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。

多策略改进粒子群优化AGV模糊PID控制

为解决AGV在复杂环境下控制精度低下、响应速度慢和鲁棒性差等问题,提出一种基于改进粒子群优化模糊PID控制方法。在粒子群算法(PSO)引入Logistic混沌映射对种群进行初始化,其次对惯性权重和学习因子进行非线性控制更新,提升种群寻优能力和避免陷入局部最优;选取9个测试函数验证改进PSO算法效果。仿真结果表明改进PSO在寻优精度和收敛速度都优于其他3种算法,而且不易陷入局部最优。最后对被控系统进行效果验证,结果表明改进PSO优化模糊PID控制器在常规和外部干扰两种环境下控制性能都优于传统PID和模糊PID,具有高可靠性、高控制精度,满足系统要求。

基于改进粒子群算法的机械手抓取力自整定模糊PID控制

为提高欠驱动机械手在易碎零件分拣过程中的稳定性,通过改进粒子群算法,给出一种优化其抓取性能的模糊PID控制算法。首先,分析欠驱动机械手抓取力控制系统的特性,提出粒子群算法与模糊PID抓取力控制系统相结合的具体策略。其次,将动态惯性权重等方法引入粒子群算法中,以提高其迭代速度并防止其陷入局部最优。在此基础上,利用改进后的粒子群算法优化模糊PID控制器的相关参数,实现了对模糊规则权重及量化因子的在线自整定,解决了PID参数无法动态调整的问题。最后,对其进行仿真分析。结果表明:该控制算法可以在0.8 s内达到稳定抓取力,稳态误差小于0.2%,扰动整定时间为0.262 s,系统的瞬态响应速度、控制精度以及稳定性均有明显提高。

基于粒子群模糊PID的采煤机自动调高控制系统研究

针对传统PID调高控制精度低和延时长的问题,引入粒子群模糊控制理论,改善系统输出的准确性和跟踪性能。首先研究了采煤机自动调高系统的数学模型,然后分析传统PID和粒子群模糊PID算法的原理,设计了粒子群模糊PID控制器,最终使用Simulink进行仿真。结果表明,相比于传统PID和模糊PID算法,该方法在准确性、快速性和抗干扰能力上都有所提高。

基于粒子群优化模糊PID的矿热炉电极控制

矿热炉的电极控制精度对炉内锰硅合金的冶炼效率有很大影响,传统的PID控制精度低、超调量高,模糊PID虽然解决了部分问题,提高了控制的精度,但仍达不到所需的控制要求。针对以上问题,本文提出了基于粒子群优化模糊PID的控制方式,利用粒子群算法快速整定模糊PID参数的方法,以解决传统PID和模糊PID存在的控制问题,并且在Matlab中进行仿真验证。结果表明:基于粒子群优化的模糊PID控制相比于传统PID控制和模糊PID控制超调量分别降低了9.1%、5.66%,且几乎零超调;过渡时间分别减少了21.4%、12%。由此可以得出粒子群优化模糊PID控制具有响应时间短,几乎零超调,稳定性高的优点。同时控制精度的提高,也意味着精准调节电极位置使炉内更多时刻处于最佳反应状态,减少因不当操作导致的炉内反应效率降低,对提高矿热炉的反应效率也有着良好的影响。

