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。

基于模糊PID融合的特种起重机伸缩臂自动控制

为了提升特种起重机伸缩臂控制精度,提出基于模糊PID融合的特种起重机伸缩臂自动控制方法。针对特种起重机伸缩臂的整体结构,对伸缩臂受力展开了分析。以受力分析结果为基础建立伸缩臂数学模型,对该模型进行推导后获取伸缩臂传递函数,将其与设计的模糊PID融合控制器相结合,实现对特种起重机伸缩臂自动控制。实行位移响应测试、末端姿态位置与末端作用力测试,测试结果表明,所提方法所得结果与期望值基本一致,说明该方法的精度高、可靠性强。

基于大数据的水肥一体机控制应用研究

针对传统灌溉方式水资源利用率低、农业用水浪费严重、肥料过度使用造成资源浪费和水污染等问题,基于大数据对水肥一体机的控制进行了设计。为了保证水肥一体机的灌溉精准性以及获取数据的精确性,采用自适用加权融合算法对获取的数据进行处理;为了对水肥浓度进行智能控制,采用PID控制器和自适应模糊控制器结合的方式对肥液浓度进行控制;为了验证该水肥一体机的性能,对其进行了浓度试验和肥料配比控制试验。结果表明:肥液浓度可以通过电导率仪进行测量,且设计控制器对肥液浓度的控制效果更优。

基于模糊PID融合的柔性机械臂振动压电主动控制研究

针对含有压电智能结构的柔性机械臂,提出了基于模糊PID融合控制理论的柔性机械臂振动主动控制方法。搭建了悬臂梁和平面1R、2R柔性机械臂实验装置,并设计了相应的控制系统,通过实验实现了柔性机械臂振动的主动控制,实验结果显示,该方法可以抑制柔性机械臂振动,具有响应快、鲁棒性好等特点,且该方法不依赖于柔性机械臂动力学模型,算法简单,实时性好。

基于遗传优化模糊PID算法的温室智能控制系统研究

近年来,随着信息智能化和农业现代化的快速发展,我国温室种植取得了重大进展,形成了以科学方法管理控制大棚温室环境的理念;但因缺乏工厂化管理方式,温室智能控制技术在设施配套和产业自动化方面还有不足之处,与欧洲发达国家差距甚远。因此,设计一套适合我国农情的现代化温室控制系统显得非常重要,其对实时监测和精确控制温室环境参数,提高农作物产量和质量意义深远。本文根据大棚种植特点,基于遗传优化模糊PID融合算法,设计和研究了一套独有的温室智能控制系统,并对该系统进行性能仿真实验。结果表明:本温室智能控制系统性能良好、自动化程度高、节能显著,对大棚蔬菜的种植具有重要的促进作用。

空冷型PEMFC电堆温度特性及模糊PID融合控制

以实验手段对空冷型电堆的温度特性进行研究,通过实验数据分析电堆工作温度对输出性能的影响,并结合分析结果推导出了电堆工作温度特性经验模型;同时针对电堆工作温度控制特点,设计了电堆工作温度的模糊PID融合控制方法。研究结果有助于空冷型PEMFC电堆的温度特性分析、模型优化和实时控制系统的设计。

基于模糊PID的轮式移动机器人轨迹控制

本文针对实际的轮式自主移动机器人轨迹控制和定位问题提出了一种解决方法。利用模糊PID复合控制器实现移动机器人的轨迹控制 ,利用陀螺、磁罗盘、里程计进行多传感器融合定位。在计算机仿真和实际的轮式移动机器人的轨迹控制、定位实验中 ,与使用PID控制器的方法进行了比较 ,结果表明了多传感器融合、模糊PID在解决轨迹控制和定位问题上的优越性。

