深海行走机构灰色预测-模糊PID速度控制

针对深海行走机构在海底复杂作业环境下行走所呈现的随机性、非线性、时变性,难以建立精确数学模型等特点,提出将灰色预测、模糊控制与常规PID控制相结合的灰色预测模糊PID控制算法.灰色预测根据少量的速度检测数值预测系统的未来变化,模糊PID控制通过模糊推理对常规PID参数自适应调整实现速度控制.仿真结果表明,该算法消除了系统的随机性,能够对深海行走机构灰色系统实行有效的控制,取得了比普通PID算法更加优良的性能.     

带式输送机拉紧装置张力的灰色预测PID控制

针对带式输送机拉紧装置张力控制系统的非线性和时变性,基于灰色预测PID控制理论设计了拉紧装置的张力控制系统。建立的灰色系统模型可以描述被控对象的不确定性和不完全性,灰色预测PID控制以系统的行为数据为采样信息来获取系统的发展规律,并根据系统未来的行为趋势确定系统的超前控制量。仿真分析和实验结果均表明,灰色预测PID控制具有响应速度快、控制精度高、鲁棒性强、抗干扰能力强等优点,其能够很好地满足带式输送机拉紧装置张力控制系统动态性能的要求。     

刮板机链条张力自动控制模型的应用研究

通过对刮板机链条张力控制原理分析,确定刮板机链条张力自动控制模型,由于模糊控制对处理系统非线性问题有较好的优势,对PID控制运用模糊算法进行修正得到了刮板机链条张力控制模糊PID控制器。对模糊PID控制器原理进行了分析,并且建立了对链条张力控制的模糊PID控制模型,研究了PID控制器参数整定的问题,并且利用数值计算软件对刮板机链条张力控制进行了仿真,表明了模型对系统有较好的执行控制性能。     

采煤机截割电机的模糊PID控制方法

针对不同煤层硬度下截割阻力不同引起电机转速不稳定工作的问题,依据PID控制理论和模糊控制理论,采用模糊增益的参数自适应PID控制方法对截割电机调速系统进行控制,建立了截割电机模糊PID矢量控制系统模型,并给出了PID控制器参数随系统动态调整的控制策略,对电机转速有效控制,实现更高的精度要求。控制系统调整时间比传统控制时间短,且无超调产生,表明系统的跟随性稳定性较好。     

模糊自适应PID控制应用于二质量伺服系统的仿真研究

介绍了自适应模糊PID算法在二质量伺服系统中的应用以及模糊控制器的设计,并通过MATLAB对其进行仿真。仿真结果表明,自适应模糊控制系统可以改善系统的动态性能,减小系统的振荡,加快系统的响应速度。系统内部结构和参数改变对自适应模糊控制器的影响很小,控制器具有较强的鲁棒性,实现了对内部参数变化的自适应控制。     

改进混沌算法在掘进机电控系统中的应用研究

针对掘进机液压电控系统的非线性、时滞性及掘进负载不可预测性等系列特征问题,提出了一种改进混沌算法的PID优化控制策略,在传统的混沌算法的基础上,引入搜索佳点集局部并行搜索,应用在掘进机液压电控系统PID参数的优化上。仿真结果表明,相比于传统PID控制或模糊PID控制,该算法实现简单、无超调、优化效率高,且能扰动下快速跟踪设定目标值,实现对掘进机液压缸线速度的自适应控制,验证了系统近似建模下算法的可行性与领先性。     

基于BP神经网络的采煤机自动调高PID控制系统研究

由于采煤机记忆截割技术应用在复杂煤层中具有局限性,提出一种基于BP神经网络的PID控制器,对采煤机的液压自动调高系统进行优化。通过BP神经网络的预测控制原理,改进PID控制器参数。搭建了采煤机滚筒调高PID控制实验系统,并进行了阶跃响应实验和跟踪性能实验。结果表明,相比于传统PID控制器,改进的PID控制器响应更为平稳、跟踪性能更加优越,能更好地满足采煤机在复杂工况下的自动调高要求。     

