杆驱工业机械臂双缸RBF优化模糊PID同步控制研究

为了提高杆驱工业机械臂双液压缸同步控制精度,设计了一种RBF优化模糊PID控制方法,并在Simulink平台完成性能仿真。研究结果表明:速度信号发生了先加速,之后进入稳定速度,最后再减速。低速下,以RBF优化模糊PID控制的双液压缸最大同步误差约为0.08 mm,稳定状态下的误差约为0.01 mm;高速下,以RBF优化模糊PID控制的双液压缸最大同步误差降低至0.11 mm,在稳定状态下的误差减小为0.02 mm。该研究有助于提供工业机器人控制精度,提高双臂协作效率。

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。

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。

电子节气门在线参数优化模糊PID控制策略

为实现汽车电子节气门开度的快速响应和精确控制,考虑进气系统中的结构摩擦、弹簧以及齿轮间隙的迟滞非线性问题,建立电子节气门数学模型。针对模糊PID控制电子节气门中各参数依赖于线下调试的问题,提出一种基于改进鸡群算法在线优化控制参数的策略,从而减少电子节气门的响应时间,降低系统响应的超调量。仿真结果表明,在电子节气门工作过程中,在通过ICSO(改进鸡群算法)优化后的模糊PID控制下,系统在经典阶跃响应时间较未优化的PID控制响应时间减少0.616 s,超调量与震荡次数等方面有显著提升,在其他工况下,电子节气门系统跟随特性良好,稳态精度与减小误差均提升较大。通过实验验证,ICSO优化后的控制器自适应能力更强,显著的减少了控制时间和提高了控制精度,具有良好的工作特性。

冗余机器人运动轨迹模糊PID控制优化与仿真研究

为了提高冗余机器人控制系统输出精度,设计了优化模糊比例-积分-微分(PID)控制系统,通过仿真验证控制系统的可行性。建立了冗余机器人的运动学模型,应用了模糊PID控制系统。研究改进粒子群算法,通过修改交叉算子和非线性动态惯性权重,提高粒子群算法的全局搜索能力。根据冗余机器人模糊PID控制优化流程,利用改进粒子群算法迭代搜索能力在线调整PID控制参数,使得进一步提高冗余机器人控制系统稳定性。在无干扰和有干扰条件下,利用Matlab软件对冗余机器人输出精度进行仿真实验。结果表明:在无干扰状况下,冗余机器人采用2种控制系统,其输出精度没有明显差别。在有干扰状况下,基于改进粒子群算法优化模糊PID控制系统,冗余机器人抗干扰能力增强,输出精度更高。冗余机器人采用改进粒子群算法优化后的模糊PID控制系统,可以得到更稳定的控制效果。

基于粒子群优化模糊PID的双闭环温度控制系统

针对近红外分布反馈式半导体激光器(DFB)输出激光的波长和光功率的稳定性受温度影响较大的特点,设计了一种双闭环模糊PID温度控制系统.由于模糊PID控制器对PID参数的调控取决于专家经验,尽管控制效果也不错,但距离理想状态还有一定的距离,于是把粒子群优化算法导入模糊PID控制器中,实现对参数更深层次的优化.经过模拟证明,经过粒子群算法优化后的模糊PID控制器具有更快的响应速度、更小的超调率,还可以在更短的时间内使系统到达稳定状态.

茶叶杀青理条机优化设计及模糊PID温度控制研究

针对当前国内茶叶杀青理条机存在噪声大、振动磨损大、温度不稳定、自动化程度不高等问题,对茶叶杀青理条机送料装置、杀青理条装置进行优化设计,将其作为2个独立机构布置,采用电动缸提升多槽锅,消除振动对称量精度的影响,运用SolidWorks软件建立茶叶杀青理条机三维模型;对温控系统进行优化设计,采用模糊PID对茶叶杀青理条温度进行控制,利用Matlab/Simulink软件对温度控制系统进行仿真分析。研制茶叶杀青理条机样机,对比试验结果表明,设计增强了温控系统抗干扰能力,茶叶成条率、处理效率分别提高7.6%,28.0%,含水率、碎茶率、噪声、轴承温升分别降低7.9%,25.0%,23.1%,46.2%。研究为茶叶杀青理条机的设计提供理论依据。

