基于模糊比例积分微分自整定技术的地铁车辆温控仿真研究

上海轨道交通9号线车厢内温度波动性较大,造成乘客舒适性降低,以及空调器件的经常损环.采用变论域模糊PID(比例积分微分)自整定控制方法降低车厢内温度的波动性,建立了地铁空调系统模糊PID仿真模型,利用Simulink进行仿真,并与常规的PID控制方法进行了比较,得到了满意的效果.     

暖通空调系统的新型模糊自调节PID控制

针对暖通空调系统中由于存在高度非线性,外部扰动,多变量等因素而难以控制的现状,提出一种利用模糊控制器的解析表达式实时调节PID控制器各参数的新型模糊PID控制算法。闭环系统中的模糊模型在发挥控制作用的同时,作为调节器实现了对PID控制器各参数的在线自适应调节,并且给出了具体控制算法设计。仿真结果表明与传统PID控制器相比,这一新型模糊PID控制器具有超调量小,调节时间短,鲁棒性强等优良的控制性能。     

单片机技术在温控系统中的应用

生产科研部门常会遇到用什么样的温控系统来进行热加工。市场上大功率的温控系统较少，因此，开发研制工作可靠、经济合理、调节精度高的单片机温控系统很有必要。由最优控制理论证明的数字式PID调节器，其温度调节精度要优于模拟式PID调节器。数字式PID调节器由单片机实现智能控制，能满足高精度、高要求场合下的热加工、热处理、工业窑炉等。因此，在温控系统的控制策略上采用单片机控制下的数字式PID调节方式，并通过双向晶闸管构成的调功器实现对电阻炉温度的控制。     

基于体感热舒适性的地铁车辆空调模糊控制仿真

对地铁空调车厢的热舒适性提出以预测平均投票(PMV)指标为被控参数的模糊控制方式。根据地铁现场测试数据和调查结果,建立了PMV控制方程。对模糊控制器进行了设计并在Matlab软件中实现了仿真计算。通过与PID(比例-积分-微分)控制方式比较发现,基于PMV指标的模糊控制方式在调节时间上缩短了57%,且在满足乘客热舒适要求的基础上,能很好地实现系统节能需要。     

电弧炉电极调节智能控制系统研究

针对旧式电弧炉在生产过程中存在的故障率高、控制差等诸多问题,结合电极调节特点和冶炼工艺要求,依据电弧电流和弧长的关系,建立电极调节智能控制模型.在熔化期采用Bang-Bang快速最优控制提高电极快速响应性能,给出了Bang-Bang控制算法的实现方法;在氧化期和还原期采用模糊算法在线自动调整PID控制器参数来提高控制精度,依据工程实际,建立PID控制器参数自动调整模糊控制规则.结果表明,系统参数变化具有良好的适应性,并有效地减少了电极短路、断弧等现象.     

基于改进PID算法的列车自动驾驶控制方法研究

由于列车自身结构以及运行线路比较复杂,为了保证自动控制的效果,确定了列车自动控制的数学模型;研究基于神经网络算法优化的改进PID控制算法,利用神经网络算法以及模糊算法得到微分系数、积分系数以及比例系数的最佳组合,从而实现PID参数的自适应调节,提高列车自动控制的精度。     

铁路货车制动梁组装机械手移动控制方法

针对铁路货车制动梁组装多变的需求与环境,文中设计了一种铁路货车制动梁组装机械手移动控制方法,以提升机械手在不同干扰条件下的移动控制精度。在构建组装机械手模型结构后,建立机械手电枢回路电压平衡方程。针对伺服电机控制机构,采用模糊PID融合方法,在设计加权调节因子的基础上,以控制参数定性范围为约束,根据误差绝对值动态调整不同模糊PID控制器的输出强度,并利用粒子群算法优化PID数字控制器,进一步提高控制精度。试验结果表明:该方法在无波形干扰与有波形干扰条件下均具备较高的控制精度,且各关节移动控制误差较低。     

基于模糊PID控制方法的钢轨打磨车打磨驱动电机功率控制研究

钢轨打磨量的大小主要由打磨驱动电机输出功率大小决定。为了保障钢轨打磨车打磨后的钢轨质量,需要对打磨驱动电机输出功率进行闭环控制。结合模糊控制理论和PID控制方法,对打磨驱动电机功率模糊PID闭环控制进行研究。根据模糊规则表得到模糊输出量,经过反模糊化得到PID控制参数值,从而实现模糊PID控制。在打磨实验室使用打磨小车多次打磨测试,获得打磨驱动电机反馈电流。统计分析结果表明,实际电流平均误差为0.30%,最大误差为0.36%,满足设计要求。     

