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相似文献
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1.
模糊免疫PID控制器及其在料位控制中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
将免疫PID控制和模糊控制算法融合,提出了模糊免疫PID控制算法,并将其应用到热磨机中的料位控制系统.Matlab仿真试验证明,对于具有非线性、时变、不确定性、纯滞后、大惯性的控制系统,模糊免疫PID是一种新的有效的控制策略.研究表明:模糊免疫PID控制算法可有效地提高料位控制系统的性能.  相似文献   

2.
通过分析CVT速比控制系统的结构及基本控制原理,确定该系统具有时滞弱非线性特性,论述了常规PID控制算法以及单一的DMC控制算法应用于该系统的局限性.针对这一问题,设计了DMC-PID串级预测控制算法,该算法将经过PID校正的速比控制系统作为广义的控制对象,用DMC预测算法在线滚动优化控制参数,在优化过程中利用实测信息不断进行反馈校正,充分发挥DMC算法的超前预测性和强鲁棒性以及PID控制算法的抗干扰能力.台架实验结果表明,与常规的PID算法相比,该算法能有效减小速比跟踪过程中的波动,超调量由14%下降为4%,过渡时间由6 s缩短为4.5 s,提高了系统的动静态性能.  相似文献   

3.
借鉴生物免疫系统反馈调节机理,将免疫控制器与传统PID控制器串联,提出了一种免疫非线性PID控制方法;应用波波夫稳定判据分析了免疫非线性PID控制器的稳定性,并将其应用到热磨机的料位控制系统。这一算法保证了闭环系统的稳定性和快速的跟随性能,又抑制了模型摄动及外部干扰对系统的影响,提高了系统响应的快速性,保证了系统的鲁棒性能。仿真研究进一步验证了免疫非线性PID控制方法的可行性和有效性。  相似文献   

4.
精准园艺农业中一些作物会对施肥所用营养液有pH值的要求。基于此,本试验设计了施肥营养液pH值调节控制系统。针对在施肥营养液pH值调节过程中出现的非线性、大时迟滞性等问题,采用了基于模糊免疫PID算法来控制pH值。整个算法是基于微控制器STM32F104实现的,采用Matlab软件对算法进行了仿真,在仿真过程中,将模糊免疫PID算法与传统PID算法进行了仿真数据比较,试验结果表明模糊免疫PID算法在调节速度、控制pH的准确性和稳定性方面均优于传统PID算法。最后将模糊免疫PID算法应用于所设计的肥液pH值调节平台,结果表明该算法具有良好的稳定性、准确性。  相似文献   

5.
一类非线性系统的一种混合控制方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
对一类非线性系统进行简化处理,将系统在平衡点处进行线性处理,在此基础上提出了一种基于模糊控制与改进型PID控制的混合控制算法。人为设定一偏差阀值e0,在系统偏差小于e0时使用改进型PID控制算法,在偏差大于e0时使用模糊控制算法,能够较好地实现对一类非线性系统的控制。  相似文献   

6.
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.  相似文献   

7.
由于传统的PID控制器存在较多的缺陷,针对这些缺陷提出了一种基于BP神经网络算法的PID控制器,利用BP算法局部计算简单、非线性映射能力强的特点,实现对PID控制器参数的寻优整定,并利用MATLAB软件对系统进行仿真,并通过田间试验进行了验证,结果表明,该方法可以很好地控制PID控制器的各项参数,达到了预期的控制目标。  相似文献   

8.
为了提高发动机空燃比控制的精度,提出了一种基于蝙蝠算法整定参数的PID控制器,将此控制器应用于某单缸发动机的平均值模型中进行模拟测试,并加入了油膜补偿模型.仿真结果表明,与传统PID控制器相比,基于蝙蝠算法调整参数的PID控制器能更好地适应发动机系统的非线性和时变性特性,对瞬态工况下空燃比有更好的控制效果.  相似文献   

9.
针对传统渠道输水PID控制方法响应速度慢、超调量大、参数不能在线自调整的不足,根据RBF神经网络和渠道输水特点,提出了将传统渠道下游常水位输水PID控制和RBF人工神经网络结合的输水控制方法,使输水控制具有自学习、自适应、容错性和鲁棒性。推导了RBF网络整定PID输水控制调节器的算法。仿真结果表明,基于RBF网络的PID输水控制方法,能够通过不断学习自动调整控制参数,使输水控制过程超调量小、响应速度快,具有不需要特意选择或计算控制参数的特点。因此,基于RBF神经网络的参数非线性PID控制更适合进行渠道输水这样高度非线性系统的实时控制过程。  相似文献   

