基于PID切换控制的弹道修正引信滚转角控制方法

为解决弹道修正引信在修正过程中弹体受力变化较大引起的模型非线性问题,为保证滚转角控制算法的有效控制范围可有效覆盖整个修正控制过程,采用了基于动压变化的位置-速度双闭环比例-积分-微分(proportional-integral-differential,PID)切换控制算法.在传统PID控制算法基础上引入切换控制,将PID控制系统设计成子系统,依靠引信动力学模型与动压之间的关联,以动压为切换信号制定切换规则将多个PID控制系统串联,拓宽了滚转角控制系统的有效控制范围.结合理论分析与仿真验证,结果表明:在整个弹道修正控制过程中定位精度在0.25°以内,响应时间小于0.3 s,验证了基于动压变化的PID切换控制算法对非线性的引信滚转角控制模型、持续滚转角控制的可行性.

基于模糊PID控制的拖拉机遥控转向系统研究

由于拖拉机实际作业环境较为恶劣,为保证驾驶员的安全,提出了一种拖拉机遥控转向系统的设计方案。首先,对拖拉机现有的液压转向系统进行了分析,并提出了遥控转向系统的结构设计和控制策略设计;然后,通过AMEsim和Simulink分别搭建了遥控转向系统的液压部分模型和模糊PID控制器并进行了联合仿真实验。实验结果表明:设计的遥控转向系统能够实现拖拉机的转向,模糊PID控制器相对于常规PID控制器的控制效果更好,阶跃响应时间由1.49 s缩短到1.07 s,正弦跟踪响应最大误差由0.028 m缩短到0.015 m,抗干扰性也更强。

超声、微波辅助银杏叶多酚固液萃取的传质和PID控制研究

本文采用超声和微波辅助提取银杏叶多酚,通过构建扩散模型,研究了超声和微波场下银杏叶多酚提取的传质机制,进一步建立了关于银杏叶多酚提取过程的比例-积分-微分(PID)控制算法。结果表明:与摇床振荡提取相比,超声和微波辅助提取均可促进银杏叶内多酚的释放,增强银杏叶颗粒内部多酚分子扩散能力。相较超声处理,微波场下多酚提取效率更高,且多酚扩散能力更强,颗粒内外多酚浓度差值更早到达峰值。料液比为1:40 g/mL时,103.7 W/L超声和4800 W/L微波作用下,多酚的De值分别为6.4×10^(-11)m^(2)/s、1.4×10^(-10)~1.7×10^(-10)m^(2)/s,多酚平衡提取量分别为27.492±2.666和28.453±1.115 mg/g。另一方面,与传统PID和模糊PID控制器相比,基于遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)优化的两种模糊PID控制器均可较好地对目标多酚提取过程实施有效控制,具有超调量小、收敛速度快等优点。当微波功率为4800 W/L、料液比为1:20 g/mL时,最佳控制算法为PSO优化的模糊PID,PSO因子为4.1350、0.1100、0.0001,此时粒子群算法优化的模糊PID控制器收敛时间最少,为0.5 min左右,且有最小的超调量,为1.12%。该研究为超声和微波辅助银杏叶多酚固液萃取的数字化仿真控制提供了理论依据。

基于模糊PID的磁力搅拌器温度控制设计

针对磁力搅拌器的电阻炉盘具有大滞后、非线性以及无法精确获得数学模型的问题,在温度-电流串级控制的基础上提出了一种基于模糊PID的磁力搅拌器温度控制方法,能够更好地应对电阻炉盘的特性。通过模糊化输入和输出,利用模糊规则进行推理,根据实时的温度偏差和变化率来调整控制器的输出,以实现更快的响应并且减小超调的程度。PID控制器的比例、积分和微分部分也能够对系统进行精确调节,进一步提高温度控制的准确性。实验表明,在50~350℃的温控范围之间,系统的稳态误差在±1℃内,并且超调量小,可以满足磁力搅拌器的应用需求。

基于遗传算法的车辆纵向跟随模糊PID控制

为提高智能车辆纵向跟随控制的精确性和稳定性,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)设计智能车辆纵向跟随模糊控制系统。设计驱动和制动切换规则,根据期望速度计算期望加速度,实现驱动/制动的切换控制;提出在比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制器的基础上引入模糊控制(Fuzzy Control,FC)的方法,在线整定PID参数;考虑到模糊控制的隶属函数由专家经验获取的局限性,使用遗传算法对其进行优化。通过CarSim/Simlink建立仿真模型,对匀速行驶和变速行驶两种工况下车辆行驶状态进行分析,结果表明,优化后控制器能更快地稳定跟随前车行驶,智能车辆纵向跟随模糊控制系统具有良好的实用性,能提高车辆的驾乘舒适性。

