基于迭代学习控制的原子力显微镜成像

原子力显微镜（AFM）在成像过程中要求纳米级的定位精度,利用压电陶瓷扫描器能满足要求。该文针对压电陶瓷的非线性及外部环境干扰带来的不利影响,设计一种基于迭代学习算法的AFM扫描成像控制器。通过将水平平面内的扫描运动转换为路径跟踪控制问题,在跟踪过程中对前一迭代周期的误差信息进行非因果学习,保证输出沿迭代轴的快速收敛性,以获得理想的跟踪性能。路径跟踪仿真和实际系统成像实验表明该算法可以有效改善系统非线性和外部环境干扰带来的不利影响,显著提高原子力显微镜的成像质量。     

基于PI模型的AFM压电陶瓷执行器迟滞误差补偿

本文针对原子力显微镜（Atomic Force Microscopy,简称AFM）迟滞特性易降低扫描图像精度,根据微位移测量的方法建立了可以精确描述AFM系统中压电陶瓷器执行器（Piezoelectric Ceramic Transducer,简称PZT）迟滞误差模型并提出了合适的误差补偿方法。首先,原子力显微镜作为测量工具,获得一系列特征样品的扫描图像,通过计算扫描图像数据计算出压电陶瓷的微位移。接着,依据微位移数据建立AFM系统中压电陶瓷执行器迟滞误差模型。最后,通过对压电陶瓷PI （Prandtl-Ishlinskii）迟滞误差模型解析求逆进行补偿控制方法研究。实验结果证明,PI迟滞误差模型可以精确描述AFM系统中压电陶瓷执行器的迟滞现象,基于该模型的补偿控制方法可以有效减小迟滞误差,是提高AFM系统中压电陶瓷执行器定位精度的一种有效方法。     

压电陶瓷微位移系统的模糊PID控制方法

针对压电陶瓷器件在精密定位控制中存在的迟滞、蠕变和位移非线性等不足,将模糊控制和PID控制相结合,根据各自的特点设计了模糊推理自校正PID控制器．该控制器通过模糊推理来实现控制器参数的实时优化,且算法实现简单．在此基础上建立实验系统,实验证明了该控制器适于压电陶瓷微位移系统。     

纳米操作研究现状及发展趋势

针对目前的纳米操作系统,将其分为基于扫描探针显微镜(SPM)的纳米操作系统、基于电子显微镜(EM)的纳米操作系统、原子力显微镜(AFM)和扫描电子显微镜(SEM)的混合纳米操作系统以及融合虚拟现实(VR)技术的纳米操作系统4类;分别对其发展现状进行了阐述.分析了当前纳米操作方法的研究现状和当今纳米操作的关键技术.最后,...     

三容水箱液位控制系统的设计与仿真

在分析了三容水箱液位控制系统结构和相应数学模型的基础上,基于MATLAB/simulink环境建立了系统的仿真模型,并对其PID参数进行了整定,提出以分段变参数PID和自适应模糊PID相结合的方法来实现系统的控制。最后利用虚拟仪器搭建控制系统平台设计控制程序,实现对整个控制过程的监控和动态模拟。仿真研究结果验证了所设计的控制策略的有效性和正确性。     

模糊PID算法的火箭弹舵机控制方法研究

针对火箭弹飞行控制精度低的问题,基于PID控制理论,设计适用于火箭弹舵机的模糊PID控制算法.利用MATLAB模糊控制工具箱进行在线仿真,研究模糊PID算法对火箭弹舵机控制系统精度的影响.仿真结果表明,与传统PID控制相比,采用模糊PID算法的控制系统,响应精度高,控制效果好,具有较强的抗干扰能力.     

