施工升降机的刚柔耦合动力学特性仿真分析

为保证施工升降机的运行安全,本文对高风险运行工况下施工升降机的刚柔耦合动力学特性进行了分析﹒首先,建立施工升降机刚柔耦合模型;其次,分析施工升降机的高风险运行位置,并定义传动装置中齿轮与齿条之间的接触力模型;最后,运用ANSYS和ADAMS仿真计算了吊笼的运动状态和附墙架的最大应力节点﹒结果表明：在高风险位置的上升和下降中,吊笼的加速度和速度均呈正弦波动且快速衰减,分别在0.25 s和0.4 s后趋于稳定;最大应力位于附墙架与导轨架连接的螺栓孔处,分别为49.54和50.20 MPa,均可满足安全强度校核．     

客车电动助力转向系统模糊PID控制策略研究

根据建立的客车电动助力转向系统模型,结合PID控制和模糊控制理论,建立了客车电动助力转向系统的模糊PID混联式控制器,并进行了MATLAB/Simulink仿真分析。仿真结果表明,所建立的模型和所设计的控制策略的有效,模糊PID控制策略比单一PID控制策略更能满足系统控制要求,助力电机电流控制效果得到改善。     

基于粒子群优化算法的分数阶PID控制器设计

分数阶PID控制器具有可变的微分和积分阶次,通过调整控制器参数可以获得更好的控制性能。本文基于粒子群优化算法设计分数阶PID控制器。首先介绍分数阶PID和粒子群优化算法,然后给出分数阶PID控制系统结构、分数阶微积分算子的近似算法和分数阶PID控制器设计的仿真流程,最后通过MATLAB/Simulink对算例进行控制器设计仿真。仿真结果表明,通过粒子群寻优能够获得满意的分数阶PID控制器参数,满足对控制性能的要求。     

模糊自适应PID控制在桥式起重机智能防摆中的应用

针对桥式起重机模型的非线性和不确定性,在建立数学模型的基础上,完成了基于模糊自适应PID防摆控制器的设计;控制器在角度环和位置环分别采用了模糊控制器和模糊PID控制器,可对吊重摆角和小车定位进行有效地控制,提高起重机的工作效率;通过MATLAB/SIMULINK仿真证实方法的可行性,并且与常规PID控制进行比较,方法响应速度快,稳态精度高,而且对于不同的绳长和吊重质量方法具有较好的鲁棒性。     

高地隙车辆侧倾稳定性主动力矩控制器的研究

为提高高地隙车辆行驶时的操纵稳定性,针对其非线性、复杂性以及时变不确定性的特点,建立了包括主动力矩控制系统在内的联合仿真平台,以实现对质心侧倾角的控制.基于ADAMS/View建立车辆的动力学物理模型,在此基础上,基于MATLAB/Simulink建立控制系统仿真模型.将灰色预测理论、模糊控制与传统PID控制算法相结合,分别设计了以单活塞双向液压缸为执行机构,以主动力矩为控制变量的3种侧倾稳定性主动力矩控制器,并基于联合仿真平台进行稳定性控制系统的仿真分析.仿真结果表明:3种控制器均能够有效提高车辆的侧倾稳定性,其中灰色预测模糊PID控制器的效果最好,侧倾角的变化范围减小了45.5%,其均方根值(RMS)减小了45.2%.     

基于粒子群-模糊PID的织网机主动穿线板多电机协同控制

针对织网机主动穿线板多伺服电机协同控制问题,以3台电机为被控对象,将粒子群算法与模糊PID(proportion integration differentiation)控制相结合,设计基于粒子群算法的模糊PID控制器,粒子群算法优化控制系统的初始参数,结合模糊PID完成对多伺服电机协同控制系统的动态调整。为保证系统的同步控制性能,采用偏差耦合控制策略,引入了速度补偿器调节电机间的同步误差。仿真结果表明,相较于传统PID控制和模糊PID控制,改进后的控制器响应速度快、超调量小、稳健性较好,能更好地实现多伺服电机的协同控制,提高织网机成品的品质。     

