基于FMRLC的四旋翼无人机姿态控制研究

随着技术的发展,如今四旋翼无人机飞控系统中的姿态控制模块已经摒弃了最初使用的传统PID控制方式,大多数采用模糊PID控制方式,其核心是模糊规则和隶属函数的制定。但是由于上述两者一般通过技术人员的经验来确定,所以并不能完全保证其正确性和精确性,为了弥补这个不足,文章提出了基于模糊模型参考学习控制(FMRLC)的模糊自适应PID控制方式,使得飞控系统在运行的过程中根据无人机实际飞行效果来发现原有规则和隶属函数的不足,并对其作出实时修正,使系统性能得到不断改善,进一步优化控制效果,增强四旋翼无人机的悬停以及飞行稳定性。     

基于模糊自适应控制的锅炉温度控制

工业锅炉温度控制有比较明显的滞后性,数学模型不易建立,用常规PID控制难以取得较好的控制效果.采用将传统PID控制算法与模糊自适应理论相结合,设计了一个基于西门子SIMATIC PLC的模糊自适应PID控制器.温度控制由模糊自适应PID控制器、加热元件等组成.采用模糊自适应控制算法,由于融入了模糊控制的自适应性的自动寻优特点,同时也保留了传统PID的控制经验优点,具有较好的应用价值.     

基于模糊神经网络的PID张力控制系统

由于卷绕张力控制系统是一个复杂、联动、时变、非线性系统,采用传统PID控制不能解决系统的非线性时变和PID参数的在线整定难等问题,为此提出一种控制算法——模糊神经网络PID复合控制方式,可根据系统的偏差及其变化率实时对PID的3个参数进行优化,达到具有最佳组合的PID控制,从而实现PID控制的自适应和智能化性能。通过MatLab软件,进行传统PID控制与模糊神经网络PID控制动态性能的仿真比较,结果表明系统采用模糊神经网络PID控制具有更好的动、静态特性和自适应性。     

基于PLC的食品热烘干机温度模糊PID控制

食品热烘干机系统通常是一个非线性、时变性、大滞后的复杂系统,传统PID控制由于比例-积分-微分参数固定不变,从而导致其控制效果并不理性,为了解决上述问题设计了一款基于PLC的食品热烘干机温度模糊PID控制系统。首先介绍了烘干机主体结构和工作原理,并介绍了控制系统硬件结构。在传统PID控制基础上设计了一款变论域模糊PID控制器,通过变论域模糊控制方法实现PID参数的在线自适应调整,从而使得PID控制器具备了能够根据系统变化而进行自适应调整的能力。最后,通过计算机仿真软件Matlab软件验证了该控制方法的有效性。仿真结果表明:变论域模糊PID控制器明显能够降低系统的超调量,大大提高了系统的控制精度。     

基于模糊自适应PID控制的汽车涂装烘房温控系统研究

针对现今汽车烘房温度控制系统中存在设备规模庞大、控制程序繁琐,从而导致开车调试难、控制参数设置比较繁琐等问题。文章采用模糊自适应PID算法,将模糊控制与PID控制结合起来,利用模糊算法在线实时调整PID参数,把模糊自适应PID控制具体应用到烘房温控系统中,解决了传统烘房温控系统控制器依赖精确的数学模型的问题,增强了烘干室温度控制系统对不确定因素的适应性。并利用MATLAB对系统进行仿真,与传统单纯的PID控制进行比较,仿真结果表明基于模糊自适应PID控制的汽车烘房温控系统具有响应速度快、调整时间短、稳态误差小、超调量小等特点,有效改善了系统的动态性能和静态性能。图4表3参15     

温度控制系统模糊PID算法的仿真研究

为保证温度控制系统的稳定性,把模糊控制和常规PID控制结合起来,提出了模糊PID控制器。首先建立了温度控制系统的数学模型,确定了系统的输入输出量,建立模糊控制规则,进行模糊推理。利用Matlab仿真,结果表明模糊PID控制器与常规PID的控制结果相比,不仅提高了控制系统的自适应能力和鲁棒性,而且改善了系统的动态性能与静态性能,能使非线性、大滞后的特殊系统达到良好的控制效果。     

