沥青混凝土摊铺机行驶系统模糊参数自整定PID控制

对沥青混凝土摊铺机行驶系统数字控制器进行了研究。重点研究了恒速控制技术 ,将 PID控制和模糊控制引入行驶系统数字控制器的设计中 ,利用 MATLAB语言对整个行驶系统的数学模型进行了仿真分析 ,证明了模糊自整定 PID控制效果要优于传统 PID控制。     

基于改进模糊神经网络的PID参数自整定算法

针对传统的PID控制算法参数整定困难,控制效果并不理想,将神经网络算法、模糊控制算法结合在一起,形成了模糊神经网络PID参数自整定算法,并且对模糊神经网络进行改进,将神经网络输入的状态变量进行模糊化和归一化处理,采用BP神经网络自整定PID控制器的参数,根据RBF神经网络得到受控对象的Jacobian信息。仿真结果表明,基于模糊神经网络的PID自整定控制效果较好,具有一定的应用前景。     

直流电动机人工智能控制器研究

本文将PID控制和模糊控制相结合,控制直流电动机。首先对直流电动机的PID控制进行仿真,鉴于其参数变化范围大,整定过程繁锁,所以采取遗传算法对PID参数进行整定,通过仿真发现,整定过程大大简化,然后又采用模糊自整定方法对直流电动机进行控制,最后,将各种控制方案进行仿真,结果进行对比分析,表明模糊自整定控制器性能不仅具有良好的动、静品质,且具有较强的抗干扰能力以及参数时变的适应能力。     

直流电动机人工智能控制器研究

将PID控制和模糊控制相结合,控制直流电动机.首先对直流电动机的PID控制进行仿真,鉴于其参数变化范围大,整定过程繁锁,所以采取遗传算法对PID参数进行整定.通过仿真发现,整定过程大大简化,然后又采用模糊自整定方法对直流电动机进行控制.最后,将各种控制方案进行仿真,结果进行对比分析,表明模糊自整定控制器不仅具有良好的动、静品质,且具有较强的抗干扰能力以及参数时变的适应能力.     

自动加药系统中模糊自整定PID控制方法的研究

提出利用模糊自整定PID控制器实现自动加药的方法,将控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制实现了PID控制器参数在线自调整,完善了传统PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.并把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和Simulink结合起来,方便实现了自整定模糊PID控制系统的计算机仿真.仿真结果表明模糊自整定PID对被控系统的适应性强,鲁棒性好,超调小,反应时间快,能很好地适应现实生产过程中的控制要求.     

汽车爆胎应急自动制动系统稳定性控制

为了实现爆胎车辆的行驶稳定性,开发了一种爆胎应急自动制动系统,在发生爆胎后采用自动制动方式让车速在车辆失控前减到安全车速范围或直至车辆停下来,可以弥补驾驶员制动反应时间延迟的问题,辅助爆胎车辆实现安全停车.建立了基于爆胎车辆产生的附加横摆力矩模糊控制模型,应急自动制动系统根据爆胎状况,先通过基于EHB的车辆制动系统对车辆实施与爆胎附加横摆力矩方向相反的平衡力矩,再根据车辆运动状况进行车辆运动轨迹的纠偏控制.设计了模拟试验系统装置进行试验.结果表明:这种爆胎应急自动制动控制策略有利于在车辆爆胎后更短时间内让车辆稳定下来,按原来的轨迹行驶,并让车速减至安全车速.     

基于预测控制的无人驾驶车辆爆胎转向控制

针对无人驾驶车辆爆胎后的转向控制问题,考虑实时性和控制性能的要求,提出了连续时域自适应预测控制方法.爆胎使得滚动阻抗系数和侧偏刚度等轮胎参数在短时间内产生剧烈的变化,从而导致转向控制失灵,进而引起无人驾驶车辆偏离道路甚至侧翻.为此,对无人驾驶车辆标称动力学模型进行反馈线性化,结合泰勒展开预测无人驾驶车辆的运动趋势.在此基础上,将爆胎引起的参数变化转化为不确定,利用模糊系统万能逼近原理,通过设计自适应模糊观测器进行在线观测.并同时考虑控制输入的饱和约束,利用连续预测控制方法设计解析控制律,以满足系统控制的实时性要求.最后,与传统非线性预测控制以及PID控制进行了仿真对比.从仿真结果可以看出,当车辆发生爆胎后,轮胎滚动阻抗系数瞬时增大了29倍、侧偏刚度瞬时降低了72%,如不施加额外的转向控制作用,无人驾驶车辆将在1 s内偏离原车道约5.5 m.而施加本文所提方法后,系统的实时性和控制性能均优于给定传统算法.一方面,与非线性预测控制和PID控制相比,所提方法计算速度提高了约150倍,计算时间缩短约50%;另一方面,在给定的控制输入饱和约束范围内,所提方法仍能够控制无人驾驶车辆在爆胎后只发生微小偏移,偏移量仅为传统算法的2.5%左右.     

