基于模糊PID控制器的麦弗逊悬架联合仿真研究

通过实验测出磁流变阻尼器在不同电流作用下的力与速度关系的阻尼系数特征数据,并将所得阻尼数据导入麦弗逊悬架多体动力学模型;计算簧载质量速度及其变化率作为主动悬架控制的输出量;半主动悬架采用模糊PID复合控制器,用模糊控制策略对PID控制器在给定的参数范围内进行在线实时调整;在MATLAB中搭建悬架系统联合仿真模型。仿真计算结果表明:在各不同车速阶段,采用模糊PID复合控制器均对改善悬架的总体性能有明显作用;且车身垂直加速度、悬架动行程及车轮侧向滑移量在低频阶段改善突出,提升了整车在不同车速范围内的乘坐舒适性与操作稳定性。     

空气悬架混杂系统车身高度与可调阻尼分层控制

针对空气悬架车身高度调节控制过程中车身高度和阻尼器阻尼力难以进行协调控制的难题,提出一种基于混合逻辑动态(MLD)模型的空气悬架车身高度与可调阻尼分层控制策略。考虑空气悬架充放气过程中存在的混杂特性,应用MLD建模方法建立具有电磁阀和磁流变阻尼器的非线性空气悬架混杂系统模型,设计描述电磁阀开关状态的混杂自动机进行车高调节上层控制,基于混杂模型预测控制方法对磁流变阻尼器输入电流进行下层控制,进而通过改变电磁阀开关状态和磁流变阻尼器输入电流实现车身高度与可调阻尼分层控制。在随机路面激励工况下进行仿真验证,结果表明：所提控制方法在有效跟踪车身高度的同时,车身加速度相比于被动悬架和混杂模型预测控制分别降低了34.33%、34.34%,不仅能有效提高车辆乘坐舒适性,也能直接防止电磁阀频繁切换现象的发生,从而延长电磁阀的使用寿命。     

模糊PID技术在热板焊接机中的应用

通过对热板焊接机的执行机构永磁同步电动机的数学模型分析,确立了基于转子磁场定向的控制策略和模糊自整定PID的控制方法.应用模糊控制理论,对系统所处的不同状态实现PID参数的在线整定.结果表明,采用模糊自整定PID控制器后,在控制非线性和时变对象时,控制效果优于PID控制器,可满足热板焊接机的控制需求.     

单神经元自适应PID在水下拖曳控制系统中的应用

基于多参数拖曳式剖面测量系统的物理参数,从运动物体六自由度方程出发建立了深度控制模型。利用单神经元自适应PID,对拖体深度控制进行了仿真,并与常规PID控制方法进行了对比。结果表明:在3种不同的拖曳速度下,两种方法的响应时间随输入深度的变化曲线都存在一个阈值深度。大于阈值深度时,单神经元自适应PID比常规PID响应快得多,即对于大深度输入,前者的响应时间能够满足控制要求,而后者明显过长。说明单神经元自适应PID控制方法对于大深度输入响应快,不同拖曳速度下深度控制自适应性好。     

Control of Hydraulic Power System by Mixed Neural Network PID in Unmanned Walking Platform

为满足无人行走平台液压动力系统的快速调节和精确控制的需求,简要分析数字PID及其优缺点,提出了液压动力系统控制参数要求,制定了关联的双回路PIID控制策略;依据物理过程,建立了液压变量泵和汽油机的负载响应数学模型,引入神经网络结构PID构建了混合神经网络PID,实现混合神经网络PID的BP算法和自适应学习步长的计算;在MATLab环境下进行了混合神经网络PID控制算法的训练和参数控制效果的模拟,并在试验台架上,实现了汽油机转速和变量泵压力的控制,结果表明：混合神经网络PID的控制效果是有效稳定的,并能很好地满足汽油机转速和变量泵压力的调节要求。     

某气垫船操舵液压系统建模及模糊自适应PID控制仿真研究

针对常规PID控制器难以满足气垫船复杂海况下操舵控制要求的问题,在解析气垫船操舵液压系统中阀控非对称液压缸流量和运动方程的基础上建立了操舵液压系统模型,研究给出了模糊自适应PID控制策略并设计了控制器,通过模糊控制表实现了PID参数的在线整定。在MATLAB/Simulink环境下进行了与常规PID控制算法的仿真对比研究,表明模糊自适应PID控制具有更好的动态响应和抗干扰性能。     

模糊PID控制在车辆制动过程中的应用

采用模糊PID控制算法,在Matlab/Simulink环境建立一个单轮车辆防抱死制动系统仿真模型对ABS进行仿真。在汽车防抱死制动系统控制中,由于被控参数具有时变性、非线性、不确定性等因素,常规PID控制算法难以满足控制要求。将模糊理论与PID控制算法相结合构成自适应模糊PID控制器,让PID参数随要求不同而调整,从而对不同情况使用不同参数,实现对PID参数Kp、Ki、Kd最佳调整。实际运行结果表明,该控制器取得了较好的快速性和稳定性.     

