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夏季猪舍降温设施与控制系统的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
夏季高温气候对猪正常生长影响很大。为此，针对夏季猪舍湿热环境的控制，提出了利用机械通风、舍外喷雾和舍内喷雾3种降温方式，并采用PLC控制实现分温度段开启的方法，从而保持猪舍内合适的温湿度。实践证明，该方法经试验效果良好且投资少，是一种实用的猪舍环境控制方法。 相似文献
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基于深度学习的密闭式猪舍内温湿度预测模型 总被引：3，自引：0，他引：3
针对目前猪舍环境控制中传感器只能实现对当前环境状况的监测,无法对猪舍内环境变化趋势作出预判,不能提前对环境控制设备运行状态进行调节,在一定程度上造成环境控制效果滞后的问题,基于深度学习方法,结合实际传感器监测的历史数据和猪舍外影响数据,建立了长短时记忆（Long short term memory,LSTM）网络预测模型,实现了精确的猪舍内温湿度变化预测。结果表明,猪舍内冬季和夏季温湿度预测值与实测值变化趋势一致,温度最大误差1.9℃,平均误差为0.5℃;相对湿度最大误差为13.5%,平均误差为2.3%;温度和相对湿度预测的平均决定系数分别为0.821和0.645。本文建立的预测模型具有较优性能,可为制定优化的猪舍内环境控制策略,解决环境控制效果滞后问题提供可行的参考。 相似文献
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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
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为解决生猪运输车传统的晾干消毒所需时间周期较长问题，设计汽车烘干房，以气体热量进行交换，控制室内温度达到目标温度成为关键的问题。针对温度控制具有惯性大、滞后性等突出的特点特性，提出模糊PID的自适应模糊控制算法，该算法依据经验模糊控制规则，实时优化PID系数调教参数Kp、Ki、Kd，有效改善控制系统。根据试验可以看出，模糊PID控制的实际温度比目标温度最大温差为2.5 ℃，超调量为3.5%，而传统的PID与目标温度最大温差为5.1 ℃，超调量为7.1%。模糊PID与传统的PID控制相比较，具有较小的超调量而且在受到外界干扰反应速度也很快。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2017,(12)
针对传统PID控制机械臂在运动中存在跟踪精度低、响应速度慢、动态性能差等问题,提出采用自适应模糊PID控制。通过用Sim Mechanics搭建二自由度机械臂模型,分别运用传统的PID控制和自适应模糊PID控制方案进行仿真并比较上述两种方案控制效果。仿真结果表明,所设计的自适应模糊PID控制器相比传统的PID控制器对控制机械臂运动有更好的控制效果。 相似文献
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为解决温室灰色预测模糊PID控制算法控制适应性差的问题,在灰色预测模糊PID控制算法的基础上,加入依据室外温度变化的模式控制算法,构建了由温度采集节点、中心节点、温度控制节点与PC机组成的ZigBee无线网络温度控制系统。在IAR Embedded Workbench IED和Visual C++6.0环境下,开发了ZigBee节点程序和上位机算法程序。对灰色预测模糊PID算法和改进控制算法进行了对比控制试验,并依据Harris理论对两种算法的控制精度进行了评价。试验结果表明:改进控制算法比灰色预测模糊PID算法控制精度提高了0.2℃。 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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丘陵山地拖拉机车身调平双闭环模糊PID控制方法 总被引：4，自引：0，他引：4
为提高丘陵山地拖拉机自动调平控制系统性能,基于已开发的丘陵山地拖拉机姿态调整机构,提出了利用双闭环模糊PID算法调整车轮摆动角度的自动调平控制方法。首先,建立被控对象状态空间模型,并基于该模型设计了双闭环模糊PID控制算法。然后,对自动调平控制系统进行仿真分析,结果表明,在使用相同PID参数条件下,双闭环模糊PID控制比双闭环PID控制性能更优,可有效减少超调量和调平时间。最后,开展了静态和动态试验验证,结果表明,采用所提出的自动调平双闭环模糊PID控制方法,在15°坡地上调平时间为12. 5 s,调平误差小于0. 5°,且无超调现象,左右两后轮摆角绝对值差在±1°以内;同时,以1. 98 km/h的速度行驶在高低起伏的恶劣工作环境下,车身倾斜角可控制在±3°范围内,左右摆动机构摆动角度绝对值差在±5°范围内,相比于双闭环PID控制效果更优。 相似文献
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以并联机床的单通道对称阀控非对称液压缸为研究对象,提出一种适合该系统的将模糊控制、滑模控制、自适应控制三者有机结合的双自适应模糊滑模控制算法.仿真结果表明,采用所提方法使系统的输出渐进一致地收敛于参考输入信号,解决了对称滑阀控非对称液压缸系统存在的动态性能不对称、系统精度低、稳定性差等问题,可有效快速跟踪变化信号,对有界的干扰和参数摄动具有不变性.与常规PID控制相比,双自适应模糊滑模控制更适合于高阶非线性、强干扰的复杂系统,将此法应用于并联机床的液压控制系统可提高机床控制精度,改善机床动态性能,稳态误差仅为常规PID控制的20％. 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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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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木薯收获机块根拔起机构自适应控制算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对挖拔式木薯收获机无法根据木薯块根生长情况和土质情况的变化实现精确控制木薯块根拔起,且在木薯块根生长情况和土质情况变化大时其块根拔断损失率高的情况,采用联合仿真技术,以较优块根拔起速度模型为基础,根据拔起力变化,控制木薯收获机拔起速度使其达到减少块根拔断损失率的目标,对木薯块根拔起过程进行模糊PID自适应控制,且对模糊PID自适应控制算法进行了优化和物理试验验征。结果表明:在木薯块根拔起过程中,优化的模糊PID控制算法能使齿轮齿条摆动液压缸转速很好地跟踪给定转速曲线,且整机的自适应控制效果好,能适应不同的工作载荷。 相似文献
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自适应模糊PID与PI复合控制变量施肥系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对农业生产中变量施肥量很难精确控制的问题,提出了变参数自适应模糊PID与变参数PI控制相结合的方法。系统初期采用P主导型PI控制,以提高系统快速性;系统中期采用自适应模糊PID,同时兼顾系统快速性和稳定性;系统末期采用I主导型PI控制,充分体现系统的稳定性。实验结果表明:自适应模糊PID与变参数PI复合控制施肥系统的最大超调量不超过2.21%,响应时间为0.23s。自适应模糊PID与变参数PI结合的方法优于传统的PID控制,可为变量施肥精确控制提供一种有效的途径。 相似文献
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为掌握夏季后备母猪舍环境调控的影响因子变化规律,以云南保山某规模后备母猪舍为试验对象,在猪舍内布置环境因子传感器,通过改变开启风机数量、风机组合和湿帘等措施,测试后备母猪舍内的温度、相对湿度和氨气的变化规律。试验结果表明:风机开启数量越多,舍内温度下降幅度越大(最大幅度为2.66 ℃),相对湿度上升幅度越大(最大幅度为9.76%),后备母猪舍内温湿度在通风方向上的分布越均匀。开启湿帘对后备母猪舍内降温效果明显,最大降温幅度为4.27 ℃,舍内相对湿度最大增加幅度为24.17%。开启左右两侧风机时,舍内温湿度分布较开启左中或右中侧风机均匀,后备母猪舍内平均THI指数为79.5,下降幅度为3.86%,能有效缓解猪只热应激;后备猪舍内的温度场不均匀系数为0.42,相对湿度场不均匀系数为0.5,舍内温湿度分布较为均匀。 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