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基于模糊PID的变量液体施肥控制系统 总被引：1，自引：0，他引：1
变量液体施肥控制系统具有大惯性、非线性和参数时变的特点,采用传统的PID控制方法很难实现准确的控制。为此,在建立电动执行器的数学模型的基础上,采用自适应模糊PID对液体肥流量进行自动控制,并利用Mat Lab对变量液体施肥控制系统进行建模和仿真及实验验证。仿真与实验结果表明:变量液体施肥控制系统采仿真时,自适应模糊PID控制系统的动态静态指标明显高于常规PID控制;系统超调量、调整时间明显改善,即超调量为1.5%,系统进入稳态所需时间为0.86s。变量液体施肥控制系统实验时,PID控制变量液体施肥系统的响应时间为1.6s,超调量为7.8%。模糊PID控制变量液体施肥系统的响应时间为0.8s,超调量为0,使施肥量更有效地保持在给定范围。该方法可为变量液体施肥控制提供一种有效的控制方法。 相似文献
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针对大功率拖拉机动力换挡过程中湿式离合器充油压力实际值与理想值之间存在偏差的问题，提出了基于紧格式动态线性化的离合器压力无模型自适应预测控制（Model free adaptive predictive control，MFAPC）算法，以实现离合器油缸压力的跟随控制。考虑到外界干扰和离合器液压控制系统参数的不确定性，构建湿式离合器驱动执行机构的完整非线性动力学模型和AMESim仿真模型，以离合器油缸压力为控制目标，采用紧格式动态线性化方法将非线性离合器液压执行机构数学模型等价转换为动态线性化数据模型，并设计了基于MFAPC的湿式离合器压力控制器，经Matlab/Simulink仿真试验验证了动态线性化模型的正确性及控制算法的可靠性。结果表明，与PID、MFAC等算法相比，本文算法控制跟踪效果更优，且具有较好的鲁棒性；MFAPC能够快速调整控制参数，响应期望压力变化；在方波信号激励下的响应时间仅为0.119s，在正弦信号激励下的稳态误差仅为±0.0281MPa，比传统PID算法降低了48.91%。此外，MFAPC的抗干扰能力优于其他算法，在接合过程中，湿式离合器最大冲击度仅为16.57m/s3，证明该算法具有较好的动态性能，有利于提高动力换挡的换挡品质，保证大功率拖拉机工作过程中的动力性。 相似文献
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基于PID模糊控制器的闭式泵控系统特性研究与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
拖拉机液压转向系统在转向时受到阻力较大,并存在转向系统控制精度差,转向过程中的非线性特点明显等特点,车辆不能精确的跟随方向盘进行转向。为提高拖拉机液压转向系统的转向精度和可控性,提出闭式泵控液压转向系统,采用永磁同步电动机直接驱动定量泵,定量泵通过闭式回路驱动转向液压缸。并设计PID模糊控制器闭环控制伺服电机转速,提高闭环控制液压转向系统的响应特性。对所提系统和模糊PID控制器在Matlab中搭建仿真模型,通过试验可知,所提系统及控制器可显著减少转向系统的响应时间由常规PID控制的0.8 s减为0.4 s,超调量由132.6 mm减至13.5 mm,稳定时间由5.7 s减为1.3 s,并且提高电控转向系统的抗干扰能力,满足拖拉机在恶劣条件下实现较为精确线控转向。 相似文献
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针对丘陵山区现有的自走式施肥机变量控制系统存在惯性大、非线性以及不能及时响应等,传统PID控制策略很难达到精准施肥要求。为此,在建立施肥控制系统数学模型的基础上,采用模糊PID对排肥轴转速进行控制,然后在Simulink工具箱搭建该控制系统的PID仿真模型。分析、对比传统参数整定的PID控制和自适应模糊PID控制系统性能差异。模型仿真和田间试验结果表明:自适应模糊PID控制器改进后的系统模型,响应时间为0.7 s,超调量3.36%,相比传统PID控制模型具有更好的动静态特性;而且在排肥控制性能试验中,单穴排肥量误差为1.52%~5.10%,变异系数最大为4.31%,排肥量准确性和均匀性均达到要求,改进的控制系统性能更优。 相似文献
