利用智能控制器对pH中和过程进行建模模拟和应用
这是一篇关于pH值控制,非线性系统,PID控制器,自适应控制,模糊逻辑控制的论文, 主要内容为在过去的几十年里,先进的控制技术在工业过程控制中的应用变得越来复杂。这可以归结为一些问题,例如过程的复杂性、消费者的高质量产品需求、技术的进步以及世界各国政府的严格环境立法。为了克服上述所有的挑战,工业过程必须使用可靠、精确、抗干扰、熟练和灵活的控制系统来控制它们;该系统不仅可以简单操作,而且对于系统的升级和技术的适应性也很重要。因此,为了满足所有的需求,并促进工业过程的更顺利的运行,需要长期努力改进控制系统的形式及其后续的过程模型。先进的控制技术对整个工业控制工程有直接而又显著的影响,这一点不足为奇。事实上,最近的大多数研究表明,有越来越多高级形式的控制器被称为智能控制器。这些类型控制器的行为模式模仿了人们解决社会问题或不确定过程的思维方式。能够执行上述操作的控制器是基于模糊逻辑和神经网络平台设计的。本研究强调了一些目标,包括设计和实现一个pH中和过程的智能控制器。该控制器基于模糊逻辑算法具有自适应结构。本研究的第一个任务是对pH中和过程系统的设计和建立。该系统是在福建农林大学机电工程学院数控实验室设计和安装的。该系统特点之一是它使用了所有的仪器和材料都有在典型的酸碱处理工业中使用。这有助于工厂解决在处理PH中和过程中所遇到的大多数问题,并试图改进控制系统、模型开发和过程控制设计。本研究设计了一个完整的PH系统,并完成系统所需的所有部件设计和平台(硬件和软件)开发。本研究的第二个方面是研究pH中和过程的数学模型的发展。该模型被用于基于模糊逻辑和自适应算法的智能控制器的开发。一个关键的成果就是通过对比系统模型结论和实验结论,得出该模型适用于PH控制系统的应用设计。本研究的最后一部分是对pH中和装置的制作和调试。该控制器使用能够对控制动作中发生的所有未测量的干扰作出反应并获得最佳控制效果的反馈控制机构。尽管人们可能会争辩说,这种类型的控制机构已经出现在文献中很长一段时间,但是大多数可用的研究在文献中一直使用实验室规模或单纯计算机模拟研究这种类型的控制结构的性能与过程。这显然为研究可以处理真正的工业系统所面临的所有控制问题的全尺寸系统留下了很大的空间。本文利用反馈控制结构设计了包含模糊逻辑的控制器算法自适应方案,结果令人鼓舞。在采用反馈控制方案的自适应模糊逻辑控制器进行了多次的测试和实验,并成功地应用于pH中和装置上。通过对这些闭环系统的测试结果进行比较,结果与使用计算机模拟得到的结果基本相似。因此,希望本研究中所使用的方法和结论可以在某种程度上有助于消除pH中和或任何类似的过程中的理论和实践之间的差别。
物流园区运输无人车系统的研究和设计
这是一篇关于无人车,上位机,A*算法,PID控制器的论文, 主要内容为近年来,我国物流业发展势头良好,物流业运输服务的重要性不断提高,配送成本高、效率低的问题日益严重。随着技术的进步,低速无人物流车辆已经成为社区、公园和校园等场景的重要组成部分,并受到了物流企业和研究机构的广泛关注。无人驾驶汽车运输为物流配送提供了新的解决方案。无人车运输具有更大的选择性和灵活性。2020年新冠肺炎的爆发使得无人车的应用受到了极大的关注,因为它们能够提供无接触的运输服务,并能够有效地防止疾病的传播,从而减轻了人们的工作负担。因此,加强对无人车的研究,将为物流业带来巨大的改变,使得物流行业更加高效、灵活。本设计旨在帮助电动车辆实现路径规划、轨迹跟踪,以此来实现自动驾驶,提高无人驾驶的效率和安全性。其主要研究工作如下:1、对系统方案进行设计,并完成对系统主要器件的选型,包括主控器、GPS模块、角度传感器、转向电机和电源模块。并对相关原理和技术进行说明。