基于模糊PID控制的水轮机调节的研究

目前水电机组中多是采用常规的PID控制,由于水轮机调节系统是一个水、机、电综合控制系统,具有非线性、时变、非最小相位等特点。传统的PID控制已经不能满足在不同工况下的水电机组的需求。文章基于模糊控制理论设计一种自适应的PID控制器,通过模糊推理简单有效地实现参数的实时优化,已达到满足不同工况下的水电机组控制的需求。最后,通过仿真实验,对比常规PID控制器与模糊PID控制器的控制效果。模糊PID控制器能更加有效地改善系统的性能。     

基于模糊自适应PID的卷绕系统张力控制

卷绕控制系统对于张力控制效果的好坏会直接影响产品的品质。为解决传统PID控制参数不能跟随系统的变化而变化的问题以及降低算法程序和PLC编程的复杂程度,提出通过在上位机的WinCC全局脚本中编写模糊自适应PID控制算法实现PID参数的在线自适应整定,利用MatLab/Simulink进行系统仿真分析,并在西门子卷绕系统实验平台进行模拟实验验证。仿真结果表明:在模糊自适应PID控制下系统快速响应,没有产生超调,相较于传统PID控制更具优势;通过西门子卷绕系统实验平台得出实验结果与仿真结果相同。结论显示模糊自适应PID控制具有超调量小、调节时间短、适应性好、鲁棒性强等特点,其动态性能及稳态精度要优于传统PID控制。通过WinCC全局脚本编写算法程序可以有效降低程序的复杂度,提高可读性,从而达到更好的控制效果。     

四旋翼无人机自适应滑模控制设计

针对四旋翼无人机的欠驱动、强耦合、非线性系统,提出一种自适应滑模控制的四控制方法。将系统模型分为欠驱动和全驱动子系统两部分,分别设计滑模控制律。针对传统滑模控制的抗干扰能力不强,易产生抖振现象,设计一种自适应方法,提供控制增益K(t)的最小值,使抖振效果最小。为快速调整控制增益K(t),介绍了准滑动模态下的衰减系数。最后,仿真结果验证了方法的有效性。     

果蔬温室温度智能自适应控制

果蔬种植温室温度是一个非线性、强耦合、大滞后、时变复杂系统,为了提高果蔬温室温度控制精度,设计一种基于模糊免疫PID的果蔬温室温度控制方法。利用温度积温法对温度阈值进行计算,使其能够适应外界环境动态变化。在传统PID控制算法中引入模糊控制,通过模糊免疫控制对PID参数进行在线自适应调整,提高系统的稳定性和系统响应时间。对该控制方法进行仿真,仿真结果表明,该控制方法超调量小、稳定周期短,可大幅提高果蔬室温温度控制精度,从而提高果蔬种植质量。     

食品包装袋膜模糊PID自适应纠偏控制

为了减小食品包装袋膜跑偏对产品包装外观美观度和品质造成的影响,提出了一种基于模糊PID的食品包装袋膜的智能纠偏控制算法。首先分析了拉膜机构在运动过程中出现袋膜跑偏的原因,并探究了纠偏系统数学模型。利用CCD传感器对包装袋膜偏移量进行检测,将检测结果传送到控制器中,由控制器中的模糊PID控制算法完成袋膜纠偏的闭环自适应控制。仿真和试验结果表明,模糊PID控制算法相比传统PID控制方法超调量更小、稳定性高、调节周期短。该控制方法具有较好的纠偏效果,包装袋膜平均纠偏精度最高达到0.69 mm。     

基于电视导引头稳定平台的自适应模糊PID控制技术研究

本文通过对电视导引头稳定平台的设计和分析,提出了一种结合传统PID控制算法和模糊控制算法优点的新的自适应模糊PID控制算法,解决了稳定平台在工作中出现的随动快速性和运行平稳性难以兼顾的问题;仿真结果表明该算法不但能满足系统指标需要,而且易于工程实现、可靠性高。     

自适应模糊PID在主汽温控制中的仿真分析

在火力发电厂中,主汽温对象动态特征具有大迟延、大惯性、时变性和非线性的特点,传统的串级PID控制在工况有较大变动时较难获得令人满意的控制性能。本文对传统的串级控制和自适应模糊PID控制做了仿真分析。结果表明,自适应模糊PID控制具有更好的控制品质和较强的抗干扰能力。     