Fuzzy-PID在电阻炉温控系统中的应用与设计

温控系统中常用的PID控制器,存在参数整定复杂、控制精度不够理想的问题。针对电阻炉温控系统所处大惯性、大时滞的特点,提出一种复合控制的策略,将常规PID控制与模糊控制相结合,构成一种智能型的Fuzzy-PID控制器。     

基于灰色预测模糊PID控制的列车ATO系统优化

对列车目标运行曲线的精确追踪是列车自动驾驶系统实现列车安全、准时、节能及舒适运行的核心。针对列车运行过程的大滞后、非线性问题,设计以灰色预测模糊PID算法为核心的列车自动驾驶控制器,以此达到优化列车ATO控制系统的目的。灰色预测控制设置在反馈回路中,其预测值与给定输入值的偏差及偏差变化率作为模糊控制器的输入。模糊控制系统对PID控制的参数进行自动校正,参数可调的PID算法完成对系统的控制。选取相关线路和车型并做仿真试验,验证了经控制器作用后的输出曲线与列车运行的输入曲线之间的追随误差小,加速度的变化在合理的范围内。因此,设计的控制器可以取得良好的ATO控制效果。     

驼峰车辆减速器闭环控制PD参数模糊在线自校正

基于参数模糊在线自校正的原理,提出一种对驼峰车辆减速器控制系统控制参数按调速过程进行模糊在线自校正的控制方法。针对车辆减速器控制系统的特点和性能要求,设计减速器模糊在线自校正控制器,以调速过程中速度误差及其变化为输入语言变量,建立模糊控制规则;根据模糊控制规则在线调整PD控制器的参数,使控制器能较好地适应减速器闭环控制定速设定及过程参数时变。本控制方法在实际系统中进行了试验,结果表明,与常规PD控制相比,模糊在线自校正PD参数控制器有较好的控制性能和较强的鲁棒性,可使系统的控制精度有明显的提高。     

基于PLC的PID模糊控制在油库燃油低烧系统中的应用

介绍油库燃油低烧的一种实现方法,分析换热器的控制形式,并将PID(比例-积分-微分)模糊控制技术引入到柴油加温过程的温度控制。根据基本模糊控制器的结构、原理,设计模糊控制器的主要环节。     

基于自抗扰控制的地铁列车驾驶控制算法

基于PID算法或基于模糊PID算法的地铁列车ATO驾驶控制算法的速度响应误差大,加减速切换频繁,从而导致旅客舒适度一般,列车停车精度不高,列车能耗略高和运行时间存在一定误差的问题。搭建地铁列车模型,结合北京地铁亦庄线线路数据,通过仿真实验对比基于PID算法,基于模糊PID算法,基于专家系统,基于ADRC算法的地铁列车ATO驾驶控制算法的控制效果,并在实验中运用改进的粒子群算法对ADRC算法的参数进行快速整定。仿真结果表明:基于ADRC算法的地铁列车ATO驾驶控制算法的控制效果优于基于PID算法和基于模糊PID算法的地铁列车ATO驾驶控制算法,其控制效果和经验丰富的司机驾驶基本相当,可以有效提高旅客舒适度、列车停车精度,减小列车能耗、运行时间误差。     

基于自适应模糊滑模的列车精确停车制动控制算法

针对高速列车自动驾驶系统精确进站停车问题,基于列车动力学模型和列车制动系统模型,设计1种自适应模糊滑模控制器,通过模糊切换以补偿列车运行过程中受到的基本阻力、线路附加阻力以及外部未知随机扰动等非线性扰动的影响。根据滑模控制理论,利用列车运行过程中的状态偏差,设计基于跟踪误差的等效控制器,以求解列车制动等效控制量;考虑外部扰动,基于优秀司机驾驶经验的模糊推理规则,设计切换控制器,以得到精确控制量。采用本文控制算法对列车制动过程进行仿真验证,并与传统的PID控制和基于指数趋近律的滑模控制进行对比。结果表明:在考虑附加阻力和外部扰动情况下,自适应模糊滑模控制器能够柔化非线性切换控制信号,削弱滑模控制固有的抖振现象,实现对参考轨迹的精确跟踪,并最终实现精确停车;即使在列车制动系统实际控制输出出现偏差时,设计的控制器仍能控制列车精确跟踪参考制动曲线。     