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。     

基于模糊自适应PID的运煤列车防冻液喷洒流量控制

针对运煤列车防冻液自动喷洒控制,设计了基于模糊自适应PID的串级流量控制器,能够在线调整PID控制器中KP、KI、KD三个参数,适合用于大时滞、非线性、多干扰、系统模型参数不易建立的控制过程。利用MATLAB搭建控制器模型和仿真,并与传统PID控制、模糊控制比较。     

史密斯模糊自整定PID控制器在温度控制系统中的应用研究

分析了PID控制器和模糊PID控制器的优缺点,将史密斯纯滞后补偿和模糊控制PID的优点结合起来,设计了史密斯模糊自整定PID控制器。计算机仿真和现场运行结果表明,史密斯模糊自整定PID控制器与模糊自适应PID控制器和常规PID控制器相比较,提高了烘干炉温度控制系统的自适应能力和鲁棒性,改善了系统的动态性能和静态性能,能使非线性、大滞后等特殊的系统达到良好的控制效果。     

基于无模型自适应的粗煤泥分选控制系统研究

以干扰床TBS粗煤泥分选控制系统为研究对象,针对其难以建立被控对象精准数学模型的问题,采用紧格式的无模型自适应控制方法,设计开发了粗煤泥分选系统控制器,并与传统PID和Fuzzy-PID控制进行仿真对比。结果表明:粗煤泥分选系统的无模型自适应控制超调量小,跟踪用时短,可以有效地减少因控制系统超调量过高而造成的跑粗现象;并且相比传统PID和Fuzzy-PID控制,其适应能力和抗干扰能力更强,能有效提高精煤产品的质量。     

模糊自适应PID在矿井提升机中的应用

在矿井提升机运行过程中,由于被控变量具有时变、非线性、不确定等因素,传统PID控制算法难以满足控制要求。采用基于模糊自适应PID控制器实现对矿井提升机的控制,用MAT-LAB/Simulink对模糊自适应PID和传统PID进行了仿真分析。     

论域调整模糊PID液位控制系统的仿真研究

针对液位控制系统的大时滞、时变特性,提出一种基于变论域模糊控制理论的自适应模糊PID控制方法.该方法通过论域调整改善模糊PID控制器参数的调整精度和范围,具有良好的自适应能力和鲁棒性能.可以用更简单的实现方法获得比基于遗传整定的模糊免疫PID控制方法更好的控制质量.仿真结果验证了其优越性.     

基于遗传算法和卡尔曼滤波器的PID控制

针对PID控制系统中参数的整定及控制干扰信号和测量噪声信号,提出基于遗传算法和卡尔曼滤波器的PID控制方法。系统利用遗传算法优化PID参数,通过卡尔曼滤波器抑制控制干扰信号和测量噪声信号。仿真结果表明此方法响应速度快、抗干扰能力强、达到了全局最优PID参数整定,有效地滤除系统的控制干扰和测量噪声信号,具有比传统PID控制方法更好的动态和静态控制性能,控制品质有较大的改善和提高。为PID控制系统的研究提供了一种方法。     

神经网络PID在煤泥干燥温度控制中的应用

针对煤泥滚筒干燥机出口温度的控制,提出了应用基于BP神经网络的PID控制器对其进行控制,并研究了它的学习算法,进行了MATLAB仿真,通过仿真结果与传统PID进行了比较。仿真结果表明,神经网络PID控制器在煤泥干燥温度控制中具有很高的应用价值。     

电液比例压力控制系统的灰色预测模糊控制

针对电液比例压力控制系统的特点,即非线性、动态不确定性等,提出了一种灰色预测模糊控制算法.该控制算法不需要被控对象模型结构的先验信息,仅根据系统实际输出的离散值,利用灰色预测模型,实时进行一步或多步预测,将预测误差与误差变化作为模糊控制器的输入,由模糊控制器对电液比例减压阀出口压力进行控制.该算法自适应性强,计算简单,适合工程应用.在多缸液压同步系统中,压力控制的稳态误差小于3％,表明了该算法的有效性.