基于改进长城建造算法的电刺激治疗仪自适应增量式PID控制

目前,电刺激治疗仪自适应能力差,电刺激信号控制不够精准有效,难以全模拟及适应人体的复杂生理过程。为提高功能性电刺激的自适应性响应和稳定性,采用改进的长城建造算法实时动态控制功能性电刺激信号。在Simulink中搭建电刺激治疗仪电刺激自适应控制系统仿真模型,仿真分析标准PID、长城建造算法(GWCA)和改进长城建造算法(IGWCA)3种不同控制算法对电刺激自适应系统响应的影响,获得了IGWCA对增量式PID算法控制参数寻优的最佳值:K_(p)=52.36、K_(i)=0.51、K_(d)=5.15。仿真结果表明:与其他两种控制算法相比,IGWCA响应速度最快,在1.2秒时达到设定峰值且显示出较高稳定性和较小超调;同等条件下,IGWCA的寻优速度和收敛精度更高,自适应控制效果更好。该算法可显著提升电刺激治疗仪在临床和康复治疗中的适用性。

基于模糊自适应PID算法的直流电机控制设计

在当前直流电机控制系统中,通常采用传统PID算法来对电机进行控制和调节,但这一方法存在调节时间过长和超调量过大等问题。为此,提出一种基于模糊自适应PID算法的直流电机控制设计。在传统PID算法的基础上引入模糊控制理论,并借鉴专家经验和规则库,使PID算法中的3个参数能够跟随电机的实际运行状态进行实时调整,达到最优控制。实验结果表明,与传统PID算法和模糊PID算法相比,模糊自适应PID算法下的电机转速曲线更平滑、调节时间更短、超调量更小,具有更好的实时性和鲁棒性,能满足工控领域要求。

基于PSO-BP模糊PID的变距取苗机构控制系统设计

为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。同时,为实现变距取苗机构的精确控制,提出了一种基于PSO-BP的模糊PID算法以提高控制精度,介绍了系统的结构与工作原理,并通过选型计算与分析建模建立了控制系统的数学模型。针对传统PID控制器稳定性差、响应速度慢等不足之处,利用PSO-BP模糊PID对控制器的参数进行在线调整,以满足控制过程中对参数的不同需求。仿真结果与试验数据的分析表明:在参数相同条件下,基于PSO-BP模糊PID控制系统系统稳定性更好、响应速度更快,具有良好的鲁棒性,提升取苗成功率的同时降低了基质损伤率,能够满足变距取苗机构高精度快速稳定控制的需求。

基于PID与模糊控制算法的高氮钢加压电渣炉熔速控制

为了提高氮钢加压电渣炉的熔速控制精度,文章设计了一种结合PID与模糊逻辑的控制系统,再利用粒子群优化算法进行了优化。结果表明,基于PID与模糊控制算法的高氮钢加压电渣炉熔速控制研究,不仅有效地提高了系统响应能力,还实现了系统的高精度控制。

粒子群算法优化的车辆悬架座椅模糊PID控制

针对车辆悬架座椅的振动问题,基于ADAMS/View和MATLAB/Simulink平台建立三自由度1/4车辆主动悬架座椅系统模型和路面模型,提出一种运用粒子群算法优化模糊PID的控制方法。该方法融合标准粒子群算法与模糊PID算法,通过粒子群算法对模糊PID控制中的量化因子、比例因子和模糊规则参数进行优化,解决模糊PID控制参数的选取存在经验性和主观性的问题。仿真结果表明:在不同的车速下,相较于模糊PID控制,粒子群优化模糊PID控制的座椅加速度下降16.5%以上,相较于被动悬架座椅,粒子群优化模糊PID控制的座椅加速度下降48.0%以上,减振效果改善明显。

