注塑机料筒；模糊变系数比例-积分-微分（PID）控制；矩阵实验室

注塑机料筒温度是注塑工艺的重要参数，对料筒温度进行有效地控制是保证塑料制品成型质量的重要环节。料筒温度系统是一个多变量、离散、间歇工作、大滞后、非线性、强耦合且需要人工参与的复杂系统。采用模糊变系数比例一积分微分（PID）控制，用模糊规则对模糊变系数PID算法中的系数进行在线修正。结果表明该算法提高了温度控制系统的鲁棒性，超调减小，提高了注塑机料筒温度控制的精度。

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PID的ROV运动控制仿真

针对观察型水下机器人在水下运动时易受暗流、波浪影响,造成操控困难、系统稳定性差等问题,建立遥控水下机器人(Remotely Operated Vehicle,ROV)不同运动的控制模型,考虑电机和导管螺旋桨推进器的传递函数对ROV控制系统的影响,确定定艏向和定深控制系统的闭环传递函数,结合模糊控制和比例积分微分(Proportional Integral Differential,PID)控制法,得到模糊PID控制器,基于MATLAB/Simulink环境进行ROV定深度运动仿真和ROV水平面艏向定偏角运动仿真。结果表明,与传统PID控制相比,模糊PID控制具有更优的ROV定艏向和定深度控制效果,不会发生超调现象,在抗干扰能力和响应速度方面具有明显的优势,可有效地实现ROV定艏向和定深度运动控制。

基于遗传算法的汽车主动悬架变论域模糊PID控制

针对1/4车主动悬架系统,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的变论域模糊比例-积分-微分(proportional-integral-differential,PID)控制方法.在建立主动悬架系统模型的基础上,引入变论域思想设计模糊PID控制器.为进一步改善控制器减振效果,采用GA来优化变论域中伸缩因子描述函数的参数.结果表明:相比PID、模糊PID与未优化的变论域模糊PID等控制方法,基于GA的变论域模糊PID控制方法在降低车身垂向加速度、改善乘坐舒适性方面具有优越性;所提控制方法对簧载质量和车辆行驶速度不确定性具备较强的鲁棒性.

基于BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜环境参数调控优化

【目的】开发新的控制策略,用于解决传统控制方法果蔬保鲜环境参数因时变性、非线性、滞后性强和惯性大等特点导致的控制精度低、鲁棒性弱等问题。【方法】将传统比例−积分−微分(Proportional-integral-derivative,PID)和BP神经网络(Back-propagation neural network,BPNN)算法相结合,开发一种基于BPNN-PID的控制策略,通过自主搭建的果蔬保鲜环境调控试验平台和自主设计的控制系统,研究不同控制策略对保鲜环境参数调控效果的影响。【结果】基于BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜环境控制系统,环境温度超调量为1.7℃、稳定时间为80 min、稳态误差为±0.2℃,环境相对湿度超调量为2.8%、稳定时间为55 min,相对湿度稳定维持在80%~90%范围内。与传统PID控制策略相比,BPNN-PID控制策略环境温度超调量减小了2.1℃、稳态误差减小了0.3℃、稳定时间缩短了25 min,环境相对湿度超调量减小了2.2%、稳定时间缩短了25 min,环境参数波动幅度均有所降低。【结论】本文开发的果蔬保鲜环境控制系统呈现出良好的动态调整能力,具有较强的鲁棒性,控制性能明显提升,实现了保鲜环境参数的精准控制,满足果蔬保鲜贮藏要求。研究结果为果蔬保鲜环境参数调控提供了参考。

带宽化调节下的抗扰PID退饱和控制方法

比例–积分–微分(PID)控制的抗饱和设计是一类经典非线性控制问题,理论研究丰富,但工程中广泛使用的仍是积分退饱和这类简易策略.究其原因,现有理论方法过于依赖系统模型和状态空间理论,稳定性条件与调参机制之间关系复杂.本文基于经典退饱和控制结构,首次阐述了“退饱和带宽”概念及退饱和参数调节机理,在此基础上讨论了两类低阶退饱和补偿器的带宽化设计方法.在抗扰PID反馈控制下,结合小增益定理得到退饱和控制的稳定性条件,给出控制参数与退饱和带宽之间的调节关系,实现退饱和控制的带宽化整定.最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性.

