基于模糊PID算法的带式输送机控制研究

带式输送机的运动是非线性且受不确定性因素影响,为了得到稳定的控制系统,文章将模糊控制与传统PID控制相结合,实现对输送机电机驱动的参数自整定功能,通过MATLAB仿真,验证输送机提高稳定性。     

基于模糊自适应分数阶PID的PMSM控制研究

设计一种模糊自适应分数阶PID(Fuzzy Adaptive Fractional Order PID, FAFOPID)控制器,应用于永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）的跟踪控制,应用模糊逻辑实现控制器参数的在线调整,对其进行控制器参数优化,提高系统的稳态精度和控制性能。此外,通过改变系统参数验证了PMSM系统的鲁棒性,结果表明设计的FAFOPID控制系统具有超调量更小、响应速度更快、系统更稳定的优点。     

基于变论域模糊PID的纸浆浓度控制系统研究

针对传统模糊PID控制器因变量论域、比例因子、量化因子等参数设置固定不能实现纸浆浓度精确控制的问题,本课题提出将变论域思想与模糊PID控制相结合的变论域模糊PID控制算法。首先在模糊控制器中引入论域伸缩因子使模糊控制器输入输出变量的论域范围随纸浆浓度误差及误差变化率进行伸缩调整,以提高模糊控制器的控制精度;然后利用变论域模糊控制器对PID的3个参数进行调整,实现PID控制器的实时在线整定。仿真结果表明,变论域模糊PID控制算法可以有效地克服纸浆浓度控制过程存在的时变性、多干扰、时滞性缺点,能够实现纸浆浓度控制的稳定性和精确性。现场实际应用表明,应用变论域模糊PID控制算法的控制系统可将上浆浓度误差控制由±0. 3%降为±0. 025%以内。     

基于模糊PID控制的电磁式定量给料系统

为解决传统电磁式定量给料系统开环控制过程中给料速度设定随意性较大,无法根据智能控制策略动态调节给料速度的问题,提出并设计了一种基于模糊PID控制的电磁振动定量给料系统;设计了系统整体机械结构,通过理论分析得到了可控硅导通角与振幅的数学关系;并在此基础上建立了简化的电磁振动给料机二阶数学模型。仿真试验结果表明,该系统动态跟随性较好、控制精度较高、响应速度较快和鲁棒性较高,具有较好的应用前景。     

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。     

基于模糊PID的颗粒食品定量称量控制

颗粒状食品由于具有较好的流动性,流动没有规律性,从而导致定量称量较为困难。为了提高颗粒装食品称量精度,设计了一种基于模糊PID的颗粒食品定量称量控制系统。首先分析了颗粒食品称量机机械结构以及工艺流程,并在此基础上设计了以松下PLC和触摸屏为核心的控制系统硬件结构。为了提高控制称量精度,克服传统PID控制自适应能力差的缺陷,在PID控制器中引入了模糊控制理论。最后对该控制系统进行了试验分析,试验结果表明该控制系统能够实现颗粒食品的高精度称量,称量精度能够控制在±1 g,完全能够满足称量要求。     

基于模糊神经网络PID的小麦制粉能耗控制

建立关于湿度、硬度、入磨物料量等原粮品质的磨粉机能耗数学模型,利用模糊神经网络PID(Proportion-Integration-Differentiation)控制器对小麦制粉过程中磨粉机能耗进行控制,利用模糊神经网络算法对PID控制器参数进行在线整定,最后进行仿真验证。仿真结果表明,改进的PID控制器具有响应快、超调小、抗干扰性好等优点。     

模糊PID控制食品配料的算法研究

本文介绍如何利用模糊PID控制实现对复杂对象的控制。针对实际生产中的复杂过程,本文借鉴有丰富实践知识的现场操作人员的经验,通过对现场设备收集到的数据进行分析,在常用自动控制系统基础上建立近似控制模型,采用模糊控制的策略,对复杂对象实现了精确控制。     

基于模糊PID的切纸机控制系统研究

针对当前切纸机控制中,送纸辊和切纸辊之间速度协调控制的问题,提出一种基于模糊PID的控制方案。为实现该方案,以PLC作为主控芯片,通过变频器实现送纸辊和切纸辊速度的采集和控制,然后在切纸辊控制中,引入模糊PID控制方法,以实现主从轴的位置控制。最后,设定试验参数,通过试验验证构建的控制方案,使得切纸辊和送纸辊之间速度大致一致,并且切纸的误差小于1mm,具有很大的优势。     

基于模糊 PID 控制的加热炉温度控制系统的设计

文章介绍了以单片机为核心,以加热炉为控制对象的模糊PID温度控制系统。当使用模糊控制时,虽然系统技术要求即调节时间与超调量已经满足,但产生了系统的稳态误差。PID控制算法被使用后,系统的技术要求即超调量与调节时间不能同时满足。因此将具有智能性的模糊控制与具有可靠性的PID控制相互结合起来,设计了一种控制器,该控制器具有参数自整定和模糊PID的功能,在线整定了PID参数Kp、Ki和Kd。经过实验证明,理想的控制方案就是采用参数自整定模糊PID控制。     

