负荷车电涡流缓速器加载控制系统研究

为能更真实反映被试拖拉机牵引特性,对负荷车加载系统进行了改进,建立了负荷车加载系统传递函数模型。以牵引力载荷谱随机信号为输入,采用BP神经网络算法对加载系统进行动态加载控制,以输出不同类型的作业载荷。对系统响应特性进行了动态分析,在此基础上进行了道路试验验证,证明加载系统的有效性。在该控制模式下系统仿真载荷输出延迟0.12s,最大超调量为3.1%;路试载荷输出延迟0.22s,最大超调量为4.2%。试验结果表明,BP神经网络PID控制的系统输出载荷对输入载荷具有更好的跟随效果,比传统PID控制响应性好,开发的负荷车加载系统输出载荷能够较好再现拖拉机实际牵引载荷。     

基于电动直线负载模拟器的排气压力模拟研究

在电磁驱动配气机构中,排气门开启过程中受到气体压力影响,为了验证排气门控制策略的有效性,设计了一种能够模拟排气压力的电动直线加载系统。针对电动直线加载系统多余力及其他非线性扰动因素影响加载力跟踪精度问题,引入前馈补偿,以加载力作为外环,电流闭环为内环的双闭环复合PID控制策略。给定恒定力和正弦力进行直线加载跟踪性能对比分析,结果表明与传统PID控制相比,复合前馈PID控制有效抑制了加载系统的多余力。为了验证方案的可行性,建立了电动直线负载模拟平台,对排气压力模拟进行试验研究,结果表明在误差允许范围内,能够实现对排气压力的模拟。     

随五轴加工轨迹变抛光力的控制策略与方法

设计了以PWM信号高速开关控制为核心的气动抛光力加载控制系统,采用滑动平均滤波PID算法调节,通过Simulink仿真和实验调整PID参数,提高系统动态性能,保证变抛光力的控制要求.借助五轴混联机器人动平台,搭建五轴变抛光力试验系统,进行跟随轨迹的变抛光力加载实验.实验结果表明,设计的滑动平均滤波PID控制能够在力控制要求改变时快速响应,使抛光力跟踪至设定值,力实测值误差在±1N以内,波动范围小,具有足够的稳定性和准确性,满足变抛光力的控制要求,实现了跟随五轴加工轨迹的变抛光力控制.     

抽油机电液伺服加载系统的模糊PID控制

抽油机电液伺服加载系统是一种位置扰动型的施力系统，存在着非线性，不确定因素及由于位置扰动引起的多余力，传统的控制方法不能达到理想的效果，采用模糊控制和PID控制相结合的方法，用模糊推理调整PID控制器参数，可以消除非线性以及位置扰动的影响，提高系统的精度，在MATLAB中对系统进行了仿真，结果证明了模糊PID控制器的优越性。     

基于模糊PID控制策略的液压缸试验台加载系统设计

将某种新型液压缸综合性能试验台的加载系统作为研究对象,针对其易受外界干扰导致加载力不稳定、精度低的问题,提出了一种基于模糊比例积分微分(Proportional integral differential,PID)控制策略的试验台加载控制方法。首先根据试验台的结构特征与被动控制理论,构造位置系统与加载系统的联合控制模型,然后利用MATLAB软件仿真位置系统影响下的输出加载力,得到控制精度的影响因素。最后将模糊PID控制策略添加到原有的试验台加载系统控制模块中,使其能够动态调节控制器的参数,有效提升了输出加载力的响应速度,缩短了响应时间。     

二次调节伺服加载试验台控制系统鲁棒特性分析

针对二次调节伺服加载转速控制系统,建立了数学模型,依此利用MATLAB软件对该系统进行了PID控制和动态鲁棒补偿控制的仿真分析,通过对两种控制方法仿真结果的比较,可看出动态鲁棒补偿控制较PID控制系统鲁棒性更强,系统的控制性能更高.     

结构加载系统的动态特性分析与试验研究

介绍了自行研制的微机控制电液伺服结构加载系统．简述了它的组成及工作原量，建立了通用型电液伺服加载系统在载荷控制和位置控制两种控制方式时的数学模型，并运用控制理论分析了这类系统的动态特性．还以２５０ｋＮ结构加载系统为例，对结构加载系统动态特性的理论分析进行了试验验证     

基于LabVIEW的温度采集和控制系统

温度采集和控制系统具有非线性、滞后大、建模难的问题,应用传统PID控制方法控制输出存在比例冲击和微分突变,使系统产生较大超调。为了避免这些问题,设计了一种基于LabVIEW的新型模糊PID控制器（FI-FP-FD控制器）,并将其应用于基于虚拟仪器技术搭建的温度采集和控制系统中。现场试验表明,此新型模糊PID控制器有效地实现了对系统的温度采集和控制,有很高的实用价值。     

基于LabVIEW的多点加载试验机控制系统的研究

鉴于现有加载试验机多采用传统单片机控制,其系统复杂,且在数据处理、显示、存储方面的不足,本文利用图形化编程语言LabVIEW研究设计了单神经元自适应PID控制系统。通过本文的设计,简化了以往加载试验机的控制系统,改善了加载试验机的工作性能,提高工作效率。通过系统仿真,所设计的控制系统完全满足控制要求。     

