基于模糊自适应PID控制器的夹具自适应控制研究

为提高夹具自适应控制的稳定性和响应速度,以电磁无心夹具为研究对象,提出一种基于模糊自适应比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制器的控制方法。首先构建夹具数学模型,然后结合模糊控制和PID控制的优势,构建模糊自适应PID控制器对夹具进行自适应控制,最后通过在MATLAB软件上进行仿真。结果表明,该方法实现了阶跃信号、突加负载、正弦信号输入等不同条件下的夹具控制,且具有优异的控制性能。整个控制过程中,该方法超调量为2.11%,响应时间0.08 s。相较于PID控制器、模糊控制器、自抗扰控制器、模糊滑模控制器,该方法提高了夹具自适应控制的精度和响应速度,且可用于实际夹具自适应控制中,具有一定的实际应用价值。

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。

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。

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。

基于模糊滑模控制器的机械臂自适应控制研究

为提高机械臂自适应控制精度,研究了基于模糊滑模控制器的机械臂自适应控制方法。通过设计干扰观测器,可以估计机械臂动力学模型内的外界干扰值;依据外界干扰值,对机械臂进行前馈补偿控制;以前馈补偿控制力矩为基础,设计模糊滑模控制器,完成机械臂自适应控制。实验结果表明,该方法可有效自适应控制机械臂,令机械臂各关节运行轨迹精准跟踪指定轨迹,且控制后的运行轨迹平滑,无抖动现象,即该方法可提升机械臂自适应控制精度与抗干扰性。

基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制方法

截割路径自适应控制是提高采煤机生产效率和质量的重要手段,但现行方法控制精度较低,在实际中,截割路径RMSE、MAE均比较高。针对现行方法存在的不足和缺陷,提出基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制方法。采用多传感器融合技术感知采煤机截割运动学模型中位置及状态信息,并对多传感器数据融合处理,根据采煤机截割运动学规律得到采煤机截割路径,模糊化截割路径偏差,利用PID控制器调控比例、积分、微分3个参数,修正采煤机截割路径偏差,实现基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制。实验证明,设计方法应用下的采煤机截割路径RMSE和MAE得到了明显降低,为采煤机截割路径自适应控制提供了一定参考。

基于自适应模糊PID算法的锂电池组双层均衡控制

为提高电池重组时的均衡效率,在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上,设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡,组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法,以电池荷电状态(state of charge, SOC)为均衡变量,利用模糊控制算法对PID参数进行调节,缩短了均衡时间,提高了均衡效率。在Matlab/Simulink中搭建了锂电池组双层均衡拓扑电路和自适应模糊PID控制算法模型。实验结果表明:在不同工作状态下,所提出的电池组均衡拓扑及其控制策略将均衡时间效率平均提高了58.36%,验证了该方案的有效性。

自适应模糊PID控制器在跟踪器瞄准线稳定系统中的应用

针对陀螺惯性平台上的跟踪器瞄准线稳定系统中非线性不确定因素对稳定精度的影响,设计了一种自适应模糊PID复合控制策略.提出了改进的自适应调整因子和学习算法进行控制参数和规则的在线修正;采用PID控制克服模糊控制固有的精度盲区.实验结果表明该方法在一定测量噪声和速度敏感范围内,能有效地隔离载体扰动,保证跟踪器对目标的准确瞄准,具有动态响应快、稳定精度高、自适应抗干扰鲁棒性强等特点.

自适应模糊PID控制器的设计和仿真

在参数自适应模糊PID控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且在MATLAB软件下将该控制器在某系统中的应用进行了研究,仿真结果表明,参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。

一种自适应模糊PID控制器应用仿真

研究了一种误差驱动型自适应模糊PID控制器在二阶时滞系统中的应用。选择系统的稳态误差和误差变化率为PID参数自适应模糊调整的前件变量,将前件变量模糊化为7个论域期间,建立了PID参数调整的模糊规则表,查表得PID参数的后件参数,采用极大值反模糊化规则得到具体PID控制参数。仿真结果表明采用该控制器后系统的调节时间大大缩短,控制效果令人满意。

参数自适应模糊PID控制器在自动励磁调节系统中的应用

在参数自适应模糊PID控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且在MATLAB软件下将该控制器在自动励磁调节系统中的应用进行了研究,仿真结果表明,参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。