基于模糊PID控制的加热炉温度控制系统的设计

文章介绍了以单片机为核心,以加热炉为控制对象的模糊PID温度控制系统。当使用模糊控制时,虽然系统技术要求即调节时间与超调量已经满足,但产生了系统的稳态误差。PID控制算法被使用后,系统的技术要求即超调量与调节时间不能同时满足。因此将具有智能性的模糊控制与具有可靠性的PID控制相互结合起来,设计了一种控制器,该控制器具有参数自整定和模糊PID的功能,在线整定了PID参数Kp、Ki和Kd。经过实验证明,理想的控制方案就是采用参数自整定模糊PID控制。     

基于改进模糊PID的全向搬运机器人路径跟踪控制研究

为了提高复杂的食品原料仓库中全向搬运机器人的跟踪能力,提出一种改进路径跟踪控制方法。首先依据机器人状态空间模型,以跟踪误差信息和电机电压为输入、输出设计控制器,并且设计论域放缩因子优化模糊控制器,通过试验测定初步确定了参数kp、ki、kd的取值范围。然后通过加入反向学习策略初始化麻雀种群,设计权重因子控制靠近发现者的跟随者比例防止早熟。结果显示：改进麻雀算法比原算法在测试函数下寻优精度和收敛速度有所提升,提出的控制方法跟踪误差快速降零、跟踪过程较为平顺,到达期望路径速度较快。该方法提高了全向搬运机器人的工作状况。     

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。     

基于模糊神经网络PID控制的花茶烘焙温控系统设计

针对花茶烘焙时对温度的精细化要求,提出由模糊控制、神经网络和PID组合算法构成的控制系统,实现对温、湿度的可靠控制,达到对鲜花快速去湿干燥的目的。系统将温度和湿度的误差e和误差率ec作为输入变量进行模糊化处理,确立隶属度函数,通过模糊推理和解模糊化生成输出量,为PID控制系统提供优化的调控因子△K,精准控制执行单元。系统采用RBP神经网络算法对模糊控制过程进行精细实时变量调控,以Delta(δ)函数和梯度下降算法为学习规则调整网络加权系数w、中心向量cij和基宽向量bij。系统利用Matlab软件进行数据仿真,对比传统PID控制和模糊控制,验证模糊神经网络PID组合控制的优越性,数据分析表明组合控制系统对温度的响应速度和数据的精确性都明显改善,扰动补偿和抗干扰能力有效提高,系统鲁棒性更好。     

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PID控制的窖池温度监控设计

目的：解决白酒入窖温度控制不精确的问题。方法：基于嵌入式平台构建了用于窖池参数集结的ZigBee无线传感器网络,通过NB-IOT与云平台实现窖池环境数据的传输、存储与显示,以酒醅表面温度为控制对象,运用模糊PID控制算法,实时优化输出参数Kp,Ki,Kd,实现窖池温度的精准控制。最后验证温度控制系统的性能。结果：模糊PID控制算法测定温度与设定温度最大偏差为0.25 ℃,超调量为1.6%,通过人工测量数据与监控系统采集数据对比误差在5%以内。结论：采用模糊PID控制策略可快速准确地控制入窖温度。     

基于模糊逻辑的纸张定量水分自适应PID控制

针对抄纸过程中定量、水分具有的非线性、时变性、强耦合性等特点,提出一种基于模糊逻辑的自适应控制方法,利用模糊控制理论构建控制模型,实现系统解耦与自适应控制。构建定量水分过程QCS质量控制系统模型,针对纸机定量水分控制系统进行仿真研究。仿真结果表明,该方案可解决定量水分系统的耦合。相较于PID控制,其定量回路、水分回路单位阶跃响应曲线调节时间分别减少了53.6%、56.4%;相较于模糊控制,其调节时间分别减少了17.0%、29.2%。该方案能够对系统进行子组织、自适应控制,减少人工成本、提高系统精度。     

基于模糊PID算法的自动着水机研究

小麦入磨前水分的测量与着水控制是面粉厂制粉工艺中的重要一环.融合机电一体化技术,设计了一种具有自诊断和自我保护、参数在线智能自整定功能,基于单片机模糊PID算法控制的着水控制装置,用于向小麦加入所需定量的水.样机运行考核表明该着水机满足了控制要求.     

基于模糊神经网络的智能混丝掺配PID控制模型研究

为优化制丝工艺PID控制,提高混丝掺配瞬时精度,提出了基于模糊神经网络的智能混丝掺配PID控制模型FNN-PID.该模型依据制丝配比需求和生产动态数据计算当前瞬时精度,然后进行智能模糊量化,再通过对比专家知识库,结合推理机智能分析,决策出混丝掺配配比调差参数,并反馈参与PID控制.实际应用效果表明,运用该模型控制相关参数,在瞬时精度显著提高的同时减少了系统波动,满足了高档香烟的加工工艺要求.     

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