2、完成运输无人车的硬件及软件设计。利用Altium Designer 20软件设计无人车控制系统的硬件电路,主要包括电源模块、电机隔离模块、传感器模块和系统主控制器模块;对GPS信息进行解析,为无人车自动驾驶奠定基础;利用Visual Studio软件设计上位机界面,实现串口通信设置和控制功能。3、完成运输无人车的算法设计。从启发函数选取、引入惩罚函数、平滑度处理以及搜索方式四个方面对A*算法进行改进,上位机应用改进的A*算法进行路径规划,通过在MATLAB中建立物流园区地图,并对算法进行仿真,验证改进后的A*算法相对于传统A*算法的优势;根据积分分离算法和纯追踪算法设计两种轨迹跟踪控制器,通过对两种控制器进行仿真实验,选出适合本设计的控制器,对上位机规划的路径进行跟踪。4、完成运输无人车的系统功能测试。验证了角度传感器能够准确的反馈前轮转角;上位机与主控器通信,实现了上位机实时传输位置信息到主控制器;对GPS定位系统进行测试,验证定位系统采集信息的精度;将轨迹规划算法以及轨迹跟踪控制器应用到实车上,选择学校道路作为测试场地对相关功能进行测试,无人车能够较好的进行跟踪轨迹,跟踪误差较小,能够满足预期目标。
机械臂重力补偿装置的随动系统的设计与实现
这是一篇关于微重力模拟,随动系统,视觉伺服,PID控制器,卡尔曼滤波的论文, 主要内容为随着我国探月工程的发展,对月球机械臂的地面模拟(微重力模拟)试验变得越来越重要。当前,微重力模拟的方法主要有气浮法、水浮法、落塔法和悬吊法等。其中,悬吊法主要是通过吊丝拉力来补偿机械臂自身的重力,本系统中只需要补偿机械臂重力的5/6。由于悬吊法具有结构简单、易于实现且能够进行三维模拟等特点,是目前各国广泛采用的微重力模拟方法之一。本课题设计并实现了机械臂重力补偿装置的随动系统。机械臂重力补偿装置用来补偿机械臂5/6的重力,为其地面试验提供月球微重力的力学环境;随动系统在机械臂运动过程中使重力补偿装置跟随机械臂运动;重力补偿装置以悬吊法实现,悬吊点位置的跟踪误差是影响地面试验的关键因素,较大的跟随误差将对机械臂产生水平方向的干扰力矩,破坏地面试验的力学环境。本课题提出了视觉伺服跟踪随动方法,设计并实现了一套微重力地面试验验证系统,有效地减小了随动误差,降低了重力补偿装置对机械臂产生的侧向干扰力矩。本文首先介绍了月球机械臂地面模拟试验装置的硬件结构;其次介绍了基于位置伺服的随动系统的整体结构,以及系统的可靠性设计;最后详细地介绍了随动系统个部分的设计与实现。图像作为整个系统的关键反馈信息,其成像质量直接影响着系统的精度,为了能够满足高精度、大视场、大景深、高频率的成像条件,本系统设计了一套基于激光测距仪及双相机的视觉测量系统。如何选取合适的图像特征,保证能够快速的检测目标并实现准确地定位是图像处理过程的关键。本系统设计了以LED光源主动发光为基础的目标标志器,提出了一套目标识别、检测和位置测量的方法。在传统的基于位置的随动系统中,总是跟随目标的运动在先,执行机构的随动在后,因此执行机构总是滞后于运动目标,难以减小随动过程中的位置偏差。针对此问题,本文提出了利用卡尔曼滤波对机械臂的运动进行估计的方法,以此来对执行机构的动作进行预测,提高随动系统的动态性能,该方法有效地减少了随动偏差。在执行机构的控制方面,为了简化控制器的设计,将控制器分为视觉控制器和执行机构控制器。执行机构控制器采用了PC机+PMAC运动控制卡的方式实现了数字PID控制。数字PID控制器简单可靠,PMAC运动控制卡能够实现同时对多个电机的控制且提供了良好的软件开放性,二者结合完美地实现了对执行机构的精确控制。经过实验验证,研制的机械臂重力补偿装置随动系统的各项性能指标满足地面实验的要求。
