研究目的
比较基于四面体几何结构的两种太阳跟踪器采用PID和模糊逻辑算法的性能与优化效果。
研究成果
模糊逻辑控制算法在最大化太阳能电池板负载方面比PID更有效，平均使接收到的能量增加了3.5%或20瓦。LDR传感器实现了光照强度的参考值，且模糊控制器提供了更稳定、精确的追踪。
研究不足
该研究仅限于四面体几何结构的特定实验设置，可能无法推广至其他传感器配置或环境条件。潜在的优化方案包括在不同天气条件下进行测试或采用不同的控制参数。
1：实验设计与方法选择：
本研究构建了两台采用四面体几何传感器的全同双轴太阳跟踪器，分别使用PID算法和模糊逻辑算法进行控制。PID控制器采用齐格勒-尼科尔斯法整定，模糊逻辑控制器运用Mamdani推理法并采用质心解模糊法。
2：样本选择与数据来源：
实验使用连接在太阳跟踪器上的太阳能电池和LDR传感器，在中午12点至下午4点期间采集数据。
3：实验设备与材料清单：
包括Atmega 328微控制器、双轴机构机械系统、微型伺服电机、太阳能电池、LDR传感器、基于四面体几何的机械结构及数据记录仪。
4：实验流程与操作步骤：
包含传感器设计、原型制作、编程（PID使用Arduino，模糊逻辑使用Matlab）以及并行测试，同步记录伺服电机运动和太阳能电池负载数据。
5：数据分析方法：
以固定间隔采样（负载每分钟一次，伺服响应每20分钟一次，LDR数值每30分钟一次），通过图表对比和表格分析评估性能表现。
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获取完整内容-
Atmega 328 microcontroller
328
Atmel
Used as the microprocessor for controlling the sun tracker system, implementing PID and fuzzy logic algorithms.
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Servo mini
mini
Used to drive the movement of the dual-axis sun tracker based on control signals from the microcontroller.
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Solar cell
Attached to the sun tracker to convert sunlight into electrical energy, with load measured to compare performance.
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LDR sensor
Used as light sensors in the tetrahedron geometry to detect sunlight intensity and provide input for the control system.
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Data logger
Used for recording experimental data such as servo movements and solar cell load over time.
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