正压呼吸防护面罩中无刷电机的模糊PID控制

正压呼吸防护面罩是作为医护工作者抗击新型冠状病毒(SARS-CoV-2)所使用的个体防护装备。本文忽略呼吸扰动等因素对送风子系统所产生的干扰,以送风子系统中的无刷直流电机为研究对象,建立无刷直流电机的数学模型;在MATLAB/Simulink环境中建立无刷直流电机转速PID控制模型,但由于无刷直流电机存在非线性、时变性等特点,导致PID控制对送风子系统中无刷直流电机的控制效果并不理想。然而,由于模糊控制不需要被控对象的精确模型,所以可以使用模糊PID来完成对送风子系统中无刷直流电机的控制优化。通过仿真实验结果表明:使用模糊PID控制系统的稳定性优于PID控制系统,无刷直流电机控制性能得到提升。

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.

模糊PID控制在生物质锅炉燃烧控制系统的设计及仿真

生物质锅炉是一种能够充分、高效利用可再生资源的锅炉,由于生物质锅炉的燃烧机理复杂,构建模型和进行控制变得非常困难,使用传统的PID算法并不理想。为了解决这个问题,本文提出了一种模糊PID控制方案,并选用MATLAB软件进行了仿真。通过仿真曲线结果,验证模糊PID控制在生物质锅炉燃烧系统中具有良好的控制效果。

基于模糊PID控制的点胶单螺杆泵流量控制方法研究

建立了单螺杆点胶泵流量控制系统数学模型,采用了一种模糊PID控制器以提高系统控制性能,并基于实际系统和Mamdani模糊推理算法确定偏差e,偏差变化ec,输出量K_(p),K_(i),K_(d)的论域变量范围、语言值、隶属度函数、模糊控制规则表,搭建了模糊PID控制器。使用MATLAB/Simulink软件对所搭建的系统控制器进行仿真实验,并通过对比传统PID控制与模糊PID控制的系统阶跃响应图,得出模糊PID控制器的效果最佳,并且具有调节时间快、超调量小、抗干扰强的优点,一定程度上提高了单螺杆泵流量控制系统的稳定性。

“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。

基于粒子群优化模糊PID控制的水厂加氯系统

水厂加氯过程具有非线性、大时滞等特点,采用传统的PID控制方式难以实现消毒剂精准投加。因此,以某采用次氯酸钠消毒系统的水厂为例,首先通过分析该水厂加氯系统工作原理,结合工程经验和运行数据确定了加氯过程的近似数学模型。然后综合使用粒子群优化算法、模糊控制算法和PID控制算法,设计了一种粒子群优化模糊PID控制器,并利用MATLAB软件搭建了粒子群优化模糊PID控制系统和传统PID控制系统的模型进行仿真验证,结果表明:相较于传统PID控制系统,粒子群优化模糊PID控制系统的超调量减少了89.36%,调节时间减少了46.63%,其抗干扰能力也更强,系统整体控制效果有了较大提升。最后使用基于粒子群优化的模糊PID控制法对水厂加氯控制系统进行改造,试运行后发现,新系统控制效果良好,出厂水游离氯值能够稳定在设定值附近。

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.

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。

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。

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。

基于改进粒子群算法的机械手抓取力自整定模糊PID控制

为提高欠驱动机械手在易碎零件分拣过程中的稳定性,通过改进粒子群算法,给出一种优化其抓取性能的模糊PID控制算法。首先,分析欠驱动机械手抓取力控制系统的特性,提出粒子群算法与模糊PID抓取力控制系统相结合的具体策略。其次,将动态惯性权重等方法引入粒子群算法中,以提高其迭代速度并防止其陷入局部最优。在此基础上,利用改进后的粒子群算法优化模糊PID控制器的相关参数,实现了对模糊规则权重及量化因子的在线自整定,解决了PID参数无法动态调整的问题。最后,对其进行仿真分析。结果表明:该控制算法可以在0.8 s内达到稳定抓取力,稳态误差小于0.2%,扰动整定时间为0.262 s,系统的瞬态响应速度、控制精度以及稳定性均有明显提高。

