两轮自平衡小车启动暂态过程的研究

在两轮自平衡小车启动暂态过程中,小车站立姿态调整过程缓慢,存在震荡性和抖动性问题.结合模糊PID控制算法和积分补偿方案,实现对小车左右轮输出的电压进行优化控制,使小车能在较短时间内快速修正到直立状态.模拟和实验结果均表明:采用模糊PID算法和积分补偿相结合的优化方案后,小车启动过程的姿态变化更加平滑,动态倾斜角度的测量更加精准,震荡明显减弱.在小车从初始倾斜角度-4°调整到平衡0°时,采用模糊PID算法能提高系统的测试性能,缩短系统的修正时间,减小震荡范围,震荡峰值从常规PID算法的2.2°降为0.5°,超调量从55%降为12.5%.该研究应用在两轮自平衡小车上,可以提高乘坐的舒适性,减少因长时间进行姿态修正而产生的电力消耗.     

双闭环PID控制的两轮平衡小车设计与实现

针对多变量、强耦合、高度不稳定,非线性的两轮平衡小车控制问题进行了研究,采用双闭环PID控制算法对小车进行了控制。角度环采用PD控制算法,速度环采用PI控制算法,速度环弥补了角度环控制的不足。系统利用超声波检测回来的小车与物体的距离,通过区间判断来叠加或减小一个固定值控制PWM脉冲的占空比,增加系统的响应速度。搭建了两轮平衡小车样机,通过系统的软硬件设计、调试及运行情况,验证了双闭环PID控制算法的有效性,实现了小车稳定平衡控制。     

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.     

用于智能车速度控制的PID程序设计

由于小车在行进过程中路况复杂,还要保持高速,稳定,很具有挑战性。设计了一种基于单片机的智能车,其中速度量控制采用了PID程序设计。所以采用闭环控制是必要的选择。硬件方面给小车提供的测速装置为小车的闭环系统提供了必要的基础。在PID控制中进行了比例,微分,积分调节,实现了小车的高速行进。     

基于积分分离式PID的智能车控制算法设计

本文首先简要地介绍了智能车系统的基本构成,然后对PID控制算法进行改进,提出了积分分离式PID算法。最后,在智能车的自动控制模型基础上,分别对智能车的舵机和电机进行PD和PID控制,给出了具体的控制框图,实现了智能车的自动控制。     

基于改进模糊PID的轮式机器人速度控制器设计

针对轮式机器人在行走过程中存在速度平衡超调较大与调节时间较长、速度平衡效果较差的问题,采用Matlab/Simulink与Carsim仿真软件建立轮式机器人四轮差速运动模型,对于无刷直流电机(BLDCM)系统,在原有模糊PID的基础上,结合抗积分饱和算法与变速积分算法,提出一种改进模糊PID控制的调速方法。仿真结果表明,通过抗积分饱和与变速积分算法改进后的模糊PID控制器与传统模糊PID控制器相比,在机器人速度平衡控制过程中,超调降低30%,调节时间降低33%,具有速度响应时间短、速度响应曲线波动小的优点。搭建了轮式机器人实验验证平台,实验结果表明,改进后的模糊PID控制调速方法的速度响应快,满足轮式机器人速度控制需求。所提设计可为轮式机器人速度稳定系统调试提供理论指导,并可应用于以速度调控为主导的控制系统。     

基于单目视觉的智能寻迹小车设计与实现

目的研究基于单目视觉的智能小车循迹运动控制技术。方法通过HQ7620数字摄像头采集路径信息,采用快速OTSU自适应阈值算法获取路径引导中心线,计算并获得小车移动方向和速度控制参数,用PID算法对小车的舵机和直流电机进行闭环控制。结果设计并实现了一种以MC9S12XS128单片机为核心控制模块的智能循迹小车系统。实验结果表明,该智能循迹小车能够沿预设的引导线快速而稳定地行驶。结论设计方案简单可靠,具有较好的动态性能和鲁棒性,可应用于小型智能自主移动机器人的视觉导航控制。     