基于模糊PID算法的蚕室温湿度自动控制系统研究

针对蚕室使用人工调控温湿度不精确,导致了蚕的孵化率和成活率低以及生长状况差的问题,研究出一个蚕室温湿度自动控制系统。该系统选择STM32F103C8T6作为控制模块,多个DHT11传感器收集温湿度数据,运用卡尔曼滤波融合算法对各传感器收集的信息进行融合处理,通过模糊PID算法计算出相应输出值,对执行元件进行控制,实现了蚕室中温湿度的自动调控,提高蚕的孵化率和成活率的目的。试验结果表明,基于模糊PID算法的蚕室温湿度系统稳定性好,控制精度高,具有重要理论意义和应用价值。

无人驾驶拖拉机田间运行轨迹跟踪控制系统设计

现代农业面临劳动力短缺和成本上涨等问题,无人驾驶拖拉机可以减少对人工的依赖,降低劳动成本。然而,由于田间地形复杂多变和环境因素的影响,无人驾驶拖拉机在作业过程中路径规划与跟踪是保证无人驾驶拖拉机正常运行的基础条件与技术支持。该文采用多传感器融合技术,包括GPS、惯性导航系统(INS)、视觉传感器和激光雷达,设计一种无人驾驶拖拉机田间运行轨迹跟踪控制系统,并通过建立拖拉机运动学模型和动力学模型,设计了基于模糊控制和PID控制的复合控制算法,实现拖拉机的轨迹跟踪控制。该系统能够自适应地调整控制参数,克服田间复杂地形和环境变化对运行轨迹的影响。通过田间实地测试验证了系统的有效性和稳定性,结果表明该系统在不同地形条件下均能实现高精度的轨迹跟踪,为无人驾驶农业机械的应用提供了有力的技术支持。

多传感器信息融合技术在机器人中的应用研究

随着智能机器人应用领域发展需求,移动机器人控制系统中使用的传感器种类和数量不断增多,但每种传感器都有一定的使用条件和感知范围,只能给出环境或对象的部分信息,机器人通过多传感器信息融合技术多视角完成信息处理及综合,实现其智能感知与智能控制功能。

无线传感融合下的水肥一体机电气系统设计

为了给植株提供最优的生长环境,基于无线传感融合技术,设计了水肥一体机控制系统。首先,进行环境数据融合,得到可以表征整个温室的温度数据、CO_(2)浓度数据和土壤湿度数据;其次,建立控制规则,实现对水肥一体机、遮阳网和通风风扇的控制;最后,采用模糊PID控制的方法,实现了对肥料含量的控制,并通过试验的方法,确定了黄瓜生长最优肥料含量。对系统进行测试,结果表明:系统具有良好的水肥调节能力。

基于多数据融合控制器的浮选过程控制应用研究

浮选机过程控制主要以液位和气量控制为主,往往采用单变量单回路的控制方式,从浮选工艺角度出发,不同变量之间的耦合关系并未考虑,导致浮选过程控制过程较为粗放。在分析浮选机工艺要求,总结人工操作经验后,建立了以液位、气量、泡沫流速的多变量融合模糊控制器,以更符合工艺要求的模糊控制规则库对浮选过程进行控制。经过仿真试验,证明了多数据融合模糊控制器比传统PID控制器有更好的控制效果,最终在国内某钼矿浮选机上开展了工业应用试验,试验结果取得了预期控制效果,验证了该研究的有效性。

基于数据融合的某产品热处理温度测量控制系统

热处理炉温度的准确测量与控制是保证热处理产品质量的技术关键。为解决某产品热处理炉温度测量控制存在的测量误差大、控制超调量大、调节时间长等问题 ,本文提出了基于多传感器参数估计数据融合和 Fuzzy+PID控制相结合的新型热处理炉温测量控制方法 ,介绍了数据融合算法和Fuzzy+PID控制器的结构。这种测量控制方法提高了热处理炉温度测量与控制的可靠性 ,获得了较好的跟踪能力和控制精度 。

热处理炉温度智能测控专家系统的设计与实现

介绍了一种热处理炉温度智能测量控制专家系统，提出了温度测量数据融合技术和Ｆｕｚｚｙ＋ ＰＩＤ 控制技术相结合的设计方法。讨论了系统结构、知识表示、推理机、温度数据融合算法和智能控制方法。

柔性机械臂振动压电抑振新方法

针对含有压电智能结构的柔性机械臂,提出基于模糊PID融合控制理论柔性机械臂振动主动控制方法.搭建了平面1R柔性机械臂实验装置,并设计了相应的控制系统,通过实验实现了柔性机械臂振动的主动控制.

