燃气锅炉燃烧系统的模糊神经网络控制

文章采用双模糊神经网络调节的PID算法,对锅炉的燃烧系统进行了离线模拟计算和在线实时控制。首先对燃烧系统进行离线计算,把运算的最优结果作为在线实时控制的输入,接着运用实时在线控制算法调节锅炉燃烧系统的输出参数,达到理想的输出结果。此算法与常规的PID算法及其模糊PID算法相比较,能提高燃烧效率,节约能源,具备良好的稳定性、鲁棒性和抗干扰性。     

基于多自由度气动机械手位置伺服系统稳定性控制研究

基于传统易碎薄板机械手位置伺服控制系统稳定性低、自动化分拣效率低等不足,设计了一种基于笛卡尔坐标式的气动码垛机器手和位置伺服稳定性控制系统。首先,设计并介绍笛卡尔坐标式码垛机械手的基本组成结构,对机械手末端吸盘气动回路控制系统进行设计和分析;然后分别对机械手X、Y、Z三个方向的伺服电机控制原理进行分析并设计了一种位置伺服系统的前馈自适应控制算法;最后,将传统位置闭环PID算法和前馈自适应控制算法进行位置跟踪稳定性对比试验。实验结果表明该笛卡尔坐标式的气动码垛机器手和位置伺服稳定性控制系统设计合理,满足实际生产要求。     

液压伺服驱动机械手运动轨迹跟踪控制误差研究

针对液压伺服驱动机械手运动轨迹跟踪误差较大的问题,引用改进神经网络PID控制器,对控制效果进行了验证.创建了机械手运动机构平面简图,推导出机械手末端执行器运动的几何关系式,阐述了伺服阀控制工作原理,给出了压力和流量控制方程式.采用改进粒子算法优化神经网络PID控制器,给出了机械手液压驱动控制的在线控制流程图.结合具体实例,将初始参数输入到Matlab软件中进行轨迹误差仿真,并与PID控制误差进行比较.误差结果表明:采用改进神经网络PID控制,产生的最大误差为3.3×10~(-2) m,误差波动程度较小;采用PID控制,产生的最大误差为6.7×10~(-2) m,误差波动程度较大,机械手液压伺服驱动采用改进神经网络PID控制,能够提高机械手运动轨迹跟踪精度.     

运用PID算法的电液伺服位置控制系统实验

为了研究电液伺服位置控制系统,搭建了泵控缸位置测试试验台,将液压缸活塞行程分为三段,采用PID算法分别对每段行程进行控制。设定液压缸目标位移值为180mm,通过不断调节每段PID参数,得到最优分段点,并进行位置控制测试研究。对液压缸位移信号和泵输出流量、压力数据进行采集并分析,发现可将位置误差控制在±0.03mm内。最高位置精度可达±0.01mm,达到目标位置时间约为2.8s。系统保压时,泵输出流量为0,无溢流损失。结果表明,采用分段PID控制方法可实现对电液伺服位置测试系统的精确性、快速性和稳定性控制,但过大的比例、积分参数会导致位移超调。     

全方位移动机器人模糊PID控制算法研究

将PID控制对线性定常系统控制的优势和模糊控制对复杂非线性系统的有效控制相结合,设计了一种基于模糊PID控制算法实现全方位移动机器人的定位导航控制。全方位移动机器人采用四个步进电机驱动全向轮行进,控制器采用传感器位置信息反馈和航位推算相结合导航定位方式,利用模糊PID算法实现纠偏;为克服机器人偏航或高速运动时常规PID控制稳定性不足,采用实时跟踪偏差和偏差变化率来修正PID各参数,实现对机器人导航定位控制,并依据机器视觉和光电编码器确定位置。实验结果表明,利用模糊PID进行全方位移动机器人的运动控制,能够提高导航定位精准度。     

运用LMBP神经网络的黄瓜采摘机械手定位误差补偿算法

考虑到黄瓜采摘机械手结构参数的微小偏差可能会对末端定位精度造成较大的影响,因此,利用高精度三坐标测量仪P latinum FaroArm对机械手的结构参数进行了标定,建立了基于修正参数的正运动学模型,在此基础上对理想逆运动学进行误差分析,发现腰关节的角度误差远远大于位置编码器的精度。因此,提出采用LMBP神经网络算法求解修正后的关节角度,并将网络输出与理想逆运动学结合起来,达到补偿机械手定位精度的目的。为了验证算法的可行性,进行了仿真试验,结果表明:LMBP神经网络输出角度误差的最大值约为0.006 rad,能将末端位置误差从10.57mm补偿到3.77mm,大大提高了黄瓜采摘机械手的定位精度。     

