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基于DBO优化模糊PID的高低温试验箱温度控制方法
被引量：
3
1
作者
杨洪涛
金磊
+2 位作者
姜西祥
秦鹏飞
田杭州
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第10期235-243,共9页
高低温试验箱温控系统具有非线性、时滞性。传统采用的PID控制超调量高、调节时间长,而模糊PID控制效果受量化因子与比例因子拟定的影响。为了提高试验箱温控系统响应速度与稳定性,提出了一种基于DBO算法优化模糊PID量化因子与比例因子...
高低温试验箱温控系统具有非线性、时滞性。传统采用的PID控制超调量高、调节时间长,而模糊PID控制效果受量化因子与比例因子拟定的影响。为了提高试验箱温控系统响应速度与稳定性,提出了一种基于DBO算法优化模糊PID量化因子与比例因子的高低温试验箱温控方法。首先建立了高低温试验箱加热模型传递函数,在MATLAB/Simulink中搭建传统PID、模糊PID、PSO优化的模糊PID以及DBO优化的模糊PID模型进行仿真,并利用PLC、触摸屏和温控箱搭建实验装置开展实际温控实验。仿真结果表明,DBO优化的模糊PID相较于PSO优化的模糊PID的超调量降低了1.02%,调节时间降低了106 s。实验结果表明,DBO优化的模糊PID相较于PSO优化的模糊PID超调量降低了1.1%,调节时间减少了120 s,验证了DBO算法优化模糊PID量化因子与比例因子相较于PSO效果更佳。补充测试DBO优化出的最佳量化因子与比例因子在不同温度下的温控效果,表明了DBO算法优化模糊PID控制方案的可行性。
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关键词
高低温试验箱
DBO算法
模糊PID
温度控制
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职称材料
数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法
被引量：
4
2
作者
张双双
杨洪涛
+1 位作者
马群
李莉
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期491-502,共12页
为研究面向不同测量对象且具有普适性的数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法,选择球作为测量对象,分析了在机测量系统的工作原理及误差来源,利用BAS-BP神经网络建立了单项几何误差白化模型,同时建立了测量系统综合误差模型和球测量...
为研究面向不同测量对象且具有普适性的数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法,选择球作为测量对象,分析了在机测量系统的工作原理及误差来源,利用BAS-BP神经网络建立了单项几何误差白化模型,同时建立了测量系统综合误差模型和球测量误差模型。研究了用于确定最佳测量区搜索寻优的差分优化布谷鸟(DE-CS)算法,进行了不同算法搜索性能对比,确定了算法最优性能参数。搭建了确定球最佳测量区的实验装置,进行了相应实验,对比了利用算法确定和实际测量得到的最佳测量位置的一致性。实验结果表明,利用上述方法搜索计算确定的面向球最佳测量区位置与实验测量确定的最佳测量区位置一致,最佳测量区为:430.783mm≤X≤439.783mm,-145.133mm≤Y≤-136.133mm和-268mm≤Z≤-258mm,实测最大误差最小值为3.1μm,算法求解的误差也为整个测量空间的最小值0.7107μm,且可用于面向点、面等其他测量对象的最佳测量区确定,具有普适性,可用于确定在机测量系统的最佳测量区。
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关键词
在机测量系统
误差建模
DE-CS算法
最佳测量区
普适性
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职称材料
题名
基于DBO优化模糊PID的高低温试验箱温度控制方法
被引量：
3
1
作者
杨洪涛
金磊
姜西祥
秦鹏飞
田杭州
机构
安徽理工大学
机电工程学院
安徽理工大学安徽省矿山智能装备与技术重点实验室
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第10期235-243,共9页
基金
国家自然科学基金(51675004)
安徽省高等学校科学研究项目(自然科学类)(2022AH050805)
2022年安徽省智能矿山技术与装备工程研究中心开放基金项目(AIMTEEL202206)资助。
文摘
高低温试验箱温控系统具有非线性、时滞性。传统采用的PID控制超调量高、调节时间长,而模糊PID控制效果受量化因子与比例因子拟定的影响。为了提高试验箱温控系统响应速度与稳定性,提出了一种基于DBO算法优化模糊PID量化因子与比例因子的高低温试验箱温控方法。首先建立了高低温试验箱加热模型传递函数,在MATLAB/Simulink中搭建传统PID、模糊PID、PSO优化的模糊PID以及DBO优化的模糊PID模型进行仿真,并利用PLC、触摸屏和温控箱搭建实验装置开展实际温控实验。仿真结果表明,DBO优化的模糊PID相较于PSO优化的模糊PID的超调量降低了1.02%,调节时间降低了106 s。实验结果表明,DBO优化的模糊PID相较于PSO优化的模糊PID超调量降低了1.1%,调节时间减少了120 s,验证了DBO算法优化模糊PID量化因子与比例因子相较于PSO效果更佳。补充测试DBO优化出的最佳量化因子与比例因子在不同温度下的温控效果,表明了DBO算法优化模糊PID控制方案的可行性。
关键词
高低温试验箱
DBO算法
模糊PID
温度控制
Keywords
high and low temperature test chamber
DBO algorithm
fuzzy PID
temperature control
分类号
TN06 [电子电信—物理电子学]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法
被引量：
4
2
作者
张双双
杨洪涛
马群
李莉
机构
安徽理工大学
机械工程学院
安徽理工大学安徽省矿山智能装备与技术重点实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期491-502,共12页
基金
安徽省高校学科拔尖人才学术资助项目(No.gxbjZD2021049)
安徽省重点研究与开发计划资助项目(No.202004a07020046)
国家自然科学基金资助项目(No.51675004)。
文摘
为研究面向不同测量对象且具有普适性的数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法,选择球作为测量对象,分析了在机测量系统的工作原理及误差来源,利用BAS-BP神经网络建立了单项几何误差白化模型,同时建立了测量系统综合误差模型和球测量误差模型。研究了用于确定最佳测量区搜索寻优的差分优化布谷鸟(DE-CS)算法,进行了不同算法搜索性能对比,确定了算法最优性能参数。搭建了确定球最佳测量区的实验装置,进行了相应实验,对比了利用算法确定和实际测量得到的最佳测量位置的一致性。实验结果表明,利用上述方法搜索计算确定的面向球最佳测量区位置与实验测量确定的最佳测量区位置一致,最佳测量区为:430.783mm≤X≤439.783mm,-145.133mm≤Y≤-136.133mm和-268mm≤Z≤-258mm,实测最大误差最小值为3.1μm,算法求解的误差也为整个测量空间的最小值0.7107μm,且可用于面向点、面等其他测量对象的最佳测量区确定,具有普适性,可用于确定在机测量系统的最佳测量区。
关键词
在机测量系统
误差建模
DE-CS算法
最佳测量区
普适性
Keywords
in-machine measurement system
error modeling
DE-CS algorithm
optimum measurement area
universal applicability
分类号
TH721 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DBO优化模糊PID的高低温试验箱温度控制方法
杨洪涛
金磊
姜西祥
秦鹏飞
田杭州
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
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职称材料
2
数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法
张双双
杨洪涛
马群
李莉
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
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