基于PID控制的4工位冰箱性能测试试验室研制

介绍了PID控制技术在冰箱试验室的温湿度控制中的应用，依据国家标准GB／T8059．2-95要求，设计并建造了一套全自动电冰箱热工性能测试的试验系统，完成试验室空气处理系统、工况参数PID控制系统和电气系统设计以及软件编程等工作，并进行了调试电冰箱热工性能测试项目的试验。     

无人机三轴稳定云台的模糊PID控制

以无人机三轴稳定云台的内框作为研究对象,将自适应卡尔曼滤波算法与模糊PID控制算法相结合,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的模糊PID控制算法.经过Matlab仿真实验表明,相对于经典PID控制算法和模糊PID控制算法而言,该算法在无人机三轴稳定云台的控制上,不仅响应速度快、精度高,而且对控制干扰噪声和测量噪声也起到了较好的抑制作用     

强迫风冷封闭母线温度控制系统设计

针对强迫风冷封闭母线温控系统的非线性、时变性和不确定性,设计了一种基于模糊控制和PID算法的温度控制系统,通过对强迫风冷封闭母线温度控制回路的应用仿真,结果表明:此系统既可以发挥模糊控制灵活而适应性强的优点,同时又具有PID控制精度高的特点,因此采用模糊PID控制算法的母线温度控制系统可提高对母线温度的跟踪能力,系统具有更优的动态性能。     

基于神经网络的PID参数自整定控制及其Matlab仿真研究

将神经网络自适应PID算法与传统的PID控制算法进行比较分析,通过仿真实验,验证神经网络自适应PID控制算法在总体上优于传统的PID控制算法.该方法有利于系统控制效果的提高,并且受环境的影响较小,在一定程度上弥补了传统PID控制的不足.     

变论域模糊PID算法在供热控制中的应用

针对供热系统中二次网供水温度控制具有非线性、时变性、难以精确控制等缺点,结合模糊控制和PID控制的优点,采用变论域的思想,提出了变论域模糊PID算法。介绍了变论域模糊PID控制器的结构设计及伸缩因子的选择方法。经仿真实验表明,该控制方法使具有响应时间快、稳态精度高,及较强的抗干扰能力。该算法提高了二次网供水温度的控制精度,起到了节能降耗的作用。     

纸浆浓度的模糊-Smith及PID复合控制

针对纸浆浓度控制系统具有大纯滞后和模型不确定的特性,提出了将模糊-Smith控制和PID控制相结合的控制策略,用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,而在稳态阶段则切换为PID控制来提高控制精度.经过对纸浆浓度控制系统的仿真研究,结果表明模糊-Smith及PID复合控制既具有模糊控制较强的鲁棒性,又具有PID控制精度高的特点,尤其是在模型失配时表现出良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种实用而简便的控制策略.     

医院大型电梯电力系统的PLC控制方法优化

医院大型电梯电力系统在实际运行的过程中具有很高的非线性和时变性,使大型电梯电力系统PLC控制效果不佳,当前方法采用线性学习法,无法适应运行环境的不确定性,造成电力系统控制的不稳定性。提出一种基于BP神经网络PID控制算法的医院大型电梯电力系统的PLC控制优化方法,将PID算法作为PLC的软件设计部分,通过比例、积分与微分这三种控制作用的合理调配,形成相互关系。鉴于PID控制算法调节时间长、超调量大等弊端,采用BP神经网络对其进行优化。利用BP神经网络的自学习和加权系数的调整,使BP神经网络输出最优大型电梯电力系统控制规律下的PID控制算法的参数,实现医院大型电梯电力系统的稳定控制。实验结果表明,所提方法具有很高的控制稳定性和鲁邦性,综合性能较强。     

基于模糊PID控制的火炮随动系统

常规的PID控制技术已经很成熟,但对于大质量的随动系统,常规的PID控制技术不能满足理想的控制效果。针对这个问题,采用了模糊PID控制完成了火炮随动系统的控制设计,并建立数学仿真模型。仿真结果表明文中设计的算法要比常规的PID算法精度高,鲁棒性好。     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

建筑电气设备自适应模糊PID节能控制研究

针对建筑电气设备自适应模糊PID一直存在能耗过大的问题。提出基于自适应模糊PID节能控制方法,将建筑电气设备系统的温度波动和温度波动率,作为自适应模糊PID控制系统的输入项,将PID控制系统的三个参数波动量作为输出项,构成双输入三输出控制结构。依据自适应模糊PID调节规律表中的信息,调整电气设备模糊逻辑系统的参数。通过运算自适应模糊PID节能控制函数,获取最佳温度值,实现节能目标。实验结果表明:自适应模糊PID节能控制系统起动电流低、噪声小、控制精度高;在一般扰动和大扰动下系统响应波动较小、适应能力更强、动态性能高;该算法下建筑电气设备单耗节能率为88.69%,节能效果显著。     

模糊模型PID优化控制在非线性系统中的应用

通过提出一种基于T-S模糊模型的非线性系统PID优化控制算法,将该算法应用于具有强非线性与不稳定性的填料塔热交换装置,为非线性控制系统的实际应用提供一种方案.在机理分析的基础上建立了分段非线性模型,设计了该装置的模糊模型PID优化控制器,对系统温度进行控制.实验结果与传统的PID控制结果对比表明,采用文中提出的模糊模型PID优化控制方法能够有效解决非线性控制问题.