时滞系统的双自由度Smith模糊PID控制器设计与仿真

针对大时滞系统采用Smith模糊PID算法控制,在控制器的输入端加入给定双自由度调节参数,有效地减小系统动态响应的最大超调量和调节时间,增强系统的抗干扰能力。通过改进模糊PID控制器结构解决控制器参数耦合的问题,降低了参数整定的难度。仿真研究验证所设计算法的有效性。

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Smith预估器的模糊PID调车自动驾驶系统速度控制研究

针对铁路站场调车作业的复杂性,研发基于调车的自动驾驶系统可降低劳动强度并提高车站作业效率,而速度控制策略是系统的重点和难点。根据调车牵引控制系统和制动控制系统特性,建立传递函数模型,并对模型参数的不稳定因素进行分析;利用Smith预估方法处理时滞系统的优势,结合模糊PID算法,设计基于Smith预估器的模糊PID控制器(简称新型控制器);通过模拟模型参数不稳定,分别使用阶跃响应曲线和司机实操速度曲线进行仿真,对比传统的PID控制器、模糊PID控制器与新型控制器的控制效果。结果表明:新型控制器适应能力更强,速度跟踪效果和停车精度都更高。

Smith预估模糊PID控制算法及其在粉末定量称重中的应用

针对上海科源电子科技有限公司研发的定量称重系统(由高精度抖粉装置与万分之一天平组成),在工作中因粉末密度、粉末流动性、颗粒大小、湿度、天平延时等因素造成的非线性和滞后等问题,采用Smith预估模糊PID控制器优化控制方法。首先通过理论分析,得出系统的传递函数,再构建Smith预估的模糊PID控制器,以适应系统的非线性、滞后等特性,最后将此算法代入MATLAB进行仿真并于实际系统中进行1 g定量抖粉实验。Smith预估模糊PID控制算法和传统PID算法的标准差分别为0.0020和0.0042,表明Smith预估模糊PID控制算法在实际环境中稳定性更好,能有效减小系统的称重误差。

基于Smith预估模糊PID的浮选液位控制系统设计

浮选机内液位高低影响着浮选效果和生产稳定性,针对煤泥浮选中浮选机液位对浮选结果产生的影响,结合浮选液位控制系统的特点及其性能要求,采用了一种将Smith预估控制、模糊控制、PID控制结合的液位控制系统,并利用MATLAB中Simulink模块设计浮选液位仿真模型,进行仿真分析,同时改变液位以测试系统的稳定性。通过对传统PID、模糊PID及Smith预估模糊PID控制算法进行比较可知,液位控制系统采用Smith预估模糊PID算法,其控制效果由于传统PID和模糊PID控制,调节时间更短,稳定性更强,提高了浮选机液位的稳定性,能更好地满足浮选过程对液位的要求。

基于Smith-模糊PID的立体仓储堆垛控制系统设计

为实现立体仓储堆垛系统作业速度的精准控制,解决复杂工况下出现的大惯性、大延时的问题,设计了一种基于Smith-模糊PID的堆垛控制系统。首先,构建以西门子S7-1200PLC为主控制器、TP700触摸屏为人机界面、变频调速为堆垛机构三维运动控制模式的硬件系统,并开发了系统程序流程。然后,结合堆垛系统作业需求,设计了模糊PID控制器,将Smith预估算法反向并联引入,最终实现了系统的Smith-模糊PID控制。最后,在Matlab平台测试表明,Smith-模糊PID控制相比传统模糊PID,具有超调量基本为零、动态响应更快、鲁棒性更强的优势,极大改善了系统的控制品质;经实训平台联调验证,系统运行平稳,满足堆垛系统速度控制精度要求,为立体仓储的现场控制提供一种新的解决方案。

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。

模糊PID控制器在电加热系统中的应用

电加热系统具有对温度控制精度要求高、调节时限要求短等特征和要求。针对目前传统控制算法精确度不足的问题,将模糊PID控制器应用到电加热系统中,在MATLAB/SIMULINK软件中搭建仿真环境,与常规PID控制器进行仿真比较。仿真结果证明,模糊PID控制器的超调量、飞升时间、调节时间等时域指标远优于传统的PID控制器,能够实现高性能、高精度的温度控制。

基于变论域模糊PID的金属热处理过程温度控制方法

为高效且安全地提取金属合金内的可用材质并分析其性能,利用变论域模糊PID技术,实现对热处理过程的温度控制。设定在金属规则状态不变的情况下,论域会随着偏差的缩减出现伸缩,即需要增添新的规则。若偏差率能够支持模糊量化取整,控制器的伸缩因子可能会陷入无法取值的情况。此时,通过二元函数分片双一次插值法计算伸缩因子,在临近分档之间填充新规则,确保伸缩因子取值的连续性。然后,在模糊PID控制过程中加入变论域,依靠控制器实现对金属热处理过程温度的控制。根据实验验证情况可知:该方法有效提高了控制效果,在应用该方法后,缩短了温度控制时间,在100s内就可以是加热温度到达拟定值。