采用改进蝙蝠算法优化的并联机器人液压驱动误差控制研究

为了提高并联机器人运动平台轨迹跟踪精度,采用了改进蝙蝠算法优化并联机器人液压驱动控制机构,并对轨迹跟踪误差进行仿真.创建并联机器人液压驱动机构简图模型,给出液压驱动运动平台控制方程式,引用非线性级联控制并联机器人运动平台输出轨迹.设计并联机器人运动平台的参数变量,构造误差输出目标函数并且进行约束.采用差分进化算法融合蝙蝠算法优化目标函数,将优化后的参数输入到Matlab软件中进行误差仿真验证.同时,与蝙蝠算法优化级联控制仿真结果进行对比.仿真结果证明:采用蝙蝠算法优化级联控制,运动平台在x轴、y轴及z轴输出的最大误差分别为1.3×10~(-2),1.8×10~(-2),2.6×10~(-2) m;采用改进蝙蝠算法优化级联控制,运动平台在x轴、y轴及z轴输出的最大误差分别为1.5×10~(-4),1.9×10~(-4),2.5×10~(-4) m.采用改进蝙蝠算法优化并联机器人级联控制,能够提高运动平台定位精度.     

基于双极性PID算法的温度控制系统

在PLC中编写PID程序模块实现对模拟工业对象的电加热锅炉进行加热、冷却双极性控制.双极性PID算法设计采用位置型算法思想和结构化编程方法.算法中引入控制带,避免了积分饱和现象.并对偏差应用死区处理,抑制了小幅恒定振荡.冷却过程中,采用提前控制、变控制参数的方法避免控制的延迟及超调.控制算法中还引入了输出死区、限幅、积分清零等多种控制手段.监控结果显示:PID算法程序模块对温度对象的针对性较强,控制结果超调量较小,稳态误差小于0.2℃.     

基于神经PID带位置补偿器的AGV旋转平台随动控制

电商用AGV灵活性和实现对货物位姿调节的关键是AGV旋转平台的随动控制,针对AGV小车旋转平台的随动控制问题,提出了基于BP神经网络带位置补偿器的AGV旋转平台PID随动控制算法。该算法以PID参数在线整定和自适应调节为基础,通过神经网络提高了旋转平台的PID控制对AGV底盘旋转的角速度跟踪的动态性能。同时,通过位置补偿器避免旋转平台在角速度跟踪时的角度误差积累,确保对角速度误差精准跟踪的同时,保持旋转平台的绝对朝向不变。     

一种变结构单神经元--Smith预估控制在再热汽温中的仿真研究

本文针对300MW机组喷燃器倾角-再热汽温被控对象,具有大迟延和参数时变,而难于控制的特点,提出了一种基于变结构的单神经元-Smith预估控制算法,该控制算法采用Smith预估控制克服被控对象的大迟延特性,采用变结构的单神经元PID控制提高对被控对象参数变化的自适应能力,提高控制系统的响应速度,并抑制被控参数严重超调.仿真试验表明该控制算法具有良好的控制品质,抗干扰能力和鲁棒性,综合性能明显优于常规的PID控制.     

压电微动工作台的位移复合控制

为解决稳态精度和稳定性之间的矛盾,提高压电陶瓷执行器的控制性能,进而提高其驱动的微动工作台的定位精度,构造了一种前馈补偿同反馈调节相结合的复合控制算法。其中,前馈补偿为基于压电陶瓷执行器迟滞非线性模型的前馈控制,通过自学习算法来实现,用来补偿压电陶瓷执行器的迟滞非线性,提高对参考位移信号的跟踪能力;反馈调节为PID反馈控制,用来进一步校正前馈补偿没有消除的偏差以及由模型的不确定性所引起的误差,且为了减小积分饱和作用以及微分对扰动的敏感性,对PID算法进行了改进,使之成为一种变系数积分与加权微分的PID算法。试验验证了该算法的有效性,并将该算法同其他控制算法——开环控制、前馈控制、PID 反馈控制进行了对比试验研究,结果表明,复合控制算法比其他控制算法具有更好的性能。     

基于PMAC的码垛机器人模糊PID算法研究

为了提高可编程多轴运动控制器(PMAC)的控制精度和性能,设计了模糊PID控制算法.该算法应用在4自由度码垛机器人控制系统中,通过机器人电机在传统PID控制下与模糊PID控制下的位置阶跃响应实验和速度抛物线响应实验,利用电机的调节时间Ts、超调量Mp、上升时间T r、最大跟随误差M feer等数据证明模糊PID控制算法很好地改善了机器人控制系统的稳定性,提高了伺服电机的稳态性能和动态性能,改善了PMAC对4自由度码垛机器人的控制效果.     

