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[1]魏 琛.基于模糊PID的航空企业智能控制系统设计与优化研究[J].工业仪表与自动化装置,2023,(06):49-53+92.[doi:DOI:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2023.06.008]
　WEI Chen.Design and optimization of intelligent control system for aviation enterprises based on fuzzy PID[J].Industrial Instrumentation & Automation,2023,(06):49-53+92.[doi:DOI:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2023.06.008]
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基于模糊PID的航空企业智能控制系统设计与优化研究

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2023年06期
页码:
49-53+92
栏目:
出版日期:
2023-12-15

文章信息/Info

Title:
Design and optimization of intelligent control system for aviation enterprises based on fuzzy PID
文章编号:
1000-0682（2023）06-0049-00
作者:
魏 琛
中国民航大学 宁河校区，天津 301500
Author(s):
WEI Chen
Ninghe Campus of Civil Aviation University of China, Tianjin 301500,China
关键词:
阶跃响应; 航空企业; 飞行控制; 模拟量; PID控制器; 粒子群优化
Keywords:
step response;  aviation enterprises;  flight control;  analog quantity;  PID controller;  particle swarm optimization
分类号:
Q231.1
DOI:
DOI:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2023.06.008
文献标志码:
A
摘要:
在航空企业中，智能控制工作通常需要通过人工进行大量数据分析，确定控制方案，这会导致智能控制系统的响应时间过长。为此，提出了基于模糊PID的航空企业智能控制系统的设计与优化研究方法。首先，在硬件设计方面，使用可编程逻辑器和运动控制卡来实现控制系统的功能。其次，在软件设计方面，采集航空企业飞机的飞行模拟信号，并通过非递归型滤波器（其中包括加法器和乘法器）对模拟信号进行处理。接着，基于飞机受力情况构建了航空飞行模型，并引入了模糊PID（比例-积分-微分）控制算法来生成智能控制策略。为了辅助智能控制系统的稳定运行，使用投影算子的方法设计了自适应控制律。最后，使用粒子群优化算法对智能控制系统中的关键控制参数进行迭代寻优和优化调整。经过系统测试，结果表明，所提出的智能控制系统在实际应用中，阶跃响应的调节时间仅为2秒，满足了航空企业智能控制的实时性要求。
Abstract:
In aviation enterprises, intelligent control work usually requires manual analysis of a large amount of data to determine control plans, which can lead to excessive response time of intelligent control systems. Therefore, a design and optimization research method for the intelligent control system of aviation enterprises based on fuzzy PID is proposed. Firstly, in terms of hardware design, programmable logic devices and motion control cards are used to achieve the functionality of the control system. Secondly, in terms of software design, the flight simulation signals of aviation enterprise aircraft are collected and processed through non recursive filters (including adders and multipliers). Subsequently, an aviation flight model was constructed based on the aircraft’s stress situation, and a fuzzy PID (proportional integral differential) control algorithm was introduced to generate an intelligent control strategy. In order to assist in the stable operation of the intelligent control system, an adaptive control law was designed using the projection operator method. Finally, the key control parameters in the intelligent control system are iteratively optimized and optimized by using Particle swarm optimization algorithm. Through system testing, the results show that the adjustment time of Step response of the proposed intelligent control system is only 2 seconds in practical application, which meets the real-time requirements of intelligent control in aviation enterprises.

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相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2023-07-16

第一作者：
魏琛（1980—），女，汉族，天津人，硕士，实验师，研究方向为飞行技术、实验室信息化及安全、计算机信息管理。
更新日期/Last Update: 1900-01-01