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针对国内联合收割机脱粒滚筒链传动调速耗时多;带传动易打滑、维护成本高;控制系统多针对一种机型,且不能根据实际的工作状况,设定滚筒的转速等问题,设计了以PLC(可编程逻辑控制器)为核心控制器,以带死区的PID为控制算法,以液压驱动代替原有传动方式的转速控制系统,实现了对转速的自适应控制。仿真及台架试验结果显示:系统在转速发生变化时经过约5s跟踪到输入信号;加载后的调节时间约3.7s,超调量3.12%;负载增加(加载泵回路压力提高5 MPa),调整时间为4 s,超调量2.8 7%;负载减小(加载泵回路压力减小1 0 MPa),调节时间约为5 s,超调量3.3 7%。试验结果表明:转速电液比例控制系统稳定,在转速发生变化时的跟踪性能良好,调速误差范围小于5%,满足转速控制的要求。 相似文献
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针对拖拉机在运输重型悬挂设备时，压力冲击剧烈、拖拉机会产生较大的俯仰运动等问题，提出了在位置控制系统中加入动压反馈校正环节，增加系统阻尼比，来抑制系统压力波动。该动压反馈校正环节利用压力传感器输出信号，经过控制器微分校正后给系统输入，能够在不影响系统动态刚度的前提下，增加系统阻尼比。首先，通过建立拖拉机电液悬挂的运动学模型，分析研究了各杆件间的转角传动比，并建立了拖拉机悬挂系统的动力学模型，利用Matlab编写程序求解液压缸的负载力，建立了液压系统模型，分析了加入动压反馈校正环节后的液压系统阻尼比变化情况，给出了动压反馈参数的确认方法。其次，应用Matlab/Simulink对所建立的模型进行仿真分析，仿真结果表明：在液压系统提升过程中压力变化较大，最大压力达到5.8MPa，校正后的电液悬挂系统压力波动较小，最大压力仅4.0MPa，在液压系统受到干扰力冲击时，原液压系统压力波动范围为2.7MPa，而采用动压反馈校正后的位置控制压力波动范围为1.1MPa，验证了该校正方法能够有效地提高系统阻尼比，抑制压力波动。最后，搭建试验平台进行试验验证，试验结果表明：拖拉机电液悬挂提升过程中未校正系统的提升最大压力为4.6MPa，且压力振荡下降，而校正后的系统最大压力仅3.8MPa，压力较为平缓。冲击干扰试验中原系统的最大压力达到6.5MPa，压力波动范围为6.0MPa，而校正后的系统最大压力仅为4.6MPa，压力波动范围为4.2MPa，相对于原系统锁止工况，压力波动范围降低了30%。本文提出的拖拉机电液悬挂动压反馈校正方法，可以很好地抑制拖拉机电液悬挂液压缸压力波动，从而达到保护农机具，降低俯仰运动，提高驾驶员舒适性的目的。 相似文献
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针对丘陵山地拖拉机电液悬挂控制系统田间试验困难、可重复性差等问题,基于半实物仿真技术开展电液悬挂控制系统试验研究。首先通过对试验拖拉机和悬挂作业装置进行受力分析,建立了丘陵山地拖拉机整机动力学模型、铧犁体的土壤阻力模型和拖拉机悬挂装置动力学模型。然后对丘陵山地拖拉机电液悬挂系统横向仿形控制、位控制、牵引力控制以及力位综合控制的系统原理进行了分析,设计了丘陵山地拖拉机电液悬挂模糊PID控制器。之后搭建拖拉机电液悬挂控制系统半实物仿真试验平台,开发电液悬挂控制系统,开展电液悬挂系统仿地形控制、力控制、位控制和力位综合控制等试验,对比分析模糊PID控制和经典PID控制方法性能。试验结果表明,模糊PID控制性能较好：在位置控制模式下,模糊PID控制无超调,控制系统响应时间为0.6s,较经典PID控制提高约33.3%;耕深控制系统稳态误差约为0.05cm,较经典PID控制降低约50%;在力控制模式下,模糊PID控制耕深的跟随误差最大值为0.38cm,标准差为0.17cm,较经典PID控制分别下降了64.5%、39.3%,验证了所开发的电液悬挂控制系统的有效性。 相似文献
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鉴于传统泵站供水系统存在耗能大、水压波动大等问题,在对某泵站供水系统作系统研究的基础上,提出了以供水管网的水压、水位、流量等参数为控制对象,采用自适应模糊PID控制策略,通过调整供水水泵的投入台数及转速,来实现恒压供水的快速性和可靠性的解决方案.对自适应模糊PID算法进行了研究和计算机仿真,给出了基于MATLAB的系统仿真结果,并对该自适应模糊PID控制结果与传统的PID控制仿真结果进行了比较.仿真与实验结果表明：采用自适应模糊PID变频恒压闭环供水,供水控制系统的稳定性得到了较大的改善,在设定水压值为0.9 MPa时,系统的上升时间为2.76 min,超调量为0.47%,调节时间为2.8 min. 相似文献
