基于复合模糊PID的植保无人机变量喷雾系统设计

为提升现有植保无人机喷雾流量随飞行速度变化自适应调整的精准性,降低施药偏差,设计了一种基于复合模糊PID控制算法的植保无人机变量喷雾系统,可根据无人机飞行速度,以基于复合模糊PID控制算法的PWM调制实时调整喷雾流量。通过测试平台分别对比了此控制算法与PID、模糊PID的响应情况,并进行了无人机喷雾流量随飞行速度变化的响应测试。结果表明:基于复合模糊PID控制的系统响应较PID超调量降低63.64%,较模糊PID调节时间缩减23.08%,复合模糊PID与模糊PID的稳态误差控制在3.125%内,小于PID的4.688%;基于PID、模糊PID、复合模糊PID的喷雾系统喷雾流量平均偏差分别为2.67%、3.85%、1.90%;基于复合模糊PID算法的喷雾系统跟随飞速变化自适应调整喷雾流量的最大偏差为6.29%,满足植保无人机施药作业要求,可为农业航空精准变量喷雾系统设计提供参考。

太阳能—地源热泵式空调自适应模糊PID复合控制方法

为了优化太阳能-地源热泵空调系统的能耗和效率,减少环境因素对稳定运行的影响,提出自适应模糊PID复合控制方法。通过监控管理层上位机采集现场数据信号,并下发开关量信号至PLC控制器,再通过PLC控制器对太阳能集热器、循环水泵和温度进行控制。同时,将模糊PID控制器作为子程序控制循环水泵的频率,温度误差和误差变化率作为复合控制器的输入,通过模糊化处理输入信号,调节PID控制的相关参数,输出控制变频器频率的信号,以调节水泵电机的运转速度,精准控制室内温度。实验结果表明,该方法能提高太阳能的利用率,具有较好的抗干扰性能和较高的制冷、供暖性能系数,可实现高效的节能效果。

永磁同步电机滑模变结构与模糊PID复合控制研究

该文针对永磁同步电机矢量控制系统的速度环,引入了滑模变结构与模糊PID控制理论,设计了一种滑模变结构与模糊PID复合控制器。该复合控制器通过一个可变加权因子α将滑模变结构控制与模糊PID控制有效地组合起来实现对速度的调节。此种控制方法克服了对永磁同步电机精准数学模型的依赖,使得系统响应的快速性更好,稳定性、鲁棒性和抗干扰能力更强,静态和动态特性更优,对多种智能复合控制方法综合研究有一定的参考意义。

大臂耦合运动串级PID复合控制方法研究

针对自动模式下凿岩台车大臂摆动和俯仰因耦合运动难以控制的问题,提出一种大臂耦合运动串级PID复合控制算法。根据大臂机械结构简图分析大臂俯仰和摆动两关节产生耦合运动的原因;分析位置式PID、增量式PID分别适用于串级PID的位置环和速度环,设计出耦合运动串级PID复合控制算法,并解释具体推算过程;通过在样机试验平台上进行搭载测试,验证了该控制算法的有效性和控制系统的稳定性。研究结果表明:该控制算法能有效解决大臂耦合运动问题,串级PID内、外环配合使控制系统稳定性好;在阶跃信号下目标角度的超调量小(0.5%),在斜坡信号下油缸运动速度动态跟随效果好,其角度误差波动率最大为15.87%。

基于模糊PID技术的复合结构温室系统设计

通过对模糊控制和PID控制理论、系统控制性能进行分析,设计了一种模糊PID温室控制系统,可提高温室系统的控制精度和缩短响应时间;采用模糊推理原则获取PID控制输入参数,利用不同的清晰化方案构建4种不同的模糊控制方案,并采用仿真试验的方式将模糊PID控制系统与传统PID控制方式进行对比分析。试验结果表明:模糊PID控制系统的超调量小于20%,明显小于传统PID控制系统28%的超调量;4种模糊PID控制方案中,有两种方案响应时间优于传统PID控制系统。

