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.     

三轴飞行转台控制系统的仿真研究

以三轴飞行转台内框伺服控制系统为研究对象,提出了常规PID控制算法和基于模型预测的BP神经网络PID控制算法,并对阶跃、斜坡、加速度输入信号进行MATLAB仿真,得出误差曲线.仿真结果对比表明,在控制对象不确定的情况下,后者是较优越的一种算法,对改进转台控制效果有着较大的参考意义.     

基于BP神经网络的PID控制算法在四轴飞行器中的应用

四轴飞行器是一个非线性、时变的控制系统,由于典型PID算法缺乏自适应能力,典型的PID控制算法对四轴飞行器无法达到较好的控制效果,于是提出了基于BP神经网络的智能PID控制算法。本文首先通过选取适当的坐标系统对旋翼受力进行了近似和简化处理建立其数学模型,根据得到各通道的传递函数,然后使用BP神经网络PID控制方法对四轴飞行器进行控制,实现PID参数自动调整,结果表明BP神经网络PID控制对非线性系统及其参数具有良好的控制效果,而且具有更好的适应性,同时也具有很好的逼近和容错能力。     

装载机线控转向控制算法研究

采用神经网络PID控制算法对装载机线控转向系统进行控制,在MATLAB/SIMULINK环境支持下,建立了装载机线控转向系统仿真模型,并通过仿真对比了系统在无校正、常规PID控制与神经网络PID控制的性能,仿真结果显示神经网络PID控制响应时间较快,抗干扰能力强。     

基于PLC的模糊PID控制策略在密度控制中的应用

本文针对密度控制的特点,采用模糊PID控制策略。并介绍使用组态软件和PLC实现模糊PID控制算法的设计。系统的仿真结果表明该控制方法提高了对非线性、滞后变量的控制效果。经过在海水提钾工程中的实际运行,证明系统的控制效果良好。     

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     

基于改进型史密斯补偿控制的煤泥水絮凝剂添加自动控制系统仿真研究

对于大滞后和非线性的煤泥水絮凝剂自动添加系统来说,常规PID控制效果不佳。根据控制系统的要求,分别采用改进型Smith控制算法和常规PID控制算法进行了计算机仿真,仿真结果表明改进型Smith控制优于常规PID算法,为现场改进提供了理论支撑。     

基于单神经元的换热站控制系统PLC设计

以间接集中供热系统为研究对象,针对传统PID控制算法无法动态跟踪现场实际达到控制要求,智能控制算法大多仍处在理论研究阶段,实际应用中效果不好等问题,研究将单神经元PID智能控制通过PLC程序得以实现,并与传统PID控制进行对比。仿真和在现场实际运行结果表明,采用单神经元PID控制器响应时间缩短了一半。     

采用自适应模糊PID控制的多级齿轮振动主动控制

针对齿轮传动系统在动态激励的作用下产生的多谐波复杂振动,设计一种在低速轴和高速轴分别安装有压电促动器的主动控制结构;提出一种将传统PID控制和自适应算法相结合的自适应模糊PID算法,抑制能量较高的多个谐波振动.在ADAMS平台建立齿轮传动系统虚拟样机,作为被控对象子模块,并在MATLAB/Simulink平台上加载控制算法对系统进行联合仿真.仿真结果表明:在不同转速下,自适应模糊PID控制算法对谐波振动具有良好的控制效果,且优于经典PID控制.     

恒压供水系统模糊PID控制策略研究

恒压供水系统模型为带有滞后环节的一阶惯性系统,系统参数会随着外部环境影响而变化,因此常规PID控制算法达不到很好的控制效果.针对这种情况,采用模糊PID控制算法,通过在PID算法的前端引入模糊控制算法,实时在线调节PID算法中的比例系数、积分系数和微分系数.MATLAB仿真结果表明,与常规PID控制算法相比,采用模糊PID控制算法具有响应速度快、超调量低、稳定性好的优点.     

基于 PFC -PID 的锅炉汽包水位控制系统

根据预测函数控制（Predictive Functional Control,PFC）的基本原理和应用特点,在分析其一般算法的基础上,设计了余热锅炉汽包水位控制系统的预测函数控制器。通过内回路采用传统 PID,外回路采用预测函数控制———预测函数控制与PID 串级控制相结合,取代传统的汽包水位三冲量串级 PID 控制。MATLAB 仿真结果表明,与传统 PID 控制策略相比,PFC PID 控制策略能快速消除给水流量的扰动,且具有较强的鲁棒性,动态品质良好。     

交流伺服系统PFC-PID串级控制的仿真研究

为了提高交流伺服系统的跟踪性能,将预测函数控制（PFC）和PID控制相结合,提出了一种PFC-PID串级控制策略.内环采用PID控制来提高抗干扰性,把内环作为外环PFC控制的广义对象,对广义对象进行拟合简化,得到一阶加纯滞后系统,作为PFC的预测模型,外环采用PFC来获得良好的跟踪性能.通过仿真及与PID控制的比较表明,采用PFC-PID串级控制策略能够改善交流伺服系统的控制特性.     