PID控制下前弯式离心泵流量特性试验研究

比例系数、积分系数与微分系数作为控制器调节系统动态响应的参数,在比例积分微分(PID)控制中起到重要作用,为研究PID控制下前弯式离心泵流量控制特性,以恒定流量为控制目标,试验PID参数在不同范围内的具体表现与各环节控制特性。研究结果表明:离心泵流量控制失稳振荡会引起电机的启停;受变频器升限保护限制,比例系数过高不会缩短控制初期流量调节上升时间,反而会增加超调量、降低稳定性,因此应选较低比例系数;积分饱和造成的超调量上限为33.50%,此时继续增大积分系数可缩短稳态时间,直至系数过大影响稳定性而出现振荡;若尽量避免产生超调影响,选用比例系数为0.2,积分系数为0.5时,流量调节经初始上升阶段后在目标值附近波动并快速稳定,超调量微弱,仅为8.82%,稳态时间为7.4s,在测试中具有最佳控制效果;与微分系数相关的流量超前调节在实际控制中作用微弱,且对调节过程中的波动没有明显改善。结合以上结论为变频离心泵流量控制中的PID调参与控制优化提出参考。

模糊PID玉米免耕机排种施肥控制方法研究

为了实现免耕机播种量和施肥量的精确控制,基于模糊PID控制,设计了控制系统。首先,建立排种量模型,以排种轴转速为控制量;其次,建立施肥量控制模型,分析排肥轴转速、排肥轴长度和免耕机前进速度对于排肥量误差的影响,选择排肥轴转速为控制量;再次,采用模糊PID控制的方法,对驱动电机进行调速,进而实现对排肥轴和排种轴转速的控制,完成排种量和排肥量的调整;最后,对系统进行测试。测试结果表明:电机转速从0调整到50 r/min的响应时间为0.8 s,施肥量变异系数分布区间为[2.6,4.1]。

农田作业车的RBF-PID横向路径跟踪控制研究

针对农业现代化背景下大块农田环境的农用车辆路径跟踪作业的需求,采用RBF神经网络自整定PID控制参数的方法优化传统的基于增量式PID的车辆横向路径跟踪算法,建立3-6-1结构的RBF神经网络,以目标路径位置、实际行驶位置和上一周期方向盘转角为输入量,隐藏层设置6个神经元,输出量为方向盘转角,通过梯度下降法对PID的参数实时调整。最后,利用CarSim/Simulink对基于约翰迪尔825i Gator车型改造的农田取土采样车进行建模和仿真,结果表明:在低速(10 km/h)的U形(蛇形)路径下,平均误差为3.89 cm,最大误差为16.61 cm,标准差为5.99 cm,跟踪效果优于传统增量式PID控制,鲁棒性良好,能满足常见的农田作业车辆路径跟踪工况的作业需求。

基于WOA优化FNN-PID的单晶硅加热炉炉温控制

针对单晶硅加热炉炉温控制的大惯性、强耦合、长调节时间等问题,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化模糊神经网络(FNN)比例-积分-微分(PID)算法。通过测试实验装置的温度推算出模型表达式,采用WOA进行选代寻优,得到合适的PID参数,利用FNN对PID参数进行实时调整,以实现动态解耦。通过仿真软件进行仿真验证,并在搭建的模型上分别进行阶跃响应实验和信号跟随实验。仿真结果表明,相较于传统的PID算法和FNN-PID算法,基于WOA的优化FNN-PID算法有效提升了系统的升温速度且无超调。对加热炉进行升温实验,结果表明温度超调量最高为0.9℃,恒温区温控精度保持在±0.3℃,表明该方法可有效提升系统升温速度和稳定性。

基于GA-Fuzzy-PID算法的棉田施肥灌溉系统研究

在水肥一体控制器中,PID控制算法易引起超调,产生振荡;Fuzzy-PID控制算法由于参数基于人为经验设定,控制欠细腻。针对上述问题,研究并设计了一种基于GA-Fuzzy-PID算法的控制器,以期实现施肥灌溉系统的精准控制。在不同目标EC设定值下,对PID算法、Fuzzy-PID算法和GA-Fuzzy-PID算法进行仿真对比。结果表明:基于GA-Fuzzy-PID的控制器具有优异的控制效果,更能满足施肥灌溉系统精准控制的要求。

车载加热制冷杯托温度的模糊PID控制研究

利用半导体材料的帕尔贴效应,将其应用于车载杯托中,可实现对饮料的加热和制冷。整个车载加热制冷杯托温度控制系统是非线性并且有时延的,故提出了一种基于模糊PID控制的温度控制系统。在对车载加热制冷杯托系统数学模型分析的基础上,建立了基于模糊PID控制的系统仿真模型。仿真结果表明,在加热和制冷工况下,模糊PID控制调节时间短,超调量小,有良好的鲁棒性,可较好地实现温度控制的需求。

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。

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.

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。