而且改造成本不大。该方法在实际应用中取得了很好的经济效益。

基于模糊PD控制的四轮驱动全向移动机器人速度补偿控制器研究

由于四轮驱动全向移动机器人的四个轮子之间存在机械差异与耦合关系,即使单个电机的控制参数达到最优,整个机器人的控制效果也未必最佳。针对这一问题,设计一种速度补偿控制器,基于模糊控制与PD控制理论,能够在各种误差e与误差变化量Δe的情况下,对机器人四个轮子的速度进行有效补偿。通过在Matlab-Simulink环境下的仿真实验表明,在使用速度补偿控制器后,机器人对线速度及角速度的跟随性能明显提高,改善了轨迹跟随的精度。

静止无功发生器的模糊自整定PID控制器设计(英文)

为静止同步补偿器设计了基于模糊集和自整定技术的PI控制器 .采用模糊规则使控制器适应电力系统参数和静止同步补偿器运行点的变化 ,采用了基于继电器调节的自整定方法来确定不同工作点上PI控制器的参数 ,并以此形成模糊控制规则集 .在清华大学± 10kvarSTATCOM动模装置上的物理实验证明本文的方法比固定参数的PI控制更有效 .

基于改进Smith预估补偿的智能滴灌系统模糊PID控制

由于温室滴灌系统模型参数易受环境变化的影响,导致传统模糊PID的控制精度不高,因此提出一种改进Smith预估补偿的滴灌系统模糊PID控制方法。MATLAB/simulink仿真实验结果表明,改进Smith预估补偿的模糊PID控制相比传统模糊PID具有更好的控制品质和更短的响应时间,且过渡过程更短、超调量更小、稳定性更高,控制效果明显提升;同时,蔬菜温室的田间测试结果表明,滴灌系统的最大超调量为5.95,且系统稳定后,土壤湿度始终保持在60.22左右,运行稳定且符合温室的灌溉要求,实现了灌溉的精准管理和精确控制,为发展设施农业精准灌溉提供一种新的解决方案。

粒子群优化模糊PID的履带机器人运动控制研究

履带机器人运动控制系统中最重要的内容是控制驱动电机的转速问题。履带机器人对系统的动态特性要求较高,而且在其运动的过程中容易出现超调、振荡和两电机不同步的问题,基于传统控制策略的PID控制效果难以令人满意;模糊PID控制器尽管可以改善系统的性能,但对于模糊控制器中的模糊规则、隶属度函数的制定要依靠大量的专家经验。鉴于以上分析,设计一种改进的粒子群优化模糊PID算法实现对直流电机速度控制的运动控制系统。另外,为了提高履带机器人直行运动的性能,在两驱动电机控制系统中间设计速度同步补偿器。最后,通过在Matlab仿真表明,采用粒子群优化算法的模糊PID控制的运动控制系统具有更加理想的响应速度、稳定性、抗干扰性和控制精度,在硬件平台验证了履带机器人的直行效果良好。

船用起重机波浪补偿系统自整定模糊PID控制

波浪会影响船用起重机海上作业,为了保证吊装安全,有必要在船用起重机上加装波浪补偿装置。由于波浪补偿系统中液压元件本身所包含的非线性,常规PID算法虽然简单,但是由于其无法实时对其参数进行在线整定,难以保证波浪补偿的实时性和准确性,因此提出了一种基于模糊控制理论的PID参数自整定方案,建模仿真和现场实验结果均表明,控制器具有较快的响应速度、较小的超调、更高的精度。

基于GSA优化模糊神经网络的静止无功补偿器的电压控制研究

针对模糊PID和PID控制无法满足静止无功补偿器(static var Compensator,SVC)的电压控制精度要求,提出了一种基于引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)优化模糊PID的SVC的电压控制算法。在SVC的输入量和输出量模糊化处理的基础上,运用GSA算法优化模糊规则、比例系数和量化因子。实验结果表明,GSA-PID能实现SVC的最优化控制。

食品协作机器人动态目标抓取控制方法研究

目的:解决目前协作机器人在食品动态目标抓取中存在的准确性较低问题。方法:基于协作机器人体系结构,提出将模糊自整定PID控制和鲁棒自适应补偿器相结合用于协作机器人食品动态目标抓取。PID结合模糊控制完成参数自整定,鲁棒算法与自适应算法相结合用于系统不确定性补偿。通过试验分析了所提方法的性能,验证了该方法的可行性。结果:所提方法在协作机器人动态目标抓取中具有较好的效果,提高了协作机器人动态抓取的准确性,在传送带速度100 mm/s时,动态抓取成功率达到99.50%,对食品动态目标抓取具有一定的应用价值。结论:通过优化现有目标抓取控制方法,可有效提高协作机器人的抓持精度。