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玉米定向种子带恒张力卷绕系统自适应模糊PID控制 总被引：5，自引：0，他引：5
在玉米定向种子带的卷绕过程中,种子带的张力控制影响到种子带的质量。为此依据玉米定向种子带的要求,建立恒张力卷绕系统的传递函数,利用模糊控制技术实现玉米种子带的恒张力卷绕控制,创建了模糊自适应PID控制器,利用Matlab对其进行仿真,得到了较为合理的模糊控制算法,并将模糊控制算法通过西门子S7-200型PLC为核心的硬件控制电路应用于实际的张力控制,并进行了实际的卷绕试验。试验结果表明:模糊PID控制器与传统PID控制器相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,张力产生阶跃时,系统过渡时间约为2 s,超调量在1.2%内,能够较好地满足种子带的卷绕要求。 相似文献
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以某农业示范园喷灌系统为背景,根据其原喷灌系统存在的耗能大、水压波动大和自动化程度低等缺陷,研发了模糊PID恒压喷灌控制系统。根据喷灌系统管网的水压、流量等参数和气温、季节等情况,调整水泵的投入台数及转速,实现全自动喷灌。针对控制系统的模型,对模糊自适应PID算法进行了研究和计算机仿真。运行结果表明,系统采用模糊PID控制后,其稳定性得到了较大的改善,响应时间大大缩短,超调量得到了明显改善,可根据不同气温和不同季节全面调控水量,消除管路压力的波动,保证了喷灌质量,达到了节能降耗目的。 相似文献
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接触式拖拉机导航控制系统 总被引：3，自引：0，他引：3
为提高接触式拖拉机导航系统性能和导航精度,针对玉米秸秆行间作业,设计了双层控制器接触式导航控制系统.在分析接触式导航传感器检测信号的基础上,以触杆转角为输入、前轮目标转角为输出设计了模糊控制器作为导航控制的上层控制.下层控制针对电液系统的非线性,采用带非线性补偿的PID控制器实现对拖拉机前轮转向角的控制.该导航控制方法在Matlab/Simulink平台上进行了仿真,导航控制系统在秸秆行间进行了试验验证.仿真和田间试验结果表明,导航控制算法的响应快、稳定性好.当行驶速度不超过1 m/s时,拖拉机导航精度在50 mm以内,平均误差15 mm,能满足玉米秸秆行间作业要求. 相似文献
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针对现代居民恒压供水问题,设计了一种基于PLC控制,算法采用带自修正因子的模糊控制,在误差、误差变化率、控制量语言变量的全论域范围内带有自修正因子的模糊控制器。研究结果表明,采用带自修正因子模糊控制系统,比传统PID调节器、传统的模糊控制器有系统输出响应快、无超调、对参数有较强的鲁棒性等优点,能够很好地解决自动恒压供水的问题,从而产生了较高的经济效益。 相似文献
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为解决变量喷雾过程中实时混药时农药微小流量的控制问题，采用小型针阀、直流电动机及减速器设计了机电流量控制阀。构建了机电流量控制阀传递函数的数学模型，并为之设计了变论域自适应模糊PID控制算法。对该流量控制阀进行了变论域自适应模糊PID控制和PID控制的MATLAB仿真，比较结果表明：PID控制的响应时间为3.5 s，最大超调量约为39.0%，变论域自适应模糊PID的响应时间为0.93 s，超调量最大不超过2.9%。系统稳定性，准确性和快速性等指标完全满足农业技术要求。 相似文献
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针对柴油机为动力的静液压传动车辆设计了由两个模糊控制器、一个模糊自适应PI控制器和一个PID控制器组成的复合控制系统,并利用柴油机外特性曲线对柴油机工况进行优化,使柴油机根据静液压系统的功率需求自动进行调速,解决了使用中柴油机过载保护,利用柴油机转速补偿车速和静液压传动系统的时变非线性控制等问题。仿真与试验证明：该复合控制方式提高了以柴油机为动力的静液压传动车辆控制特性和系统匹配性能。 相似文献
