PID控制的阀控缸系统的Modelica建模与仿真实现

针对PID控制的阀控缸系统基于Modelica语言在开源仿真环境OpenModelica中进行了建模和仿真。给出了一套完善的阀控缸系统的建模思路,且所建立的模型具有很好的模型复用性。通过与AMESIM中建立的相同系统在相同参数下的仿真结果进行对比。结果表明,二者仿真结果基本一致,验证了所建立模型的正确性。由于整套系统均在开源环境下建模并仿真,因此解决了在实际工程中仿真PID控制的阀控缸系统时由于商业软件价格昂贵而造成的仿真成本过高的问题。

基于模糊PID控制的柔性下肢助力外骨骼

为给老年人在行走时提供辅助力,设计了一种对人体下肢髋关节和膝关节提供助力的柔性外骨骼,针对直流电动机进行了动力学建模,利用模糊自适应PID控制算法对柔性外骨骼进行控制。通过Simulink仿真分析得出,模糊自适应PID控制算法能够有效地跟踪电动机的期望轨迹曲线。与传统PID控制算法对比,模糊自适应PID算法能有效地抑制外界环境因素对系统的干扰,适应性较强。

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。

基于预瞄模型的农机路径跟踪模糊PID控制方法

为提高农机路径跟踪控制性能,提出一种基于预瞄模型的模糊PID控制方法。以农机预瞄模型中的预瞄航向角偏差为输入、前轮转角为输出构建农机路径跟踪PID控制律,再将预瞄航向角偏差作为航向角变化量的目标值引入农机运动学模型,得到能够适应速度变化的前轮转角基础值,并替换PID控制律中的比例部分,最后使用模糊控制实时动态调整控制参数。CarSim与Simulink联合仿真分析表明,当初始横向偏差3 m时,在作业速度1.5、2.0和3.0 m/s情况下,农机上线时间分别为10.85、8.35和5.15s。与传统预瞄控制相比,该方法在确保跟踪精度的同时能够显著提高系统的响应速度。

基于预测自适应PID控制的家禽养殖基地温度控制系统设计

家禽养殖时,影响家禽生存状态的因素很多,其中最直接的因素是温度。由于温度控制的滞后性比较大,温度控制的要求不同,控制参数和设定要求存在差异。针对不同环境下的控制要求,结合普通PID的控制调节方式,提出一种能普遍适应的控制方法。其核心是基于常规PID的控制基础建立预测自适应控制模型,实现对控制系统中温度的预测自适应PID调节。该方法将模型预测所得的未来一段时间内系统输出值与期望值的均方误差作为性能指标,以间接的方式动态调节PID参数,控制精度较高,充分发挥了PID方法的鲁棒性。所提方法实现了温度的精准控制,能够改善家禽的生活环境,实现高效的无人化管理环境,对于实际的家禽饲养提供参考。

SWISS整流器分数阶PID控制策略

针对SWISS整流器的传统整数阶PID控制策略动态响应速度较慢、鲁棒性较差的问题,提出一种基于分数阶PID的SWISS整流器控制策略。基于SWISS整流器的工作原理建立其小信号模型,得到SWISS整流器的等效传递函数,并设计基于分数阶PID电压控制的双闭环控制结构。为简化分数阶PID的阶次参数设计,采用整数阶PID参数预整定的方法得到参数初值,并利用粒子群算法对分数阶PID控制器参数进行进一步设计优化。仿真和实验结果表明,分数阶PID控制策略下的SWISS整流器发生参考电压突变时电压稳定时间小于7 ms、超调量小于2%,发生负载扰动时电压稳定时间小于4 ms、超调量小于3%,动态性能优于整数阶PID控制策略。

