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。

基于自适应分区域麻雀算法的氢燃料电池供气系统的PID控制器设计

在外界干扰的情况下,传统的PID控制已经无法满足氢燃料电池空气供应系统的实时调节。因此,本文提出了一个自适应分区域麻雀搜索算法(APSSA)的PID控制器。首先,针对麻雀搜索算法存在易陷入局部最优、收敛速度过快导致算法精度不高等问题,提出了一种自适应分区域麻雀搜索算法。其次,设计了一种基于APSSA的PID控制器,用于整定PID参数:定义积分时间加权绝对误差(ITAE)为目标函数,按照APSSA的核心迭代步骤对Kp、Ki、Kd三个参数迭代优化,确定最佳的参数组合。最后通过一个仿真实验,将其与PSO-PID进行比较,结果表明,APSSA-PID相较PSO-PID,稳定性更强,花费的时间成本更低。

自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制研究

温度控制可以避免由于电气设备温度过高而出现故障,为了提高电气设备的温度控制精度,研究了一种自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制方法。在自适应模糊算法的基础上,优化PID控制器的结构,根据自适应模糊处理的原理,建立自适应模糊PID控制器输入与输出的关系,以电气设备的温变和均方差作为优化目标,完成自适应模糊PID控制器的参数优化。根据电气设备运行环境中的平均温度,构建电气设备温度的连续时间动态模型,采用优化后的自适应模糊PID控制器参数,获取电气设备温度控制的输出,最小化电气设备温度控制的目标函数,实现电气设备的温度控制。实验结果表明,该方法能够将温度控制精度提高到93%以上,其对电气设备具有较好的降温效果和控温效果,具备了可行性。

采摘机器人机械手避障方法研究——基于遗传优化和模糊PID控制器

为了提高采摘机器人机械手移动的自动化程度,使其在移动过程中有效避开障碍物,将基于PID控制器的避障系统引入到了机械手的设计上,并采用遗传算法和模糊算法对控制器进行了优化,提高了机械手移动的准确性和平稳性。模拟采摘机器人机械手的作业环境,对机械手的避障功能进行了测试,结果表明:机械手可以成功躲避障碍物,且采用遗传和模糊算法优化的机械手具有更高的移动平稳性,对于提高果实采摘效率和质量具有重要的作用。

基于LabVIEW的无模型自适应控制算法实现与应用

为了有效地将无模型自适应控制算法(MFAC)应用于实际场景,该文研究LabVIEW开发环境中实现基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制(MFAC-CFDL)。实验结果表明,对于相同的被控对象,LabVIEW实现与Matlab的仿真运行结果一致,证明该方法准确性。进一步与传统的PID控制方法相比较,MFAC-CFDL显示出更强的鲁棒性,并能保证闭环系统的稳定性以及输出误差跟踪的收敛性,通过实验说明该方法工程实践应用有效性和可行性。

基于改进麻雀搜索算法模糊PID控制器设计

为了提高无刷直流电机输出转速与转矩的平稳性,提出了一种通过时变惯性权重改进的麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机。通过在Matlab/Simulink中对无刷直流电机进行控制仿真,仿真结果表明,时变惯性权重改进麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机,其转速与转矩的平稳性符合要求,并且能够实时响应负载的变化。

基于PID参数整定的无模型自适应控制器参数整定方法

本文针对一阶线性时不变(FOLTI)系统,将常用的比例–积分–微分(PID)控制器参数整定方法推广到无模型自适应控制(MFAC)参数整定中,利用PID控制参数整定方法整定直接型MFAC方案的伪梯度初值,以期改变MFAC控制律初始参数的试凑式选取,提升MFAC应用的方便性和可接受性.通过仿真,验证了所提伪梯度初值整定方法的有效性,并对比了FOLTI系统的系统参数和系统结构发生变化后,应用MFAC与PID控制的性能差异.

针对时滞积分系统的自适应动态PID控制器参数整定方法

【目的】PID控制器被广泛应用于积分系统的控制中,在积分系统的实际应用中,控制效果通常会受到延迟时间的影响,同时,被控积分参数变化较大的情况下,也会影响控制器的控制效果。【方法】提出了一种适用于时滞积分系统的自适应动态PID控制器参数整定方法,考虑了积分系统的电压、被控对象的变化范围、延迟时间等参数的影响,使得PID控制器的参数与积分系统控制对象之间的关系更加明确,同时考虑到实际应用中微分滤波器参数的整定。【结论】在Simulink中模拟了被控积分参数10倍变化的非线性系统,实现了对非线性系统的动态控制,达到了良好的控制效果,并在实际的PWM控制系统中验证了该方法应用的可行性。

基于自适应模糊PID的风力发电机叶片角度控制

本文研究了风力发电机倾斜角度控制问题,探讨了自适应模糊PID调节器在该控制系统中的应用。通过仿真试验和分析,验证了自适应模糊PID调节器在不确定模型条件下的稳定性和控制效果。结果表明,与传统PID控制器相比,自适应模糊PID调节器能够更好地响应风力发电机的倾斜角度控制,能够快速、平滑地调节角度并保持稳定。本文可为提高风能利用效率和减少环境污染提供参考,未来可验证其他控制方法以获得更好性能。