非线性电液位置伺服系统的迭代学习PID控制

介绍了一类具有非线性和重复运动特点的电液位置伺服系统的迭代学习PID控制方法。采用PID控制算法,利用系统重复运动的特点和计算机的记忆存储功能,将系统的每次实际输出与理想输出之间的误差应用于下一次控制过程中,即对实际输入不断进行修正,直至实际输出与期望输出间的误差达到满意为止。仿真结果表明,迭代学习PID控制算法具有实现简单、鲁棒性强和重复精度高的特点,能够对电液位置伺服系统实现有效的控制。     

基于重力感应传感器的六自由度车载机械手控制系统设计北大核心CSCD

为了满足便携式、易控微型车载机械手需求,设计出一种以STM32为主控的车载机械手控制系统。遥控操作平台采用重力感应传感器MMA7660FC实现对车载平台姿态快速调整,通过手动按钮进行车载平台微调,提升了车载系统移动速度和方向稳定性。利用超声波传感器和视觉传感器将放置物体位置信息及时反馈车体控制模块和遥控操作平台,分别运用PID算法调整直流电机的转速以实时车体位置纠偏和PID算法控制六自由度机械手舵机角度,以确保放置位置准确。测试运行结果表明:该系统机械手中心定位误差不超过3 mm,满足物体抓取和定位设计要求。     

基于单片机和模糊控制的水温自动控制系统

介绍了一种以单片机89C52为控制核心,以开关控制和PID算法控制以及PID参数模糊整定相结合的复合控制方法实现了水温的自动控制。着重介绍了系统的硬件设计及软件设计。该系统的特点是电路结构简单、程序简短、系统可靠性高。理论分析和实验结果表明:采用模糊控制与PID控制相结合的控制算法,有效地减少了超调量和静态误差,缩短了调节时间。     

喷浆机械手轨迹控制研究

基于流体动力学的运动方程、连续性方程、能量方程和状态方程建立喷浆机械手电液比例控制系统的数学模型,采用PID控制算法校正系统,通过MATLAB/simulink进行机械手轨迹控制仿真分析,得到喷枪的实际运动轨迹,并与所规划轨迹进行比较。研究结果表明:喷枪的轨迹误差在合理范围内,满足喷浆作业的要求,该阀控缸电液位置伺服系统能够满足设计要求,PID控制具有稳态精度高,响应速度较快的优点。     

3-RPS并联机构滑模变结构控制系统设计

针对并联机构传统控制器轨迹跟踪精度较低的问题,设计了一种基于并联机构动力学方程和比例切换控制律的滑模变结构控制器(SMC)。首先,建立机构的Matlab/Sim Mechanics仿真分析模型,采用微位移法求解并联机构的Jacobian矩阵及通过工作空间分析确定机构的最佳尺寸参数,为控制系统提供理论参考输入值。其次,设计滑模变结构控制器,运用Lyapunov函数证明滑模变结构控制器的稳定性;最后,建立机构的PID控制和SMC控制系统Matlab/Simulink框图,分别对其进行仿真分析与对比。结果表明,SMC控制器的轨迹跟踪精度比PID控制器的精度高,稳态误差小,且鲁棒性强,响应速度快,从而验证了SMC控制的有效性。     

3-RRR平面并联机构模糊PID控制系统研究

平面并联机构以其优异的性能在工程领域得到广泛应用,为有效提高机构运动精度,提出了基于模糊PID控制算法的3-RRR平面并联机构实时控制方法。在分析模糊PID控制原理的基础上,建立3-RRR平面并联机构模糊PID控制系统模型,搭建机构控制实验装置,实验研究了机构运动精度的实时控制。结果表明,对3-RRR平面并联机构施加模糊PID控制后,机构角位移误差最大值为2.1°,降幅达53%以上;建立的模糊PID控制系统能够用于机构运动精度实时控制,有效降低机构角位移误差,算法简单,实时性较好。     

改进PSO-PID算法在温度控制中的快速性研究

常规PID算法,在被控对象具有不确定、非线性、变参数等因素的复杂温度控制中,难以满足控制要求.该文采用改进的粒子群优化算法PSO(particle swarm optimization),对PID算法的Kp,Ki,Kd三个参数进行在线整定,对改进PSO-PID算法在温度控制中的快速性作为研究的重点.仿真结果显示,这种改进的PSO-PID控制算法比标准的PSO-PID控制算法有更好的快速性和稳定性.     

移动机器人运动轨迹控制算法研究

为减少轮式移动机器人运动中相邻电机的耦合误差,提高整体运动的协调性和同步性,结合轮式机器人运动学模型,提出一种位置式PID反馈控制算法。根据轮式控制原理,在经典PID控制算法的基础上,引入级联反馈控制算法,对左右两轮的反馈增量进行修正,从而调整左右两轮电机转速。最后通过实验对上述算法进行验证,并与传统PID控制算法进行比较。实验结果表明,在对左右两轮控制方面,位置式PID控制算法更稳定。