基于模糊PID控制的电气机组双向逆变稳压补偿仿真

大型电气机组设备包括电机和稳压设备等,对电气机组的稳压控制是保证电气系统稳定工作的关键。研究了电气机组连续不间断动态电压无畸变失真恢复的设计原理和硬件实现与仿真。传统上使用Delta逆变技术设计电压稳压补偿,考虑更多的是有源单周控制,在抑制谐波和实现电压补偿恢复方面有一定的可行性,但对大型电气机组的稳压补偿效果不好。提出一种基于模糊PID控制的电气机组双向逆变稳压补偿技术,设计了电压补偿恢复器,分析了Delta逆变的电路设计和控制原理,采用模糊PID控制实现双向逆变稳压补偿,实现了对电气机组的双向逆变稳压补偿算法改进。系统仿真测试结果表明,该技术能提高电气机组的发电功率,PID神经元的放电频率达到最优,有效抑制动态抖振和静态电流脉动,提高系统稳压性能。

考虑响应滞后的矿用乳化液泵站泵头压力稳定模糊控制方法

为解决矿用乳化液泵站泵头压力无法及时准确地响应控制信号的变化、供液系统的非线性及时变性等问题,提出考虑响应滞后的矿用乳化液泵站泵头压力稳定模糊控制方法,通过构建基于Smith预估器的模糊控制系统,消除响应滞后对泵头压力的影响,生成无响应滞后的泵头压力预测值,并实时调整PID参数,减小泵头压力波动和误差,以实现对泵头压力的精确控制。试验结果表明,该方法能够解决响应滞后、非线性和时变性关系及抗干扰能力等问题,从而提高乳化液泵站控制系统的性能,确保泵头压力的稳定性和控制精度。

模糊PID控制在SVC中的应用分析

分析静止无功补偿器(Static Var Compensator,SVC)的补偿及控制原理,将模糊控制引入到SVC的PID控制系统,使之既具有模糊控制灵活、适应性强、快速性好的优点,又具有PID控制精度高的特点.仿真建模实验表明模糊PID控制方法在SVC的应用中可以明显加快调节电压的速度,加速系统电压稳定过程.

高压断路器无刷直流电机机构模糊控制系统仿真分析

为了提高高压断路器的操作性能,实现其分/合闸过程的可靠控制,提出了一种基于模糊自适应PID控制的高压断路器无刷直流电机机构控制系统的仿真方案。利用MATLAB中的Simulink仿真平台并结合所设计的模糊自适应PID控制器构建了无刷直流电机机构速度、位置和转矩三闭环控制系统的仿真模型,针对仿真模型中的各个子模块,依据断路器的理想操作曲线完成了分/合闸操作的仿真。结果表明与常规PID控制相比,模糊自适应PID控制的响应时间快、稳定性高、跟踪效果理想,更适合高压断路器分/合闸操作智能化的要求。

基于模糊PID双电机同步控制的PLC设计与实现

介绍了模糊PID(fuzzy-PID)双电机同步控制策略,构建模糊PID补偿器的偏差耦合结构,以SIEMENS S7-1200 PLC作为控制器,选用SIEMENS Smart1000 IE V3作为人机界面(Human Machine Interface,HMI),选用台达VFD-M系列变频器,使用博途TIA软件进行主程序、模糊PID子程序和Modbus-RTU通信子程序的混合编程,使用WinCC flexible SMART V3组态软件设计HMI组态画面,通过HMI组态画面的实时监控,实现电机同步角速度偏差小、控制精度高、抗干扰能力强且运行状态可视化和控制智能化目的。

基于模糊PI的管道清淤机器人控制系统研究

为了精确控制一款新型管道清淤机器人的运动状态,保证该机器人能在管道的恶劣环境中稳定工作,设计了整机的运动控制系统并对轮式行走单元的驱动系统进行模糊PI算法研究;然后在3组行走单元的控制系统之间设计了速度补偿器,使它们具有耦合关系,以保证3组行走单元的同步性。利用Simulink对以上控制方法进行了模拟仿真和实验。实验结果表明,基于模糊PI算法的控制系统可实现对机器人运行状态的精确控制,令该系统具有良好的可控性和抗干扰性;通过速度补偿器建立3组行走单元之间的耦合关系,实现了它们的同步协调运转,并增强了该机器人的运动平稳性,能够满足清淤机器人的设计要求。

用于超磁致伸缩作动器的一种改进的控制方法

为提高对超磁致伸缩作动器的控制精度,在基于Preisach模型前馈补偿的PID控制基础上,提出了一种基于Preisach模型前馈补偿的模糊PID控制方法.采用dSpace实时仿真系统搭建超磁致伸缩作动器的实时控制实验平台.利用研制的超磁致伸缩作动器测试了基于Preisach模型前馈补偿的模糊PID控制与PID控制方法下对方波信号和混合信号的轨迹追踪能力.两种控制方法下的实时控制效果对比分析表明,基于Preisach模型前馈补偿的模糊PID控制比常规PID控制具有更好的控制效果,从而验证了该方法的有效性.

三维加速度模拟转台系统及控制策略研究

针对航空航天领域提出的三维加速度计信号模拟仿真环境要求,提出三维加速度模拟转台系统结构方案,在详细分析其加速度的基础上,提出采用模糊自适应整定PID控制策略对此三维加速度模拟转台系统进行控制,同时分析加速度补偿原理。通过仿真实验,说明此控制及分析方法正确。此三维加速度模拟转台方案可以精确实现三维加速度模拟。