基于模糊-遗传算法的粗纱机出料传动系统PID参数优化方法

目前常规的粗纱机出料传动系统PID参数优化方法主要通过结合被控对象的稳态增益情况构建出优化函数,实现PID参数优化整合,忽略了实际运行工况下的干扰成分,导致参数优化效果不佳。对此,提出基于模糊-遗传算法的粗纱机出料传动系统PID参数优化方法。首先结合PID的系统阶跃响应曲线,以被控量的偏差变化率作为主要参数选取性能指标;然后通过引入负荷扰动模块以及频率干扰模块,对PID调节模块进行建模分析;最后结合模糊-遗传算法对最优适应度值进行求解,从而实现PID参数的有效优化,并对提出的方法进行优化效果检验。最终测试结果表明,采用提出的方法对PID参数进行优化整合时,控制输出曲线与理论输出曲线的拟合程度更高,具备较为理想的优化效果。

重放攻击下多智能体系统H_(∞)一致性PID控制

本文针对一类带有加性噪声和乘性噪声的离散多智能体系统,研究重放攻击下多智能体系统的H_(∞)一致性比例-积分-微分(PID)控制问题.首先,根据智能体的测量输出设计状态观测器,对智能体的状态进行有效估计,观测器设计过程中考虑了系统测量输出从传感器传输到观测器过程中受到重放网络攻击的影响.然后,利用智能体与其邻居智能体的估计状态差设计PID控制器.利用李雅普诺夫稳定性理论和代数图论,证明在该控制策略下,多智能体系统在重放攻击存在的情况下达到预期的H_(∞)性能指标.最后,利用线性矩阵不等式(LMI)方法求解观测器和控制器增益,利用数值仿真验证了所设计的观测器和PID控制器的有效性.

基于前馈补偿LQR与PID的矿井无轨胶轮车横纵向控制研究

无人驾驶技术是实现无轨胶轮车井下安全、智能、高效运输的重要方案之一,为了提高无人驾驶过程中的轨迹跟踪精度,提出了基于前馈补偿的横向线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)与纵向比例积分微分(Proportion Integration Derivative,PID)位移速度调节器相结合的控制策略,实现车辆的横纵向协调控制。通过建立考虑轮胎侧偏特性的2自由度无轨胶轮车动力学模型和跟踪误差模型,并采用井下无轨胶轮车实车参数建立其电机模型,得到车辆的驱动制动输出。利用Carsim和Matlab/Simulink搭建联合仿真环境,分别在井下双车道工况、单车道工况与颠簸路面工况下进行了轨迹跟踪仿真验证。结果表明:在3种工况下车辆轨迹跟踪过程中的最大横向误差仅为5 cm,最大纵向误差仅为10 cm,速度误差控制在1 m/s以内,航向误差范围为±0.1 rad,前轮偏转角变化平稳未出现抖动现象。为验证控制器在井下实际环境下的跟踪性能,使用实验室小车于陕西某井下巷道进行了现场试验验证,结果表明:井下实际巷道下试验结果误差仍在合理范围内,解决了车辆运行过程中的速度和路径的时变问题,反映出该控制器具有较高的精度和较好的稳定性。

高海拔潮气量双环PID控制系统研究

为解决高海拔地区气压降低导致急救呼吸机潮气量控制精度下降的问题,提出了双环PID潮气量控制系统。该系统采用气压补偿型PID控制器调整风机转速,并辅以积分分离式PID控制器,以实现对气流速度的精确控制。在实际海拔4370 m、大气压59 kPa的环境中,系统性能测试表明,相较于单环PID控制,双环控制系统在高海拔条件下表现出快速响应和无超调的卓越性能。平均气流速度输出误差为3.19%,最大误差为4.1%,优于现有临床设备的准确性。这一技术突破不仅提供了高海拔急救呼吸机潮气量控制的有效解决方案,也为特殊环境下的通气控制技术发展贡献了重要参考。

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。

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。

爆胎车辆动力学分析及模糊PID控制优化策略研究

车辆通过控制系统提高行驶的稳定性,但在爆胎时容易导致车辆行驶失去稳定性,从而造成车辆发生侧翻现象。为改善车辆动力学控制系统输出效果,建立了车辆轮胎动力学模型。引用模糊比例-积分-微分(PID)控制器,给出了模糊PID控制器输出参数与误差和误差变化率的关系图。提出人群搜索算法,利用人群搜索算法迭代搜索原理对模糊PID控制器参数进行寻优。以车辆2种行驶路况为例,利用Matlab软件对爆胎车辆的稳定性进行仿真,比较和分析爆胎车辆优化控制系统的输出效果。结果显示:采用模糊PID控制系统,爆胎车辆产生的偏航角、俯仰角加速度和侧倾角加速度较大。采用人群搜索算法优化模糊PID控制系统,爆胎车辆产生的偏航角、俯仰角加速度和侧倾角加速度较小。爆胎车辆采用人群搜索算法优化后的模糊PID控制器,不仅响应速度快,而且行驶的稳定性较好。

基于PID的电阻炉温度控制仿真

电阻炉是熔炼金属、玻璃成型及陶瓷制造等工业生产中的重要加热设备之一,主要利用电流使炉内电热元件进行发热,在工业背景下,电阻炉温度的准确控制对于生产过程的稳定性和产品质量至关重要。如果温度控制不足够精确,可能会导致材料变质、能源浪费和生产延误,造成一定的经济损失。为了优化这些过程并确保产品质量,精确的温度控制是必不可少的。在分析PID控制器基本原理以及特点的基础上,探讨基于PID的电阻炉温度控制系统设计,并通过Matlab的强大工具和模拟环境,模拟电阻炉温度控制代码,能够帮助进一步理解和改进电阻炉温度控制系统,使电阻炉温度控制更加精准,以满足不断变化的工业需求,生产出更高质量的工业制品,推动制造业的现代化发展。