人造板连续平压机液压油缸的位移模糊PID控制

针对人造板连续平压机升降系统控制精度低,多液压油缸同步控制困难等问题。分析了多液压油缸系统常规的控制算法,设计了具有自学习和自适应能力的模糊PID控制器,以弥补传统PID控制器在控制过程中的不足。在Matlab/Simulink环境下,搭建了多液压油缸控制系统仿真模型,仿真结果表明基于传统PID改进的模糊PID控制系统,控制精度高、收敛速度快、稳定性能好,能够很好地实现多液压油缸的准确控制。     

水浴温控系统模糊自适应PID研究与应用

针对常规PID控制器对水浴温控系统存在处理滞后和快速性难以同时保证,抗干扰能力、适用性差等问题,在常规PID控制器基础上对其比例-积分-微分项引入模糊环节,形成参数自适应模糊PID控制器。通过分析水浴温控系统的特性得到对积分-微分项的改进及量化因子的优化方法;在应用中证明了参数自适应模糊PID不仅具有不完全微分PID输出稳定、抗干扰能力强的特性,还同时提高了系统控制效率及适应能力。     

基于模糊自适应PID的定型机温度智能控制

传统定型机在作业过程中热风箱温度控制系统存在惯性大和非线性等问题,为了保证织物加工后质量,根据定型机温度系统加热原理建立温度系统数学模型,提出基于模糊自适应PID调节原理的动态控制算法,通过分析模糊自适应PID控制原理,以PLC为控制器,依据现场热风箱内温度分析结果,对电加热器进行控制,进而保证现场温度在设定范围内.通...     

水泥养护室温度参数自整定模糊PID控制算法研究

针对水泥养护室温度控制自动化程度低、温度控制很难达到国标要求的现状,提出参数自整定模糊PID控制算法.该算法通过实时修正PID参数来确保系统精度及稳定性.Matlab仿真结果表明,参数自整定模糊PID控制系统比传统的PID控制具有更好的稳定性和鲁棒性.     

基于模糊神经网络PID控制的粉体包装计量控制系统

针对粉体包装计量控制系统由于传感器、螺杆的旋转惯性、零点漂移,下料冲击力等因素的影响而造成的系统延迟、非线性等问题,提出一种基于模糊神经网络PID控制粉体包装计量控制系统。利用模糊神经网络良好的动态控制特性和自学习能力来调整PID控制比例、积分、微分3个调整参数。借助MATLAB simulink仿真软件进行系统的模拟仿真。结果表明,该模糊神经网络PID控制系统稳定时间能缩短约45%,超调量约减少16%。由此可得模糊神经网络PID控制系统优于传统的PID控制系统。     

复贴机张力的模糊自整定PID控制

介绍了复贴机张力控制及其基本原理,由于复贴机是一个典型的复杂、联动、时变、非线性卷绕系统,对其进行恒张力控制具有相当的难度。传统的PID控制不能满足要求,为了有效解决系统的非线性时变和数学模型建立困难等问题,在原有PID张力控制器的基础上提出一种较新的控制算法———模糊自整定PID控制,对比了传统PID控制和模糊PID仿真曲线,可以看出模糊控制器对卷径变化比普通PID控制具有更强的适应性。     

置换蒸煮锅温差控制策略研究

为提高制浆过程中置换蒸煮系统在扰动和模型失配条件下的控制精度与鲁棒性,本课题基于置换蒸煮锅温差控制系统仿真模型,提出了一种基于模糊控制算法与粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）的置换蒸煮系统温差自适应PID控制方法。首先基于粒子群优化算法设置PID控制器参数的初始值,再利用模糊算法实现PID参数自整定,最后将控制效果与传统PID控制器以及模糊PID控制器进行对比。结果表明,在单一工况下,PSO-模糊PID控制器的综合性能最好,调节时间最短,超调量最低,有效保持蒸煮立锅内药液温度的一致性;针对压力阶跃扰动和模型失配,PSO-模糊PID控制器抗干扰性能更强,总体超调量更低,调节时间更短,具有良好的鲁棒性和自适应性。