利用智能控制器对pH中和过程进行建模模拟和应用
这是一篇关于pH值控制,非线性系统,PID控制器,自适应控制,模糊逻辑控制的论文, 主要内容为在过去的几十年里,先进的控制技术在工业过程控制中的应用变得越来复杂。这可以归结为一些问题,例如过程的复杂性、消费者的高质量产品需求、技术的进步以及世界各国政府的严格环境立法。为了克服上述所有的挑战,工业过程必须使用可靠、精确、抗干扰、熟练和灵活的控制系统来控制它们;该系统不仅可以简单操作,而且对于系统的升级和技术的适应性也很重要。因此,为了满足所有的需求,并促进工业过程的更顺利的运行,需要长期努力改进控制系统的形式及其后续的过程模型。先进的控制技术对整个工业控制工程有直接而又显著的影响,这一点不足为奇。事实上,最近的大多数研究表明,有越来越多高级形式的控制器被称为智能控制器。这些类型控制器的行为模式模仿了人们解决社会问题或不确定过程的思维方式。能够执行上述操作的控制器是基于模糊逻辑和神经网络平台设计的。本研究强调了一些目标,包括设计和实现一个pH中和过程的智能控制器。该控制器基于模糊逻辑算法具有自适应结构。本研究的第一个任务是对pH中和过程系统的设计和建立。该系统是在福建农林大学机电工程学院数控实验室设计和安装的。该系统特点之一是它使用了所有的仪器和材料都有在典型的酸碱处理工业中使用。这有助于工厂解决在处理PH中和过程中所遇到的大多数问题,并试图改进控制系统、模型开发和过程控制设计。本研究设计了一个完整的PH系统,并完成系统所需的所有部件设计和平台(硬件和软件)开发。本研究的第二个方面是研究pH中和过程的数学模型的发展。该模型被用于基于模糊逻辑和自适应算法的智能控制器的开发。一个关键的成果就是通过对比系统模型结论和实验结论,得出该模型适用于PH控制系统的应用设计。本研究的最后一部分是对pH中和装置的制作和调试。该控制器使用能够对控制动作中发生的所有未测量的干扰作出反应并获得最佳控制效果的反馈控制机构。尽管人们可能会争辩说,这种类型的控制机构已经出现在文献中很长一段时间,但是大多数可用的研究在文献中一直使用实验室规模或单纯计算机模拟研究这种类型的控制结构的性能与过程。这显然为研究可以处理真正的工业系统所面临的所有控制问题的全尺寸系统留下了很大的空间。本文利用反馈控制结构设计了包含模糊逻辑的控制器算法自适应方案,结果令人鼓舞。在采用反馈控制方案的自适应模糊逻辑控制器进行了多次的测试和实验,并成功地应用于pH中和装置上。通过对这些闭环系统的测试结果进行比较,结果与使用计算机模拟得到的结果基本相似。因此,希望本研究中所使用的方法和结论可以在某种程度上有助于消除pH中和或任何类似的过程中的理论和实践之间的差别。
时滞系统PID控制器设计的工具箱（PIDCDTDS）开发及改进
这是一篇关于时滞系统,PID控制器,PIDCDTDS工具箱,完全稳定性问题,辅助特征方程的论文, 主要内容为本文主要研究时滞系统PID控制器的设计以及PIDCDTDS工具箱的开发。由于PID控制在现代工业中的广泛使用以及时滞现象的普遍存在,因此时滞系统的PID控制器设计是一个十分经典并且重要的问题。本文是在频域扫描框架的基础上进行研究的,但是这种方法需要通过绘制频域扫描曲线后进行人为分析,并获得参数τ的详细稳定区间。而时滞PID控制系统中控制器的增益(kP,kI,kD)以及时滞参数τ都是自由参数,这种涉及四参数的问题虽然在很多文献对其进行深入研究,但是据作者所知,针对四个都是自由参数的研究目前还不充分。本文通过引入辅助特征方程以及代数判据,通过把临界虚根与描述系统不稳定根的个数的指标ΔNU联系起来,研究系统在参数空间上的变化情况并对临界虚根的渐近行为进行分析,解析地解决了这种四自由参数控制器设计问题。