扫描隧道显微镜中的扫描驱动器的特性改善

概述了扫描隧道显微镜的工作原理，介绍了采用压电材料的扫描控制方案及获取样品表面形貌信号的方法，给出了系统中的z扫描驱动器，xy扫描驱动器的非线性修正及动态特性的改善．并研制出一种可微机控制的精密高压调节器，与单片机数字系统相配合，形成一个完整的数字-模电路结合控制系统，用以实现扫描驱动器动态性能的改善．     

基于极点配置算法的列车横向半主动悬挂自适应PID控制系统设计

为了使PID控制器具备自适应能力,以适应列车受到外部环境扰动时产生的结构参数变化,使用了增量式数字PID控制器,将PID控制器与极点配置控制算法结合,利用极点配置算法在线实时优化kP,kI,kD参数,设计了自适应极点配置PID控制器,实现了kP,kI,kD参数的自动校正.最后给出基于极点配置自适应PID的高速列车半主动悬挂控制系统的设计方案,利用MATLAB-Simulink搭建仿真平台并进行仿真.仿真结果表明：基于极点配置算法的列车半主动悬挂自适应PID控制系统能够有效降低列车横向振动.     

二次调节节能系统智能PID控制及仿真研究

提出了一种基于遗传算法整定的PID控制方法，将其应用到二次调节节能系统中。以提高系统的控制性能，根据二次调节节能系统得出转速控制系统方块图，建立转速控制系统的数学模型，并在允许的情况下将其简化，对该闭环控制系统采用基于遗传算法整定的PID控制方法进行数字计算机仿真研究。结果表明：此算法在给定PID控制参数范围的情况下，能自动寻找到全局最优点。     

单神经元PID算法在大滞后系统中的应用

根据传统PID算法在工业控制系统中的特点,考虑具有大滞后的温度控制系统,提出了一种单神经元积分分离PID改进算法,采用大滞后被控对象数学模型为例,对基于单神经元积分分离PID改进算法的控制过程进行了仿真研究.仿真结果表明,该改进算法在大滞后系统中具有自适应性强、控制精度高和控制效果好等优点.     

发动机主动隔振系统模糊控制

介绍了厚型压电陶瓷作动器与被动悬置串联组成的汽车发动机主动悬置系统,分析了隔振系统的数学模型,采用参数自整定的模糊PID控制方法对系统进行了仿真研究,为实现汽车发动机振动主动控制提供了理论依据和具体实施方法.     

基于模糊评判与状态预测的精密空调控制软件开发

在精密空调控制中,由于环境温度、相对湿度等因素的相关影响,基于模糊控制PID、神经网络PID算法实现的控制系统在环境调节过程中,可能使执行机构陷入往复操作的震荡局面,从而浪费能源;另一方面,上述算法存在实现复杂、系统资源需求大、控制系统成本高的缺点.结合精密空调控制系统的特点,提出了基于模糊评判与状态预测的控制模型,该模型基于模糊控制的基本原理和控制要求设计一模糊控制规则表,将精密空调对环境的调节看成执行机构从初态到终态一系列的状态变化过程,根据检测机制当前检测到的温湿度,利用规则表和模糊评判函数决定对执行机构的控制操作.该模型在单片机上得到了实现.实验表明:基于模糊评判与状态预测的控制模型有效克服了模糊控制PID、神经网络PID模型的不足,开发的控制系统成本低,节能效果良好.     

模糊PID算法在网络控制系统中的应用

在网络控制系统中,传统PID控制方法的参数的非线性增加了对其参数的调整难度。搭建了基于模糊PID控制的网络化控制系统平台,对模糊自适应PID控制算法在网络化控制系统中的参数整定进行了研究,确定了变量隶属函数。在Matlab环境下利用TrueTime工具箱和fuzzy模糊控制模块对传统PID控制算法和模糊自适应PID控制算法进行了仿真比较,结果表明模糊PID控制算法明显地改善了控制系统的动态性能,并且此方法易于实现,便于工程应用。     

基于蜂群算法的精密运动控制方法

针对在精密运动控制系统中,传统PID控制器的控制精度不够,控制参数不能随着负载、环境的变化而变化这一问题,将蜂群算法与传统PID控制相结合,提出了蜂群PID控制方法,并应用在微位移控制系统中,通过精密运动控制阶跃响应性能分析,仿真出调节时间、稳态误差、目标函数、适应度函数等参数的变化曲线.结果表明,蜂群PID控制算法可使精密运动控制系统拥有更快的响应速度、更高的定位精度,并且其参数可实现自动寻优,验证了蜂群PID控制算法在精密运动领域的可行性.     