水源热泵空调系统参数自整定模糊控制

目的研究一种水源热泵空调系统的智能控制方法,改善系统的控制效果．方法采用参数模糊自整定的控制策略,先对模糊控制器进行设计,再确定参数的原则,再将模糊控制和PID控制相结合,实现PID参数在线自动调整．结果参数自整定PID控制比普通PID控制超调量小5％-10％,调节时间缩短近50％．结论参数自整定模糊PID具有良好的动、静态性能,有效地提高了系统的控制效果,满足了系统的节能技术要求．     

免疫优化变参数PID控制及其应用

针对工程实际应用,提出了一种改进的变参数PID控制策略。新的控制策略不论对于调节还是设定值跟踪均具有很好的控制效果,对于工业实际中常见的大滞后对象也有很好的抗干扰性能和较强的鲁棒性。为了使变参数PID控制取得更好的效果,采用免疫遗传算法进行设计参数的优化整定。通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主蒸汽温度被控对象进行的仿真研究,结果表明,免疫遗传算法的特点使得它具有全局优化的能力,对变参数PID控制的参数优化设计是成功和有效的,使得汽温控制系统在不同的负荷下均获得很好的调节品质。     

基于模糊RBF神经网络的双电机驱动伺服系统研究

双电机驱动伺服系统中存在齿隙和摩擦等非线性,常规PID控制不能满足其控制要求.针对常规PID控制器参数固定而导致在控制中效果差的缺陷,提出一种基于模糊RBF神经网络整定的PID控制方法.该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,可以在线调整得到一组适合于控制对象的PID控制参数.最后在双电机驱动伺服系统中进行仿真试验结果表明所提出的控制策略是有效的.     

基于SIMULINK的无刷直流电机模糊PID控制策略研究

在分析方波型永磁无刷直流电动机(BLDCM)数学模型的基础上,针对典型的两相导通星型三相六状态工作方式的无刷直流电动机,提出了一种模糊PID控制方法,在Matlab/Simulink平台上建立了无刷直流电机模糊PID控制策略的仿真模型,改变参数后,对其也进行了仿真,并且将模糊PID控制和传统PID控制的控制效果进行了比较。仿真结果表明:建立的该系统具有鲁棒性强、响应速度快、无超调,且稳态精度高等优点。     

基于polyMAX的白车身锤击实验模态及灵敏度分析

针对传统模态分析方法的缺陷,采用polyMAX方法对某轿车白车身进行脉冲锤击法模态试验研究。首先建立白车身结构的测试系统模型,采用polyMAX方法进行试验模态特性分析,计算模态参数MAC值,并基此对车身结构进行灵敏分析。结果表明,模态测试系统满足精度要求：参数辩识结果有效可靠,结构参数的变化对车身结构的动态特性有较大影响,主要在于结构的质量和阻尼变化。     

Fuzzy-PID控制算法在永磁电磁混合悬浮系统中的应用

永磁电磁混合磁悬浮平台控制系统是典型的非线性迟滞系统,单纯采用经典PID控制或Fuzzy控制难以满足系统的快速性、稳定性、鲁棒性等要求.虽然可以采用PID控制算法结合分段调节PID控制参数的所谓非线性PID来进行控制,但是这种整定方法由于采用了分段控制,在每个分段内PID参数不再变化,在受到较大扰动时控制作用可能会不及时,从而导致吸死现象的发生.针对以上问题,提出采用Fuzzy控制和PID控制相结合的Fuzzy-PID控制算法,在常规PID调节器的基础上运用模糊推理思想,根据不同的偏差、偏差变化率对PID参数进行自校正.仿真结果表明,系统具有较好的动静态性能,满足混合磁悬浮系统的要求.     

