机械臂运动的智能自适应模糊控制策略

为了提高机械臂轨迹跟踪控制精度同时节省驱动能量,提出了机械臂运动的智能自适应模糊控制策略。介绍了双连杆机械臂结构并建立了其动力学模型;设计了机械臂系统控制方案和智能自适应模糊控制器的实现方案;在粒子群算法基础上增加了多策略进化方法和多子群协同搜索方法,提出了多策略协同进化粒子群算法;以机械臂轨迹跟踪误差和驱动力矩最小为目标,以多策略协同进化算法为寻优算法,设计了具有智能自适应调节能力的模糊控制器。经仿真验证,自适应模糊控制器的跟踪误差幅值为PID控制误差幅值的26%左右,同时模糊控制器驱动力矩的平均振动幅值不足PID控制器力矩振动幅值的17%,充分证明了智能自适应模糊控制器能够以更小的力矩实现更小的跟踪误差。     

多变量主动悬架系统的一种自适应神经元控制策略

研究了车辆主动悬架这个多变量不确定系统的自适应控制问题。提出了一种新型的单神经元多变量控制器。给出一种综合误差的概念,将综合误差与传统的单神经元控制器相结合,得到一种基于综合误差理论的单神经元控制器,它可以同时直接调控被控对象的多输出变量。将该控制方法应用于1/4主动悬架系统,采用二次型性能指标对控制器参数进行了优化设计。研究了在不同的悬架参数及随机路面输入情况下控制器的自适应性能,并与被动悬架及传统神经元控制的主动悬架进行了性能对比。仿真结果表明,所提出的控制器可使车辆获得更为优良的综合减振性能,可显著改善平顺性,是一种简单有效且鲁棒性较好的自适应控制器。该控制方法为主动悬架及类似的多变量不确定系统的控制提供了一种可能的简捷有效的新途径。     

智能轮式机器人离散模糊自适应PID控制研究

智能轮式机器人广泛应用于现代社会。智能轮式机器人运动系统的实时、有效控制是智能轮式机器人执行任务的必要保障。建立了智能轮式机器人运动系统的动力学理论模型,并推导了对应的离散式运动系统的控制模型。针对运动系统数字控制的特点,提出了一种结合模糊推理的离散模糊自适应PID控制器,基于运动系统控制输出的误差等数据,通过模糊推理在线整理PID控制器参数。以智能轮式机器人控制模型为被控对象,对于离散模糊自适应PID控制器和常规PID控制器进行了仿真实验,实验结果表明离散模糊自适应PID控制器在智能轮式机器人运动系统的控制中具有更佳的控制性能。     

基于重复控制的数控系统伺服调节技术的研究

针对数控活塞环车削周期性控制的特点,应用重复控制理论对活塞环车床数控系统伺服调节技术进行了研究。以M序列信号作为输入信号,采用最小二乘法首先对数控伺服系统模型进行了系统辨识;以辨识所得到的整个闭环伺服系统模型为调节对象,进行了重复控制器的设计,构建了适合于伺服系统调节的重复控制器;以Matlab/Simulink为工具对所构建的重复控制器进行了仿真比较,系统跟随误差由原来94.2%减少到11.1%;同时在自行开发的数控系统上进行实际试验比较,系统跟随误差也由87.9%减少到24.7%。通过试验表明,基于重复控制的伺服调节技术能有效地抑制周期运动中的跟随误差。     

非最小相位系统自适应模型逆技术研究

针对非最小相位系统中的轨迹跟踪控制问题,基于非最小相位系统的闭环注入体系结构,对非最小相位系统的前馈控制器设计方法、模型逆技术以及自适应控制进行了研究。首先,采用非最小相位零点忽略技术、零相位误差跟踪控制技术和零幅度误差跟踪控制技术设计了系统的前馈控制器,并对3种模型逆技术进行了分析;在此基础上针对系统中非最小相位零点的偏移问题,采用遗忘因子最小二乘法实现了前馈控制器的自适应;最后进行了仿真和试验。研究结果表明:相对于使用零相位误差跟踪控制技术和非最小相位零点忽略技术,采用零幅度误差跟踪控制技术设计的前馈控制器能够更有效地提高非最小相位系统的跟踪精度,系统的轨迹跟踪误差分别减少了61.45%和56.27%;使用自适应算法能够实现对系统参数变化的自适应控制,提高了系统的抗干扰性能。     

主动电磁轴承智能积分型自适应模糊控制器

将传统的PID控制器或者传统复合型模糊控制器应用到主动电磁轴承系统中,其动、静态特性之间存在着一定的矛盾,较难达到理想的控制效果。将自适应模糊控制器和智能积分器相结合,提出了智能积分型自适应模糊控制器,以一个单自由度主动电磁轴承模型为例,比较了智能积分型自适应模糊控制器、传统模糊控制器和传统PID控制器的控制性能,并进行了仿真。仿真结果证明了智能积分型自适应模糊控制器的优越性。     

基于交叉耦合与迭代学习的伺服系统运动控制研究

针对数控机床进给伺服系统各轴动态响应不一致,导致零件加工精度降低的问题,对数控机床进给伺服系统运动控制进行了研究。采用了迭代学习控制与交叉耦合结构相结合的控制方法,设计了进给伺服系统单轴位置环的迭代学习控制器,抑制了单轴跟随误差,设计了多轴的变增益交叉耦合迭代学习控制器,来抑制多轴轮廓误差;利用在MATLAB/SIMULINK环境中搭建的仿真模型,对三叶玫瑰曲线轨迹进行了跟踪验证;将所设计的控制器与其他控制方法进行了对比分析。研究结果表明:与其他控制方法相比,所设计的控制器跟踪曲线的最大轮廓误差和平均轮廓误差都得到了降低,证明所设计的单轴和多轴运动控制器能够实现降低轮廓误差,提高零件加工精度的目的。     

