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振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制

周小云 蔡改贫 汤文聪 于习文

周小云,蔡改贫,汤文聪,等.振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制[J].工矿自动化,2019,45(11):86-92..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019050002
引用本文: 周小云,蔡改贫,汤文聪,等.振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制[J].工矿自动化,2019,45(11):86-92..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019050002
ZHOU Xiaoyun, CAI Gaipin, TANG Wencong, et al. Fuzzy decoupling PID control for vibration-slow shear crusher[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(11): 86-92. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019050002
Citation: ZHOU Xiaoyun, CAI Gaipin, TANG Wencong, et al. Fuzzy decoupling PID control for vibration-slow shear crusher[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(11): 86-92. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019050002

振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019050002
基金项目: 

国家自然科学基金资助项目(51464017)

江西省重点研发计划资助项目(20181ACE50034)

详细信息
  • 中图分类号: TD451/67

Fuzzy decoupling PID control for vibration-slow shear crusher

  • 摘要: 针对振动慢剪破碎机碎矿过程多变量、强耦合、大时滞的特点,提出了一种基于自适应粒子群算法优化的模糊解耦PID控制方法。在对振动慢剪破碎机动态模型进行对角矩阵解耦的基础上,分别对给料量和振动电动机频率进行模糊PID控制,并引入自适应粒子群优化算法对模糊PID控制的隶属函数参数进行动态优化,从而实现主电动机工作电流及合格矿料产率精确、稳定、快速控制。仿真及试验结果表明,该方法具有响应速度快、调节时间短、超调量小的特点。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2019-11-20

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