基于积分分离式PID控制算法的机械自动控制系统设计

基于单片机控制的积分分离式PID控制算法设计了一种收割机自动控制系统.系统以STC12C5A60S2为控制核心,经由脱粒滚筒转速信号检测模块、谷物喂入量检测模块、脱粒滚筒扭矩检测模块和籽粒搅龙轴转速模块采集相应数据信息,经系统内部相互协调综合算法处理后,实时输出相应控制信号至电动推杆,调控其AD值驱动HST变速器动作,进而获得最佳积分分离限β值控制收割机行走系统以达到最优状态;并能实时处理收割机作业过程中过载降速或堵转等突发状况,最后通过仿真实验分别完成了传统PID控制算法与三种不同积分分离限的情况下积分分离式PID控制算法的对比控制效果.仿真实验结果表明:基于积分分离式PID控制算法的机械控制系统优化设计必须是基于传统PID控制算法基础,以最优参数比例进行恰当调整实现.     

模糊PID在油菜籽热风干燥控制系统的研究简

为了提高油菜籽干燥过程的控制精度和稳定性,针对目前PID(比例积分微分,Proportion Integration Differentiation)控制超调量大、调节能力弱和适应性差等问题,提出了一种油菜籽热风干燥控制系统的模糊PID控制算法.采用Matlab的模糊推理系统,建立了模糊PID控制器的数学模型和控制规则.根据油菜籽的干燥特性曲线,设计出油菜籽热风干燥相应的工艺方案.通过Simulink仿真,研究了PID控制和模糊PID控制在油菜籽热风干燥控制系统中的温度响应特性和系统适应性.结果表明:在目标温度设定为65℃时,与PID控制相比,基于模糊PID控制的油菜籽热风干燥控制系统最大超调量减小了5.68%,调节时间减少了37s,静态误差减小了0.1%,模糊PID控制具有更好的动态和静态响应特性.在系统参数改变的情况下能满足油菜籽热风干燥的工程应用需求,具有比PID控制更好的适应性.     

模糊PID在油菜籽热风干燥控制系统的研究

为了提高油菜籽干燥过程的控制精度和稳定性,针对目前PID(比例积分微分,Proportion Integration Differentiation)控制超调量大、调节能力弱和适应性差等问题,提出了一种油菜籽热风干燥控制系统的模糊PID控制算法.采用Matlab的模糊推理系统,建立了模糊PID控制器的数学模型和控制规则.根据油菜籽的干燥特性曲线,设计出油菜籽热风干燥相应的工艺方案.通过Simulink仿真,研究了PID控制和模糊PID控制在油菜籽热风干燥控制系统中的温度响应特性和系统适应性.结果表明:在目标温度设定为65℃时,与PID控制相比,基于模糊PID控制的油菜籽热风干燥控制系统最大超调量减小了5.68%,调节时间减少了37s,静态误差减小了0.1%,模糊PID控制具有更好的动态和静态响应特性.在系统参数改变的情况下能满足油菜籽热风干燥的工程应用需求,具有比PID控制更好的适应性.     

时滞非线性时变系统的仿人PID控制算法

针对时滞非线性时变系统提出了一种不依赖和涉及系统的精确数学模型的仿人PID控制算法,并将该算法应用于工业防爆阀门定位控制器实现对阀门的定位控制.实验表明,在同一组控制参数下,不同规格的阀门的定位误差均达到了一级精度(静态误差<1%,达到稳态的时间<25s),较好地克服了控制系统的稳定性及准确性之间的矛盾,解决了传统PID控制的相位滞后、积分饱和问题,对负载干扰、系统的时变性和非线性等有较好的鲁棒性.     

基于模糊PID控制算法的汽车制动系统

以汽车制动力学方程为基础,设计了参数模糊PID控制器,对参数模糊PID控制算法在汽车制动系统中应用进行研究.该控制算法补充了常规PID、逻辑门限制控制算法的不足.仿真结果表明,该参数模糊控制系统能够达到预期效果,制动时间比模糊控制快0.17 s,比常规PID快0.51 s,制动距离比模糊控制短1.475 m,比常规PID控制短5.59m,并在不同的环境参数下具有较强的自适应能力.     

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.     

