基于混合粒子群算法优化橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统北大核心

为提高橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统的控制精度,更好地实现智能整定参数与橡胶挤出机温度最优控制,采用混合粒子群(HPSO)算法优化Smith-模糊PID控制系统,完成对温度控制系统PID参数基准值的自动寻优。借助MATLAB软件辨识挤出机温控系统数学模型,搭建Smith-模糊PID温度控制系统。为避免粒子群(PSO)算法陷入局部最优,在PSO算法的基础上将社会因子分解为局部社会因子和全局社会因子,设计出HPSO算法对PID参数进行寻优;将HPSO算法优化系统前后的控制效果进行对比。结果表明:采用HPSO算法优化Smith-模糊PID温度控制系统的控制精度更高、抗干扰性能更强,温度控制精度在±(1~1.5)℃以内,并且接近±1℃,完全满足橡胶挤出生产过程中对料筒温度控制的指标要求,可以在一定程度上提升温控系统的控制精度以及挤出机械的智能化水平。     

基于FFRLS辨识优化橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统

为了精准辨识橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统中的Smith预估模型,更好地实现温控系统滞后补偿控制,借助MATLAB软件搭建Smith-模糊PID温度控制系统,为避免产生“数据饱和”的现象,采用带遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)辨识算法对Smith预估器的新、老数据给出不同的辨识信度进行辨识,并将FFRLS辨识优化前后的系统控制效果进行对比。实验结果表明：在不同程度干扰作用下,FFRLS辨识后的Smith预估控制器具有更好的延迟矫正能力与参数变化辨识能力;采用FFRLS辨识的橡胶挤出机Smith-模糊PID温控系统鲁棒性更强,可以在一定程度上提升温控系统的控制精度。     

基于嵌入式Smith-模糊PID小型箱式电阻炉温控系统设计

针对箱式电阻炉温度控制精度和均温区温差要求,利用嵌入Smith-模糊PID的S3C44B0X设计箱式炉温度控制系统。该系统在S3C44B0X上植入Linux内核,开发便于用户使用的人机交互系统,通过Smith温度预估补偿和模糊PID整定实现对电炉温度的在线控制。结果表明,Smith-模糊PID温控算法具有良好的动态性能和稳定性,温差控制精度低于±1℃,且温度场分布均匀,温差不超过5℃。     

基于模糊变系数PID算法的注塑机料筒温度控制

注塑机料筒温度是注塑工艺的重要参数,对料筒温度进行有效地控制是保证塑料制品成型质量的重要环节.料筒温度系统是一个多变量、离散、间歇工作、大滞后、非线性、强耦合且需要人工参与的复杂系统.本文采用模糊变系数PID控制,用模糊规则对模糊变系数PID算法中的系数进行在线修正.结果表明该算法提高了温度控制系统的鲁棒性,超调减小,...     

基于RBF神经网络的挤出机温度压力控制系统

为了确定橡胶复合挤出机控制过程中主要干扰变量与内部耦合关系并较好实现温度压力控制系统的模型辨识自适应控制与精确解耦控制,结合径向基函数(RBF)神经网络与PID神经元结构,设计了一个基于RBF神经网络辨识模型与自适应控制的模型,用于完成对熔体温度、机头压力的模型辨识与自适应控制,并采用优化RBF神经网络进行精确解耦控制。利用MATLAB软件建立温度压力耦合系统的辨识模型,并与传统辨识模型和解耦方式进行对比。结果表明:在干扰作用下,基于优化RBF神经网络的系统具有较好的辨识能力,能自适应地完成系统解耦控制;采用优化RBF神经网络建立的耦合辨识模型的耦合辨识与解耦效果理想,可在一定程度上提高温度压力控制系统精度和挤出半成品质量,实现精密化挤出成型。     

基于优化位姿控制的并联液压机械手跟踪控制研究

针对二自由度并联液压机械手控制系统容易受到外界干扰问题,对机械手控制系统输出误差进行研究。结合机械手平面简图分析了并联液压机械手工作原理,推导出机械手运动学和动力学方程式。引用模糊PID控制系统,采用差分进化算法和前馈补偿方法对模糊PID控制系统进行优化,将优化后的控制系统通过MATLAB软件进行误差仿真,同时与模糊PID控制系统输出误差进行比较和分析。仿真误差显示：在无干扰环境中,优化前和优化后的二自由度并联液压机械手模糊PID控制系统,其运动位移和角位移输出误差差别不大,跟踪效果较好。在有干扰环境中,优化前二自由度并联液压机械手模糊PID控制系统,运动位移和角位移输出误差较大,而优化后二自由度并联液压机械手模糊PID控制系统,其运动位移和角位移输出误差较小。采用差分进化算法和前馈补偿控制方法,能够抑制外界信号波的干扰,提高二自由度并联液压机械手的跟踪精度,其控制效果较好     