基于改进粒子群算法的移相全桥模糊PID控制

[目的]为了得到具有良好性能指标的移相全桥(PSFB)控制方案,本文提出了基于改进粒子群算法(IPSO)寻优的模糊比例积分微分(PID)控制方法.[方法]在PSFB的小信号模型基础上,使用模糊控制器改善PID的参数,随后应用自适应惯性权重和压缩因子法优化PSO的全局特性和收敛性,进而计算模糊控制器的比例因子和量化因子,以提高系统的控制效果.在Simulink仿真环境中分别使用常规PID、模糊PID、IPSO优化模糊PID三种方式对移相全桥拓扑进行仿真,并设计了一台100 W的样机,验证所提控制策略的有效性.[结果]仿真结果中,IPSO优化的模糊PID控制相对于常规PID和模糊PID,其调节时间、超调量、稳态误差分别下降79.6%、99.4%、42.9%和40.2%、20%、87.5%;基于TMS320F28034硬件的实验结果中,IPSO优化的模糊比例积分(PI)控制相对于增量式PI和模糊PI,其调节时间、超调量、稳态误差、电压输出纹波分别下降52.4%、56.4%、46.7%、75.0%和12.1%、37.4%、20%、66.7%.[结论]将IPSO应用于PSFB的PID控制,相对于常规PID和模糊PID,具有更高的控制精度、更快的收敛速度、更强的抗干扰能力.

基于粒子群优化的旋冲钻进系统模糊PID控制

旋冲钻进系统作为钻机的核心传动系统,其动态性能直接影响整机装备的运行可靠性。针对常规PID控制器和模糊PID控制器存在参数设定主观性较大、整定较复杂,会导致旋冲钻进系统在复杂地层钻进过程中给进速度和转速控制精度不高的问题,探究了基于粒子群优化的模糊PID控制方法。基于钻机工作机理,设计了旋冲钻进液压传动系统;利用AMESim建立旋冲钻进系统仿真模型,对模型的合理性进行了验证;采用AMESim-Simulink-ADAMS联合仿真平台建立了基于粒子群优化的模糊PID控制方法的系统耦合模型。结果表明:不同载荷下,相较于常规PID控制和模糊PID控制,基于粒子群优化的模糊PID控制能够有效降低旋冲钻进系统超调量,缩短调整时间,减小稳态误差,对系统起步阶段的振荡现象有一定抑制作用,具有更优的控制精度和稳定性。

基于粒子群优化模糊PID的双闭环温度控制系统

针对近红外分布反馈式半导体激光器(DFB)输出激光的波长和光功率的稳定性受温度影响较大的特点,设计了一种双闭环模糊PID温度控制系统.由于模糊PID控制器对PID参数的调控取决于专家经验,尽管控制效果也不错,但距离理想状态还有一定的距离,于是把粒子群优化算法导入模糊PID控制器中,实现对参数更深层次的优化.经过模拟证明,经过粒子群算法优化后的模糊PID控制器具有更快的响应速度、更小的超调率,还可以在更短的时间内使系统到达稳定状态.

粒子群优化变论域模糊PID的永磁同步电机矢量控制策略

永磁同步电机具有结构简单、噪音低、效率高等优点而得到广泛应用。但是传统的矢量控制方法已经不能满足当前产业的控制需要,为了获得更好的控制性能,在普通PID控制的基础上,提出了一种基于粒子群算法优化的变论域模糊PID控制方法。分析永磁同步电机矢量控制原理,并建立了PMSM在dq坐标系下的数学模型,设计了基于PSO的变论域模糊PID控制器,利用Matlab/Simulink搭建id=0矢量控制下的PMSM调速系统仿真模型。仿真结果表明,与传统PID控制和模糊PID控制相比,基于粒子群优化的变论域模糊PID控制方法在具备传统模糊控制和PID控制算法优点的同时,利用粒子群算法得到最佳模糊论域,提高了永磁同步电机控制系统的动态响应速度,减少了超调和波动。

基于改进粒子群算法的PID控制参数优化

针对传统粒子群算法存在收敛速度慢,收敛精度低以及易陷入局部最优的问题,提出了一种融合中垂线策略的中垂线粒子群算法(MAPSO),同时引入惯性权重余弦调整策略,避免算法陷入局部最优。基于中垂线策略的游离粒子位置更新方法,能够加快粒子的收敛速度,从而增强算法的寻优速度和寻优精度。将改进的粒子群算法用于PID控制器参数优化,与Ziegler-Nichols(Z-N)公式法、线性递减惯性权重粒子群优化算法(MeanPSO)进行对比实验,结果表明中垂线粒子群算法精度更高,能够快速地整定PID参数,使控制系统响应函数性能指标更好。