10.
基于自适应模糊PID控制的猪舍温湿度控制系统研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
我国北方猪舍冬季室内外温差大,影响温湿度控制精度。文章基于自适应模糊PID控制算法研究母猪舍温湿度控制。该算法具有超调量小、响应速度快、鲁棒性强优点,可提高寒地猪舍温湿度控制精度。仿真试验数据表明,该算法系统超调量为2.57%,系统调控时间较原有PID控制算法调控时间缩短57.56%;实测结果表明,基于该算法改进温湿度控制系统最大温湿度偏差值分别为0.61℃和6.86%,较原有PID控制算法调控温湿度偏差分别减少1.8℃和2.21%,研究可为我国北方寒地猪场冬季养殖管理提供更精准温湿度环境保障。  相似文献   

11.
为提高农用无人机动态性能,基于传统串级整数阶PID控制算法,提出一种串级分数阶PID控制算法。以四旋翼无人机为研究对象建模,并利用遗传算法对串级整数阶PID和串级分数阶PID参数进行整定,得到最优控制后采用MATLAB/SimuLink仿真分析,〖JP2〗证明串级分数阶PID控制效果优于串级整数阶PID。以四旋翼无人机实物为对象进行试验,测试结果表明,串级分数阶PID比串级整数阶PID的调节时间缩短了0.24 s,总体性能更优,表明仿真结论可靠。研究结果表明,串级分数阶PID控制算法可用于农用无人机的飞行控制。  相似文献   

12.
基于遗传算法的木材干燥窑PID控制系统   总被引:1,自引:2,他引:1  
在遗传算法对木材干燥窑控制对象进行系统辨识的基础上,建立一个模型参考自适应PID控制系统。运用遗传算对PID参数进行在线寻优,动态调整PID参数。根据木材干燥基准,产生合理的控制参数,实现了对木材干燥窑对象进行控制的目的。  相似文献   

13.
基于PID算法的变量施肥控制系统设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
本变量施肥自动控制系统,可实现由DGPS定位、GIS确定的地块施肥量,通过PID算法结合了单片机控制和农业机械,将自动控制理论贯穿于整个系统,实现了机电一体化。单片机AT89C51通过RS232接口将上位机的给定施肥量等级与反馈等级比较得到差值,单片机中的增量PID算法子程序改变占空比,从而调节输出控制电压调节电机的转速来改变无级变速器的传动比,来改变排肥轮的转速,调节施肥量。  相似文献   

14.
为实现环境光照强度的动态自动调节,研制了一款光照检测及调节系统.该系统主要由单片机、传感器、恒流源以及灯组等组成,通过TSL2561光照传感器实时检测当前环境的光照强度,采用PID控制算法,以光强实测值和用户预设值的偏差为依据,实时调整系统输出量,以PWM形式的信号控制恒流源的输出电流大小,实现对环境光照强度的精确控制.通过仿真和试验两种方式联合整定了PID参数并对系统进行了试验,结果表明:该系统运行可靠,在持续扰动作用下,稳定时间最短为6s,最长为10s,能满足一般环境光照调节的要求,可为相关领域的光照智能调节提供参考.  相似文献   

15.
针对PID控制器应用于实际的自动电压调节器(AVR)系统,为了有效地寻找AVR系统的最佳PID控制器参数,提出一种基于改进的云自适应粒子群算法的PID参数优化策略。通过建立粒子群优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数(比例、积分、微分)作为粒子群中的粒子,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的实时优化。仿真结果表明,该PID控制器可以获得较好的控制性能指标,进而改善AVR系统的瞬时响应特性,具有一定的实用价值。  相似文献   

16.
以AT89C52单片机芯片为核心,采用模糊规则参数的模糊自整定PID控制方法,研究可应用于温室大棚的温度控制器。该控制器基本上能够达到反应速度快、零超调、稳态误差小的理想效果。  相似文献   

