共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
2.
基于BP神经网络的PID控制在温室控制系统中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
以温度参数控制为例,结合传统PID控制规律,利用BP神经网络完成温室温度控制系统的PID控制系统设计.通过阐述基于BP神经网络的PID控制算法,完成温度控制系统中的BP神经网络PID控制参数在线整定.采用MATLAB对基于BP网络的PID温度控制系统进行了仿真,结果表明,PID控制算法能够实现控制参数的自适应调整,使系统对输入的响应达到小误差. 相似文献
3.
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
4.
5.
针对平地机进行刮平作业时无法实现稳定恒速控制的问题,提出了基于模糊理论的参数自适应PID算法的行走智能控制系统,并完成了将该算法应用在平地机的控制系统中协调解决作业时油门大小、档位和恒速控制问题。同时,为验证参数自适应PID算法对整机运行参数实时监控的有效性和可靠性,系统采用单片机作为控制器,通过Mat Lab软件的Simulink仿真,分别对平地机作业恒速控制设定干扰信号、参数自适应过程性能以及不加PID、加PID、自适应模糊PID3种控制方式进行了恒速控制效果对比分析。测试显示:该系统响应时间短、速度较快,具有良好的工作稳定性和可靠性,能够满足设计要求。 相似文献
6.
基于神经网络PID的丘陵山地拖拉机姿态同步控制系统 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有丘陵山地拖拉机姿态调整精度和可靠性难以满足实际使用需求的问题,基于神经网络PID算法设计了丘陵山地拖拉机车身和机具姿态同步控制系统。根据车身和机具不同的姿态调整要求,设计了相应的控制系统,并对其进行动力学建模,进而采用了基于神经网络PID的同步控制算法。以常规的PID控制算法作为对照,进行了仿真分析,仿真结果表明,基于神经网络PID算法的同步控制系统有效,且控制性能优于PID控制算法。在固定坡度路面和随机坡度路面上进行了作业试验,结果表明,其于神经网络PID控制算法的精度和稳定性均优于PID控制算法：在固定坡度路面上,车身横向倾角最大误差为0.8640°,左右摆角绝对值差最大误差为0.9600°,机具横向倾角最大误差为0.6497°;在随机坡度路面上,车身横向倾角最大误差为2.8740°,左右摆角绝对值最大误差为4.2800°,机具横向倾角最大误差为1.7620°。说明本文提出的方法具有较好的控制精度和稳定性,能够满足丘陵山地拖拉机的实际使用需求。 相似文献
7.
以水稻插秧机仿形机构作业升降和保持过程为研究对象，采用力反馈和位移反馈相互切换的控制方式构建作业过程控制系统，并利用数学建模的方式搭建仿形机构作业过程控制模型，在MatLab/Simulink环境中建立控制系统模型。采用模糊PID算法对控制系统仿真模型进行优化，仿真结果表明：模糊PID控制算法能够显著提升插秧机控制系统在不同控制阶段的工作性能。 相似文献
8.
9.
农用植保机喷施作业智能控制系统优化分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《农机化研究》2021,43(12)
以农业植保无人机喷施作业控制系统为研究对象,通过对喷施作业过程技术需求进行分析,设计出一种喷施作业PID智能模糊控制系统。利用MatLab搭建智能控制系统仿真模型,根据仿真结果曲线可以看出:搭建的仿真控制系统可适应不同作业环境下的不同喷施作业要求,控制系统可对作业对象的多变性进行自适应调整。试验结果表明:智能控制系统喷施效果均匀,各项技术参数与设计目标值相符。 相似文献
10.
基于模糊PID的变量施用液体肥控制系统研究 总被引：2，自引：0，他引：2
根据变量施用液体肥控制系统的流量特性,采用模糊PID控制算法对液体肥流量进行自动控制,并利用MATLAB的Simulink和Fuzzy工具对模糊PID控制过程进行了仿真.仿真结果表明:与常规PID控制相比,模糊PID控制算法降低了系统超调,缩短了调整时间,增强了抗干扰性,使施肥量更有效地保持在给定范围,表明了模糊PID的优越性. 相似文献
11.
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
12.
13.
在阐述了DRNN神经网络基本原理,并结合HD控制特点的基础上,提出一种DRNN神经网络整定的PID控制算法和控制器设计方法。利用DRNN神经网络的自学习和自适应能力,来完成系统的实时控制。该算法直接应用于位置伺服控制系统,仿真结果表明,与传统HD控制算法相比较,该算法增强了系统的控制精度,提高了系统的响应速度,鲁棒性强,控制品质好,符合工程实际,有实用价值。 相似文献
14.
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
15.
精准变量施药技术是精准农业的重要内容之一,为解决当前常用的变量施药方式存在的控制精度低、超调量大等不足,提出将天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法与常规PID控制结合形成BAS-PID控制算法,用于变量施药系统控制。首先建立施药控制系统机理模型并基于Matlab平台进行软件仿真,仿真试验结果表明,BAS-PID算法的超调量为0.024 1,绝对误差为1.14%,均低于常规PID和模糊PID,控制效果更好。在吉林农业大学试验田进行了田间施药试验,根据试验数据分析,BAS-PID、模糊PID以及常规PID的平均施药误差分别为0.016 L/min、0.020 L/min、0.238 L/min,平均超调量分别为0.006 L/min、0.016 L/min、0.238 L/min。BAS-PID控制算法的施药误差仅在0.01~0.02 L/min内,误差范围小,总体而言,该算法的施药误差和平均超调量都低于模糊PID和常规PID,系统应用效果好。试验结果表明:本文提出的BAS-PID算法提高了PID算法的参数适用性,施药控制精度高,超调量小,改善了变量施药系统的施药效果,可为推动精准变量施药技术的发展提供新的技术方案。 相似文献
16.
针对智能车巡航控制系统有非线性、时变等特性,提出了基于神经网络的汽车巡航自适应PID控制算法,在建立汽车动力性能模型的基础上,对传统PID、模糊PID和神经网络PID三种控制算法进行了仿真比较。仿真结果显示,应用神经网络PID控制算法对模型的非线性具有较好的适应性和鲁棒性,在有扰动的情况下也能迅速将车速调整到设定的目标值上。 相似文献
17.
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
18.
为了实现拖拉机电子液压系统在田间的压力控制，建立了拖拉机液压控制系统数学模型，并结合压力控制算法设计了拖拉机自适应模糊PID控制系统，以实现拖拉机的压力控制。以传统PID算法、带补偿修正的传统PID算法和补偿修正的自适应模糊PID算法进行试验，验证不同控制器对拖拉机的压力控制效果。研究结果表明：当输入为1.5MPa的阶跃信号，传统PID控制器的响应时间为2.5s,波动范围为0.5MPa;带补偿校正的自适应模糊PID的响应时间为1.5s,波动范围为0.3MPa,响应时间降低了40%,压力波动范围也减少了40%。因此，提出的补偿修正的自适应模糊PID算法下拖拉机液压系统具有更好的动态控制性能。 相似文献