多传感器信息融合在焊接质量控制中的应用

利用BP神经网络,将电弧传感器和超声波传感器所获观测信息以及焊接电流、焊接速度、焊缝坡口等焊接参数信息进行有效融合,得到焊缝熔深预测模型.为了对焊缝熔深进行精确控制,结合传统PID控制器与模糊控制器的优点,设计了参数自调整模糊PID控制器,仿真结果表明:建立的焊缝熔深预测模型能够实时、快速、准确地测量得到焊缝熔深信息,在系统性能各方面参数自调整模糊PID控制器相比于传统PID控制器有着显著优势.

基于多传感器数据融合的温度模糊控制系统设计

介绍一种用于压电复合材料极化过程中对温度进行准确控制的方法,详细阐述了多传感器数据融合技术在控制系统中的应用,对数据融合的方法进行了叙述,建立了数据融合的几种数学模型。

空冷型质子交换膜燃料电池电堆温度控制系统设计

空冷型质子交换膜燃料电池(Air-Cooling PEMFC)电堆的工作条件中,电堆温度对电堆性能的影响最大,电堆温度的控制直接影响电堆的性能指标。首先分析了空冷型PEMFC电堆的温度特性,通过实验手段获得了电堆的最佳工作温度-电流曲线,并拟合出了经验公式。在此基础上设计了该类电堆的温度控制系统,提出了模糊PID融合控制算法。实验结果表明该温度控制系统具有良好的静态和动态特性,有效地解决了空冷型PEMFC电堆的温度控制问题。

基于WSNs的温室大棚智能灌溉控制系统设计

针对我国现阶段温室大棚节水灌溉和智能控制的需求,设计了一套新型的智能灌溉控制系统。首先综合考虑温室环境因子对实时灌溉需求量的影响,采用ZigBee和WiFi双协议融合的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)技术,对环境数据实时采集并无线发送控制指令;其次,通过系统辨识的方法,建立灌溉量与土壤湿度的数学模型,并由此为智能灌溉控制系统设计提供关键依据;最后,设计一种将模糊控制器和PID控制器自适应切换的智能控制算法,实现对温室大棚的智能灌溉控制。实验仿真和实际测试结果表明,所提出的双协议融合WSNs弥补了ZigBee无线传感器网络传输速率较低、传输距离较近的不足,稳定可靠;Fuzzy-PID复合控制具有较理想的动态性能和稳态品质,并且该系统已经得到实际应用。

基于高度融合的植保无人机仿地飞行方法研究

多旋翼植保无人机在坡地作业过程中一般作业于作物上方1.5~3 m的近地空中,需要保持稳定的仿地飞行才能保障无人机的安全飞行和喷洒均匀性。提出了一种仿地飞行方法,通过前置毫米波雷达进行坡度判断,在坡度起伏较小时,将差分GPS高度与对地毫米波雷达高度进行卡尔曼滤波融合以提高精度,在坡度变化超出阈值时,将前置毫米波雷达与对地毫米波雷达的高度进行多雷达高度信息融合以提高响应速度,最后采用模糊PID控制算法控制无人机高度。通过仿真和实地飞行测试,实现了植保无人机坡地仿地飞行高度误差小于40 cm的目的,保证了无人机的环境适应能力和喷洒均匀性,为植保无人机在不同地形下的全自动作业奠定了基础。