基于改进型PID控制算法在小型仓储物流智能机器人中的应用研究

基于PID(Proportional-Intgral-Differential)控制算法,并对其比例环节、积分环节和微分环节控制参数进行分析,通过对小型仓储物流智能机器人运动控制系统研究分析,提出一种改进型PID控制算法,它既保持了原来PID控制算法的优点,又简化了对比例环节、积分环节和微分环节控制参数进行繁杂的调整过程,同时利用MATLAB对改进型的算法进行仿真与验证,实验结果表明效果较理想.     

基于dsPIC30F6010的智能伺服控制器设计

采用经典的PID控制方法的伺服控制系统,在转动惯量变化后的控制效果不佳,必需通过重新整定控制参数,才可以达到到满意的控制效果;在建立含有转动惯量因素的控制对象模型,对伺服系统受转动惯量变化的影响进行分析;设计基于dsPIC30F6010A电机专用数字控制器的伺服系统,采用单神经元自适应PID控制算法,借助于Matlab分别对经典PID控制和单神经元自适应PID控制算法进行仿真。与经典PID控制仿真结果进行对比,可确认单神经元PID控制算法可以有效解决系统转动惯量的变化带来的控制问题,能够实现对转动惯量变化的控制对象进行有效可靠的控制。     

四旋翼飞行器飞行轨迹的仿真研究

设计以四旋翼飞行器为实际对象,针对四旋翼飞行器的多变量、欠驱动等特点,首先对四旋翼飞行器的受力情况和飞行状态做了深入研究,并在此基础上完成了四旋翼飞行器的力学建模和运动学建模;其次将得到的模型应用到MATLAB仿真中,分别对角度和位置回路的PID控制算法和积分分离PID控制算法进行了仿真,验证了控制算法的可行性。     

积分分离PID在配料控制系统中的应用

文章在常规的配料系统PID控制算法的基础上,为克服配料现场的高频等干扰,提出了积分分离PID控制算法,即在被控制量开始跟踪时,取消积分作用,直到被控制量接近新的给定值时才产生积分作用,实际证明效果良好。     

基于RBF网络及GA算法的PID控制器在控制木糖醇发酵过程中ORP的应用

提出了一种结合神经网络和遗传算法的智能PID控制算法;该控制器先利用RBF辨识网络在线辨识系统模型,再利用遗传算法在线调整PID三个控制参数,将此智能PID控制器用于木糖醇发酵过程,实现了木糖醇发酵过程中ORP间接实时控制。     

基于一级倒立摆的PID与LQR控制算法对比分析

倒立摆系统是典型的快速、多变量、非线性、绝对不稳定系统,本文在给出一级倒立摆数学模型的基础上,设计了PID控制器与LQR控制器,并基于MATLAB软件对这两种控制算法进行了仿真对比分析,结果显示LQR控制算法的控制性能要优于PID控制算法。     

PID控制器参数的整定

比例（Propoaion）、积分（Intergral）和微分（Differential）控制（以下简称PID控制），是控制系统中应用最广泛的一种控制规律。实际运行经验及理论分析充分证明，这种控制规律在相当多的工业对象中，都能得到满意的控制效果。它是从事自动控制和电器传动领域的工程技术人员在模拟控制系统中最常使用的的一种方法。     

pH值控制方法的研究

由于pH过程的非线性和滞后性,pH值的检测和控制在化工生产过程中并非易事,本文主要分析了pH值曲线的非线性特点,应用分段式变增益PID的处理方法,提出了pH过程的分段式变增益PID控制设计方法,设计了一种分段式变增益PID控制算法,利用MATLAB仿真技术对pH值控制系统进行了仿真研究并与常规的PID控制算法进行了仿真对比,有效的实现了对pH值的控制。     

射频消融治疗仪输出功率的PID控制策略

改变传统射频治疗仪输出功率算法,采用PID控制算法,可以使射频治疗仪输出功率更加准确和稳定,提高治疗效果。本文就构建射频功率控制的数学模型,对PID控制算法进行仿真研究,实现PID控制器的设计以及参数的整定,并且设计温度控制策略,并在离体组织中进行实验研究,验证PID控制的有效性作了详细阐述。     

大功率整流元件性能测试系统的研制

文章详细介绍了大功率整流元件性能测试系统的工作原理和组成,系统采用全动态测试方法测试整流元件的主要参数,利用FIR数字滤波和数字积分分离PID控制算法进行测试系统的数字采样及控制,通过专用工控机上的VisualC++6.0软件编程实现测试系统的全自动化测试。     

结合局部优化的蚁群优化算法的研究与实现

蚁群算法是一种成功的启发式算法,但在解决TSP问题时存在着收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题。本文针对这两个问题,提出了定期交流和模范带头学习模型,前者是在蚂蚁每走过一定城市后,进行学习交流,选出所走路径相对较短的蚂蚁进行信息素影响,从而加快总体的收敛速度;后者是当所有蚂蚁都旅行一圈后,选出最优秀的蚂蚁,在其走过的路径上释放大量信息素,对下一周期蚂蚁的旅行进行引导,避免陷入局部最优解。实验结果表明新算法在求解质量上比传统蚁群算法有了明显提高。本文也通过实验分析了蚂蚁数量等参数对算法性能的影响。     

