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。

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。

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。

孤网模式下水电机组自适应最优PID控制器设计

为确保孤网模式下频率稳定性,水电站通常采用参数较小的固定PID(F-PID)控制,导致调节速度慢,难以实现全工况最优控制.针对这一问题,设计了一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)和反向传播神经网络(BPNN)的水轮机调节系统(HTRS)自适应变PID控制器(V-PID),以在全工况下获得最优调节效果.首先,搭建高精度的HTRS仿真平台,并按水头和导叶开度变化范围划分工况.然后基于Hopf分岔理论确定各工况下PID参数约束条件及最大值.进一步,采用基于PID参数最大值数据集、综合ITAE指标和非线性收敛因子的IGWO计算出各工况下最优PID参数,并以最优PID参数作为BPNN样本数据,通过训练得到自适应V-PID控制器神经网络模型.最后,以某实际水电站为例,验证了V-PID控制器效果.仿真试验表明:基于V-PID控制器的非线性HTRS模型可根据工况变化在线自动调整PID参数,以结构简单、易实现为前提,实现了孤网模式下水电机组全工况最优控制.

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。

相关噪声激励下含时滞分数阶PID控制器系统的稳定性和随机分岔

该文研究了相关白噪声激励下,含时滞分数阶PID控制器广义DVP系统的稳定性和随机分岔问题.根据均方最小误差原理得到时滞分数阶PID控制器的近似表达式,从而将系统转化为等价的整数阶系统.依据奇异边界理论和动态系统不变测度的Lyapunov指数分析了系统的稳定性及随机D-分岔行为.利用随机平均法求得系统幅值的稳态概率密度函数,并分析含时滞分数阶PID控制器分数阶积分数、分数阶微分数、时滞以及噪声相关系数对系统发生随机P-分岔的影响,结合Matlab发现,改变其分数阶积分数、分数阶微分数和时滞均会导致系统发生随机P-分岔,而噪声相关系数则不会导致系统发生随机P-分岔.

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]。

基于模糊PID的真空蝶阀压力控制算法研究

真空蝶阀广泛应用于中、低真空环境下的压力控制,由于蝶阀压力控制系统具有强非线性和时滞性,使得常规比例积分微分(PID)控制算法无法满足真空蝶阀对高精度压力控制的需求。为了提高真空蝶阀的压力控制性能,文章设计了一种带校正函数的改进模糊PID控制算法。实验结果表明,由于采用了模糊PID控制,新控制器在超调量和调节时间上远好于传统PID控制器;并且借助校正函数,新控制器可以明显改善系统的非线性影响,提高系统的响应速度以及控制精度。优化后的模糊PID控制器在动态性能、控制误差和目标跟踪速度上均优于传统方法,显著提升了真空蝶阀的压力控制性能。

基于模糊PID的节能型地铁永磁同步电机转速控制

为进一步提升永磁同步电机在节能地铁上的应用效果,提出基于模糊PID的节能型地铁永磁同步电机转速控制方法。通过在PID控制器之前添加模糊控制器的方式,构建永磁同步电机转速模糊PID控制器,控制器的输入量为转速误差和误差变化率,并将其模糊、推理、清晰处理后输出速度调节参数,完成转速控制。通过Matlab软件建立模型并进行试验。结果表明:永磁同步电机扭矩突变情况下,该方法控制的转速变化更加平滑,扭矩输出更加平缓,电流波形变化稳定;转速跳变及突降情况下,可在最短时间内使永磁同步电机转速达到平稳状态,且不产生超调现象,转速控制精准度较高。

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。

基于模糊PID的温度控制系统研究进展

综述模糊PID对温度控制的应用研究进展,针对模糊PID控制的不足,提出改进方法。现代控制技术已经全面向智能化发展,智能化理论与PID结合在智能控制方面有着良好的效果。以温度控制为例,在食品生产、高分子材料加工等工业生产过程中温度控制是一个重要环节,而对于温度控制建立精确的数学模型比较困难。模糊PID控制精度高而且控制精度不太依赖于模型的精度,还有鲁棒性好等优点,利用模糊PID进行温度控制能够提高温控精度,减小温度波动。利用优化算法或对模糊PID控制环节进行优化,可以更好地满足各种各样的温度控制需求。

基于模糊PID的风力发电站设备自动控制系统

为避免风力发电站设备难以控制的情况出现,提高风力发电站设备自动控制效果,设计了基于模糊PID的风力发电站设备自动控制系统。采集风力发电站的设备运行数据以及环境数据,运用模糊PID控制算法确定风力发电站设备的控制量;将确定的控制量传送至执行单元,调整风力发电站运行参数,实现风力发电站设备的自动控制。系统测试结果表明,该系统的风力发电机转速能够在短时间内恢复至额定转速45 r/min,并且最终保持稳定。

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。

基于PID控制的智运机器人关键技术研究

为提高智运效率和精准性,通过需求分析,设计了基于Arduino主板的智运机器人。其旋转机构的设计将两种不同类型的相邻魔方有效分开智运;电源模块分开供电设计解决了主板易烧和电机动力不足的问题;联合使用抗干扰能力强的灰度传感器和PID控制算法动态调整驱动轮差速实现了稳定的巡线智运。试验测试表明:包括旋转板和拨杆的旋转机构功能齐全、设计巧妙,PID巡线控制算法可靠,场地上任何位置、任何类型的魔方都能智运到目标区域,验证了智运机器人的稳定性、功能性和高效性。

基于热电偶温度传感器数据采集的工业锅炉模糊PID温度控制

工业锅炉在能源转换方面具有非线性、时变性及热惯性大等特性,且易受燃料质量、环境风速等多种外部因素干扰,导致温度控制精度难以保证。因此为提高设备运行效率,现提出基于热电偶温度传感器数据采集的工业锅炉模糊PID温度控制。通过将锅炉输入能量分解为有效利用能量以及热量损失,并考虑排烟损失以及散热损失等因素,对热平衡方程进行构建。基于锅炉的热平衡方程和动态特性,建立主蒸汽温度与控制变量之间的数学模型,描述温度与燃料供应量、减温水流量以及锅炉负荷之间的关系。通过高精度热电偶传感器实时采集锅炉主蒸汽温度数据,并结合模糊控制器,计算燃料供应量与减温水流量调整值,实现对锅炉温度的精确控制。在实验中,对提出的方法进行了控制精度的检验。最终的测试结果表明,采用提出的方法对锅炉进行温度控制时,系统振荡次数较少,具备较为理想的控制效果。