基于改进RBF/模糊PID的锻压机双缸闭环同步信号控制

为了提高连杆驱动锻压机双缸同步控制精度,设计了一种推进过程改进RBF/模糊PID控制方案,采用闭环同步控制。构建了改进RBF/模糊PID控制器,并通过Simulink完成仿真测试,验证了推进过程的同步控制性能。研究结果表明:无论是高速还是低速,改进RBF/模糊PID相对模糊PID控制方式表现出来更低的双缸同步误差,可以获得更高的系统控制精度。

基于模糊PID控制的电气自动化系统优化设计与仿真研究

本论文主要对基于模糊PID的电气自动化系统进行优化设计和仿真研究。首先对模糊PID控制原理进行阐述,主要有模糊控制与PID控制原理、模糊PID控制原理与算法。接着对电气自动化系统构成及特性进行论述,提出一种基于模糊PID的电气自动化系统优化设计方法。然后对其进行仿真研究,主要包括仿真软件选型与介绍、仿真模型建立与参数设置等。在实验验证中给出了实验设备及实验方案设计并对实验结果进行了分析。最后将实验结果和仿真结果比较分析得出结论。

基于模糊控制的机器人控制精度优化方法与技术研究

针对机器人在磨抛零件过程中由于PID无法在线实时调参导致控制精度不高的问题,本文采用“语言类”智能控制手段——模糊控制对机器人操作过程进行优化控制,从而达到提高机器人控制精度和提高实时性的目的。

干涉式闭环光纤陀螺仪的PSO-PID控制优化方法

控制系统的设计会对响应速度快且应用范围较广的数字干涉式闭环光纤陀螺(ICFOG)动态性能产生影响。通过分析ICFOG的工作原理,推导出闭环离散控制系统,并利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对传统的PID控制器参数进行优化。基于这个优化过程,设计一种新型的PSO-PID复合控制器,以取代传统的PID控制器。通过与其他BP神经网络、模糊控制等方法进行对比凸显该控制方法的优越。通过数字仿真分析显示,跟踪速度相较于BP-PID控制方法提高了1.91倍,相对于PID控制方法提高了3.5倍,相对于F-PID控制方法提高了1.75倍。同时,控制精度相对于BP-PID控制方法提高了46.03%,相对于PID控制方法提高了66.30%,相对于F-PID控制方法提高了45.27%。结果显示,采用PSO-PID控制器能够快速达到控制目标且具有较小的超调量。

基于模糊PID的考虑风速变化的虚拟惯性控制策略

为充分利用风电功率支撑能力,有效缓解机组调频压力,提升电网频率稳定性,提出基于模糊PID的考虑风速变化的虚拟惯性控制策略。构建风机的数学模型,依据该模型分析风机各个组成部分的运行特性,并构建风速模型。在考虑风速影响下,分析风速变化对于风机虚拟惯性控制的影响,设计模糊PID控制器,自适应动态调整虚拟惯性系数,实现频率控制;为避免虚拟惯性的控制结果发生超调控制,采用粒子群算法优化PID控制器的控制参数,设计粒子群优化的模糊PID控制器,完成虚拟惯性控制,保证电网频率稳定。测试结果显示:考虑风速变化完成虚拟惯性系数调整具有较好的合理性,能够实现该系数随着风速的动态变化进行自适应调整;在故障扰动和负荷突变两种工况下,电网频率的控制结果较好,稳定性较高,满足控制需求。

基于改进粒子群算法的移相全桥模糊PID控制

[目的]为了得到具有良好性能指标的移相全桥(PSFB)控制方案,本文提出了基于改进粒子群算法(IPSO)寻优的模糊比例积分微分(PID)控制方法.[方法]在PSFB的小信号模型基础上,使用模糊控制器改善PID的参数,随后应用自适应惯性权重和压缩因子法优化PSO的全局特性和收敛性,进而计算模糊控制器的比例因子和量化因子,以提高系统的控制效果.在Simulink仿真环境中分别使用常规PID、模糊PID、IPSO优化模糊PID三种方式对移相全桥拓扑进行仿真,并设计了一台100 W的样机,验证所提控制策略的有效性.[结果]仿真结果中,IPSO优化的模糊PID控制相对于常规PID和模糊PID,其调节时间、超调量、稳态误差分别下降79.6%、99.4%、42.9%和40.2%、20%、87.5%;基于TMS320F28034硬件的实验结果中,IPSO优化的模糊比例积分(PI)控制相对于增量式PI和模糊PI,其调节时间、超调量、稳态误差、电压输出纹波分别下降52.4%、56.4%、46.7%、75.0%和12.1%、37.4%、20%、66.7%.[结论]将IPSO应用于PSFB的PID控制,相对于常规PID和模糊PID,具有更高的控制精度、更快的收敛速度、更强的抗干扰能力.