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MPC和PID的脚轮式全向移动平台轨迹跟踪

针对现有运动控制策略无法保证独立驱动脚轮式全向移动平台位姿的高精度控制问题,提出一种基于模型预测控制(MPC)和PID控制相结合的双闭环轨迹跟踪控制策略。首先,利用运动学几何关系建立独立驱动脚轮式全向移动平台在世界坐标系下的三自由度运动学模型,基于正交分解法建立平台在机器人坐标系下的逆运动学模型,以反映平台中心点速度与各个脚轮转速间的关系;其次,采用MPC并基于三自由度运动学模型设计位姿控制器,使平台对期望轨迹进行位姿跟踪,并在考虑多目标约束条件的情况下通过位姿控制器求解出最优控制量;最后,采用PID设计速度控制器,用于跟踪位姿控制器输出的期望速度,通过平台逆运动学模型计算得到期望轮速,从而驱动平台实现全向运动。通过仿真验证了所提控制策略的有效性,平台能有效跟踪直线轨迹和圆形轨迹。仿真结果表明,与通过平台转角逆运动学模型解耦驱动轮速的位置单环轨迹跟踪控制策略相比,加入速度内环后系统超调量下降97.23%,响应时间缩短36.84%。

基于自适应模糊PID控制下拖拉机液压系统的优化

为了实现拖拉机电子液压系统在田间的压力控制,建立了拖拉机液压控制系统数学模型,并结合压力控制算法设计了拖拉机自适应模糊PID控制系统,以实现拖拉机的压力控制。以传统PID算法、带补偿修正的传统PID算法和补偿修正的自适应模糊PID算法进行试验,验证不同控制器对拖拉机的压力控制效果。研究结果表明:当输入为1.5MPa的阶跃信号,传统PID控制器的响应时间为2.5s,波动范围为0.5MPa;带补偿校正的自适应模糊PID的响应时间为1.5s,波动范围为0.3MPa,响应时间降低了40%,压力波动范围也减少了40%。因此,提出的补偿修正的自适应模糊PID算法下拖拉机液压系统具有更好的动态控制性能。

爆胎车辆稳定性控制的模糊PID控制研究

为了使汽车在爆胎后能继续维持爆胎前的行驶状态,对其稳定性控制做了一些研究工作。首先,建立轮胎模型,汽车二自由度理想模型、七自由度实际模型。其次,将FPID运用在爆胎汽车的稳定性控制上,以两模型的横摆角速度偏差(E)及偏差变化率(EC)作为FPID控制器的输入,决策出用以维持爆胎汽车的稳定性的最优附加横摆力矩。最后对所提的FPID控制进行仿真验证。结果表明:FPID控制可以降低爆胎汽车横摆角速度的变化幅度,保证了高速行驶中爆胎车辆的稳定性。

基于改进PID算法的钢铁行车系统建模与控制

行车是钢铁物流过程中最重要的设备之一,其运行的稳定性、安全性至关重要。综合考虑了负载摆动对行车系统的影响,利用拉格朗日方程对钢铁物流行车系统进行动力学建模,分析了系统动能和广泛力,并搭建了滑轨行车仿真实验平台。针对传统比例积分微分(PID)控制器在不确定、非线性系统中控制性能不理想的问题,采用模糊PID和误差反向传播(BP)神经网络自适应调整控制器参数,提高了系统的动态性和抗干扰性。将两种改进的智能PID控制算法与传统PID进行了仿真实验对比。结果表明,采用BP神经网络优化的PID控制器(BP-PID)和模糊PID性能均优于传统PID,且BP-PID的响应速度更快、鲁棒性更强。

基于RBF神经网络PID算法的锅炉水温控制与研究

针对过程控制实验中水温控制的PID算法参数难以整定的问题,提出了一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络整定PID的算法,并以仿真与实验相结合的方式应用于水温控制实验中。通过使用阶跃响应曲线法辨识锅炉水温数学模型;设计用RBF神经网络整定PID参数的方法,针对对象模型进行仿真;最后将整定的PID参数应用于水温控制实验验证,并与常规PID方法进行实验比较。结果表明,RBF神经网络整定PID控制器的控制方法具有更好的鲁棒性和自适应性,能取得良好的控制效果。

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]。

PID优化技术在炼化企业应用

PID优化技术应用于炼化企业能够很好地提升装置运行的平稳性和安全性,宁夏煤业甲醇分公司通过PID优化整定项目,以内模控制为基础,实现控制系统优化,大大改善了生产装置控制质量,提升企业市场竞争力。

