变速器疲劳寿命试验台油温控制系统设计与仿真

根据变速器疲劳寿命试验台对油温控制系统的要求,设计了试验台的油温控制方案。针对系统存在的严重滞后性和非线性等特点,结合传统的PID控制器和模糊控制器设计了一套基于自适应模糊PID控制器的油温控制系统。根据温控系统的工作原理及工程经验,借助Matlab中的Simulink仿真平台,建立了3种控制方式的控制模型,并将自适应模糊PID控制与传统PID和模糊控制器进行仿真对比,最后进行了抗干扰性分析。仿真结果表明:采用自适应模糊PID控制的油温控制系统精度更高,稳定性更好,具有较好的鲁棒性和适应能力。     

基于Smith预估器的自适应模糊PID在电缆线径控制系统中的应用

针对传统PID控制在具有非线性、时变性和滞后性的护套生产线中的局限性,提出一种带Smith预估补偿的自适应模糊PID控制方法。通过Matlab仿真,比较了传统PID控制和带Smith预估补偿的自适应模糊PID控制的阶跃响应与扰动抑制能力。结果表明:带滞后补偿的自适应模糊PID控制具有调节时间短、超调量小和抗干扰能力强等优点。同时,通过改变系统时滞时间,仿真比较了改进前后的Smith预估器对系统性能的影响。改进Smith预估器后,系统在稳定性和鲁棒性方面有了明显的改善,更加适用于复杂多变的工况环境。     

SMT回流焊工艺温控技术分析

现代SMT中回流焊技术与工艺是其核心技术,在其工艺流程中有一个环节是至关重要的,即温度控制环节.主要从SMT回流焊技术出发,针对其工艺流程中的温度控制技术进行分析,重点阐述数字PID在回流焊加热部件增量式算法中温度控制的实现,在实际应用中,控制效果也达到了标准.     

基于神经网络的变风量空调控制回路设计

针对变风量空调系统的结构原理和功能特性，以房间温度控制回路为例，利用PID控制方法，研究设计变风量空调系统的控制回路。通过对实际系统的控制结果表明，实现对系统的神经网络控制，可取得更好的控制效果。     

冷却塔辅助地源热泵系统控制算法仿真

针对目前复合式地源热泵系统控制方法不完善的问题,文中以小型冷却塔辅助地源热泵系统为研究对象,通过响应实验法进行控制器参数整定,利用MATLAB/Simulink软件对其不同运行模式、不同控制算法进行了控制仿真。仿真结果表明：与传统PID控制和模糊PID控制相比,Smith预估PID控制在冷却塔单独运行、地埋管单独运行、二者联合运行3种不同模式下均可以达到较好的控制效果。该控制方法调节精度较高,速度快,超调小,对冷却塔辅助地源热泵系统具有一定的可行性。     

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。     

基于热力发电厂中锅炉除氧器控制方法的研究

为了防止热力设备的腐蚀并且保证锅炉设备的安全运行,本课题研究了除氧器温度控制的方法。除氧器是将溶解在水中的氧、二氧化碳等气体从水中除去。本课题将常规的PID控制和模糊控制算法相结合,形成控制品质极好的模糊PID控制器。最后通过仿真软件MATLAB对PID控制算法和模糊PID控制算法进行仿真比较,结果表明,模糊PID控制在过渡时间、超调量和稳定性等方面明显优越于常规的PID控制,对热力电厂锅炉设备的使用寿命和安全运行有至关重要的作用,可以推广使用。     

基于模糊PID的双注浆泵同步系统的仿真与研究

针对传统双注浆泵同步系统中同步精度难以保证的问题,提出了基于模糊PID控制的双注浆泵同步系统。利用电液比例阀控制液压缸,液压缸活塞杆直接控制注浆泵活塞,因此,可以通过控制液压缸活塞杆位移,保证注浆泵活塞位移同步,从而使双注浆泵的进料与出料过程同步。采用AMESim/Simulink对该系统进行联合仿真,并进行了实验验证,与传统无模糊PID控制该系统的结果对比,结果表明,模糊PID控制可以有效改善同步注浆系统的控制精度。     

基于正切函数的压电驱动磁滞建模及其控制

压电陶瓷驱动器具有迟滞、蠕变等非线性特性,降低了微纳米定位平台的精度,因此,课题组通过建立压电陶瓷微位移驱动器的磁滞模型以提高精密定位系统的控制精度,并且设计有效的控制系统加以实验验证。课题组建立了基于正切函数的磁滞模型,将磁滞模型串联在系统中,成功抑制了系统的磁滞效应。在控制系统设计中,采用了逆模型控制、PID控制和PID+前馈控制3种控制策略对微位移实验平台进行控制,验证了模型的精确性和可行性。[JP2]通过对比分析实验结果可得：实验中的3种控制策略均能有效控制微位移平台的运动,其中以PID+前馈控制的控制效果最为优秀。     

基于神经模糊PID的ABS控制策略研究

ABS系统中主缸压力和轮缸压力具有强非线性关系,且传统的控制算法中控制参数不能根据路面的变化及时进行调整,很难在多变的路面工况下取得较好的控制效果。为提高ABS的控制效果,提出一种神经网络模糊PID控制策略。将理想滑移率与实际滑移率之差作为系统输入,经模糊化和归一化后输入神经网络,应用神经网络的自学习和误差反向传播,采用遗传算法优化网络的初始权重,利用BP算法完成网络训练实现模糊规则,使模糊规则的生成转变为加权系数初值的确定和调节,从而表示出模糊规则,寻找一个最佳的PID非线性组合控制率,调整车轮制动力矩,以适应多变的路面。仿真结果表明:该控制策略兼备了神经网络、模糊控制、PID控制的优点,能适应复杂多变的路面。     