板式电涡流阻尼器的阻尼特性分析

为了在复杂应用场景下实现对模型阻尼力的分析求解,需充分了解电涡流阻尼器的阻尼特性.以一单阵列板式电涡流阻尼器为计算模型,推导了阻尼系数的数学模型,通过三维磁场有限元分析法分析了各设计参数对阻尼系数的影响情况.结果表明:板式电涡流阻尼器电涡流耗能密度大、可控性高;在一定范围内,增加磁体及导体厚度、降低气隙高度、适当选取磁体间距均可以显著提高电涡流阻尼器的阻尼特性;对于单阵列板式电涡流阻尼器而言,在控制方向交替布置多块永磁体阻尼效果更好.     

考虑储能SOC的RBF自适应VSG控制策略

采用虚拟同步发电机(VSG)控制策略的并网逆变器可为分布式能源提供必要的惯性阻尼特性,以支撑电网频率。VSG的惯量和阻尼特性均受储能荷电状态(SOC)约束,因此有必要维持储能SOC水平,避免储能VSG失去惯量阻尼特性。设计了基于SOC的储能充放电系数,结合径向基函数(RBF)神经网络控制,提出了一种储能VSG参数自适应控制策略,并通过MATLAB/Simulink仿真,验证了所提策略的有效性和优越性。     

一种有效的高速攻击型无人机二自由度PID控制

高速攻击型无人机的飞行控制系统需要具有最佳的指令跟踪性能、干扰抑制性能和鲁棒性,而传统单自由度PID控制技术只有1组PID参数,无法同时满足上述设计要求,针对这一问题,采用给定值滤波器型二自由度微分先行PID控制技术。通过利用基于改进的粒子群优化算法的H∞参数整定方法进行微分先行PID控制器设计,保证系统"干扰抑制性能及鲁棒性最佳",通过调节二自由度化系数(给定值滤波器设计),确保系统"指令跟踪性能最佳"。以俯仰控制回路设计为例,经仿真与对比研究,结果表明,该控制技术克服了单自由度PID控制技术的不足,控制回路的控制品质满足设计要求。     

基于增量式PID智能车调速系统的设计

为提高智能小车适应不同道路的能力和速度响应,设计合理电机驱动电路和选择高效速度控制策略显得尤为重要。基于增量式PID的调速系统设计了一套自动信息采集、道路分析、控制策略选择的系统,着重分析了增量式PID算法调速的性能,阐述了增量式PID参数整定的方法和过程。通过实际的测试得到闭环控制后电机的调速曲线。试验结果表明,采用增量式PID控制算法,小车运动的速度稳定性相比采用开环控制得到很大的提高,智能车驱动电机的控制更流畅,电机的响应速度更加迅速,智能车的调速系统的设计达到了要求。     

基于模糊PID控制器的1/2整车半主动悬架仿真研究

通过抽象简化建立1/2整车半主动悬架数学模型,并在MATLAB软件中搭建仿真模型;计算出被动悬架的簧载质量、速度及其变化率,并作为主动悬架控制的输出量。半主动悬架采用模糊PID复合控制器,用模糊控制策略对PID控制器在给定的参数范围内进行在线实时调整。研究结果表明:采用模糊PID复合控制器的半主动悬架在不同车速阶段,对改善整车的总体性能有明显作用,车身垂直加速度、车身俯仰角加速度、前后悬架动行程改善明显,提升了整车在不同车速范围内的乘坐舒适性和操纵稳定性。     

基于LSTM模型的SCR系统喷氨量串级预测控制

常规PID对时变、时滞的选择性催化还原脱硝技术(SCR)脱硝系统控制效果不佳,难以满足环保排放要求,因此提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络滚动预测的串级预测控制策略。将LSTM网络预测输出作为下一时刻输入数据,建立能自动微调的SCR系统模型;将LSTM网络与预测控制方法相结合应用于SCR喷氨优化控制中,并在此优化控制方案基础上加入PID控制,建立喷氨量串级预测控制系统。仿真结果表明:该控制策略对于SCR系统具有调节速度快、动态控制性能好等优点,且能克服模型失配的影响。     

基于蚁群算法的变风量空调室温控制研究

在变风量空调系统中,采用总风量控制方式改变空调区域送风量以满足人们的舒适性要求.针对常规PID控制参数优化困难的问题,提出了采用蚁群算法对风机变频调速和室内温度控制环节中的PID控制优化,并将常规PID控制和基于蚁群算法的PID控制在MATLAB仿真环境中进行仿真对比.通过对比结果表明,基于蚁群算法的PID控制策略能使系统的动态稳定性得到较大的改善.