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无传感无刷直流电机（SLBLDCM）是一个多变量、非线性系统,PID控制在其调速系统中得到广泛应用。本文将模糊PID控制应用到SLBLDCM控制系统中,首先建立了无刷直流电机的数学模型,然后利用MATLAB中的Fuzzy Toolbox和Simulink完成了该电机模糊PID双闭环调速系统的仿真设计,最后在DSP上实现模糊PID控制算法。其中转子位置的检测,是通过端电压得到感应反电势来判断。仿真和实验结果表明：控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,同时又具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。 相似文献
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如何提高温度控制仪的控制效果,提高换热效率,对于缓解我国能源紧张的状况,具有长远的意义。本文研究的内容包括多功能温度控制系统的工作原理及一些典型的温度控制器的结构。并设计了"基于单片机的温度控制系统"。设计的主要内容是温度检测与控制系统中控制算法及输出驱动电路的实现。系统的组成包括:温度检测与处理系统、A/D转换电路、单片机系统电路、键盘和显示电路,控制算法主要是对PID控制与模糊PID控制进行了一定的研究。 相似文献
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为实现根据无人机作业位置改变中途补充能源或喷洒物的起降地点,增加无人机有效作业时间,提高无人机作业效率,设计了无人机移动补给平台。通过研究农用无人机自主降落过程,提出一种基于模糊逻辑和比例积分微分(Proportional-integral and derivative,PID)分段控制的农用无人机跟踪降落算法,该算法既拥有PID算法的高精度,又兼顾模糊控制算法响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点。目标轨迹跟踪预测由粒子滤波器跟踪算法和轨迹拟合算法相结合进行求解。仿真和现场试验表明,与单一的PID算法和模糊逻辑算法相比,分段控制算法能够把农用无人机对移动补给平台的跟踪误差缩小到6. 7 cm以内,在移动补给平台上的降落精度控制在7. 2 cm以内。 相似文献
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研究了基于模糊PID控制的柴油机怠速控制系统,重点介绍了模糊PID控制算法在柴油机怠速控制中的应用,并对控制系统进行了仿真验证。结果表明：在模糊PID控制下,当系统模糊规则选取合适时,系统的动、静态性能均较经典的PID控制器优越。 相似文献
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为解决传统农业温控系统存在的大惯性、时变非线性和纯滞后性问题,以恒温水浴温度调控系统为研究对象,建立温度调控机构的一阶加纯滞后数学模型。充分考虑PID控制、模糊控制与灰色预测控制各自的优点,仿真评估灰色预测算法预测系统温度的相对残差均值为4.73×10-6,方差比为0.001 8,反映出模型预测的可靠性很高;设计将模糊PID作为主控制器,灰色预测算法作为辅助控制器的协同温度控制模型。仿真试验结果表明：灰色预测—模糊PID控制器的超调量相对于传统PID控制器下降0.35%,相对于模糊PID控制器下降0.18%;灰色预测—模糊PID控制器的调节时间相对于传统PID控制器缩短232.8 ms,相对于模糊PID控制器缩短204.9 ms;灰色预测—模糊PID控制器的稳定温度值相对于传统PID控制器减小3×10-3℃,相对于模糊PID控制器没有发生变化;对于相同的扰动信号,灰色预测—模糊PID控制器的调节时间相对于传统PID控制器缩短252.3 ms,相对于模糊PID控制器缩短248.2 ms。灰色预测与模糊PID的恒温水浴协同温度控制与传统PID、模... 相似文献
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基于模糊PID的采棉机作业速度最优控制算法与试验 总被引：3，自引：0，他引：3
针对采棉机作业速度影响采棉效率的问题,提出基于模糊PID控制技术的采棉机作业速度实时调整算法,建立行走速度调节模型,实现采棉机作业速度最优控制。该算法通过实时获取棉花在线流量,经采棉输入负荷梯度堵塞条件约束,并将模糊算法和常规PID控制相结合,应用模糊规则和推理方法对PID参数进行在线整定,实时调节行走速度,实现作业速度最优控制。借助基于FPGA的硬件控制器在4MZ-5型采棉机上进行了试验研究。试验表明:所提出的算法可以根据棉花在线流量当量大小实时调整作业速度,提高了采棉机作业效率;有效避免了因采棉量过大造成的输棉管堵塞故障,提高了采棉机智能化水平。 相似文献
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水肥一体机肥液电导率远程模糊PID控制策略 总被引：1，自引：0，他引：1
为检测水肥一体机肥液电导率(EC),并将其控制在合理范围内,基于物联网技术,设计了远程水肥灌溉控制系统,将自整定模糊PID控制算法引入远程开发者服务终端中,通过模糊PID控制算法调控本地端变频注肥泵的频率进而精准控制EC,并对本地端PID和远程端模糊PID控制算法进行了对比试验验证。结果表明:目标EC越大,稳态EC越精确,但稳态时间和超调量均增大;与传统本地端PID控制相比,该系统响应速度快、EC波动幅度小、稳定,当目标EC为2.5 mS/cm时,稳态时间和超调量分别达到120 s和20.8%,混肥时间和实测EC均能满足水肥控制实际需求。该研究实现了EC的远程模糊PID控制,以及灌溉施肥系统的计算机、手机微信多终端灌溉数据监测和开关量控制。 相似文献