基于改进粒子群算法的恒力输出器的力控制优化

针对恒力输出器模糊控制中的量化和比例因子均为固定值,造成力控制系统自适应能力差问题,提出一种基于改进粒子群算法来不断迭代寻优出最佳的量化和比例因子对模糊PID控制进行优化。对恒力输出器建模并确定传递函数,构建出模糊PID控制系统与改进粒子群模糊PID控制系统,并对这两种控制系统进行MATLAB对比仿真分析。搭建基于六自由度TA6-R10机械臂的实验平台,对恒力输出器的输出力实验验证。结果表明：经过改进粒子群算法优化的模糊PID控制系统比模糊控制PID系统更快达到目标值,且更快收敛,整体超调量为8.91%,在1.3 s达到稳定。改进粒子群算法模糊PID控制优化恒力输出器的力控制,具有更快的动态响应和更好的力跟随效果。     

基于Smith预估的焊笔温度模糊免疫PID控制

提出了基于Smith预估的模糊免疫PID焊笔温度控制策略。为了提高电子封装的质量和可靠性,采用焊笔进行焊接,需要根据焊笔融化腔内的不同位置设置相应的温度控制系统。介绍了焊笔温度控制系统结构、Smith预估和模糊免疫PID控制的基本原理,设计了基于Smith预估的模糊免疫PID焊笔温度控制器,并进行了仿真。仿真结果表明,该控制器具有上升速度快、超调量小、抗干扰能力强等特点,控制效果好于模糊PID控制器。     

自适应模糊PID控制器在精密成型系统温度控制中的应用

温度控制系统具有非线性、大惯性、时变性等特点,常规PID控制和常规模糊控制还不能使精密成型系统温度控制效果理想。笔者设计了一种自适应模糊PID控制器,该控制器在大偏差范围内采用模糊推理控制,根据偏差和偏差变化的需要实时调整PID参数,小偏差范围采用PID精确输出。仿真表明,这种自适应模糊PID控制器既具有模糊控制灵活、响应快、适应性强等优点,又具有PID控制精度高的特点。它改善了精密成型系统温度的控制效果。     

基于优化RBF神经网络挤出机温度压力系统辨识

为了精确在线辨识橡胶复合挤出机控制过程中主要干扰变量与内部耦合关系,更好地实现对挤出机温度压力耦合系统的精准控制,采用RBF神经网络进行系统辨识研究,同时结合PSO算法引入GA算法中编码、杂交、交叉、变异等概念,设计了混合型PSO算法进一步优化RBF神经网络,完成对温度压力耦合系统的精准在线辨识。借助MATLAB软件进行神经网络训练,辨识系统耦合关系,同时与混合型PSO算法优化神经网络权值所辨识的效果进行对比。试验结果表明:采用混合型PSO算法优化RBF神经网络训练效果更佳,可以实现RBF神经网络高精度系统辨识;混合型PSO算法优化RBF神经网络应用于挤出机温度压力控制系统辨识,可以在一定程度上提升系统的辨识精度以及挤出机械的智能化水平。     

模糊PID在智能调节阀控制系统中的应用

为了优化智能调节阀控制系统的控制性能,对其控制算法进行深入研究。针对阀控缸气动系统时变、非线性的特性,利用模糊控制调整PID的参数。同时为了实现模糊PID的仿真验证,利用AMESim物理图形建模软件进行了被控对象的建模处理。通过分析特定情况下被控对象特性,求出符合特定情况下的某种传递函数,再应用MATLAB中的Signal Constraint模块对常规PID参数进行优化,获取了符合控制系统的PID 3个初始值。最后联合MATLAB和AMESim实现了对模糊PID控制算法的仿真分析,结果表明:智能模糊PID控制算法响应速度快、超调小、调节精度高、抗干扰能力强、稳态性能好,其调控性能明显优于常规PID控制,特别适用于具备时变、非线性等特性的控制系统。     

基于液压调平大阻尼系统的模糊PID控制研究

某高空作业平台自动调平系统存在调整时间长、响应速度慢的问题。为改善一般位置随动系统的性能,针对该系统的大阻尼特征,设计了常规PID控制算法。通过仿真实验,获得一组较优控制参数,使得系统响应快速性得到改善,但也存在超调过大的缺陷。为进一步优化系统,将模糊控制与PID控制结合,设计了一种模糊PID控制器。仿真分析结果表明:应用该模糊PID控制器,系统的调整时间与超调量都得到了明显优化。     