基于PSO算法优化模糊PID控制器的灵巧手抓取控制研究

随着仿生学的进展,机器人领域中五指灵巧手作为主要执行机构的重要性不断增强。然而,在抓取过程中,五指灵巧手常常面临内部作用复杂、速度缓慢和效率低等问题。为了应对这些挑战,该文提出了一种基于角度闭环模糊自适应控制算法。该算法采用模糊策略来推断灵巧手关节角度偏差与控制器参数之间的关系,并制定相应的模糊规则。通过实时调整控制器参数,该算法能够提高系统的稳定性和抓取效率。此外,通过建立ADAMS模型和相应的闭环控制系统,以提高实验过程的可视化程度。实验结果表明,通过采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization Algorithm)优化模糊自适应PID算法并改进系统参数,相较于传统的PID算法,可以显著减少灵巧手在抓取过程中的关节抖动,并展现出更好的手指指尖接触力控制性能。

改进粒子群优化掘进机摆动截割系统BP神经网络PID控制

为提升掘进机摆动截割破岩时BP神经网络PID控制的自适应性,提出了改进粒子群优化BP神经网络PID控制方法。分析了悬臂式掘进机水平摆动截割系统的工作原理,构建其系统的传递函数,设计了BP神经网络PID控制器,确定了BP神经网络的结构和参数,推导出了BP神经网络权值和输出层阈值梯度,引入Tent混沌映射来改进粒子群算法,优化了BP神经网络的权值,以阶跃函数作为输入信号,仿真研究该算法的性能。结果表明,与未优化的BP神经网络PID控制器相比,优化后的BP神经网络PID控制器,能够快速准确地跟踪阶跃响应。

基于自适应粒子群算法优化PID的风电机组齿轮箱温度控制系统

为保障风电机组齿轮箱温度稳定,设计基于自适应粒子群算法优化PID的风电机组齿轮箱温度控制系统。该系统使用温度变送器获取当前风电机组齿轮箱实时温度数据,通过模拟量输入输出模块将实时温度数据输入到变论域模糊PID控制器内,进行模糊化处理,划分温度控制量尺度变量模糊空间,建立控制变论域,依据PID模糊规则得到PID控制器输出的风电机组齿轮箱温度控制量。实验结果表明,该系统运行稳定性良好,可快速控制风电机组齿轮箱温度达到指定数值,同时超调量较小,系统性能较为优秀。

改进粒子群优化的中药提取参数模糊PID解耦控制研究

为解决中药提取过程中温度和压力控制存在的非线性、大惯性和多变量耦合等问题,建立了一种基于改进粒子群优化的模糊PID多变量解耦控制模型。在中药提取过程的动态数学模型基础上,结合多变量前置反馈解耦器对模型进行解耦,降低温度和压力间的耦合度;引入线性递减和目标值自适应融合的动态惯性权重策略,用改进粒子群优化算法对模糊PID控制器的比例因子和量化因子进行优化,避免参数陷入局部最优;最后,在Simulink中对所设计的控制模型进行仿真。结果表明:改进算法优化后的模糊PID解耦控制器的曲线超调接近于0,温度调节时间缩短97%,压力调节时间缩短55%,系统无振荡,基本消除了稳态误差,提高了中药提取过程中温度和压力的控制精度。

基于粒子群模糊PID的PCR温度控制系统

为了提高温度控制系统升降温速率,改善温控系统的性能,提出了使用粒子群算法优化模糊PID控制参数初始值,提高模糊PID算法性能,来实现系统温度调节的方法。建立温控系统机械结构、控制电路、仿真模型,进行仿真验证。对PID控制、模糊PID控制、粒子群优化模糊PID控制、遗传算法优化模糊PID控制分别进行仿真分析,仿真结果表明,粒子群优化模糊PID控制效果最好,此时系统升温速率能达到7.69℃/s,降温速率达到5.57℃/s。搭建PCR扩增仪,采用质粒扩增进行生物实验验证,将反应结果进行电泳,电泳条带的大小与宽度表明,设计的PCR温度控制系统能够满足核酸扩增生物实验所需的温度环境。对系统温度性能进行测试,结果显示,系统实际升温速率达到6.648℃/s,实际降温速率达到5.22℃/s,控温精度为±0.2℃,温控系统具有较好的响应速度。