这项研究不仅解决了系统具有重根以及退化的临界虚根的情况,而且可以获得多个时滞稳定区间或者不从0开始的时滞稳定区间。同时,通过与现有文献中的实例进行对比分析,发现我们的方法通过使用最简单的控制器就可以获得与对比文献相近的结果甚至是更好的结果。由此,在理论完备的基础上,我们开发了 PIDCDTDS工具箱,其操作十分简单,只需输入传递函数、控制器的增益(kP,kI,kD)的检索范围以及时滞参数τ的最大检索值,即可获得(kP,kI,kD,τ)的稳定域,其不需要任何工作经验以及PID控制器的设计知识。在实际应用中可以为工程技术人员在时滞系统的稳定域内选择合适的控制器增益提供指导作用。目前我们已经将其应用到对直流电机的时滞PID控制器的设计分析中,并可以获得使直流电机稳定的多个时滞稳定区间。这将我们的研究从理论应用到实践当中,为我们的研究在实践中的应用打下了基础。
利用智能控制器对pH中和过程进行建模模拟和应用
这是一篇关于pH值控制,非线性系统,PID控制器,自适应控制,模糊逻辑控制的论文, 主要内容为在过去的几十年里,先进的控制技术在工业过程控制中的应用变得越来复杂。这可以归结为一些问题,例如过程的复杂性、消费者的高质量产品需求、技术的进步以及世界各国政府的严格环境立法。为了克服上述所有的挑战,工业过程必须使用可靠、精确、抗干扰、熟练和灵活的控制系统来控制它们;该系统不仅可以简单操作,而且对于系统的升级和技术的适应性也很重要。因此,为了满足所有的需求,并促进工业过程的更顺利的运行,需要长期努力改进控制系统的形式及其后续的过程模型。先进的控制技术对整个工业控制工程有直接而又显著的影响,这一点不足为奇。事实上,最近的大多数研究表明,有越来越多高级形式的控制器被称为智能控制器。这些类型控制器的行为模式模仿了人们解决社会问题或不确定过程的思维方式。能够执行上述操作的控制器是基于模糊逻辑和神经网络平台设计的。本研究强调了一些目标,包括设计和实现一个pH中和过程的智能控制器。该控制器基于模糊逻辑算法具有自适应结构。本研究的第一个任务是对pH中和过程系统的设计和建立。该系统是在福建农林大学机电工程学院数控实验室设计和安装的。该系统特点之一是它使用了所有的仪器和材料都有在典型的酸碱处理工业中使用。这有助于工厂解决在处理PH中和过程中所遇到的大多数问题,并试图改进控制系统、模型开发和过程控制设计。本研究设计了一个完整的PH系统,并完成系统所需的所有部件设计和平台(硬件和软件)开发。本研究的第二个方面是研究pH中和过程的数学模型的发展。该模型被用于基于模糊逻辑和自适应算法的智能控制器的开发。一个关键的成果就是通过对比系统模型结论和实验结论,得出该模型适用于PH控制系统的应用设计。本研究的最后一部分是对pH中和装置的制作和调试。该控制器使用能够对控制动作中发生的所有未测量的干扰作出反应并获得最佳控制效果的反馈控制机构。尽管人们可能会争辩说,这种类型的控制机构已经出现在文献中很长一段时间,但是大多数可用的研究在文献中一直使用实验室规模或单纯计算机模拟研究这种类型的控制结构的性能与过程。这显然为研究可以处理真正的工业系统所面临的所有控制问题的全尺寸系统留下了很大的空间。本文利用反馈控制结构设计了包含模糊逻辑的控制器算法自适应方案,结果令人鼓舞。在采用反馈控制方案的自适应模糊逻辑控制器进行了多次的测试和实验,并成功地应用于pH中和装置上。通过对这些闭环系统的测试结果进行比较,结果与使用计算机模拟得到的结果基本相似。因此,希望本研究中所使用的方法和结论可以在某种程度上有助于消除pH中和或任何类似的过程中的理论和实践之间的差别。
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