模糊PID算法的水下机器人控制系统优化

为应对复杂的水下工作环境,提高水下机器人工作时的稳定性、灵敏度和抗干扰能力,提出一种模糊PID算法对水下机器人原控制系统进行优化。优化后的水下机器人机械结构、控制系统硬件架构不变,仅通过改变软件程序对水下机器人进行模糊PID控制。水下机器人工作时,各类传感器把现场的环境参数转化为电信号,经预设的模糊库进行模糊化处理后发送给STM32控制器;STM32控制器按预设的程序对模糊化信号进行处理,处理完去模糊化后的电信号后发送给执行元件,从而实现水下机器人的模糊PID控制。MATLAB/Simulink仿真和水下测试结果显示：与经典PID算法比较,经模糊PID算法优化后的水下机器人反应更灵敏、系统更稳定、抗干扰能力更强,达到了预期的效果。     

融合光纤感知的气动执行器夹持力控制策略研究

为了降低气动执行器夹持力/气压迟滞的影响,提高夹持力跟踪控制精度,提出一种基于Prandtl-Ishlinskii （P-I） 逆模型的前馈补偿结合模糊PID的控制策略。分析气动执行器的夹持力/气压迟滞特性,通过初载曲线法辨识迟滞模型参数,建立P-I逆模型;设计融合FBG力感知的模糊PID控制算法,基于自制的FBG传感器实现夹持力反馈,通过标定实验验证传感器的静态特性。在Simulink中构建前馈补偿和融合FBG力感知的模糊PID相结合的复合控制器,完成与传统PID以及模糊PID控制器的夹持力控制仿真对比。仿真结果显示：前馈补偿可以降低稳态误差,提高控制精度。最后,在气动执行器夹持力控实验平台上开展动态跟踪实验,验证了所设计复合控制器的有效性。     

高压断路器无刷直流电机机构模糊控制系统仿真分析

为了提高高压断路器的操作性能,实现其分/合闸过程的可靠控制,提出了一种基于模糊自适应PID控制的高压断路器无刷直流电机机构控制系统的仿真方案.利用MATLAB中的Simulink仿真平台并结合所设计的模糊自适应PID控制器构建了无刷直流电机机构速度、位置和转矩三闭环控制系统的仿真模型,针对仿真模型中的各个子模块,依据断路器的理想操作曲线完成了分/合闸操作的仿真.结果表明与常规PID控制相比,模糊自适应PID控制的响应时间快、稳定性高、跟踪效果理想,更适合高压断路器分/合闸操作智能化的要求.     

基于BP神经网络PID的高速清扫车摆臂控制系统

针对传统清扫车摆臂开环控制系统的动态响应特性不足、抗干扰能力弱,不能适应高速工况下清扫作业,设计了高速清扫车摆臂执行机构和闭环控制系统。为解决BP神经网络(BPNN)存在局部极值、收敛速度慢等问题,提出一种改进BPNN PID算法,其核心是通过主动串联校正,抑制PID前一次输出值u (k-1)对此次输出值u (k)的影响。通过搭建Simulink-AMESim联合仿真模型,研究了高速清扫车摆臂闭环控制系统的阶跃响应、抗干扰能力以及位置跟踪能力。研究结果表明:所改进的BPNN PID控制器能够动态调整PID参数,提高了系统的适应性、准确性和稳定性;改进BPNN PID控制器的抗干扰能力更强,鲁棒性更好,且系统近乎没有超调,超调量为0.5%,仅为PID控制超调量的2.34%,稳定时间0.62 s,相比PID提前了66.31%。     

基于遗传模糊PID的液压AGC控制系统研究

液压AGC系统是一个多变量、非线性、强耦合、时变的复杂控制系统,常规的控制方法很难达到较好的控制效果,而采用将现代控制方法和智能算法相结合的控制策略已经成为一种趋势。PID控制是被证实行之有效的控制方法,针对其3个参数不能自调整问题,提出了模糊PID控制策略;针对模糊控制存在人为确定隶属度且不能动态调整参数的弊端,提出了用改进的遗传算法进行参数寻优的办法。仿真结果表明:基于改进遗传算法的模糊PID控制器性能更优。     

基于智能控制算法的试验台入口油温控制

根据航空发动机燃油泵试验台入口油温控制系统非线性、时滞、时变等特点,将神经网络控制、模糊控制与PID控制算法相结合,设计智能控制算法,实现对PID参数的自适应调整.仿真结果表明,智能控制算法的控制效果明显优于常规PID控制算法.其中,模糊自适应PID控制算法更适用于航空发动机燃油泵试验台入口油温控制.     

基于PLC的液位模糊自适应PID控制研究与应用

将模糊控制器与PID控制器结合起来,选取合适的隶属度函数和模糊控制规则,分析输入变量的量化因子和输出变量的比例因子在模糊控制系统中对系统性能的影响,离线计算出模糊控制规则表,利用S7-300 PLC设计一个液位模糊PID控制器。在单容水箱进行实际液位控制实验,并用WinCC对系统进行监控。实验结果表明:采用模糊PID控制水箱液位,系统具有良好的动静态性能。