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播种机是农业生产过程中最常用作业机械之一,目前大部分采用了机械式或者液压式控制系统,其控制效率和控制准确性较低。为了提高播种机自动化作业的控制效率和准确性,将模糊自动控制和PID反馈调节系统引入到了播种机的控制系统中,实现了播种机速度和转向的自动反馈调节功能,并初步进行了播种机无人化作业的试验测试。结果表明:采用模糊自动控制和PID反馈调节系统可以有效地提高播种机转向和速度控制的响应速度,控制精度较高,为播种机无人化作业的研究提供了重要参考。 相似文献
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为提升现有植保无人机喷雾流量随飞行速度变化自适应调整的精准性，降低施药偏差，设计了一种基于复合模糊PID控制算法的植保无人机变量喷雾系统，可根据无人机飞行速度，以基于复合模糊PID控制算法的PWM调制实时调整喷雾流量。通过测试平台分别对比了此控制算法与PID、模糊PID的响应情况，并进行了无人机喷雾流量随飞行速度变化的响应测试。结果表明：基于复合模糊PID控制的系统响应较PID超调量降低63.64%,较模糊PID调节时间缩减23.08%,复合模糊PID与模糊PID的稳态误差控制在3.125%内，小于PID的4.688%;基于PID、模糊PID、复合模糊PID的喷雾系统喷雾流量平均偏差分别为2.67%、3.85%、1.90%;基于复合模糊PID算法的喷雾系统跟随飞速变化自适应调整喷雾流量的最大偏差为6.29%,满足植保无人机施药作业要求，可为农业航空精准变量喷雾系统设计提供参考。 相似文献
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温度控制系统是工业生产和生活中常用的控制系统，目前常用的控制算法包括PID控制、模糊控制、自适应控制和神经网络控制等。其中，PID控制是最常用的控制算法，但其精度受到温度变化的影响较大，即PID参数不能自动调整以适应环境变化。为了解决PID温度控制系统适应性不强的问题，引入模糊控制系统，与传统PID控制相结合，对温度控制系统进行研究与分析。运用Matlab模糊工具箱搭建模型并仿真，对比了传统PID温度控制与模糊PID温度控制，结果表明模糊PID温度控制效果较好。 相似文献
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模糊免疫PID控制在淀粉浓度控制中的应用 总被引：2，自引：1，他引：2
在分析比较传统PID、Smith预估PID和模糊免疫PID原理的基础上,提出了利用模糊免疫PID调节淀粉生产线中的淀粉浓度.通过对淀粉生产线中浓度控制回路进行数学建模,对传统PID、Smith预估PID和模糊免疫PID 3种控制器进行了设计与仿真.仿真结果表明,模糊免疫PID在控制效果上明显优于传统PID并且其鲁棒性高于Smith预估PID.最后,利用Matlab的DDE协议和ActiveX与淀粉生产线的上位机RSView32进行数据交换,将Matlab中模糊免疫PID控制算法传输到上位机上,实现了模糊免疫PID控制在淀粉浓度控制中的应用. 相似文献
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无刷直流电机(BLDCM)是一个非线性、多变量、强耦合的系统,常规的PID控制难以达到良好的控制效果,模糊PID控制器依据模糊算法在线自整定PID参数,可弥补常规PID的不足之处,提高控制精度,取得更好的控制效果。论文对所设计的模糊PID控制器在Matlab/Simulink环境下进行了纯数学仿真的研究及调试。在数学仿真的基础上,采用dSPACE硬件平台对电机进行了硬件在环仿真,通过直接控制实物电机,验证了模糊PID控制系统具有良好的动、静态性能。 相似文献
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模糊免疫PID控制在淀粉生产线中的应用 总被引：10，自引：3，他引：7
在分析比较传统PID、Smith预估PID和模糊免疫PID原理的基础上,提出了利用模糊免疫PID调节淀粉生产线中的液位.通过对淀粉生产线中某一液位回路进行数学建模,然后对传统PID、Smith预估PID和模糊免疫PID 3种控制器进行了设计与仿真.仿真结果表明,模糊免疫PID在控制效果上明显优于传统PID并且其鲁棒性高于Smith预估PID.最后,利用Matlab的DDE协议和ActiveX与淀粉生产线的上位机RSView32进行了数据交换,将Matlab中模糊免疫PID控制算法准确传输到上位机上. 相似文献
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当被控对象结构或参数变化时,比例－积分－微分（PID）控制器因参数不能在线调节使得控制性能变差。模糊自适应PID控制器在传统PID控制器基础上,引入模糊逻辑推理,利用被控量偏差及偏差的变化,在线调整PID参数。通过仿真分析得出,在抗扰动性能上,模糊自适应PID控制没有明显的优势,而当被控对象结构或参数变化时,模糊自适应PID控制比PID控制性能优越。 相似文献
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微流控PCR温度控制算法设计 总被引：1，自引：0，他引：1
在开发的微流控PCR检测仪基础上对温度循环控制算法进行了改进设计.设计了经典PID控制器,在控制算法上研究了模糊PID算法,并用Matlab构建Simulink仿真模型进行验证.仿真结果表明,传统PID算法的超调为8.5％,调整时间为3.4s,控制精度达到0.044℃;模糊PID算法的超调为1.45％,调整时间为1.94 s,控制精度达到0.015℃.2种算法比系统原有控制精度(0.1℃)均有显著提高.模糊PID算法克服了传统PID超调较大的缺陷,大大缩短了调整时间. 相似文献