粒子群PID控制器在角接触球轴承组件角刚度测量仪中的应用

设计了一种以伺服电缸为加载系统的角接触球轴承组件角刚度测量仪。为提高测量仪的精度,建立了伺服系统的数学模型,并提出了一种由粒子群算法整定PID参数的控制方法。仿真和试验表明:与常规PID控制相比,粒子群PID控制方法到达稳态的时间缩短了0.8 s,超调量减小了25%,而且基本无振荡现象,能满足伺服控制系统响应快,稳定性强的要求。

基于粒子群模糊PID三环控制的全向转台控制系统

根据航空航天模拟实验系统对转台的应用需求研制了一套大功率全向转台控制系统。为满足其大惯量高动态特性的需求,提出了基于三环控制的粒子群最优参数自整定模糊PID控制系统。MATLAB仿真结果表明:该控制策略相较传统PID控制超调量更小、调节时间更短、系统带宽更大;同时该系统在抑制轴系耦合干扰和负载干扰的能力比传统PID控制更强。工程实践表明,所提转台控制系统可以显著提升转台的控制精度,极大提高了转台控制系统的动态性能,满足“双十”指标,同时通过粒子群迭代的方式计算系统最优参数可以大大减少人工调参的时间,提高了产品研发效率。

基于粒子群优化模糊PID控制的多足式真空吸附机器人控制方案设计

为解决高层建筑玻璃幕墙的清洗与检测问题,探索一种多足式真空吸附爬壁机器人,为实现爬壁机器人平稳运行,主要是提高电机转速的控制精度,采用模糊PID算法进行控制并在此基础上利用粒子群算法进一步迭代优化。通过粒子群算法的迭代寻优能力,实时确定模糊PID控制中PID三个参数的比例因子,得到一个性能较好的控制系统。结果表明,当比例因子Ckp、Cki、Ckd的值分别为0.1、8.23、0时系统稳定达到最优。相比于模糊PID控制,采用粒子群算法进一步优化后的系统,响应速度提升了0.024 s且同样无超调产生,能够满足系统要求。

基于改进粒子群算法的模糊神经网络PID控制器设计

针对模糊神经网络PID控制器中参数初始值的设置对控制器性能影响大的问题,提出一种改进的PSO算法优化模糊神经网络PID控制器参数的设计方法。该方法采用实数编码的方式对控制器参数进行优化,并以ITAT指标作为改进的PS0优化算法的适应度函数。实验仿真表明:经过改进的PSO算法优化的模糊神经网络PID控制器具有良好的动静态性能,响应速度更快,超调量更小,控制精度更高。

一种云自适应粒子群优化的模糊PID控制器设计

研究控制器优化设计问题,工业过程控制中广泛使用的PID控制器,参数的选取可等效为优化问题;针对应用于励磁控制系统的PID控制器,为了有效寻找励磁控制系统的最佳PID控制器参数,提出一种基于云自适应粒子群(CAPSO)算法的模糊PID参数优化策略;通过建立基于模糊控制的PID控制器模型,引入CAPSO算法来优化控制器中隶属度函数;粒子编码采用实数编码,粒子的维数与模糊控制系统的输入变量所被划分的模糊集合的数目与整个模糊系统的控制规则的数目有关,从而进行PID控制参数的实时优化;仿真结果表明基于该方法优化的控制系统与PID控制、模糊控制相比,具有超调量小、响应速度快、稳态误差较小等优点,提高了励磁控制系统的性能,具有一定的实用价值。