高速列车模型参数辨识及控制研究

针对高速列车模型参数时变、非线性、高阶复杂等特点,提出了基于特征模型的高速列车二阶系统最优化PID控制方法。特征模型和原动力学模型在输出上是等价的,不需要考虑列车实际的物理特性,将模型简化,降低了模型的复杂度。首先对列车进行基本动力学分析,由高速列车一般单质点动力学模型推导建立特征模型。然后采用梯度矫正辨识算法对模型慢时变参数进行辨识优化,通过辨识仿真得到的估计值和模型值对比,进一步来验证特征模型时变参数对模型精确度的影响。最后,通过设计最优控制器和最优PID控制器,对列车速度和位置进行误差跟踪控制,得到两种控制器下的误差跟踪仿真结果,通过采用稳态误差、超调量和调节时间三项系统参数进行结果对比,说明了最优PID控制器的控制效果更加良好,也由此说明特征模型对控制器的设计是有效的。     

基于模糊推理的智能围岩分级方法研究

研究目的:围岩分级是隧道施工中必不可少的边界条件。传统的围岩分级方法在时效性和完备性方面存在诸多弊端,且在实际工程中可利用的样本量偏少,故本文引入模糊推理方法将围岩分级智能化,尝试从以往的围岩分级数据中提取出模糊规则,构建模糊推理引擎,实现基于模糊推理的智能化围岩分级,以解决工程中的实际问题。研究结论:(1)分析研究了三种模糊规则生成算法及优缺点;(2)明确了模糊集隶属函数采用的六个条件参数及取值范围;(3)通过试验验证了分段模糊推理模型适用于少量样本围岩分级的可行性,实现了高效、准确的围岩分级;(4)实践表明,基于模糊推理方法设计的智能化围岩分级系统可以满足工程中的实际需求,能够为类似工程应用提供参考和借鉴。     

L-B型组合制动梁中频电源热处理系统的研发

目前货车制动梁生产时采用的传统加热方法,存在易使制动梁坯料局部过热而出现魏氏组织的问题,因此设计L-B型组合式制动梁中频电源热处理系统。该系统由中频电源、感应加热器、红外线温度传感器和可编程逻辑控制器(PLC)等组成,通过工控机设置相应运行参数,PLC启动中频电源,感应加热器对制动梁坯料进行加热,红外线温度传感器检测制动梁坯料的温度,采用模糊PID(比例-积分-微分)温度控制策略增强了系统对负载变化和外界干扰的适应性,通过PID控制器控制中频电源的电压,实现对制动梁坯料加热温度的精确控制。该系统在制动梁生产线的应用情况表明:该系统能够精确地将制动梁坯料的加热温度控制在(950±10)℃的范围内;制动梁的各项技术指标均能满足生产要求。     

高速列车横向振动自适应神经模糊控制的仿真

为了设计出智能的列车悬挂系统,提出了基于神经网络的自适应模糊控制。模糊控制主要是针对系统的非线性;神经网络控制是产生模糊控制的控制规则。通过自适应神经网络的模糊推理系统(ANFIS),把神经网络和模糊控制相结合。神经网络根据采集的数据来进行训练,产生不同的控制规则,使模糊控制器对路面的变化具有自适应能力。仿真结果表明:该方法可在一定程度上减少轨道对列车车身的振动,提高列车在路面行驶的平稳性。     

铁路空调列车车厢环境改造研究

当前铁路空调列车仅以车内温度为主要控制对象,不能满足现代空调列车发展的需要。通过对铁路空调列车车内温度、空气质量的深入研究,提出了基于模糊数字PID的温控系统以及回风通风、湿度调节、负离子发生器为主体的空气质量控制系统的车厢环境整改方案。该方案以车内温度和空气质量为整体控制对象,弥补了现有空调列车控制所存在的不足,为改善列车车内环境、保证空调列车舒适性提供一种有效的新方法。     

模糊控制理论的研究进展及其在铁路货物列车自动化控制系统中的应用

综述模糊控制理论研究的进展。分析模糊控制器的解析结构,分析模糊控制系统的函数逼近能力的稳定性,分析模糊控制技术与其它软计算方法如神经网络、遗传算法的结合。研究模糊控制技术与遗传算法相结合在铁路货物列车自动化控制系统中的应用,货物运输的自动控制属于多目标系统控制,通过对模糊PI控制器最敏感的参数,如比例因子和隶属度函数等进行寻优,使系统性能得到了显著改善。