基于混合遗传算法对应急条件下蔬菜配送问题的研究

建立了一种应急蔬菜配送问题的模型,考虑到在对该类问题规划线路时种群规模对遗传算法选择最优解的影响,将改进扫描法的思想融合到遗传算法中,形成一种新型的混合遗传算法。结合改进的扫描法后的遗传算法在种群选择上加以有效控制,减少了遗传算法陷入局部最优解的概率,同时提高了算法的时效性。     

指数条件异方差过程中检验跳跃现象的方法

由于存在边界检验和不可定义参数检验问题,检验跳跃现象的沃尔德、尤度比统计量都不再渐进服从正态分布(或卡方分布)。本文从Jump-EGARCH(N)和Jump-EGARCH(t)过程两个侧面,应用迪拉克·得鲁塔函数解决退化参数的微、积分计算的基础上,提议与不可定义参数无关的拉格朗日乘数检验统计量,并实施蒙特卡罗仿真实验和实证分析验证提议统计量的检验能力。     

VMI环境下基于需求预测的多点库存控制模型

建立了一个基于需求预测的多点库存控制模型,并提出一个改进的遗传算法来进行求解,结果显示与单点最优库存控制策略相比,该方法有效。     

Study on the evolutionary optimisation of the topology of network control systems

Computer networks have been very popular in enterprise applications. However, optimisation of network designs that allows networks to be used more efficiently in industrial environment and enterprise applications remains an interesting research topic. This article mainly discusses the topology optimisation theory and methods of the network control system based on switched Ethernet in an industrial context. Factors that affect the real-time performance of the industrial control network are presented in detail, and optimisation criteria with their internal relations are analysed. After the definition of performance parameters, the normalised indices for the evaluation of the topology optimisation are proposed. The topology optimisation problem is formulated as a multi-objective optimisation problem and the evolutionary algorithm is applied to solve it. Special communication characteristics of the industrial control network are considered in the optimisation process. In respect to the evolutionary algorithm design, an improved arena algorithm is proposed for the construction of the non-dominated set of the population. In addition, for the evaluation of individuals, the integrated use of the dominative relation method and the objective function combination method, for reducing the computational cost of the algorithm, are given. Simulation tests show that the performance of the proposed algorithm is preferable and superior compared to other algorithms. The final solution greatly improves the following indices: traffic localisation, traffic balance and utilisation rate balance of switches. In addition, a new performance index with its estimation process is proposed.     

基于改进蚁群算法的数控机床主轴优化设计

通过机床主轴结构的分析,建立数学模型优化主轴。改进的蚁群算法,将寻优过程分为粗搜索和精搜索两个步骤,将粗搜索获得的可行解进行变异交叉操作,最后通过精搜索完成整个寻优过程。分别采用改进蚁群算法、基本蚁群算法和常规优化设计对主轴进行优化,对比分析优化结果可知,采用改进蚁群算法优化后体积减少了5.6%,刚度提高了8.2%,并且改进蚁群算法比基本蚁群算法优化耗时减少了36%,比常规优化设计减少了57%,这为机床主轴系统的优化提供了一种切实可行的优化算法。     

螺旋焊缝轨迹跟踪控制算法的分析与研究

分析和研究了超声波螺旋焊缝自动检测的轨迹跟踪控制算法。在对经典PID控制采用参数自整定算法、对模糊控制采用自调整因子算法的基础上,提出了一种新型复合控制算法。该算法结合了比例控制、模糊控制及PID控制,仿真结果表明,其具有响应速度快、超调量小、无静差等优点,提高了轨迹跟踪的实时性及精度。     

基于改进粒子群算法的SVR参数优化选择的研究

支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,由于在参数的选择范围内可选择的数量是无穷的,在多个参数中盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难逼近最优。因此提出了基于改进粒子群算法的SVR参数优化选择方法。仿真结果表明:该改进粒子群算法优化SVR参数方法可行、有效,由此得到的SVR模型具有更好的学习精度和推广能力。     

改进的郭涛算法解一类有限元离散常微分方程

文章提出了改进的郭涛算法,并运用该算法解区域分裂、有限元离散之后的非线性常微分方程两点边值问题。数值结果表明该算法能很好地收敛到准确解,精度较高。     

基于遗传算法的自动组卷算法的设计

自动组卷系统中组卷算法的好坏直接影响到组卷的效率和质量,本文分析了各种常用的组卷算法,提出将改进的自适应遗传算法用于解决组卷问题,以提高组卷效率。并详细论述了基于遗传算法的自动组卷策略的实现过程。