基于变论域模糊PID的航空转台控制系统研究

航空转台是进行地面仿真的关键设备,其控制系统的随动性对地面仿真结果有很大影响。围绕航空转台的控制结构和算法策略,提出使用粒子群优化算法迭代寻优以保证论域最佳的变论域模糊比例积分微分(proportion integral differential,PID)控制策略。以MATLAB作为仿真环境,分析本文所提算法策略的优化效果,仿真结果表明该控制策略相较于常规PID的时间乘绝对误差积分准则(ITAE)指标有显著提升。搭建以可编程多轴运动控制卡(programmable multi-axes controller,PMAC)控制器为核心的航空转台实物测试系统进行算法验证,实验结果表明,基于变论域模糊 PID的航空转台控制系统可使航空转台的控制精度得以显著提升,超调量更小,调节时间更短,同时具备实用性,极大地提高了航空转台控制系统的随动性。     

基于变论域模糊PID的航空转台控制系统研究

航空转台是进行地面仿真的关键设备,其控制系统的随动性对地面仿真结果有很大影响。围绕航空转台的控制结构和算法策略,提出使用粒子群优化算法迭代寻优以保证论域最佳的变论域模糊比例积分微分(proportion integral differential,PID)控制策略。以MATLAB作为仿真环境,分析本文所提算法策略的优化效果,仿真结果表明该控制策略相较于常规PID的时间乘绝对误差积分准则(ITAE)指标有显著提升。搭建以可编程多轴运动控制卡(programmable multi-axes controller,PMAC)控制器为核心的航空转台实物测试系统进行算法验证,实验结果表明,基于变论域模糊 PID的航空转台控制系统可使航空转台的控制精度得以显著提升,超调量更小,调节时间更短,同时具备实用性,极大地提高了航空转台控制系统的随动性。     

模糊PID双层参数整定及其在固化炉中的应用

提出了一种模糊PID(proportion integration differentiation)控制器的双层参数整定方法。将模糊PID控制器的参数整定分为比例因子的整定与模糊隶属度函数参数整定2部分。推导出模糊PID控制器的解析模型,该解析模型包括线性部分和非线性补偿2个部分。整定的过程中,把模糊PID控制器解析模型的非线性补偿看作过程扰动,由线性部分和被控对象的二阶纯时滞模型,基于系统的增益裕度关系,导出模糊PID控制器的比例因子。再基于粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)对三角隶属度函数进行优化,使控制器进一步适应被控对象的动态特性。仿真结果表明了研究方法的有效性以及应用在芯片固化炉的温度控制过程中,提升温度控制的效果。     

基于ADAMS机械模型的车辆主动悬架控制策略与仿真

利用ADAMS软件建立了四分之一汽车主动悬架的机械模型,在机械模型的基础上生成车辆主动悬架系统的动力学方程,该方法解决了主动悬架数学模型建立的难题.使机械设计和控制设计共享同一虚拟车辆主动悬架模型,机械系统设计和控制系统设计协调一致.采用自适应模糊PID控制策略对悬架控制,实现了PID控制过程中参数的在线自整定,从而使系统的控制性能更加完善.利用ADAMS的Controls模块实现了ADAMS与MATLAB的联合仿真,仿真结果表明,采用自适应模糊PID控制策略是合理的、可行的,与被动悬架控制相比有效地降低了车身加速度、悬架动挠度和轮胎的相对动载荷,提高了汽车的乘坐舒适性和操纵稳定性.     

基于PSO优化算法的模糊PID励磁控制器设计

针对优化发电机励磁控制器控制问题,研究模糊理论及人工智能控制方法,建立数学模型分析励磁控制器,找到将粒子群算法与模糊PID相整合的励磁控制途径,并设计了适用于低压水轮发电机的励磁控制器.粒子群优化算法优化控制系统的初始参数,模糊PID完成对系统的动态控制.仿真结果表明,改进的控制器算法相比传统PID控制和模糊控制PID,响应速度较快(上升时间少于1s),超调量小(超调量少于5%).能够满足控制器快速、准确和稳定的要求,是一种先进的控制方法.     

