模糊自适应PID控制在张力控制中的应用

针对凹版印刷机张力控制系统是一个非线性、强藕合、时变的复杂系统,用普通的PID难以达到理想的控制效果,设计出一种基于模糊控制原理的自适应PID控制器,根据偏差和偏差变化率来实时调整KP、KI、KD的参数.仿真结果表明,这种模糊自适应PID比常规PID控制器在张力控制中具有更好的控制性能.     

高精度气压源的Fuzzy-PID控制研究

设计了Fuzzy—PID双模控制器并应用到高精度气源压力控制系统中．试验表明，单纯采用PID控制的高精度气源压力控制系统具有精度高的优点，但不适应系统参数的变化．Fuzzy—PID双模控制器具有响应速度快、稳态误差小、鲁棒性强的优点．通过试验比较了传统PID、Fuzzy控制和Fuzzy—PID双模控制3种控制策略，试验结果表明，Fuzzy—PID双模控制器综合了Fuzzy控制和PID控制的优点，适用于高精度气源压力控制系统．     

PID控制在液压式测力机电液伺服控制系统中的应用

本文在液压式测力机电液伺服控制系统模型的基础上，利用MATLAB作为仿真工具，对系统的PID控制器进行了信能分析和研究。同时，给出了在计量院5MN测力机上进行PID参数整定的方法和过程及试验结果。     

PID控制在液压式测力机电液伺服控制系统中的应用

本文在液压式测力机电液伺服控制系统模型的基础上 ,利用MATLAB作为仿真工具 ,对系统的PID控制器进行了信能分析和研究。同时 ,给出了在计量院 5MN测力机上进行PID参数整定的方法和过程及试验结果     

基于前馈预测的电液伺服PID控制系统

根据预测控制思想,针对已有的电液伺服调速系统模型,设计了一种基于前馈预测的PID控制系统。该控制系统不依赖对象的精确数学模型,利用预测控制的快速性以及自适应性等特点,通过滚动优化与PID相结合来确定系统当前时刻的控制量。仿真实验结果表明,该文建立的新型控制器能够满足现有的电液伺服调速系统的控制性能要求,实现对该系统的快速精确控制。     

基于RST的包装机混合式定量称重控制模型设计

目的提高包装机混合式定量的称重精度。方法针对包装机混合式定量称重系统具有非线性和时滞性的特点,构造三支路结构的双自由度数字控制器(RST控制器),等效为前向预测控制器和无延时控制器,以消除系统扰动和滞后的影响,设计基于RST的包装机定量称重控制系统。运用Simulink工具与传统PID控制器和PID-Smith控制器进行仿真对比。结果 RST控制器相较于PID控制器和PID-Smith控制器超调量小、调节时间短、跟踪能力好、鲁棒性强,能够有效地提高包装机称重控制系统的稳定性和控制精度。结论 RST控制器能够提高包装机混合式定量称重精度,从而提高包装机的包装精度。     

基于BP神经网络PID的纸浆浓度自适应控制

目的为了克服纸浆浓度控制系统的滞后性、非线性和时变性,以提高纸浆浓度控制性能。方法针对纸浆浓度控制问题提出一种BP神经网络PID控制技术,构建3-4-3的BP神经网络结构,并在该基础上建立BP神经网络PID控制的数学模型,利用BP神经网络实现PID参数的自适应调整。结果仿真结果表明,BP神经网络PID控制相较于传统PID控制收敛速度更快、超调量更小、抗干扰能力更强、鲁棒性更好。结论该控制方法实现了纸浆浓度的自适应控制,为纸浆浓度的最优控制提供了一种有效可行的控制方法。     

伺服控制电子吊秤机械安全检测装置研究

电子吊秤机械安全特性主要包含极限载荷和低频动态疲劳两项指标,为解决其检测问题,设计一套专用的检测装置。该装置采用伺服电机直接驱动油泵分别向静态油缸和动态油缸交互供油的方式,动态地调整伺服电机的转矩、转速及旋转方向,通过动、静油缸的压力产生较为稳定的极限载荷和低频动态载荷施加在电子吊秤上。实验结果显示:该试验装置产生的静态极限载荷误差≤±1%、低频动态载荷峰值误差≤±2%,能满足电子吊秤的机械安全性能检测。     

多功能多通道协调数字式液压伺服控制系统

介绍一套基于PC104的多功能多通道协调数字液压伺服控制系统,该系统由监控部分和闭环控制部分构成,可以同时控制1～24通道的作动器,并实现位移、载荷、应变的三参量控制。重点介绍系统所具有的基本和特殊功能。系统硬件由PC104控制模块、信号调理模块、输出驱动模块、通信模块等组成,软件分别由Delphi和C语言编写。实际应用表明:系统具有良好的控制性能,其应用前景广泛。     

基于RBF的电液伺服位置控制联合仿真

本文根据实际的液压伺服平台建立了一个液压伺服位置控制系统,针对液压伺服系统难以精确控制的特点,采用RBF神经网络进行控制。由于传统的Simulink仿真实验无法获得物理模型,以至于仿真结果往往与实际偏差过大,对前期的研究造成一定得影响。     

动态定量称量包装系统BP神经网络PID控制算法

目的针对动态定量称量包装控制系统具有大惯性、滞后、非线性且无法建立精确数学模型等缺点,研究提高动态定量称量包装系统控制精度的方法。方法提出了一种改进型BP神经网络PID的定量称量包装控制系统,将BP神经网络与PID控制方法相结合,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,优化PID控制器参数K_i,K_p,K_d,并将粒子群算法引入到神经网络中作为其学习算法,以有效提高BP神经网络算法的收敛速度。结果仿真和实验结果表明,改进型BP神经网络PID控制响应速度快、超调量较小,系统称量误差得到大幅度减小。结论所述控制方法可以明显提高定量称量控制过程的稳定性、精确性以及鲁棒性。     

