基于智能PID控制的煤矿通风机通风量调节研究

为了能够提高煤矿通风机的控制精确,确保煤矿井下的安全生产,深入地研究了智能PID控制技术在其中的应用。分析了蚁群算法和模糊神经网络的基本原理;讨论了蚁群优化算法的基本流程;设计了煤矿通风机通风量的智能PID控制系统;进行了仿真分析,仿真结果表明该方法具有较好的控制效果。     

改进的粒子群优化液压伺服模糊控制系统研究

电液伺服系统是一个不确定的非线性复杂系统,传统PID控制往往难以取得理想的控制效果。为了提高煤矿机器人机械臂电液伺服系统的控制精度和稳定性,提出一种基于改进的粒子群算法优化液压伺服系统模糊PID控制器参数的方法,避免了模糊PID控制中参数选取的经验性及参数不变性等问题。应用改进的粒子群算法优化模糊PID控制器参数,可以增强控制器的自适应能力,提高其控制性能。仿真测试表明,改进的粒子群优化模糊PID控制系统的响应性能明显提髙,超调量小,稳态性能好。     

模糊PID控制在煤炭分拣机器人控制系统中的应用

针对煤炭机械化采制样系统中分拣机器人工作过程中的时变负载、非线性等特点所导致的基于精确模型的机器人传统控制方法性能上的不足,文章基于模糊控制算法和PID算法相结合的方式,构建模糊PID控制方式;以煤炭分拣机器人伺服系统动态特性为基础,对控制系统进行了Matlab仿真,表明相对于传统PID控制,模糊PID控制是系统具有更好的快速性和鲁棒性。     

基于改进模糊PID算法的智能铲运机自主行驶控制方法

针对智能铲运机在井下环境中的自主行驶问题,在现有基础的多变量PID算法和传统的模糊PID算法基础上,设计了改进模糊PID算法。改进模糊PID算法引入权重协调航向角控制器和横向偏差控制器对输出转向角的影响。建立铲运机自主行驶的SIMULINK仿真模型。仿真结果表明,改进模糊PID算法在响应时间、超调量以及稳态误差等方面相比于多变量PID算法有较大优势。     

基于Smith预估模糊PID的浮选液位控制系统设计

浮选机内液位高低影响着浮选效果和生产稳定性,针对煤泥浮选中浮选机液位对浮选结果产生的影响,结合浮选液位控制系统的特点及其性能要求,采用了一种将Smith预估控制、模糊控制、PID控制结合的液位控制系统,并利用MATLAB中Simulink模块设计浮选液位仿真模型,进行仿真分析,同时改变液位以测试系统的稳定性。通过对传统PID、模糊PID及Smith预估模糊PID控制算法进行比较可知,液位控制系统采用Smith预估模糊PID算法,其控制效果由于传统PID和模糊PID控制,调节时间更短,稳定性更强,提高了浮选机液位的稳定性,能更好地满足浮选过程对液位的要求。     

基于模糊PID的直流电机控制系统研究

为克服传统PID控制参数难以确定及PID参数对电机参数变化适应能力差的缺点,基于模糊控制技术,设计了基于模糊PID的直流电机双闭环调速系统;利用MATLAB仿真软件对基于模糊控制的直流调速系统性能进行了仿真研究,并和传统PID控制系统进行了比较。仿真结果表明,和传统PID控制比较,模糊控制系统超调量小、抗扰动能力强、鲁棒性更高,更具适应性,控制性能优越。     

煤矿局部通风机智能调速设计与仿真

针对煤矿局部通风机传统调速系统存在的实时性低、稳定性差、调速算法落后的问题,设计基于T-S模糊神经网络控制的局部通风机智能调速系统。在分析、对比PID调速、模糊调速方案的优缺点的基础上,确定基于T-S模糊神经网络控制调速算法。根据T-S模糊控制原理、结构、学习过程设计局部通风机智能调速方案设计以及仿真模型搭建。仿真结果表明,设计并实现的基于T-S模糊神经网络控制的局部通风机智能调速方案实时性强、跟随性好、稳定性高,调速效果明显。     

基于模糊单神经元PID控制在煤炭分拣机器人中的应用

针对传统的PID算法在煤炭分拣机器人控制系统中由于其运作过程中出现的时变负载和非线性等问题,系统无法得到良好的性能指标。为此,提出了改进的单神经元PID控制算法来代替传统的PID控制,同时为了进一步提高单神经元PID控制的动静态性能,在该算法的基础上,引入了模糊控制来整定单神经元PID的输出增益。建立煤炭分拣机器人控制的Simulink仿真模型。仿真结果表明:模糊单神经元PID控制具有响应速度快、控制精度高且抗干扰性和鲁棒性强等优点。     

无刷直流电机模糊PID控制系统设计与仿真

针对传统的无刷直流电机控制系统稳定性差、精度低的缺点,设计了基于MATLAB的无刷直流电机的模糊PID控制系统,建立了无刷直流电机的数学模型,分析了传统PID控制系统的缺点,并给出了模糊PID控制的基本原理和控制规则,同时应用MATLAB对控制系统进行了传统PID控制和模糊PID控制的模型仿真,实验结果表明:模糊PID控制系统在稳定性、稳态精度和快速性上都优于传统PID控制系统。     

基于粒子群模糊PID的采煤机自动调高控制系统研究

针对传统PID调高控制精度低和延时长的问题，引入粒子群模糊控制理论，改善系统输出的准确性和跟踪性能。首先研究了采煤机自动调高系统的数学模型，然后分析传统PID和粒子群模糊PID算法的原理，设计了粒子群模糊PID控制器，最终使用Simulink进行仿真。结果表明，相比于传统PID和模糊PID算法，该方法在准确性、快速性和抗干扰能力上都有所提高。