基于遗传算法的154T电动车牵引励磁PID控制器的设计

讨论了154T电动轮自卸车牵引励磁控制的基本问题;分析了传统PID控制器的不足和基于遗传算法PID控制器的优势;论述了遗传算法的原理、基本问题和实现步骤.研究了电动轮自卸车的牵引特性和牵引励磁控制系统的结构,根据设计,该系统被控对象可简化为二阶系统,而控制器采用基于遗传算法的PID控制.用MATLAB对PID参数整定进行了仿真,以考察利用遗传算法的进化能力优化PID的效果.仿真结果表明,经过遗传算法优化的PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,能获得满意的控制效果.     

灰色预测模型在冷轧动态张力控制中的应用

针对PID控制器参数保持不变时很难保证轧机架间张力稳定在裕量范围内的问题.在分析轧机辊缝与速度动态张力控制原理的基础上,推导出机架间张力控制对象的数学模型,并利用灰色预测PID控制方法,实现了机架间张力稳定控制.从仿真数据和实际应用结果数据可以得出,此方法对比其他传统PID控制方法,能够有效地保证张力系统较高的动静态控制性能和干扰抑制性能要求,且控制精度更高.     

基于RBF神经网络的PID整定

针对非线性系统,采用了基于径向基函数（RBF）神经网络的PID整定,用遗传算法优化RBF神经网络,仿真结果表明,基于遗传算法优化的RBF神经网络PID整定收敛速度快,整定效果优于基于梯度下降法优化的RBF神经网络PID整定。     

碳纤维角联织机卷取系统张力网络化控制研究

针对碳纤维角联织机卷取系统中的张力控制问题,对卷取系统进行动力学分析并建立动力学模型;在考虑网络诱导时延、数据包丢失及网络带宽占有率等因素的基础上设计一种自适应模糊PID控制器,将此控制方法与常规的PID控制方法进行仿真对比。结果表明,在同时存在网络诱导时延、数据包丢失及网络带宽占有率的情况下,自适应模糊PID控制方法超调量小、输出张力波动小、跟踪效果良好、系统稳定性强,具有更好的控制效果。     

磁粉制动轮转胶印机放卷张力的研究与仿真

研究了轮转胶印机放卷张力控制问题。针对放卷张力常规PID控制动态性能不高问题,在分析放卷受力基础上,推导了磁粉制动器的数学模型,利用Simulink仿真软件建立了Smith预估补偿模型,对磁粉制动器纯滞后进行补偿。仿真结果表明,Smith预估补偿PID控制系统阶跃响应上升时间为1.56 s、超调量为10.2%、调节时间为4.2 s。采用Smith预估补偿克服稳定性差、响应慢的不足,提高了系统控制品质,为纸带放卷张力在印刷中控制提供了理论依据。     

直接极小化指标函数的自适应PID控制

基于Ljung提出的按直接使某一显式指标函数极小化的自适应控制算法,结合离散增量型PID算法和随机牛顿法,给出了两种自适应PID控制算法.在算法2的指标函数中加入控制量增量的约束项,使算法2具有柔化控制量变化、减少对系统执行机构冲击的性能.仿真表明:算法2具有加快PID算法参数收敛的性能.     

基于OPC技术的MATLAB实时过程控制系统

使用OPC技术将MATLAB与现场过程设备连接,实现了MATLAB仿真在现场设备的实时控制.通过MATLAB的S imu link实时读取数据和控制设备.利用MATLAB在工程计算方面的强大能力和组态软件在现场实时数据采集和监控系统方面的优势,使MATLAB仿真不再只局限于传统的离线计算和纯数字的仿真,而易于在实际系统上实现先进算法.以单神经元PID算法为例验证了系统的可行性.     

基于电加热炉温度系统的自适应模糊PID-Smith控制方法研究

针对电加热炉温度控制系统,研究了自适应模糊PID-Smith控制方法.该控制方法利用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,利用PID控制来提高稳态精度.通过Matlab仿真研究,表明该控制器具有良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法.