一种参数自适应模糊PID控制器

基于Ｔａｇａｇｉ和Ｓｕｇｅｎｏ的确定性模糊模型，提出了一种参数自适应模糊ＰＩＤ控制器．该控制器的参数调整也采用确定性模糊调整规则，从而使控制器的设计简单、容易，同时与一般的参数自适应相比具有很强的适应性和鲁棒性．仿真结果表明，该控制器明显地改善了控制系统的动态性能．

模糊自适应PID控制器在太阳能干燥温度控制中的应用

基于中国农村对特色农副产品干燥设备的需求现状,设计了一种热能辅助型太阳能箱式干燥器。该装置由干燥箱、热风炉和循环系统构成。针对太阳能辅助热能干燥过程参数时变性和模型不确定性设计了一种基于模糊推理的参数自适应P ID控制器。仿真结果表明,该控制器具有理想的动态和稳态以及抗干扰性能,超调量、过渡过程时间等控制性能指标优于传统P ID控制器,能够满足太阳能干燥系统对参数控制的要求。

液压挖掘机节能参数自适应模糊PID控制器研究

从节能角度出发 ,提出了一种新的液压挖掘机节能控制方法—参数自适应模糊PID控制系统 :根据工况的变化 ,模糊控制系统实时计算出适合条件的控制参数输入PID控制中 ,从而实现最佳的实时控制。基于此方法进行了仿真和台架试验 ,结果证明本控制系统优于传统的PID控制方法。

一种自适应模糊PID控制器的仿真研究

以某大时滞工业过程为研究对象,提出了一种自适应模糊PID控制器,并用MATLAB进行了仿真。理论分析与仿真结果表明,该自适应模糊PID控制相对于常规PID控制具有良好的控制性能。

基于LabVIEW的PID参数自适应模糊控制器设计

PID算法是一个广泛应用于工业控制的算法,但它对非线性和不确定性系统适应性不够理想。PID参数自适应模糊控制器将模糊逻辑推理引入PID参数的在线自调整,是目前一种较为先进的控制器。考虑到LabVIEW是一种基于G语言的高效的专为科学家和工程师设计的虚拟仪器开发工具,这里将FuzzyLogicToolkit和PIDControllerToolkit两个工具箱与LabVIEW相结合,实现了上述算法。正是因为LabVIEW能快速构建实现交互控制系统的图形用户界面,并且它与测量、自动化硬件紧密的结合完善了数据采集、信号分析和信息显示的解决方案,这种基于LabVIEW的PID参数自适应模糊控制器在工业控制领域必将有广阔的前景。

一种云自适应粒子群优化的模糊PID控制器设计

研究控制器优化设计问题,工业过程控制中广泛使用的PID控制器,参数的选取可等效为优化问题;针对应用于励磁控制系统的PID控制器,为了有效寻找励磁控制系统的最佳PID控制器参数,提出一种基于云自适应粒子群(CAPSO)算法的模糊PID参数优化策略;通过建立基于模糊控制的PID控制器模型,引入CAPSO算法来优化控制器中隶属度函数;粒子编码采用实数编码,粒子的维数与模糊控制系统的输入变量所被划分的模糊集合的数目与整个模糊系统的控制规则的数目有关,从而进行PID控制参数的实时优化;仿真结果表明基于该方法优化的控制系统与PID控制、模糊控制相比,具有超调量小、响应速度快、稳态误差较小等优点,提高了励磁控制系统的性能,具有一定的实用价值。

基于模糊自适应PID的波浪补偿控制器研究

为了解决海上作业所需专用起重机的波浪补偿控制问题,开展了主动式波浪补偿控制器的相关研究。首先对主动式波浪补偿原理进行了介绍,而后分析了主动式波浪补偿控制系统的结构,接下来,设计了基于模糊自适应PID的补偿控制算法,最后通过陆上半实物仿真试验,证明该方法是一种可用于后续主动式波浪补偿起重机原理样机开发的有效方法。

基于自适应模糊PID控制器的温度控制系统

针对温度控制系统非线性、大滞后、时变性等特征和对温度控制的要求,采用了自适应模糊PID控制器来实现温度控制,给出了C8051F020Soc单片机控制实现的具体方案。仿真和实验结果表明了该系统的控制效果优于常规PID控制器,满足温度控制系统实时性和精度的要求。