基于Bouc-Wen前馈及模糊PID反馈的三层MFC-PBP并联变形翼大位移控制

三层预压缩压电宏纤维复合材料双晶片(MFC-PBP)并联变形翼存在较强的迟滞非线性,严重影响变形控制精度。为了实现对其的精确变形控制,本文提出了以Bouc-Wen逆模型为前馈补偿,以模糊PID作为反馈控制器的三层MFC-PBP并联变形翼的大位移跟踪控制策略。首先,利用遗传算法对Bouc-Wen模型进行参数识别,构建前馈模型并对变形翼进行开环控制;其次,加入模糊PID反馈控制器,得到可以自适应改变PID参数的闭环控制。变形跟踪控制试验结果表明,BoucWen前馈控制的相对误差(RE)约为13.5%,将Bouc-Wen前馈模型与模糊PID结合后控制的相对误差在4%以内,提高了变形控制精度。

基于遗传算法-模糊PID的双喷头FDM型3D打印机温度控制方法

熔融沉积成形(fused deposition modeling,FDM)3D打印需要将打印喷头加热至材料所需温度后才能开始打印。由于单喷头FDM型3D打印机的打印效率较低,以及其加热系统的滞后性较大且稳定性差,使得整个成形过程既耗时又浪费资源,且成形件的质量不高。为解决上述问题,结合打印材料物理性质和化学性质的差异性,提出了一种基于遗传算法-模糊PID(proportional-integral-derivative,比例-积分-微分)的温度控制方法,以实现对双喷头FDM型3D打印机加热方法的控制,并建立温度控制系统的MATLAB/Simulink仿真模型,以验证所提出的控制方法的可靠性。仿真和实验结果表明,与传统PID控制、模糊PID控制相比,遗传算法-模糊PID控制的响应时间缩短了36.03%和32.45%,调节时间缩短了28.06%和20.99%,具有响应速度快、调节时间短、超调量小和控制效果稳定等优势。研究结果可为复合材料的双喷头FDM 3D打印提供参考。

基于改进PID-LQR的导弹稳定控制方法研究

导弹稳定控制系统是提高导弹制导性能的关键技术之一,一直以来都是研究的热点和重点。以导弹纵向平面为例,建立了导弹稳定控制的状态空间模型,推导了LQR控制算法,在传统LQR方法的基础上,结合PID算法提出了一种改进的PID-LQR导弹稳定控制方法。通过仿真分析,比较了所提方法和传统LQR方法、改进LQR方法、模糊PID-LQR方法的控制性能,并对建立的导弹模型参数进行了拉偏试验,仿真结果表明所提出的方法优于其他3种方法,具有良好的控制性能和鲁棒性。

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。

基于模糊PID的变幅液压缸伺服位置自适应同步控制技术

液压系统中存在许多非线性因素,例如摩擦、死区和溢流等。这些非线性特性会影响伺服位置的精度和同步性能,导致控制系统的不稳定和误差积累。为此,提出基于模糊PID的变幅液压缸伺服位置自适应同步控制技术。考虑变幅液压缸伺服系统的运行结构,分析变幅液压缸动力,构建液压缸以及伺服阀的数学模型;利用伺服输出流量和压降的关系,获取速度前馈控制信号;将其反馈到系统中,设计模糊自适应PID同步控制器,实现变幅液压缸伺服位置同步控制。实验结果表明,所提方法对液压缸的同步效果很好,有效减少了液压缸伺服位置控制的误差,在不同信号干扰下,有效提高其控制稳定性和同步性能,控制器超调量平均约为0.059%,响应速度较快。

基于自适应PID的智能建筑供热系统节能控制方法

由于客观环境温度波动,建筑供热系统在统一输出模式下的能耗相对较高。因此,提出基于自适应PID的智能建筑供热系统节能控制方法。在构建建筑供热系统运行逻辑模型的基础上,结合实际环境温度,引入PID对回水循环过程的温度进行控制,并根据环境的实际温度与管理要求之间的温度差,差异化选择阀门开度调节方式、水温调节方式以及温补动态调节方式。结果表明,设计的控制方法具有良好的节能效果。