基于RBF-PID的掘进机截齿动载荷平稳性控制方法研究

依据实际情况,运用有限元仿真对掘进机截割头水平截割、垂直截割与纵向钻进工况进行仿真。通过对仿真结果进行统计,得到了各截齿在截割过程中截割阻力的大小,并运用仿真结果对截割阻力计算公式进行了修正。通过建立多目标优化模型,运用NSGA-Ⅱ算法进行求解,得到了不同煤岩硬度下的最优截割参数。以上述研究为基础,提出了基于RBF-PID的掘进机截齿动载荷平稳性控制方法。采用MATLAB与AMESim联合仿真,搭建了截割头转速与摆速控制模型,通过仿真并分析仿真结果,验证了所提出方法的可靠性。

基于遗传因子的自适应蚁群算法最优PID控制

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,重点始于组合优化问题的求解.作者运用该算法优化PID控制参数,但在基本蚁群算法中,存在收敛速度较慢,易出现停滞,以及全局搜索能力较低的缺陷.论文提出了一种具有遗传因子的自适应蚁群算法最优PID控制参数的方法,设计出参数优化图.该方法克服了基本蚁群算法的不足,能够满意地实现PID控制参数优化.仿真结果与Z-N法、遗传算法、基本蚁群算法相比较,优化效果明显得到改善.实验表明,该方法对于控制其他对象和过程也具有应用价值.

含多级油缸的液压举升系统智能PID控制研究

给出了应用电液比例技术对多级液压缸驱动的举升系统进行闭环速度控制的方法,在常规PID控制的基础上,引入了自适应神经元对PID控制参数进行在线调整,实现了对多级缸系统运动过程的智能控制。该方法保持了常规控制方法结构简单、易于实现的特点,同时可以更好地适应系统参数时变和外部干扰的影响,提高了控制精度。仿真结果表明,智能PID控制效果优于常规控制方法。

具有杂交、变异因子的自适应蚁群算法最优PID参数

以蚁群系统为基础,提出了一种具有杂交、变异因子的自适应蚁群算法优化PID控制参数的方法,该方法克服了一般蚁群算法收敛速度比较慢,容易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺点,能够令人满意地实现PID控制参数的优化。仿真实验结果与Z-N法、遗传算法优化的结果进行比较,系统单位阶跃响应的超调量σ和调整时间ts大幅度减少,动态和稳态性能进一步改善,证明该算法具有更新的模拟进化优化方法的有效性。

基于压电电机的光学稳像平台

结合压电电机响应快,定位精度高及控制性能好的特点,设计了一款基于压电电机的光学稳像运动平台。利用COMSOL对电机定子进行有限元仿真,分析了定子的工作原理及响应特性。通过实验测得电机的最佳工作频率及预压力,并分析了响应速度与激励电压、工作频率、预压力之间的关系。采用多种控制方法进行定位测试,利用PID加步进的复合控制模式,实现了误差250 nm内的较高精度定位控制。

基于AMESim和Simulink联合仿真的阀控马达神经元PID调速系统控制

为了研究阀控马达调速系统的控制性能,首先介绍了AMESim和Simulink联合仿真的技术,通过AMESim软件建立系统精确的模型,以PID作为控制器,应用神经网络控制理论解决传统PID参数调节困难的问题,并采用神经元PID控制器的改进算法,在Simulink中搭建基于S函数的控制系统仿真模型,最终对阀控马达调速系统进行控制。仿真结果表明:输入阶跃信号时系统的响应速度加快,超调减少,调节时间缩短;施加负载时,转速震荡减小,系统抗干扰能力提高;输入正弦信号时,幅值超调减小,相角滞后减小,跟随性能提高。

基于PSO自整定PID控制器的柔性臂振动控制

针对压电柔性机械臂运行过程中的弹性振动问题,提出了基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)自整定比例积分微分(proportional integral differential,简称PID)控制器参数的柔性臂振动抑制方法。采用标准粒子群优化算法,以时间乘绝对误差积(integrated time and absolute error,简称ITAE)准则为适应度函数,整定PID控制器的3个控制参数Kp,Ki和Kd,并采用Matlab Simulink平台建立双连杆压电柔性机械臂振动控制仿真模型,研制基于虚拟仪器技术的柔性臂振动控制试验系统。仿真与试验结果表明,采用常规PID控制算法和基于PSO自整定的PID控制算法均能有效地抑制柔性机械臂的弹性振动,但后者的振动抑制效果、鲁棒性与稳定性优于前者。