基于复合PID调节给水自动加氨精确控制方法研究

根据现有设备情况,将所有控制和反馈信号集中至DCS系统,采用给水电导率作为控制目标,将给水流量作为前馈信号,构成复合式PID控制回路,实现机组加氨全过程DCS系统自动控制。克服控制对象大延迟、非线性的特性,实现自动加氨的精确控制,大幅降低运行人员的工作量,有效减小pH值波动范围,将给水流量作为前馈信号,控制效果明显,达到精细控制水质的目标。

基于复合PID算法的农业测控系统设计

针对农业温室大棚温湿度每天变化不同的特点,采用基于复合PID控制算法的农业测控系统结合温度湿度每天变化趋势的方式,精准控制环境参数设计了一套集数据处理与控制为一体的大棚测控系统,可通过手机app和PC端远程访问智慧大棚,实时了解大棚内农作物的生长状况。仿真实验结果表明:该算法的测控精度、响应速度均优于常规PID算法,能更好地满足实践要求。为了减少环境参数采集误差,在传统PID算法的基础上,采用分段、分类控制的复合PID算法进行调节。

PID与模糊控制算法的比较及其改进

分析比较了PID控制和模糊控制算法 ,针对一般PID控制容易产生超调、模糊控制的稳态精度不高的缺陷 ,提出了相应的改进算法—复合PID算法和带动态补偿的模糊控制算法 ,并通过水温控制仿真实验 ,比较了这几种控制算法的控制效果。实验结果证明 ,这两种改进算法不仅系统超调小 ,而且具有较高的稳态控制精度 ,可广泛应用于精确控制领域。

汽油机怠速稳定性的复合模糊-PID控制方法研究

汽油机怠速不稳定是目前怠速控制存在的主要问题,为了提高怠速控制的稳态和动态特性,研究模糊控制方法在怠速控制中的应用,设计了一种新型的复合模糊-PID控制系统,在MATLAB/Simulink平台上与传统PID和模糊-PID控制系统进行了对比仿真,并在发动机台架上进行了试验验证。研究结果表明:控制系统可以显著地减小怠速波动,且在加载空调负载时,其瞬态最大波动幅值仍低于±15 r/min;控制系统具有很强的鲁棒性,适合于实车应用。

Fuzzy-PID复合控制在电子送经中的应用

为了满足织机的高速化和织造品种的多样化,对送经机构提出了更高的要求,需要准确控制送经机构的运动。而送经机构是一个典型的复杂、联动、时变、非线性、强干扰送经系统,传统的PID调节器不能取得令人满意的效果。针对传统的PID控制算法存在的缺陷,设计了一种Fuzzy-PID复合控制算法,并应用该算法面向SAURER400织机送经系统在MatLab中的Simulink进行仿真。结果表明,Fuzzy-PID复合控制仿真曲线在响应时间和超调方面优于PID控制曲线。该控制方法在电子送经系统中有着广泛的应用前景。

模糊-PID复合控制在转台控制系统中的应用及仿真

基于对模糊控制算法和PID控制算法的研究,和鉴于两种算法的优缺点,提出了模糊-PID复合控制算法用于转台控制系统中,这种控制算法将大大提高转台抗外部干扰和内部参数变化的鲁棒性能,改善了转台的动、静态特性。并且对此控制系统进行了MATLAB仿真,对系统的良好工作性能进行了论证。

CMAC神经网络与PID复合控制的应用研究

阐述了CMAC神经网络的基本原理,并结合PID控制的特点,将CMAC神经网络与PID复合控制算法应用在工业领域的温度控制系统中,并同传统的Zieglar-Nichols阶跃响应法及单纯形算法作了比较。仿真结果表明:该复合控制算法具有较高的控制精度及良好的控制效果。