基于全局PID模糊滑模算法的机器人跟踪控制仿真

为了解决机器人跟踪控制过程中采用PID控制算法会出现抖动和误差的问题,提出一种机器人全局PID模糊滑模跟踪控制算法.通过将PID滑模控制和模糊控制相结合,设计了全局PID模糊滑模控制;基于模糊规则,对滑模控制增益进行自适应调整,从而消除建模误差和干扰,削弱了控制时产生的抖振、在线调整控制器参数和估计误差,并通过积分来消除外界干扰,因此提高了控制精度.仿真结果表明,与常规的PID算法相比,该方法在处理控制抖动和消除误差和干扰方面具有极高的鲁棒性.     

基于遗传算法优化的收获机割台高度模糊PID控制研究

针对传统控制算法在收获机割台高度控制系统中控制效果不佳的问题,设计了一种基于遗传算法优化的割台高度模糊PID控制系统,以实现割台高度的仿形自适应调控功能.将遗传算法与模糊PID控制相融合,通过遗传算法优化模糊控制规则,克服依靠专家经验整定PID控制参数的局限性,实现割台高度的最优控制策略.最后,运用MATLAB对系统控制性能进行仿真对比和分析,并在田间进行试验运行测试.结果表明,采用遗传算法优化模糊PID控制器是可行和有效的,割台高度控制误差小于1.3 cm,系统响应速度高于0.26 m/s,割台调控时间较现有玉米收获机提升约11％.割台高度仿形自适应控制系统,具有调节时间短、超调量小和控制精度高的优点,完全满足玉米收获机田间作业的设计要求.     

蔬菜作畦机设计与试验

为解决现有起垄机具作业效果达不到蔬菜苗床整理要求的问题,结合菜地整理农艺要求,采用双刀轴分层耕作原理,设计了一款蔬菜作畦机,分析并确定了关键工作部件的结构参数.以机具前进速度和动力输出轴转速为影响因子设计了田间正交试验,试验结果表明:该机具一次作业能够完成深层土壤旋耕、表层土壤精整、起畦和畦面镇压等多项工序;所选的两因素对作业质量都有极显著影响,较优的工作参数组合为前进速度2.5 km·h-1,动力输出轴转速1 000 r·min-1,碎土率达92.58%,平整度为2.24 cm.在相同工况下通过与传统旋耕起垄复式作业机的作业性能对比,作畦机作业耕深增加2 cm左右,碎土率提高8.87%,畦面平整度降低2.56 cm,明显提升了作畦质量.     

滞后削弱器控制系统的设计

将大滞后的对象演变成小滞后的对象,按平方误差积分准则设定点最优整定算法整定比例积分微分(PID)控制器参数.采用Simulink对不同Lm时的滞后削弱器控制系统的阶跃响应进行仿真,结果表明,系统加入滞后削弱器后,只能把等效对象的纯滞后时间变小,但不能消除纯滞后时间.滞后削弱器对大滞后系统的控制效果很好,且优于经典PID控制系统,利用滞后削弱器可以用PID控制器来控制大滞后系统.     

采用改进PID算法的局部温控仿真

针对传统PID算法在进行温度控制时存在超调量和控制误差较大的问题,提出一种改进的PID算法,用于小区域局部温度控制.为了避免系统操作和外界环境噪声引起的干扰,引入一阶低通滤波器,与常规PID一起构成复合控制.同时,在控制调节过程中,加入积分限幅和微分分离操作,进一步优化控制效果.仿真实验表明:改进PID算法能有效避免噪声对控制过程的影响,控制误差较小,满足小区域局部温控的要求.     

基于神经网络逼近的磁浮列车动态悬浮控制

为了有效提高磁浮列车悬浮系统在负载扰动和轨道不平顺扰动下的动态特性,提出了一种基于Lyapunov稳定性分析的径向基神经网络逼近算法使悬浮间隙能够在有界范围内达到最优。首先,以悬浮负载为受控对象建立系统垂向动力学方程和电压控制方程,以此构造能够表征系统非线性的状态空间方程。其次,确定径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络基本结构,根据悬浮间隙误差约束条件和控制电流构造输入输出,并以此设计控制律保证所输出悬浮间隙能够在多种扰动的综合作用下持续稳定;再次,基于Lyapunov稳定性第二判据证明系统闭环稳定,能够在误差整定过程中使得间隙误差收敛于无穷小。最后,通过与目前应用较为广泛的比例-积分-微分(proportion-integral-derivative, PID)控制算法进行仿真对比,在非线性负载力和不平顺扰动下分析验证所提出控制算法的有效性。结果表明:所提控制算法比PID控制算法具有更好的鲁棒性。     