基于单目视觉的智能寻迹小车设计与实现

目的研究基于单目视觉的智能小车循迹运动控制技术。方法通过HQ7620数字摄像头采集路径信息,采用快速OTSU自适应阈值算法获取路径引导中心线,计算并获得小车移动方向和速度控制参数,用PID算法对小车的舵机和直流电机进行闭环控制。结果设计并实现了一种以MC9S12XS128单片机为核心控制模块的智能循迹小车系统。实验结果表明,该智能循迹小车能够沿预设的引导线快速而稳定地行驶。结论设计方案简单可靠,具有较好的动态性能和鲁棒性,可应用于小型智能自主移动机器人的视觉导航控制。     

快速控制PID程序设计

本文叙述了快速控制PID程序设计。生产过程往往要求全程控制时间最优,而且又不能产生积分饱和。为解决这个问题,本程序采用分程控制的方法,即在给定值上下设两个偏差带,在偏差带外采用两位控制,这样适当调整两个偏差带的大小,可以达到全程控制时间最优和超调量最小,并且对积分无影响。在偏差带内采用变速积分的PID算法,这样可以完全消除积分饱和。本程序已用于流态化粒子炉的温度控制,取得较好效果。     

基于虚拟样机的岸桥自动定位防摇控制

为实现自动化码头起重机自动定位集装箱的目的,通过建立小车-集装箱的数学模型,根据数学模型搭建Simulink仿真模型,然后搭建Adams动力学仿真模型,并使用MATLAB-Adams联合仿真,最后在实验物理样机上验证方案。研究了双比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)控制器分别控制小车位置、重物摆角的小车-集装箱系统防摇控制方案。结果表明:双PID控制集装箱起重机自动定位跟踪良好,稳定时间短,允许较大的超额定位置运动。可见双PID防摇控制方法有实际应用在小车-集装箱防摇控制的理论与实验基础支持。     

基于BP神经网络的PID控制器参数调整

分别采用传统PID控制、BP神经网络PID控制算法,仿真控制传递函数为2阶的无刷直流电机.传统PID控制需要在初期给定比例、积分、微分系数值,而BP神经网络PID控制可以自适应调整比例、积分、微分系数值,从而实时改变被控对象的输入,使系统快速响应并稳定.     

基于模糊PID的智能小车控制算法研究

智能小车自动寻迹过程中,方向控制与速度控制都存在高度非线性的问题。采用模糊PID控制算法,实现了对方向和速度的优化控制,即采用模糊PD算法对智能小车方向进行控制,采用模糊PID算法对速度进行控制。该方案运用于智能车控制系统,克服了传统PID控制的不足,通过模糊规则进行推理决策,实现了PID参数的实时优化。     

双轮自平衡小车设计

该文介绍了双轮平衡小车系统设计与实现。系统以STC15F2K60S2单片机作为核心控制器,用MPU-6050陀螺仪检测小车行驶姿态和重力加速度采集,对实时检测采集的数据通过PID算法输出改变PWM脉冲,控制L298N驱动直流电机,通过设计实践,完成软件、硬件设计制作,实现了双轮小车自平衡行驶控制,达到了预期设计目标。     

控制双梁桥起负载防摆的仿真与实验研究

对桥式起重机的防摇摆策略进行研究与分析,以提高设备的工作效率;以及安全可靠行。通过对大小车以及起升机构的运动、受力进行分析和研究,明确了消摆的控制重点,构建了吊钩摇摆时系统动力学的模型与实物模型。利用模糊算法与PID[比例(proportion)、积分(integral)、微分(derivative)]控制相结合构成起重机防摆系统,对大小车以及重物的摇摆情况进行实时的监测;并对不合理的情况进行有效控制。通过与普通PID进行比较;并进行了仿真和实验。最终证明了该方法能够使负载快速停摆,减少了超调且鲁棒性好。     