基于PSO优化的悬臂式掘进机自适应控制研究

针对悬臂式掘进机手动控制操作时掘进效率低、设备损耗大等问题,提出一种基于神经网络的自适应控制策略,通过粒子群优化(PSO)算法优化极限学习机(ELM)负载识别和模糊PID控制,实现截割负载识别和摆速控制。基于Simulink的仿真结果显示,PSO-ELM识别系统的平均绝对误差百分比小于0.3%,PSO-FPID摆速控制时间小于0.2 s,验证了该策略的有效性,对提高煤炭开采的智能化水平具有重要意义。

船舶水润滑尾轴承异常振动自适应控制方法

为避免因船舶水润滑尾轴承异常振动导致的严重机械故障,威胁船舶运行安全,研究船舶水润滑尾轴承异常振动自适应控制方法。依据水润滑尾轴承的异常振动产生原因,设计水润滑尾轴承异常振动控制结构。利用位移传感器采集实际水润滑尾轴承转子位移信号,使用滑膜观测器观测水润滑尾轴承的不平衡扰动力,将其作为惯性主轴位置校正器的输入,得到扰动引起位移偏差的补偿量。结合水润滑尾轴承转子理想位移值,计算轴承转子位移信号偏差值,将其作为PID控制器的输入控制量,输出轴承异常振动控制量,实现其异常振动自适应控制。实验结果表明,该方法可有效控制船舶水润滑尾轴承异常振动,提高轴承的工作稳定性。

固定翼飞行器扩展PID型SO(3)姿态控制器设计

针对固定翼飞行器的SO(3)姿态控制系统建模及PID型控制器设计问题,首先通过分析推导建立了固定翼飞行器SO(3)姿态控制模型;然后,针对存在不确定干扰的固定翼飞行器SO(3)姿态控制模型,在充分考虑工程实践的前提下,设计了一种扩展PID型固定翼飞行器SO(3)姿态控制器,该控制器在传统PID控制项的基础上引入补偿控制项,使系统具有更好的性能;最后,通过Lyapunov稳定性分析,证明了系统几乎是全局渐进稳定的。仿真结果表明:所设计的扩展PID型控制器具有优异的控制性能,且对外部干扰具有良好的鲁棒性。

舰船螺旋桨推进轴系多维耦合振动自适应控制

推进轴系振动会造成其位移,由此影响舰船螺旋桨推进轴系的稳定性和可靠性,本文针对此问题,提出舰船螺旋桨推进轴系多维耦合振动自适应控制方法。取基座振动为观测点,采用前馈式控制方法控制轴系纵向维度振动;设计并联电磁执行器,抑制螺旋桨区域将受到周频力、叶频力以及频力叠加造成的周期性扰动力影响所形成的横向维度振动;将纵向维度振动与横向维度振动控制参数作为模糊PID控制算法的输入,控制器会根据这些输入以及预设的控制规则,自动调整其控制参数,以达到对多维耦合振动的最佳控制效果。实验结果显示,该方法纵向振动抑制水平达到15 dB以上,月内位移降低7 mm,说明该方法可提高推进轴系工作过程的稳定性和可靠性。

基于PID控制器的无轴承异步电机控制策略研究

无轴承异步电机(Bearingless Induction Motor,BIM)具有摩擦小、无需润滑、运转速度高等优点,具有重要的研究和应用价值。但是相对于传统异步电机,无轴承异步电机的数学模型是一个强耦合、多变量、非线性的高阶函数,导致其控制策略相对复杂。为此,本文研究了一种基于PID控制器的无轴承异步电机气隙磁场定向控制策略,对其控制原理和实现方法进行了详细的论述,采用Matlab仿真软件对其有效性进行了验证,并基于TMS320F28335搭建了实验平台,对控制效果进行了验证。

基于深度强化学习的分层自适应PID控制算法

比例积分微分(PID)控制在工业控制和机器人控制领域应用非常广泛.然而,其在实际应用中存在参数整定复杂、系统无法精准建模以及对被控对象变化敏感的问题.为了解决这些问题,本文提出了一种基于深度强化学习算法的分层自适应PID控制算法,即TD3-PID,用于移动机器人的自动控制.其中,上层控制器通过实时观测当前环境状态和系统状态实现对下层PID控制器参数和输出补偿量进行调整,以实时补偿误差从而优化系统性能.本文将所提出的TD3-PID控制器应用于4轮移动机器人轨迹跟踪任务并和其他控制方法进行了真实场景实验对比.结果显示TD3-PID控制器表现出更优越的动态响应性能和抗干扰能力,整体响应误差显著减小,在提高控制系统性能方面具有显著的优势.

电力机械无级变速传动系统自适应控制方法

为了提高整车动力性和传动效率,提出电力机械无级变速传动系统自适应控制方法。在传动系统结构分析下,对电机和变速器对应参数进行匹配,根据匹配的系统参数,通过传动系统I段→换段阶段→II段构建动力学模型,并采用微分先行PID控制算法对传动系统进行自适应控制。选取6速DDCT双离合器变速器为实验对象,通过与两种传统方法进行对比,仿真实验结果表明,所提方法进行自适应控制后,消耗的燃油量为78 mL,进行无级变速传动所用的时间在10.85 s内,控制的精度最高可达99.75%,电力机械无级变速传动效率较高,控制效果较好,为汽车行业发展奠定了一定基础。

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。