机载稳定平台的神经网络PID控制

控制机载稳定平台使机载相机保持相对稳定保证航拍质量。基于机载稳定平台控制系统的非线性时变控制特点,针对PID控制在非线性时变系统中的不足,利用神经网络的非线性映射能力和自学习自适应能力,提出将三层神经网络和PID控制相结合的神经网络PID控制,并对机载稳定平台进行控制及MATLAB仿真。仿真结果表明机载稳定平台采用神经网络PID控制比传统PID控制具有更高的控制精度。     

涡喷发动机用于无人机飞行试验可能性探索

弹用涡喷发动机改型作为无人飞行平台动力装置时,首要研究内容之一是发动机控制系统可行性研究。文章在分析某型涡喷发动机控制系统原理的基础上,基于以惯性环节描述的发动机响应模型,对数字电子控制器采用一种PID算法,使发动机转速闭环控制系统的响应速度与发动机气动热力过程响应速度一致,控制量不超调。文中进行了实物在环仿真验证试验。仿真结果表明了控制系统可行性,采用变参数PID控制规律,能实现不同飞行条件和工况下的发动机转速闭环控制。该算法结构简单,通过发动机非线性气动热力模型易于获取控制参数。     

基于非均匀有理B样条的压电陶瓷非线性校正

针对压电陶瓷的非线性迟滞特性限制两级进给式大行程精密定位系统定位精度提高的问题,利用非均匀有理B样条(NURBS)快速插补算法对迟滞特性进行补偿.在通过MATLAB软件实现NURBS插补算法的过程中,将NURBS插补算法与线性插值算法进行仿真和比较.结果表明,NURBS插补算法的误差明显小于线性插值算法的误差,验证了利用NURBS插补算法解决压电陶瓷非线性的正确性、可行性和实用性,解决了压电陶瓷非线性迟滞特性曲线模型建立的问题,且在精密工作台满足速度要求的前提下可实现更高的定位精度.     

基于粒子群优化的神经网络PID控制器在供热系统的研究

集中供热系统是一个具有时滞性、非线性、大惯性等特点的复杂控制系统,传统PID控制无法达到令人满意的效果,还造成一定的资源浪费。BP神经网络PID控制器尽管在一定程度上改善了PID控制器的性能,但是BP神经网络自身仍有一些缺陷。为了能够提高供热系统的稳定性,进而实现合理用热,采用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络PID控制器的权值。设计PSO-BP-PID控制器后,借助MATLAB仿真平台,获得传统PID控制、BP-PID控制以及PSO-BP-PID控制的仿真系统响应曲线图,根据曲线对比得出系统性能的改进情况。     

一维压电陶瓷微动台的系统设计

本文介绍了基于压电陶瓷驱动器的一维压电陶瓷微动台,选取了一款合适的压电陶瓷驱动器,并按其特性及微动平台设计要求设计了驱动电源。其中驱动电源包括显示部分、键盘部分、数字部分和模拟部分,实现了手动控制和单片机控制输出电压。对于模拟部分中采用的AD574进行详细的研究,并且给出AD574与一维压电陶瓷微动台的控制单片机的接口的程序。     

基于神经网络的迭代控制研究

利用迭代学习控制过程记忆的期望控制ud(t)、期望轨迹yd(t)以及跟踪误差ek 1(t),提出了用迭代学习控制理论进行系统控制律设计的方法,并基于神经网络的拟合算法拟合出控制系统PID控制器的参数,实现了对系统的迭代学习控制.研究表明,这种方法实现的PID控制器结构简单,作用于系统可获得较佳的动态特性和较强的鲁棒性.仿真实例表明了这种方法具有很好的可行性和实用性.