电火花加工用磁悬浮驱动器控制系统

针对传统电火花加工时,主轴不能及时调整极间间隙导致加工效率低下的问题,提出了一种多自由度磁悬浮驱动器代替传统电火花主轴运动。分析了该磁悬浮驱动器的结构及原理并建立了磁悬浮驱动器的动力学模型,运用有限元仿真软件对该驱动器所产生的电磁力进行仿真分析,通过设计传统PID控制系统及模糊PID控制系统对磁悬浮驱动器的控制效果进行仿真与实验验证。结果表明,该磁悬浮驱动器具有较好的跟随特性和快速的响应速度及符合要求的电磁力,满足微细电火花加工要求。

单神经元自适应PID控制器的研究及MATLAB仿真

在分析传统的PID控制器的基础上,提出了一种单神经元自适应PID控制器,这种控制器,不仅结构简单,且具有较好的适应性和鲁棒性。本文主要讨论了单神经元自适应PID控制器的结构,控制算法,并用MATLAB仿真软件给出了实例仿真,证明了单神经元自适应PID控制器控制效果优于传统的PID控制器。

基于模糊PID控制的六安瓜片远红外烘焙机设计

根据六安瓜片烘焙工艺的要求,设计了用于拉火工序的远红外烘焙机。茶叶采用不锈钢输送带输送,整机采用3层结构,每层输送带由独立的变频电机驱动,输送带上方布置有陶瓷红外线辐射器,通过红外线温度传感器采集叶温,并研制了基于模糊控制的PID温度控制器来控制温度。试验表明:远红外烘焙机碎茶率为5%(人工烘焙碎茶率为15%),叶温为80°C,人工审评结果认为其成茶品质优于炭火烘焙。

具有内模结构的锅炉汽包水位PID控制

锅炉是向诸多工业生产过程提供热能与动力的重要设备之一.为了有效地克服汽包水位的负调现象,采用一种基于三冲量控制方案的内模PID控制方法,即副回路利用常规PI控制算法快速抑制给水流量变化带来的干扰,主回路采用内模PID控制算法用以克服蒸汽流量变化产生的扰动.仿真结果表明所提出的控制策略能够加快响应,减小超调,缩短调节时间,算法简单易于工程实现且具有较强的鲁棒性.

专家PID控制在汽包锅炉给水控制系统中的应用

分析了大型机组给水系统的控制方法与策略,分别采用串级三冲量控制、专家PID控制方案对汽包锅炉给水系统进行仿真研究。仿真结果表明,专家PID控制系统可获得比常规串级三冲量更好的控制效果,且对实际锅炉给水控制的运行和调试具有重要的指导作用,为保证锅炉运行的安全性和稳定性具有重大意义。

基于自适应蚁群遗传混合算法的PID参数优化

针对遗传算法易重复迭代、蚁群算法易陷入停滞的缺点,提出基于自适应蚁群遗传混合算法的PID参数优化。先用遗传算法获得PID参数的初值,再用改进后的蚁群算法自适应调整路径选择概率和信息素更新规则,最终搜索出PID参数的最优值。仿真结果表明,对于给定的被控对象,相比于GA和ACS算法,该算法搜索出的Kkp、Kki、Kkd最优,系统响应时间短,动态性和稳定性佳,说明该方法整定出的PID参数值具有最优性。对于其他的控制对象和过程也具有参考价值。

一种基于半导体的光伏发电系统冷却装置研究

随着新能源的发展,光伏发电得到不断的推广应用,但目前光伏发电系统仍存在散热冷却不足导致发电效率低的问题。该文综合对比多种光伏发电系统散热冷却方法,设计了一种基于半导体散热原理的光伏发电系统冷却装置,基于珀尔帖元件制作散热冷却模块,脉冲宽度调制信号与金属-氧化物半导体场效应晶体管相结合实现散热冷却模块的功率控制,设计增量比例-积分-微分算法实现系统的反馈调节,基于MATLAB设计人机交互界面便于系统智能调控,通过模拟测试与实物测试相结合,发现在设定冷却温度为18℃的条件下,装置能够将光伏板表面温度波动幅度保持在1℃以内,对光伏发电系统发电效率的提升具有重要意义。