基于改进粒子群优化PID参数的风力除尘控制系统的研究

对卷接机组集中工艺风力除尘系统控制需求及工艺特点进行了研究,针对风力系统中压力和流量之间存在非线性与强耦合性的特点,以及控制系统中传统自动化科学技术(proportional plus integral plus derivative controller,PID)控制和现有的模糊PID控制自适应和鲁棒性较差、系统稳定性能不理想的问题,文中提出对角矩阵解耦方法将压力和流量进行解耦,利用改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。通过仿真软件和可编程序逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)程序对算法进行实现。位置阶跃响应实验粒子寻优实验结果表明:该方法在阶跃响应上升时间、最大超调量和响应速度上均有很好的优化效果,即时控制调整变频器频率以及阀门开度,使主风管压力波动在0. 5%～1%内,流量波动控制在0. 4%～0. 8%内。     

旋转直驱阀的双闭环模糊PID控制仿真分析

采用MATLAB平台进行建模仿真的方法, 利用位置环/电流环双闭环比例-积分-微分(PID)控制系统, 并与模糊控制相结合, 解决了航空发动机燃油调节系统的旋转直驱阀(RDDV)伺服系统存在液动力负载扰动, 严重影响系统的动态特性和稳定性的问题. 仿真结果表明： 在相同输入条件下, 采用模糊双闭环控制方法能在保证系统无超调的前提下显著缩短响应时间； 当存在扰动时, 能使系统更快地恢复到稳态.     

基于模糊免疫PID定型机拉伸张力控制技术

为了解决常规PID(proportion integral differential)算法在定型机定型过程中动态性能差和抗干扰弱等问题,采用了在常规PID算法的基础上引入模糊免疫算法的方案,并设计了一种模糊免疫PID控制器。通过MATLAB软件搭建网络模型进行仿真分析,此方法满足定型机拉伸张力的各项技术要求,使系统的超调下降到1.6%,基本接近无超调,到达稳定时间缩短至4 s,且张力所受外部扰动影响很小。经实验结果显示,定型机拉伸张力控制在设定值±2%之内,符合系统的要求并控制在系统的误差范围之内。因此模糊免疫PID控制器有效的改善了定型机中拉伸张力的技术问题,可以满足生产需求。     

改进型PID风电场功率控制系统的设计

现有风电场功率控制系统存在响应速度慢与控制误差大的缺点,提出一种改进型PID算法用于风电场功率控制,从现有实际运行的风电场SCADA系统中采集大量数据,利用辨识工具做模型辨识,根据最小二乘解算法得出传递函数,在Matlab中构建试验模型,采用比例、微分先行控制,积分后行,得出理想性能PID控制器.将仿真参数实际应用到风电场功率控制系统中.结果表明,该系统响应速度快,控制精度高,具有较强实际应用价值.     

基于非线性PID的连续搅拌反应釜控制方法

连续搅拌反应釜(continuously stirred tank reactor,CSTR)普遍存在高度的非线性、不稳定性和参数不确定性.线性比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)控制算法难以满足CSTR系统的控制要求.为了提高CSTR系统的控制品质,采用非线性函数对线性PID控制器的比例、积分、微分系数进行非线性构造,得到非线性PID(nonlinear PID,NPID)控制算法,并将NPID算法运用于CSTR系统的出料温度控制.仿真结果表明,NPID控制算法的控制效果更好,CSTR的出料温度和出料浓度响应曲线更加平滑,过渡过程时间更短,系统抗干扰能力和鲁棒性更强.可见,所提算法是合理和有效的.     

基于变论域模糊PID的航空转台控制系统研究

航空转台是进行地面仿真的关键设备,其控制系统的随动性对地面仿真结果有很大影响。围绕航空转台的控制结构和算法策略,提出使用粒子群优化算法迭代寻优以保证论域最佳的变论域模糊比例积分微分(proportion integral differential,PID)控制策略。以MATLAB作为仿真环境,分析本文所提算法策略的优化效果,仿真结果表明该控制策略相较于常规PID的时间乘绝对误差积分准则(ITAE)指标有显著提升。搭建以可编程多轴运动控制卡(programmable multi-axes controller,PMAC)控制器为核心的航空转台实物测试系统进行算法验证,实验结果表明,基于变论域模糊 PID的航空转台控制系统可使航空转台的控制精度得以显著提升,超调量更小,调节时间更短,同时具备实用性,极大地提高了航空转台控制系统的随动性。