Fuzzy-PID复合控制在温室节水灌溉中的应用

为解决温室节水灌溉的需求,综合考虑温室环境因子对灌溉量的影响,通过系统辨识的方法,建立被控对象土壤湿度的数学模型。针对湿度控制大滞后惯性环节的特点,设计了一种Fuzzy-PID复合控制的方法。该方法将模糊控制器和PID控制器并行结合,并采用梯形隶属函数的模糊切换算法进行两者的切换,实现两种控制方法的优势互补。实验仿真结果表明:Fuzzy-PID复合控制响应时间短、超调量小、稳态过程没有振荡,不仅具有较好的动态性能,而且具有比较理想的稳态品质,适用于温室节水灌溉控制。

基于PID控制的遗传神经网络在焦炉温度控制中的应用研究

以某焦化厂焦炉温度控制系统的开发为背景,提出了一种基于遗传算法的CMAC(小脑模型关联控制器)与PID复合控制方法来优化焦炉对象的温度控制.用遗传算法优化PID控制器的初始参数,然后再结合CMAC网络进行控制.针对焦炉生产过程的简化模型,在M atlab中对这种控制方法进行了仿真.仿真研究表明该方法应用于焦炉控制是可行的.*

草甘膦生产过程中温度的模糊PID复合控制

考虑草甘膦生产过程中最重要的温度控制问题,给出总体温度监控方案,其中恒温段应用一种带自动修正因子的模糊-PID控制器,应用JX-300进行现场实现,得到较好的应用效果,提高了产品收率。

直驱式电液伺服系统PID校正复合控制器研究

直驱式电液伺服系统具有节能、成本低等优点,然而与传统电液伺服系统相比其性能较差。为提高直驱式电液伺服系统的性能,在建立泵控缸式电液位置伺服系统数学模型的基础上,提出将最优状态反馈控制与观测器预估负载干扰前馈控制相结合的复合控制策略,并用PID调节器对位置环节进行校正。Simulink仿真结果表明系统动静态性能得到大幅改善。研究成果对直驱式电液伺服系统的推广应用具有积极意义。

汽轮机调速系统CMAC网络PID并行优化控制

针对汽轮机调速系统存在死区、饱和等非线性的控制特点,提出了基于混沌优化策略与CMAC网络PID并行控制相结合的控制方法,并将其应用于汽轮机调速系统的参数设计中。该方法首先通过混沌搜索,得到控制器参数的次优值,然后利用变尺度的方法在次优值附近找出控制器参数的全局最优值。与CMAC网络传统PID并行控制以及单纯PID控制相比较的仿真结果表明,该方法能更好地提高控制系统的精度和响应速度。

基于Matlab的直流电机CMAC-PID智能控制系统设计

为克服常规PID算法不能实时调整参数、非线性逼近能力差的问题,提出了直流电机的小脑模型神经网络(CMAC)与PID复合控制的策略。运用Matlab软件设计了CMAC-PID自适应智能控制器,证明了该算法的可行性、有效性,并得到了较为理想的控制效果。

拖拉机转向跟踪复合模糊PID控制研究

为提高拖拉机在自主导航行驶中转向跟踪控制的响应特性和稳定性,设计了以拖拉机前轮转角偏差和偏差变化率为输入,以电机控制电压和PID 3个控制参数为输出的模糊控制器,结合PID控制器实现前轮转角偏差大于10°时采用模糊控制和转角偏差小于等于10°时采用自适应模糊PID控制。仿真结果表明,采用复合模糊PID控制器在前轮转角偏差较大变化范围内均能实现快速和准确的转向跟踪。

双层混合隔振系统的CMAC和PID复合控制研究

为了提高双层被动隔振系统隔离低频结构噪声的效果,采用混合隔振思想,将小脑模型神经网络(cerebellar model articulation controller,CMAC)理论与PID控制算法相结合,设计了双层混合隔振系统CMAC与PID复合控制器,仿真分析了双层混合隔振系统在不同低频正弦激励信号下的加速度和加速度功率谱。仿真结果表明,采用CMAC与PID复合控制的双层混合隔振系统的隔振效果要优于被动双层隔振系统的隔振效果。