遗传算法优化的空气悬架模糊PID控制

针对空气悬架系统模糊PID控制方法中参数选取存在局限性和难以选取的问题,利用遗传算法优秀的全局优化搜索能力和并行能力,提出了一种用遗传算法来优化模糊PID控制器参数的策略。采用遗传算法对空气悬架的模糊PID控制器参数进一步优化,比较优化前后模糊PID控制下的空气悬架性能指数值。结果表明,采用遗传算法优化的模糊PID控制空气悬架较传统模糊PID控制以及普通的空气悬架,能够减小车辆振动,提升空气悬架性能,改善车辆的平顺性与舒适性。

基于SSA-模糊PID的AUV姿态控制研究

针对AUV高精度、高稳定性姿态控制的提升需求,提出一种结合麻雀算法(SSA)和模糊PID控制的姿态控制器;采用麻雀算法对模糊PID控制器参数进行优化,并将寻优后模型用于算法的反馈补偿,有效解决了模糊PID控制过度依赖经验,难以应对水下复杂工况的问题;仿真结果表明,SSA-模糊PID控制器在AUV姿态调节中表现出较传统模糊PID控制器更好的响应速度和抗干扰能力,有效改善了AUV姿态控制性能;经实际应用验证,控制器在复杂工况下可快速收敛至期望姿态并维持稳定。

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PSO优化模糊PID算法的高炉燃烧器温度控制分析

高炉燃烧器的温度控制对保证冶金过程精度要求有很大影响。通过采取粒子群优化(PSO)的处理方式,根据ITAE指标构建PSO适应度函数,可快速完成系统权重因子的整定过程,减小模糊控制器受经验因素的影响,实现智能设置控制器参数的功能。选择MATLAB软件开展仿真测试,再根据系统输出响应测试结果进行比较分析。结果显示,采用粒子群优化后的模糊PID控制器进行调节时,具备更高精度,并促进了处理效率的显著提升,因此采用此方法满足可行性条件。

基于模糊-RBF神经网络优化的PID控制

采用模糊控制和RBF神经网络训练相融合的方法,应用于对PID控制器参数的调整中,对非线性系统的控制仿真试验结果表明,该方法的控制性能优于单独采用RBF神经网络的控制。

基于多软件平台的二维重载精密转台的控制特性仿真分析及优化

为提高二维重载精密转台动态特性,基于AMEsim、ADAMS以及Simulink多软件机电一体化联合仿真对系统控制特性进行仿真分析.本文使用AMESim建立电机模型,Adams建立二维重载系统的动力学模型,使用Simulink工具箱建立PID控制模型,最终建立三软件联合仿真模型对系统阶跃响应进行仿真分析;针对系统存在时变性、非线性和负载干扰等因素的问题,采用自适应模糊PID控制算法对系统进行控制优化.仿真结果表明,模糊PID控制算法有着响应快、无超调,稳定误差较普通PID控制减小37%左右等优点.

基于模糊PID的冬小麦变量追肥优化控制系统设计与试验

为了实现冬小麦实时变量精确追肥,研究了基于模糊PID控制技术的变量追肥机追肥量实时调整算法,通过对排肥器转速和开度双变量调节,实现追肥量的优化控制。系统首先采用粒子群优化算法确定PID控制器参数的初始值,然后通过实时获取冬小麦冠层归一化植被指数和排肥器实时状态,结合模糊控制理论和PID控制技术,对PID参数进行在线整定,实时调整排肥器的转速和开度,从而实现追肥量的最优控制。试验结果表明:施肥过程中,施肥量存在波动性。但施肥量变异系数小,最大为3.22%,均值为2.09%,可以满足田间变量施肥的要求。模糊PID控制算法具有良好的动态稳定性和跟踪性能,无论是室内试验还是大田试验的控制精度均达到86%以上。