增量式PID神经网络控制器和仿真

针对三档阻尼可控减振器的特点,利用神经网络理论,设计一种基于M×Q×3结构BP神经网络的PID 神经网络控制器。该控制器可根据被控系统的运行状态,通过神经网络的自学习、加权系数调整,使神经网络输出PID控制器参数,从而达到较好的控制效果。对被动悬架与可控悬架系统进行三种典型工况的仿真分析,验证本文所提控制算法的有效性。     

基于模糊神经网络技术的定量秤研究

以传送带、料门给料的动态称重过程为对象,提出了一种新型动态定量称重控制方法。该方法从过程对象的实际出发,基于多元复合控制思想,称重策略采取分段控制并引入模糊神经网络控制技术,调节量采取给料门和传送带两个自由度协调。研究结果表明:该方法能够比较理想地解决动态定量称重过程中速度与准确度的矛盾。动态称重设定值为1000g时,该装置定量误差为±0 5%,称重速度<8s 次。     

粉状饲料动态定量称量包装控制系统设计与实现

目的 为提高粉状饲料包装过程的称量精度,提高包装效率,基于RBF神经网络设计一种粉状饲料定量称量包装控制系统.方法 首先介绍系统总体结构,以动态定量称量为主要研究对象,重点分析包装机的给料过程.针对精细给料过程,建立被控对象数学模型,结合传统PID控制和RBF神经网络设计称量控制器.通过RBF神经网络实现PID控制器参数的在线调整,从而提高称量精度.最后进行实际称量试验.结果 试验结果表明,静态和动态称量偏差均可以控制在0.5％以内,计量为25～50 kg,生产能力可以达到900包/h.结论 所述控制系统称量精度较高,具有比较理想的可靠性和稳定性,能够满足包装需求.     

基于神经网络PID控制器的压铸机压射速度控制系统的设计

目的 通过神经网络PID控制器,提高铸件过程中对压铸机压射速度的准确控制,以改善铸件的品质.方法 首先,从压射系统的结构出发,分析其工作过程,通过输入电压求取电液伺服装置的传递函数,利用比例阀所受压力,计算其端口流量,进而完成压射系统的建模.然后,以STM32F103RE处理器为核心,配以输入电路、反馈电路等外围单元,...     

基于模糊神经网络控制的混合式步进电动机伺服系统研究

在对二相混合式步进电动机实行最大转矩／电流矢量控制和IP位置控制的基础上,为克服参数时变和外界扰动对系统性能的影响,设计了一种新型高性能的参考模型自适应模糊神经网络控制器。实验结果表明所设计的位置伺服系统具有良好的性能。     

基于ADT8940A1运动控制器的食品分拣控制系统设计

目的 为解决食品包装过程中漏抓率、误抓率高及分拣困难等问题,以分拣抓取为研究对象,设计一种基于ADT8940A1运动控制器的食品分拣控制系统.方法 实际分拣过程中,待分拣的食品形状多样,分布杂乱,情况较为复杂,采用传统的控制方式一般较难满足要求.为了克服传统分拣方法出现的各种问题,采用并联机器人控制,以ADT8940A1运动控制器为核心,提出一种模糊神经网络的PID控制方法.结果 系统最大抓取速度达150次/min,漏抓率小于0.1％,误抓率小于0.05％,能够满足设计要求.结论 采用该控制方法设计的食品分拣系统抓取精度高,具有较为稳定可靠的工作状态,能够满足食品分拣和包装要求,具有较高的市场应用前景.     

空调房间温度模糊分数阶PID控制器的设计

针对具有大时滞、大惯性和时变等动态特性的空调房间对象,综合模糊控制与分数阶PID控制理论,提出了模糊分数阶PID室温控制器的设计方法.首先,对于空调房间温度对象,进行数学建模.然后,运用模糊控制规则,获取相应的分数阶PID室温控制器的控制参数,从而构建出空调房间温度的模糊分数阶PID控制系统.并且,通过数值仿真对其进行验证.结果表明,该模糊分数阶PID室温控制器是可行的,与分数阶PID控制器相比,具有更好的控制性能.     

用于功能性电刺激精密控制的BP神经网络整定PID算法

为解决功能性电刺激（FES）的电流强度精密控制问题,使电刺激作用效果能准确完成预定的功能动作,利用3层误差后向传递（BP）人工神经网络来整定传统的比例微积分（PID）控制器参数.根据下肢膝关节运动角度准确、稳定、实时地反馈控制FES系统刺激电流强度,并通过PID整体控制过程中偏差的均方根（RMS）值及实际运动轨道与预期运动轨道的偏差值评估其控制效果.实验结果表明：与传统的Ziegler-Nichols整定PID算法相比,新方法控制下的FES系统刺激电流强度偏差可以维持在相对更低的范围内,使膝关节运动轨迹与预设目标更好地吻合,从而保证更为稳定的康复训练效果.     

流体中物体运动的PID控制方法的改进

针对不可压缩流体中物体运动的特点,采用计算流体力学理论和重叠网格技术,改进了物体所受流体阻力的计算方法,利用物体周围流场的数值解,计算流体对物体运动的反作用力,在此基础上提出了借助数值解设计物体的运动控制系统的方法。该方法充分利用神经网络对非线性函数的逼近能力,通过在线学习调节PID控制器参数,实现了对物体运动的控制。对该方法进行了数值试验,试验结果验证了该方法的可行性和有效性。