基于模糊自适应PID的智能车控制与仿真

由于智能车的行驶是时变非线性系统,传统的PID算法无法很好地满足需求,改进的模糊自适应的PID算法采用高效的PID算法和模糊自整定控制相结合进行自动调节,可以让智能车系统克服传统PID算法无法实时调节参数的缺点,提高智能车在速度控制上的效率和鲁棒性。利用MATLAB中的Simulink仿真模块,设计搭建模糊控制器,并应用模糊规则进行仿真,分别给与负载电机转速扰动和电磁转矩的阶跃扰动,利用传统PID和改进后的模糊自适应PID控制对比测试电机控制系统的阶跃响应性能。实验表明,该系统不仅实现了智能车速度的实时调控和优化,而且与传统的PID控制算法相比较,具有更稳定的动态响应、鲁棒性与精确度。     

基于模糊PID的锅炉水位控制系统的研究

应用模糊控制技术,设计了一个二维模糊自整定PID控制器,对锅炉汽包水位进行控制,实现了PID参数的自适应调节。利用MATLAB对控制系统进行仿真。结果表明,该控制器自整定能力及鲁棒性比传统PID控制器更强,响应速度快、精度高,同时对虚假水位有较好的控制效果。     

PID和模糊逻辑控制器控制直流电动机的性能比较

为比较比例积分微分控制器和模糊逻辑控制器控制直流电机的性能,本文从构建直流电机的数学模型入手,分别对传统的PID控制器、Ziegler-Nichols（Z-N）回路整定技术调整PID控制器和模糊逻辑控制器控制直流电机的性能进行了实验仿真。结果表明,与传统的PID控制器、Z-N回路整定技术调整PID控制器相比,模糊逻辑控制器具有更好的控制效果。     

模糊反馈增量式比例积分微分油气悬架控制

为了提升工程车辆的行驶平稳性,以工程车辆油气悬架为研究对象,以车身加速度为主要优化目标,设计了基于模糊反馈的增量式PID油气悬架控制系统。对被动悬架,增量式PID和模糊反馈增量式PID控制器进行仿真,对车身垂向加速度,车轮动载荷,悬架动挠度和控制力四个指标进行分析。选取C级路面和车辆行驶速度作为油气悬架系统输入激励,在降低车身垂直加速度的前提下,着重解决增量式PID控制器存在的问题。仿真结果表明,与传统被动悬架系统相比,基于模糊反馈的增量式PID控制油气悬架系统的车身垂向加速度的均方根值降低52%、悬架动挠度降低24%、车轮动载荷降低了44%。与增量式PID相比,悬架动挠度降低了69%,且基于模糊反馈的增量式PID控制器相比较于传统增量式PID控制器其输出控制力降低了86%。因此可以证明,基于模糊反馈的增量式PID控制器,不仅可以提升油气悬架系统综合动态性能,对改善车辆行驶的平顺性和操作稳定性,具有较好的应用前景,且其在经济性和环保性方面同样更具优势。     

基于模糊PID控制的1/2车辆主动悬架系统研究

建立了1/2车辆主动悬架系统动力学模型和路面输入模型,将PID控制和模糊控制并联,设计了主动悬架系统模糊PID控制器。在MATLAB/Simulink中的仿真结果表明,模糊PID控制的主动悬架在车身加速度、俯仰角加速度、悬架动行程及轮胎动位移等方面明显优于被动悬架以及单纯的模糊控制和PID控制,较好的改善了车辆的行驶平顺性及乘坐舒适性。     

基于蚁群优化的ESP控制算法仿真

为了加快ESP系统的响应时间,提高车辆的稳定性,采用模糊控制理论对车辆ESP系统进行反馈控制.建立了八自由度四轮整车模型与Gim轮胎模型,并在具有较好的灵活性、鲁棒性的模糊PID控制器的基础上引入了蚁群算法,设计了基于蚁群优化的模糊PID控制系统的结构与计算方法,从而达到对参数kp,ki,kd的优化设计,同时利用Sim...     