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为提高液压驱动拖拉机行驶时的调速稳定性和低速行驶时的平顺性,设计了一种液控比例流量阀。该阀设计有压力补偿功能,以消除压力波动对流量的影响,提高了流量控制精度。通过传统计算和仿真验证的方法对该阀进行结构参数设计。基于阀口迁移理论设计了阀芯节流槽,以增大调速区间。仿真结果表明:该阀控制流量范围为0~5.67×10-3m3/s,流量变化平稳,流量调速控制压力区占总控制压力区间的68.4%;压力补偿阀控制补偿压力在0.3~0.7 MPa的范围内,可使比例换向阀流量稳定。试验结果表明:拖拉机空载、发动机怠速工况时,流量调速控制压力区占总控制压力区间的45%;拖拉机空载、发动机高速工况时,流量调速控制压力区占总控制压力区间的62%;拖拉机重载、发动机怠速工况时,流量调速控制压力区占总控制压力区间的49.5%;拖拉机重载、发动机高速工况时,流量调速控制压力区占总控制压力区间的48.5%;当控制压力为0.78 MPa时,液控比例阀流量稳定在8.33×10-5m3/s;当控制压力为0.84 MPa时,液控比例阀流量稳定在2.5×10-4m3/s。 相似文献
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为了实现磁悬浮球系统高精度位置控制,提出一种基于模糊神经网络补偿PID控制的磁悬浮球系统位置控制新方法,该控制系统由模糊神经网络辨识器、PID控制器和模糊神经网络控制器组成。模糊神经网络辨识器基于PID控制器所提供的训练数据,建立控制系统误差与控制量之间的动态模型并将网络辨识参数实时传递至模糊神经网络控制器,模糊神经网络控制器基于实时辨识模型计算得到当前周期的补偿控制量,实现对PID控制的在线动态补偿,避免了离线训练过程,且无需建立精确的数学模型。方波信号仿真和实验结果表明:模糊神经网络补偿控制精度分别由PID控制的0.014 2 mm和0.221 1 mm提升至0.006 8 mm和0.073 9 mm,控制系统具有良好动态性能。 相似文献
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目前使用的谷物冷却机控制系统大部分还采用的是基于PLC控制器的传统PID控制方式,由于传统PID控制自身特性,使系统控制精度和反应速度都不够理想。为此本文将模糊自适应PID控制引入到谷物冷却机控制系统中,以实现谷物冷却机出风温度和设定温度始终保持一致。通过仿真,模糊自适应PID控制将模糊控制与PID控制的优势相结合,使得控制系统具有较好的动态品质和调节精度。所以,对于谷物冷却机出风温度这种大时滞、非线性的控制对象,采用模糊自适应PID控制能够取得较好的控制效果。 相似文献
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为解决北方冬季仔猪床温度低的弊端,采用低温热水辐射式采暖为供热方式,通过控制仔猪床内部循环水的流速,达到控制仔猪床温度的目的。针对系统迟滞性大、响应慢等特点,设计基于自适应模糊PID算法的控制器,实现对PID控制规则中的k_p、k_i和k_d参数实时修正,以达到改善控制系统性能的目的。通过在MATLAB中进行建模仿真和对比试验研究,表明该方法比传统的PID算法具有更好的稳态精度和自适应能力,实际温度与目标设定温度最大偏差为0.5℃,超调量为1.2%,能够满足系统性能指标的要求。 相似文献
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为减少取苗机械手研制过程中投入大量的成本和时间，解决机械手在作业过程中控制精度低、适应性差等问题，采用SolidWorks建立机械手的模型，并导入ADAMS中；采用模糊PID控制算法对机械手夹持角度进行实时动态联合仿真分析，设计模糊PID控制器及模糊规则。利用MATLAB/Simulink和ADAMS建立联合仿真模型，以阶跃信号为激励，模糊PID控制和PID控制仿真结果表明：PID控制的响应时间为1.1 s，模糊PID的响应时间为0.33 s且响应速度更快，说明模糊PID优于经典PID控制，设计的取苗机械手具有良好的动态响应和轨迹跟踪特性，理论上能够满足实际作业要求。取苗试验结果表明：在取苗频率为50、60和70株/min时，采用PID算法和模糊PID算法取苗成功率分别为9609%、93.75%、92.96%和98.43%、95.31%、93.75%，采用模糊PID算法的取苗成功率更高，能够满足实际作业要求。 相似文献
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