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。

模糊自整定PID的液压马达驱动机床主轴速度控制研究

液压马达驱动机床主轴系统具有参数时变和高度非线性,传统PID控制器控制精度不高。针对液压马达驱动机床主轴系统速度控制问题,采用模糊自整定PID控制器实现液压马达驱动机床主轴系统的有效控制,并对控制效果进行仿真验证。构造了液压马达驱动机床主轴系统模型简图,建立了液压马达驱动机床主轴系统数学模型。对传统PID控制器参数,用模糊控制器进行实时整定,开发了模糊自整定PID控制器。最后,采用MATLAB对液压马达驱动机床主轴系统进行仿真。同时,与传统PID控制器的计算结果进行对比和分析。仿真结果显示:采用模糊自整定PID控制器的液压马达驱动机床主轴转速超调量小,具有更快的响应时间,跟踪精度高,同时系统能耗减少20%左右;即使受到较大随机干扰,模糊自整定PID控制器也能快速消除干扰,使机床主轴转速处于受控状态。采用模糊自整定PID控制器可以有效提高液压马达驱动机床主轴系统的动态稳定性以及抗干扰能力。

基于模糊神经PID的新型AUV控制研究

为了提高水下自主机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)在海洋执行任务时对深度和航向控制的品质,以及它的抗干扰能力。本文提出了一种新的方法,即通过训练人工神经网络来改变模糊PID(proportional integral derivative)控制的模糊规则和隶属度函数,从而实现更加精确的模糊控制。最后将设计的模糊神经PID控制算法与建立的AUV动力模型相结合。为验证模糊神经PID控制器的有效性,将传统PID、模糊PID控制算法作为对比,同时,人为加入了干扰因素。通过MATLAB/Simulink仿真实验的验证发现,采用模糊神经PID控制器来控制AUV,可以获得更少的反应时间,更好的稳定性,以及更强的抗干扰性,而且控制效果远超其他控制方式。

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Smith预估模糊PID的控制温度系统的设计与仿真

针对工业生产控制过程中的温度非线性、滞后大等缺点,设计了一种基于Smith预估算法的模糊PID控制器.以一阶加滞后系统为例,通过对常规PID控制算法、Smith预估控制算法和模糊PID控制算法的理论分析研究,提出了一种将Smith预估控制和模糊算法相结合的控制方案应用于温度控制系统,并用Simulink对温度控制系统进行仿真,得出常规PID控制算法对于滞后较大的系统无法适用,而采用Smith预估模糊PID控制算法的上升时间和调节时间分别减小了1 s和2 s.实验结果表明:基于Smith预估的模糊PID控制算法在响应速度和调节过程中具有更大的优势.

基于模糊自适应串级PID控制器的仿生机器鱼位姿控制

为提高仿生机器鱼位姿的控制精度,针对串级PID控制器中固定的内环比例、积分、微分系数不能较好地适用于仿生机器鱼所面临的复杂水环境,且控制参数整定难度大等问题进行了研究。首先,在串级PID控制器的仿生机器鱼位姿控制的基础上,利用模糊控制实时调整串级PID控制器中内环的控制参数,提出基于模糊自适应串级PID控制器的仿生机器鱼位姿控制算法。然后,在多水下机器人协作控制系统平台下进行对比实验。实验结果表明,与串级PID控制器相比,模糊自适应串级PID控制器减少了仿生机器鱼到达目标位姿的时间,降低了位姿误差,验证了算法的有效性。

基于模糊PID控制策略的双轴光伏逐日系统设计

在“双碳”战略背景下,光伏发电产业的“井喷式”增长对光伏发电效率提出了更高要求。现有技术难以直接提升光伏组件的光电转化效率。为此,利用STM32F103ZET6控制器、光敏二极管、双舵机等设备搭建光伏逐日系统控制系统硬件部分,并采用模糊PID控制算法组建控制系统软件部分。结果表明,与传统PID控制相比,模糊PID控制的鲁棒性更强,可在保证控制精度的前提下极大加快响应速度并提升系统抗干扰能力,进而提升光伏系统效率。

基于Smith预估的恒压供水系统模糊免疫PID控制研究

针对供水系统水压控制存在的时滞、干扰多等特性,设计了一种基于Smith预估的模糊免疫PID控制系统。该控制系统基于免疫原理,利用模糊方法在线调整PID控制参数;同时,利用Smith预估器消除时滞的影响。以西门子S7-200PLC为例,对该控制系统进行设计,并给出关键步骤程序。Matlab仿真结果表明:与模糊免疫PID控制器相比,该系统响应的上升时间更快,抗干扰能力更强。采用Smith预估的模糊免疫PID控制系统,可以实现对恒压供水系统快速、稳定、可靠的控制。

基于模糊RBF神经网络PID的AUV姿态控制研究

针对自主水下航行器(AUV)高精度、强鲁棒性的运动姿态控制需求,提出了一种径向基函数(RBF)神经网络结合模糊PID控制的水下机器人运动控制器;采用RBF神经网络对模糊PID控制器参数进行优化,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:模糊RBF神经网络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以快速收敛至期望姿态并维持稳定。

Smith预估补偿与积分分离PID在供热控制系统中的应用

针对供热控制系统时延性较大、传统PID策略控制精度不高、易产生超调与静态误差等问题,提出了一种史密斯(Smith)预估补偿与积分分离PID相结合的供热系统控制策略。首先,设计了供水温度控制系统的Smith预估补偿器,以降低热惰性因素对控制性能的影响;其次,给出了积分分离策略,用于消除静态误差;最后,将Smith预估补偿器与积分分离PID在PLC控制系统中进行部署调试,并进行实践研究。实践证明,Smith预估补偿与积分分离PID相结合的控制策略能最大限度地减弱大时延对供热系统的影响,有效提升系统的控制精度与控制性能。