基于模糊PID控制的AVR单片机温度控制性能研究

本文介绍了一种基于AVR单片机的温度模糊自适应整定PID控制系统,该系统充分利用了AVR单片机运行速度高、中断响应快、功耗低、可靠性高等优点。对于一般温度控制环节存在的非线性、大滞后以及时变性等问题,该系统提供了较为理想的解决方案,将模糊控制引入到传统PID控制中,既达到PID控制精确、静态误差小的目的,又能够保证模糊控制自适应性强、鲁棒性好、稳定性高的特点,改善了温度控制系统的动态性能。     

基于PID技术的大型烘房温度控制系统

针对传统大型烘房温度控制不精确,自动化水平低的问题,设计了基于PID技术的大型烘房远程温度控制系统。 系统通过中心PC机设置PID控制器参数和目标温度,并将所设置参数传输到每个监控点的下位机上;下位机对所监控 区域的温度进行监控,并通过PID控制器进行调节,同时把所监控的温度信息上传给PC机。模拟实验的结果表明：系统 工作可靠,控制精度高,具有较高的自动化控制能力。     

在模式识别下的萃取液温度控制方法研究

离子污染测试仪是用于对清洗后PCB板残存的离子污染物含量进行测试的仪器。由于萃取液温度直接影响离子污染物的溶解程度,因而需通过精确控制萃取液温度的方式来保证更高级别的污染物被检测到。在工程应用中,采用常规PID控制方法难以达到要求的控制精度。该文提出了一种基于模式识别的萃取液温度智能控制方法,通过对系统动态特征的模式分类,结合专家经验在线自动调整控制规律,使系统保持预定的温度。仿真研究表明,该方法与传统PID控制方法相比,具有更好的控制效果和更强的鲁棒性。实际应用时超调量小于0.5℃,控制精度可达±0.2℃,满足系统设计要求。     

基于神经网络的PID控制器研究

本文应用人工神经网络的原理,提出一种新的神经网络的智能PID控制器. 仿真结果表明,此NNPID控制器对线性、弱非线性时不变系统比传统的PID有好 的控制效果;对中等非线性系统和含有噪声扰动的线性知非线性系统有单纯PID 不能达到的控制效果.     

一种复合控制器在直流调速系统中的应用

提出一种复合正交神经网络控制与传统PID控制相结合的复合控制器,仿真结果表明,相对于常规PID控制器,该复合控制器具有自学习和自适应功能,速度跟踪获得了满意的控制效果.     

面向汽车空调系统的自适应模糊PID控制

针对汽车空调系统受行驶速度以及环境温度的影响,车厢内温度变化具有非线性、时变等问题,使得传统的温度调节器难以满足控制要求。因此,在传统PID控制理论的基础上,提出了面向汽车空调系统的模糊PID控制方法。该方法将检测到的温度值变换到相应的论域并转换成合适的语言值,通过建立隶属度函数,在模糊规则下进行模糊推理,从而得到精确的控制量。最后,在汽车空调系统模型上进行了设计仿真和验证,表明了该控制方法具有较好的应用效果。     

机床静压导轨流量控制系统设计与分析

以开式液体静压导轨为研究对象,建立了开式液体静压导轨流量控制系统的数学模型,并对控制系统的稳定性进行分析.将PID控制、极点配置和神经网络智能算法用于导轨流量控制系统中,运用Matlab/Simulink软件对流量控制系统的性能进行仿真,并通过实验验证静压导轨流量控制系统的节能调速效果.结果表明,神经网络PID控制器与极点配置PID控制器和传统PID控制器相比,具有更好的动态响应性能和更高的控制精度,更能满足机床静压导轨流量控制的要求.变频调速具有很好的节能调速作用.     

一种复合控制器在直流调速系统中的应用

提出一种复合正交神经网络控制与传统PID控制相结合的复合控制器，仿真结果表明，相对于常规PID控制器，该复合控制器具有自学习和自适应功能，速度跟踪获得了满意的控制效果．     

WSN中结合近源数据聚合和拥塞控制的低能耗路由协议

在无线传感器网络(WSN)中,由于感知数据传输引起的能量消耗直接影响网络寿命。数据聚合能消除密集WSN中的冗余数据传输以节约能源,为此,提出了一种WSN中结合近源数据聚合和拥塞控制的低能耗路由协议。首先,构建网络的无结构拓扑,根据数据可靠性权重和节点成本函数来选择数据转发节点。然后,每个中继节点通过近源数据聚合对接收的数据包进行聚合,以此降低传输能耗。另外,在数据转发过程中,各节点根据接收阈值来决定是否转发数据,以此实现拥塞控制。仿真结果表明:提出的协议在能源效率、可靠性和传输延迟方面获得了优异的性能。     

基于RBF神经网络的永磁同步电机控制系统

由于永磁同步电机控制系统具有非线性等特点，而使传统PID人工调节参数过程过于繁琐，且无法根据电机的运行状态改变参数，为了提高控制精度、增强控制系统的自适应能力，课题组以电流环PI控制为基础，结合径向基（RBF）神经网络对永磁同步电机进行在线辨识，根据辨识得到的灵敏度信息整定PID控制参数，建立参考模型。在MATLAB软件中利用Simulink中建立了PMSM模型，通过对比PID、RBF PID在启动环节和负载变化时的速度变化，验证了改进BRF PID控制的有效性。仿真结果表明RBF PID控制具有更快的响应，更好的抗干扰能力。