17.
  目的  针对结构较为复杂的并联式多轴联动的新型木工带锯送料平台加工精度较低,控制参数无法优化,有多种不确定因素影响精度等问题。结合遗传算法寻优速度快和递归神经网络具有抑制不确定性因素的优点,设计一种将递归神经网络和自适应遗传算法结合的全局优化的控制策略。  方法  分析送料平台结构和误差产生来源,从而建立了相应的误差源模型;结合自适应遗传算法优化RNN网络参数进而对PID参数进行优化,通过Matlab和Adams联合仿真的方法对该补偿控制策略进行验证,并与传统PID、遗传算法优化PID参数和RNN网络优化PID参数3种补偿控制算法进行对比;分析不同算法下控制参数、送料平台位移与角度变化曲线,并搭建了实际电路和控制器进行实验。  结果  分析仿真结果可知:该控制策略与其他3种控制策略相比,超调量最小,响应最快,大约在0.6 s达到稳定,且其在外部干扰下,更快达到稳定,大约0.3 s达到稳定。经过该控制策略补偿后,Y方向的偏移误差从补偿前6 mm降低至小于3 mm,X方向的偏移误差从6 mm降低到2 mm,倾斜角误差从5.5°减小至3°,平台轨迹曲线大部分曲线段与目标曲线完全重合;传统PID控制时,Y方向的偏移误差为6 mm,X方向的偏移误差6 mm,倾斜角误差5.5°,平台轨迹曲线与目标曲线偏差较大;遗传算法优化PID参数控制时,Y方向的偏移误差从补偿前6 mm降低至小于4.8 mm,X方向的偏移误差从6 mm降低到5 mm,倾斜角误差从5.5°减小至4.5°,平台轨迹曲线部分曲线段与目标曲线重合;RNN网络优化PID参数控制时,Y方向的偏移误差从补偿前6 mm降低至小于4.5 mm,X方向的偏移误差从6 mm降低到4.8 mm,倾斜角误差从5.5°减小至4°,平台轨迹曲线部分曲线段与目标曲线重合。  结论  该方法与其他3种方法相比,响应速度快,超调量小,具有很好的抗干扰性能和较强的鲁棒性,且可有效补偿误差,提高其运动精度,满足驱动要求。   相似文献   

18.
为提高排种器的排种精度,在传统气吸式排种盘转速控制的基础上,设计了一套卡尔曼滤波融合遗传PID控制算法,通过PID控制算法实现排种盘电机转速的闭环控制,通过卡尔曼滤波算法滤除排种盘在转动过程中因振动和外界干扰等原因产生的噪声,并采用遗传算法快速准确的寻找PID控制过程中的最优控制参数.为验证算法的有效性,假设输入信号为单位阶跃信号,并在噪声大小为0.002和0.1的情况下分别进行了实验.在噪声为0.002时,传统PID控制响应波动值可达到1.5,遗传PID控制响应波动值最大仅为1.2;加入卡尔曼滤波后,传统PID控制输出响应趋于稳定的时间约为0.2 s,遗传PID控制的输出响应趋于稳定的时间约为0.08 s;同理,将噪声增大为0.1后,采用相同的实验方案进行实验,最终实验说明了卡尔曼滤波融合遗传PID控制算法在提高排种盘电机转速稳定性中的有效性.  相似文献   

19.
【目的】针对传统植保无人机在定量喷施作业时由于飞行速度的变化造成施药不均匀以及传统控制算法无法满足无人机变量喷雾系统所需的实时性和稳定性等问题,设计一种基于神经网络PID的自适应无人机变量喷雾系统。【方法】采用风压变送器测出无人机的飞行速度,根据速度采用脉宽调制(PWM)方法进行自适应变量喷雾,同步用流量传感器测出实际喷雾流量,融合BP神经网络PID控制算法调节喷雾流量。由MATLAB构建BP神经网络PID控制算法,并与PID、模糊PID和神经元PID对比及分析;田间试验过程中,对比分析无人机定量喷雾与随飞行速度改变的变量喷雾效果,采用水敏纸获取雾滴沉积量分布,分别从整体区域、飞行方向和喷杆方向评价沉积量分布的均匀性。【结果】算法仿真对比试验结果表明,与PID、模糊PID和神经元PID相比,BP神经网络PID阶跃响应上升时间分别少28.57%、84.73%和31.03%,正弦跟踪平均误差分别小63.01%、87.03%和0.58%,方波跟踪平均误差分别小74.00%、79.53%和6.80%,鲁棒性强,无静差,超调量为1.20%;喷雾对比试验结果表明,本系统能够根据飞行速度自适应调节喷雾流量,实际流量与目标流量的平均偏差为8.43%,水敏纸扫描结果表明总体区域雾滴沉积量的变异系数对比定量喷雾平均降低26.25%,喷杆方向平均降低18.79%。【结论】该研究结果可为农业航空变量喷雾技术的应用提供理论基础。  相似文献   

20.
为提高平地机行走作业速度的控制性能,协调解决外界干扰信号对系统造成的影响以及行走作业速度精度滞后和不稳定性问题、将一阶惯性环节加入模糊自适应PID控制器的微分环节中,采用单片机作为行走作业速度的控制中心,提出了基于不完全微分的模糊自适应PID算法速度优化控制系统.最后通过Matlab的Simulink仿真软件,分别将不带PID控制、PID控制和不完全微分模糊自适应PID控制3种方式用于对人为给定速度干扰信号的控制仿真测试,验证了不完全微分模糊自适应PID算法的有效性和可靠性.  相似文献   

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