采用改进BP-PID控制的机器人避障仿真研究

针对移动机器人避障过程中行驶路径长、寻路速度慢等问题,提出了一种改进反向传播-比例-积分-微分(BP-PID)控制器,并对移动机器人避障效果进行仿真验证。利用移动机器人在二维坐标系的避障简图,得出了移动机器人运动方程式。引用比例-积分-微分(PID)控制器和3层BP神经网络结构,利用BP神经网络的学习能力调整PID控制器参数。引用粒子群算法进行改进,通过改进粒子群算法在线优化BP-PID控制器,确保移动机器人BP-PID控制器收敛于全局最优值,从而使移动机器人避障效果更好。在不同环境中,采用Matlab软件对移动机器人避障效果进行仿真,比较改进前和改进后的移动机器人避障效果。结果显示:在不同环境中,改进前和改进后的BP-PID控制器均能使移动机器人安全地躲避障碍物;但是采用改进的粒子群算法优化BP-PID控制器,可以使移动机器人运动路径更短,迭代次数更少,搜索时间更短。采用改进BP-PID控制器,能够提高移动机器人避障过程中寻路速度,缩短行驶路径,效果更好。

基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制研究

为提高粉碎机的控制性能,提出一种基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制算法。方法以粉碎机STM86步进电机控制为研究对象,构建粉碎机驱动电机数学模型,并结合PID控制和模糊控制设计基于模糊PID控制算法,以实现粉碎机的自适应控制。结果表明,模糊PID控制算法对粉碎机速度和位置控制的超调量分别为4.20%和0.13%,调节时间分别为0.21 s和0.02 s、平均跟随误差分别为0.02 mm和0.01 r/min;相较于PID控制、模糊滑模控制、模糊自抗干扰控制算法,模糊PID控制算法具有更低的超调量,更短的调节时间和更小的平均跟随误差。由此得出,模糊PID控制方法可实现更优异的粉碎机自适应控制,且具有一定的实际应用价值。

平面并联机器人离线PID控制优化研究

为了使平面并联机器人在闭环控制系统中具有更稳定的控制性能。对此,这里构建了平面五杆并联机器人动力学模型及其控制系统模型,给出了控制系统的增益矢量p。对机器人系统模型进行离线PID控制优化,通过控制增益来设计控制系统中的增益矢量p,从而实现非线性单目标动态优化(NLMODOP)。在NLMODOP中加入动态约束,采用带约束处理机制的差分进化(DE)算法求解平面并联机器人的非线性规划问题,进而处理不稳定的动态优化。对机器人模型中的五个连杆进行仿真实验,并对有无DE算法控制的仿真结果进行了比较。结果表明:相比于无DE算法,采用DE算法下的机器人系统模型的连杆跟踪位移基本无跟踪误差。说明基于差分进化算法的平面并联机器人离线PID控制优化具有较好的控制精度和跟踪性能。

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。

静止无功补偿器中的PID控制研究

介绍了静止无功补偿器中TCR与TSC的拓扑结构及工作原理,分析了TCR与TSC并联型SVC的结构、原理、控制方式等。采用MATLAB/SIMULINK仿真平台,对静止无功补偿器的基本结构以及整个SVC补偿系统进行了建模与仿真,基于瞬时无功功率理论的无功和谐波电流检测方法,采用PID控制,对仿真前后的波形进行对比,分析SVC的控制过程,验证SVC补偿的有效性。结果表明SVC可以实现对系统无功功率的有效补偿,且具有较好的动态特性。

基于模糊PID控制算法的温度控制系统

本文指出现代的工业生产环境下,由于控制目标的复杂性、动态特征和不可预测的特点,使得传统的PID控制无法满足控制要求。在使用PID技术来调节电锅的温度控制的背景下,将模糊控制与传统控制技术相结合,通过设计模糊控制器的结构、制定模糊控制规则,对PID的参数进行自动调整。结果表明模糊PID控制算法的控制优势显著提升。

基于改进麻雀搜索算法模糊PID控制器设计

为了提高无刷直流电机输出转速与转矩的平稳性,提出了一种通过时变惯性权重改进的麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机。通过在Matlab/Simulink中对无刷直流电机进行控制仿真,仿真结果表明,时变惯性权重改进麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机,其转速与转矩的平稳性符合要求,并且能够实时响应负载的变化。

基于改进自适应遗传算法的小径短绳自动打捆机步进电机PID控制

为提高小径短绳自动打捆机步进电机的控制精度,在分析经典遗传算法和经典自适应遗传算法的基础上,引入进化代数和个体适应值排名来指导自适应交叉率和自适应变异率,设计了一个基于改进自适应遗传算法的PID控制器,以削弱进化过程中优良参数的退化现象。MATLAB仿真结果表明,改进的自适应遗传PID提高了收敛精度,并具有更快的收敛速度。针对步进电机的实际测试结果表明,与经典遗传算法相比,改进的自适应遗传PID调整时间更短、超调量更低。