基于改进粒子群优化PID参数的风力除尘控制系统的研究

对卷接机组集中工艺风力除尘系统控制需求及工艺特点进行了研究,针对风力系统中压力和流量之间存在非线性与强耦合性的特点,以及控制系统中传统自动化科学技术(proportional plus integral plus derivative controller,PID)控制和现有的模糊PID控制自适应和鲁棒性较差、系统稳定性能不理想的问题,文中提出对角矩阵解耦方法将压力和流量进行解耦,利用改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。通过仿真软件和可编程序逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)程序对算法进行实现。位置阶跃响应实验粒子寻优实验结果表明:该方法在阶跃响应上升时间、最大超调量和响应速度上均有很好的优化效果,即时控制调整变频器频率以及阀门开度,使主风管压力波动在0. 5%～1%内,流量波动控制在0. 4%～0. 8%内。     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。     

基于粒子群优化的船舶PID自动舵的改进

受生物免疫反馈过程的启发,利用模糊逻辑的适应性,提出一种模糊免疫PID控制策略,并以此对传统的PID型航向自动舵进行改进.用一种模糊控制器来模拟免疫系统中的反馈机理,以航行的经济性为目标,采用线性递减权值策略的全局PSO算法,对控制器进行参数优化.并对比2种采用免疫PID控制器的系统组成方案,指明适用于船舶航向控制的控制系统形式.实验仿真结果表明:该控制器能很好地根据船舶动态特性的变化,自动地进行适应性免疫调节,具有跟踪速度快、航向控制超调小以及抗扰性强等优点.     

汽车空调鼓风机自适应控制算法的研究

汽车空调的工作条件很复杂,并且取决于许多因素,例如隔热,密封和温湿度.为了提高汽车空调鼓风机的工作效率,改善车内温湿度环境并达到节能减排的目的,通过模糊算法与PID算法相结合,并对粒子群优化算法进改进来对PID参数进行优化的方法.在Matlab的simulink平台上建立鼓风机控制的数学模型,对模型进行仿真,并对仿真结果进行分析.仿真结果表明,改进的粒子群优化算法优化的模糊PID控制策略具有较高的鼓风机控制精度.,鼓风机的响应时间较短且超调量小,能迅速达到稳定状态,达到试验预期效果.     

基于可编程控制器的槟榔包装控制系统设计

为解决槟榔自动包装机封口装置存在封口不牢固、包材烧穿等问题,设计了一种基于PLC技术的槟榔自动包装机封口装置控制系统,以实现槟榔包装的稳定性。介绍封口装置工艺以及控制系统结构,包括PLC、温度传感器、位置传感器、温度控制模块、伺服电机等。封口装置中温度为主要研究对象,同时为弥补传统PID控制的不足,改善传统LADRC控制参数整定困难等问题,提出一种粒子群优化改进型线性自抗扰温度控制器,以提高封口装置温度控制的鲁棒性和抗扰性。最后进行仿真和实验研究。结果表明：与传统PID以及ADRC控制器相比,加入PSO算法优化后的改进型LADRC方法,可以使系统输出响应、快速性增强,调节时间变短,封口装置实际包装温度误差<0.4°C。可见所述封口装置系统有效提高温度控制精度,一定程度上提升了槟榔自动包装机的生产效率。     

粒子群优化模糊PID的塔式起重机定位和防摆研究

针对塔式起重机控制系统是一个大时滞性、时变及非线性的控制系统,无法建立准确数学模型,难以进行精确控制的问题,设计了模糊PID控制器,通过模糊推理对PID的参数进行在线调整,但由于专家经验具有局限性、盲目性以及模糊控制内不确定因子过多,导致控制性能较差。因此,本文采用粒子群算法对量化因子和比例因子先在离线状态下进行迭代优化后,快速整定模糊PID参数,然后通过MATLAB对控制系统进行仿真分析。仿真结果表明,该方法明显提升了负载的运输效率,有效抑制了塔式起重机负载摆角,并实现了塔式起重机快速准确定位,具有较强的鲁棒性。     

基于粒子群优化的主动悬架PID控制策略

针对汽车主动悬架比例-积分-微分控制器（proportional-integral-derivative,PID）参数选择问题,传统PID控制参数整定具有一定的盲目性。设计粒子群优化算法,目标函数根据悬架性能指标建立,利用粒子群优化算法,优化PID控制器中的参数。结果表明,与优化前PID控制的主动悬架相比,采用粒子群优化PID控制的汽车主动悬架的性能指标有了明显的提升。最终得出结论,经过粒子群算法（Particle swarm algorithm,PSO）优化后PID控制提升了汽车行驶平顺性及操纵稳定性,同时解决了PID控制器参数整定的问题。