智能车辆轨迹跟踪控制方法研究

针对智能车辆的轨迹跟踪控制问题,提出了一种可以调节参数的智能车辆轨迹跟踪控制方法.首先,设计了模糊控制器对智能车辆进行路径跟踪控制;其次,为了提高车辆在高速下的路径跟踪效果,设计模型预测控制器,并结合轮胎的动力学特性及车辆动态特性对轮胎侧偏角、质心侧偏角等进行约束;然后,为了提高车辆在不同工况下的路径跟踪效果,进一步设计了基于PSO算法的模型预测控制器.比较三种控制器的控制效果,选择典型工况在联合仿真平台上进行仿真.结果表明,提出的智能车辆的轨迹跟踪控制方法可以有效地对车辆轨迹进行跟踪.     

履带式装甲车辆纵向速度控制

履带式装甲车辆的动力学系统具有强烈非线性、不确定性的特点,为解决直线行驶工况下的速度控制问题,结合驾驶员驾驶操纵经验,提出一种自适应性强的变论域分相模糊比例-积分-微分(proportion-integral-derivative, PID)控制方法,实现了对期望车速的有效跟随。首先建立包含发动机、传动系及制动系的装甲车辆纵向动力学模型,然后利用模糊算法在线整定PID控制器参数,并采用变论域分相设计进一步提高控制器的自适应能力。仿真实验结果表明,提出的控制方法与传统PID及模糊PID相比,车速跟随控制精度与快速收敛性都有了提高,尤其能够有效解决驱动/制动切换时整车运动状态改变导致的控制效果大幅度下降问题。     

基于模糊比例积分微分算法的汽车半主动悬架振动分析

为提高汽车的平顺性和舒适性,针对半主动悬架系统,建立1/4车辆简化模型,引入模糊控制策略,结合比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制以解决悬架运动过程中PID控制器参数不可变而引起的控制效果不理想等问题.并通过软件进行仿真分析,同时在相同参数下与单纯由P...     

引入预测控制理论的汽车ABS模糊控制仿真研究

建立了汽车动力学模型、轮胎模型、制动器模型和控制系统模型。在此基础上,引入预测控制理论,对汽车ABS系统进行了模糊控制仿真研究。     

基于ADAMS机械模型的车辆主动悬架控制策略与仿真

利用ADAMS软件建立了四分之一汽车主动悬架的机械模型,在机械模型的基础上生成车辆主动悬架系统的动力学方程,该方法解决了主动悬架数学模型建立的难题.使机械设计和控制设计共享同一虚拟车辆主动悬架模型,机械系统设计和控制系统设计协调一致.采用自适应模糊PID控制策略对悬架控制,实现了PID控制过程中参数的在线自整定,从而使系统的控制性能更加完善.利用ADAMS的Controls模块实现了ADAMS与MATLAB的联合仿真,仿真结果表明,采用自适应模糊PID控制策略是合理的、可行的,与被动悬架控制相比有效地降低了车身加速度、悬架动挠度和轮胎的相对动载荷,提高了汽车的乘坐舒适性和操纵稳定性.     

基于Speedgoat的半主动悬架模糊PID控制研究

作为半主动悬架最为核心的运行组件,磁流变液阻尼器的阻力性能可结合外界电流变化连续控 制。 对于该阻尼器为半主动悬架的控制,本文搭建了汽车半主动悬架系统仿真模型,给出了一类以 Speedgoat 为基础的半主动悬架模糊 PID 控制器,并通过模糊推理求解 PID 参数的调整系数,运行了基于 Matlab / Simulink 的模糊 PID 控制器的联合半实物仿真,利用 Speedgoat 在不同路面等级、不同速度下进行了 仿真试验。 试验表明:设计的基于 Speedgoat 的半主动悬架模糊 PID 控制器比起经典 PID 控制器有更优良的 控制性能,从而提高了车辆行驶平顺性和乘坐舒适性。     

基于功耗最优的半履带气垫车模糊PID控制仿真

在分析半履带气垫车行驶阻力的基础上,分别对其垫升功率和驱动功率进行了研究,建立了总功率消耗最小化的理论模型,以检验车辆参数和载荷分配对总功率消耗的影响.提出了自适应模糊PID控制方案,以保证气垫车能够稳定地运行并实现总功率损耗最小.采用MATLAB/Simulink软件对所设计的控制系统进行了仿真研究.仿真结果表明,对于给定的车辆参数和土壤条件,采用自适应模糊PID控制器能够使半履带气垫车稳定行驶在最佳工作状态.该研究结果为半履带气垫车控制系统的设计提供了理论指导.