基于粒子群算法的分数阶PID主动磁轴承控制

针对主动磁轴承(AMB)四自由度间强耦合、非线性导致控制器控制效果不佳的问题,将分数阶PID(FOPID)控制器引入AMB控制系统,提出了基于粒子群(PSO)算法的FOPID控制器以提高控制器的响应速度并抑制转轴位移超调量,提高控制精度。采用时间乘以误差绝对值积分(ITAE)作为性能指标,在限制电流模块不同幅值条件下,将FOPID控制器与PID控制器进行比较。仿真结果显示,PSO算法可以简化FOPID控制器参数的调节过程;随着限制电流的提升,FOPID控制器的控制效果明显优于PID控制器,在5 A输入电流的限制下其性能指标高出PID控制器约1.05%;随限制电流幅值增加,在60 A输入电流的限制下性能指标可高出PID控制器约26.25%。

引入PID反馈的SHAEKF算法估算电池SOC

电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO)算法对二阶RC等效电路模型进行参数辨识;用开源电池数据集对模型和算法进行实验和分析。改进的SHAEKF算法在电池动态应力测试(DST)、北京动态应力测试(BJDST)和美国联邦城市驾驶(FUDS)等工况下的平均估计误差都在1%以内,与单纯的融合算法SHAEKF算法相比,最大误差可减小5%。

基于PPO的自适应PID控制算法研究

采用MATLAB物理引擎联合Python搭建了一个六轴机械臂,并模拟带有扰动的复杂控制环境,为机械臂训练提供现实中无法提供的试错环境。使用强化学习中近端优化算法(proximal policy optimization,PPO)算法对传统PID控制算法进行改进,引入多智能体思想,根据PID三个参数对控制系统的不同影响及六轴机械臂的特性,将三个参数分别作为不同的智能个体进行训练,实现多智能体自适应调整参数的新型多智能体自适应PID算法。仿真结果表明:该算法的训练收敛性优于MA-DDPG与MA-SAC算法,与传统PID算法的控制效果相比,在遇到扰动及振荡的情况下,能够更有效地抑制振荡,并具有更低的超调量和调整时间,控制过程更为平缓,有效提高了机械臂的控制精度,证明了该算法的鲁棒性及有效性。

基于模糊自适应PID的汽车硅油风扇离合器性能测试系统研究

以汽车硅油风扇离合器为研究对象,结合单片机和传感器技术,开发出性能测试系统.提出模糊自适应PID动态控制算法,设计控制器控制温度,利用速度传感器检测风扇转速,对测试系统进行整体设计,给出了硬件总体设计框图,设计模拟量输入输出电路,并设计对应的软件系统.实验结果表明:测试系统升降温速率最高不超过8.5℃/min,耦合区加温速率约为2.3℃/min,分离区降温速率约为6.6℃/min,系统性能稳定,符合标准.

“自动控制原理”课程思政教学探讨——以PID控制教学为例

随着信息技术的飞速发展及在各行各业的深入渗透,高校教学过程中越来越多的专业开设了控制类课程。“自动控制原理”是自动化类专业的核心基础课程,也是武汉大学全校公共专业基础平台课,受众面十分广泛。通过主要阐述经典控制理论PID控制器中体现的系统思想,通过剖析PID控制的物理内涵,润物无声地融入思政元素,将控制理论内在的技术哲学自然融入专业课程教学,在传授知识的同时进行价值引领,切实提升立德树人成效。

应用模糊PID自修正的电镀槽液温度控制方法

电镀槽液温度自动控制过程属于典型的混沌过程,在温度采集的过程中存在明显的非线性波动。典型的比例-积分-微分(PID)控制算法在这种混沌特性与非线性特性干扰下,存在控制精度较低、稳定性和鲁棒性较差等问题。此外,为解决非线性问题,PID算法需要循环迭代计算,存在控制时滞问题。以模糊控制为基础,提出了基于模糊PID的电镀槽液温度自动控制方法。该方法先设计温度数据采集结构,并将移动平均滤波、温度修正算法引入到采用的数据采集结构中,完成电镀槽液的实时温度数据采集。然后将采集到的温度数据作为构建的模糊PID控制器的输入。利用模糊控制规则引入修正因子,实现电镀槽液温度的自动控制。考虑到电镀槽液的时滞特性,在控制器中加入粗糙预估参考模型,对该特性加以抑制,提升控制性能。最后应用实验证明了所提方法的先进性。实验结果表明:所提方法具有较高的控制精度和效率,能够有效降低超调量和波动,应用效果较好。