基于果蝇优化算法的加速度计温控系统研究

针对硅微谐振式加速度计在复杂的常温环境下输出不稳定问题,设计了基于改进的模糊PID控制的加速度计温控系统。通过对加热片的热分析和加速度计的温度场仿真,验证了温控系统加热片放置的有效性。采用果蝇优化算法(FOA)和积分分离对模糊PID控制进行优化,给出了优化后温控系统的整体设计。搭建温控系统实验装置,对优化方案进行验证。与PID控制相比,改进的模糊PID控制算法使得温控系统收敛时间减少到60s,超调量减少了9.8℃,稳态误差减少到0.1℃。与无温控相比,加速度计在40℃恒温下启动20min后的零偏稳定性值减少了71.4%。实验结果表明:基于改进模糊PID控制的温控系统可显著提高温度控制的精度。

基于四元数解算和模糊PID控制的四轴旋翼机

针对四轴旋翼机在运动过程中不能较好地保持稳定飞行姿态的问题,系统采用四元数算法对测量磁力传感器造成的常值漂移误差进行校正,采用模糊PID控制算法来调整系统运动姿态,运用Matlab Simulink对Fuzzy PID控制算法进行仿真。实验结果表明,四轴旋翼机控制系统的超调量为6.0%<20%,稳态误差为0.01,具有较好的抗干扰性。在实际飞行测试中,地面站接收的数据显示模糊PID控制具有较好的控制性能。

单神经元PID在火花激发光源系统中的应用

针对火花激发光源闭环控制要求,提出基于单神经元PID控制设计方案。通过分析火花激发光源主电路结构,推导出系统传递函数。介绍了单神经元PID控制的学习规则和控制算法。MATLAB仿真结果表明,单神经元PID控制具有参数自学习、控制输出稳定以及鲁棒性好等特点,满足火花激发光源控制要求。

变PID参数在高压汽包液位控制中的应用及推广

对传统的高压汽包液位三冲量的控制方式进行改进,建立相应的数学模型,采用变PID参数的方法,优化了高压汽包的液位控制,提高了调节精度保证高压汽包的安全运行并实现了节能降耗,而且这种变PID参数在化工企业具有很大的推广意义,特别在一些负荷变化较大,无法全部投入自动控制的单元实现全自动控制,提高了装置的自动化水平。

单神经PID控制器的工业通用控制平台仿真

提针对单神经元PID控制工业应用通用性差的问题,采用组态建模的方式,在工业自动化通用技术平台IAP上实现了单神经元PID控制器的模块化和单神经元PID控制系统逻辑组态,同时利用SIMULINK平台搭建了单神经元PID控制系统和传统PID控制系统作为对比。通过对工业平台的输出与SIMULINK仿真平台的输出结果进行比较,证明了在工业通用控制平台上以组态形式搭建单神经元PID控制器的性能与SIMULINK平台上理论性的仿真控制器的性能一致,具有可调参数少、易于整定、并对大滞后对象表现出较好的控制性能。通过IAP平台半实物仿真的优势可以将控制逻辑直接下载到不同的PLC,机器人等实际工业控制中,从而使单神经元PID的工业应用具有通用性。整个开发过程也适用于其他先进控制算法。

基于PID控制器燃烧室的过程控制

基于PID控制算法和有限元计算技术,利用COMSOL Multiphysics多物理场耦合软件流体流动以及稀物质传递模块建立了燃烧室气体流动和质量传递模型,并采用其全局常微分方程和微分代数方程模块建立了燃烧室的PID控制模型。通过改变有较低氧浓度气体的流入速度以获得在燃点的最佳氧气浓度,并且找到最优的PID参数。结果表明,在PID控制参数中,比例因子取值越少,其控制过程振荡越剧烈,趋于稳定耗时越久。因此,选取一个相对较高的比例因子可以获得一个更稳定的过程控制。