自动平衡同轴双轮电动小车系统设计

本文旨在研制二种自平衡同轴双轮自平衡小车。系统以姿态传感器（陀螺仪、加速度计）来检测侧身所处的俯仰状态和状态变化率，通过高速中央处理器计算出适当数据和指令后，驱动电动机产生前进或后退的加速度来达到车体前后平衡的效果。本文对系统用到的PID控制技术做了相应的研究，从理论上分析了变积分的PID控制技术的优势，并在系统的实际测试中获得了良好的效果。     

智能积分型的船舶航向自动舵

针对常规PID自动舵中积分盲目、记忆了对航向控制不利的信息，导致超调增大、稳定时间延长的问题，提出了一种智能积分型PID自动舵；针对PID自动舵鲁棒性差的问题，采用了模糊控制，提出一种智能积分型模糊PID自动舵．这两种自动舵均应用智能积分控制，在船舶航向控制中的不同阶段采用不同的积分控制策略，通过特征辨识，仅保留有用信息，从而快速地消除了稳态误差．仿真试验证明这两种自动舵性能与原算法相比，性能改善，超调明显减小，稳定时间明显缩短．     

带修正因子模糊PID控制的PMSM交流伺服系统

为了克服永磁同步电机(PM SM)伺服系统的非线性和不确定性因素的影响,提高伺服系统的控制精度和性能特性,提出了带修正因子的模糊比例、积分和微分(PID)控制。它是集PID控制和模糊控制的优点于一体的控制系统,根据转速偏差来决定速度控制器采用模糊控制算法还是PID控制算法,并且根据控制系统的转速偏差和速度误差率,利用修正因子对模糊控制器的参数进行在线修改。仿真结果表明:带修正因子的模糊-PID控制优化了系统的动静态特性,满足系统的高性能要求,验证了该控制策略的优越性和可靠性。     

基于改进遗传PID算法的能量回馈制动系统

针对目前能量回馈系统效率低的问题, 提出一种基于改进的遗传PID（比例-积分-微分）算法对能量回馈系统进行控制. 首先建立回馈制动的数学模型, 然后根据其模型采用仿真软件（MATLAB）, 并结合改进的遗传PID算法进行仿真实验. 实验结果表明, 改进的遗传PID算法比传统PID算法控制效果更好, 稳定性、 鲁棒性及抗干扰能力更强, 且回收效率提高了25.8%.     

基于改进遗传 P ID 算法的能量回馈制动系统

针对目前能量回馈系统效率低的问题, 提出一种基于改进的遗传PID（比例-积分-微分）算法对能量回馈系统进行控制. 首先建立回馈制动的数学模型, 然后根据其模型采用仿真软件（MATLAB）, 并结合改进的遗传PID算法进行仿真实验. 实验结果表明, 改进的遗传PID算法比传统PID算法控制效果更好, 稳定性、 鲁棒性及抗干扰能力更强, 且回收效率提高了25.8%.     

基于积分分离式PID控制的耕深调节系统研究

耕作过程中保持耕深稳定是提高耕作质量的重要措施之一.以小型耕耘机的后悬挂旋耕部件为研究对象,提出了一种基于积分分离式PID控制的耕深自动测量和调节的系统,采用双倾角传感器检测耕深,消除了田块自身与绝对水平面倾角的误差影响,通过在误差信号的处理中使用积分分离式PID控制算法,利用Simulink中的SimHydraulic模块对耕深控制系统进行动态仿真研究,与未加入PID控制算法时的仿真结果进行比较,发现几乎消除了系统的耕深超调现象.同时,将响应时间由4.0s左右缩短到1.4s左右,使耕深控制系统的动态响应达到较好的效果.田间试验结果表明,当耕深设定为10cm和16cm时,实测耕深稳定性变异系数分别为6.05%和3.54%,均低于10%,达到了农业机械作业标准所规定的旋耕作业农艺要求.