事件触发的自适应移动机器人轨迹跟踪控制

针对纵向滑转对移动机器人轨迹跟踪控制的影响,提出了一种基于事件触发的自适应轨迹跟踪控制方法。引入自适应估计策略,通过两个滑转参数自适应估计驱动轮的纵向滑转情况,克服纵向滑转带来的运动扰动。同时结合事件触发思想,设计触发函数,降低通信频次,节约计算资源。最后,利用Lyapunov稳定性理论对系统的稳定性进行证明。仿真及实验结果表明,在纵向滑转使得位置误差最大值的均方根提升56.85%的情况下,控制系统仍能在短时间内迅速收敛,提高了运动系统的稳定性。     

不确定轮式移动机器人统一自适应神经网络H_∞控制

提出了一种基于自适应神经网络控制和H_∞控制的轮式移动机器人光滑全局跟踪和镇定统一的控制器。首先采用横截函数方法,扩展系统控制输入,建立与原系统等价的、输入输出完全解耦的无奇异全驱动系统,再对新系统设计自适应神经网络H_∞控制器。自适应神经网络控制可有效补偿系统的复杂不确定项。H_∞控制器可同时对系统扰动和神经网络逼近误差进行预定水平抑制,进一步提高控制器的适应性,优化系统的控制性能。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于神经网络的自适应PID控制器设计

为了提高PID控制器参数根据实际误差自动调整能力,提出了基于神经网络的自适应PID控制器的设计。详细分析了神经网络自适应控制原理,设计了通过神经网络对PID控制器参数自动调整的方案。利用Matlab仿真工具,对自适应PID控制器进行了仿真测试,给出了神经网络训练参数,通过大量数据的模拟测试,结果表明基于神经网络的自适应PID控制器能够根据控制误差自动调整PID参数,对输入的阶跃信号响应平稳,综合性能大大提高。     

基于脉宽调制方法的超声马达自适应模糊控制研究

本文主要研究自适应模糊控制在超声马达系统中的应用,阐述了自适应模糊控制理论和超声马达自适应模糊控制实现方法。文中应用脉宽调制方法设计了一种超声马达自调整比例因子模糊控制器,并在主模糊控制器中选取占空比系数作为输出量,马达速度误差与误差变化作为输入量;辅助模糊控制器中增加基于控制系统状态的比例因子调节系数,来实现模糊控制器的实时改进。文中对所设计的自适应模糊控制系统进行了仿真研究,同时实验测试了系统的闭环性能,结果显示,应用脉宽调制方法进行速度调节效果明显,线性较好;自调整比例因子模糊控制系统较好地改善了超声马达的速度平稳性。     

基于神经网络的卷烟共线分拣系统自适应控制

针对目前方法自适应控制卷烟共线系统时,由于未能依据Lyapunov函数确定系统的控制规律,导致在实施系统自适应控制时,存在控制效果差、控制误差高和控制性能低的问题,提出基于神经网络的卷烟共线分拣系统自适应控制方法。首先依据Lyapunov函数确定系统的控制规律,建立对象控制模型并使用前馈神经网络训练模型,优化控制器参数,完成控制器的设计;再利用控制器的参数建立线性和非线性2种自适应控制方法;最后通过制定的切换规则,完成自适应算法的平滑转换,实现系统的自适应控制。实验结果表明,运用该方法控制系统时,控制效果好、控制误差低以及控制性能高。     

车辆驱动桥加载实验台的自适应反推滑模控制研究

针对车辆驱动桥加载实验台存在的不匹配耦合干扰等问题,提出了一种基于自适应反推滑模控制(ABSMC)算法的控制器。首先,根据系统原理和传递函数,分别列出了含有不确定性的转速控制系统和转矩控制系统的状态空间方程;然后,利用基于李雅普诺夫的反推法和滑膜变结构控制法,进行了系统控制率的设计,并采用自适应控制策略对系统的耦合干扰进行了估计;最后,利用仿真的方式对控制器的有效性进行了验证。研究结果表明：采用自适应反推滑模控制时,转速和转矩控制系统的正弦跟踪性能明显优于自适应控制,系统跟踪精度高、稳态误差小;分别添加耦合干扰时,系统具有自适应性;在强烈干扰情况下,转速系统的最大跟踪误差为0.05 r/min,转矩系统的最大跟踪误差为0.09 N·m。     

自适应变异粒子群算法实现的回转支承运动控制系统优化

以提高回转支承运动控制系统响应性能和速度跟随性能为目的,提出了一种自适应变异粒子群算法来优化系统内部速度环PI控制器参数,从而优化系统运动控制性能的方法。将遗传算法中的变异操作引入粒子群算法中,加入粒子变异环节,形成自适应变异粒子群算法,该算法能够克服普通粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,同时消除控制器初始参数选择不当对系统性能的影响。将仿真所得PI控制器参数输入所搭建的系统中,实验结果显示该控制策略取得了满意的控制效果。     

大型液压机驱动系统摩擦补偿控制

为提高大型液压机驱动系统控制精度,提出了基于改进型Lu Gre摩擦模型的补偿控制方法。建立了液压机驱动系统的动力学模型,通过改进型Lu Gre模型来描述液压机的综合摩擦特性。分别设计了PID控制器、2自由度PID控制器以及模糊自适应控制器,通过仿真实验验证了补偿方案的有效性,并对比分析了3种补偿控制方案的效果。仿真结果表明:采用模糊自适应补偿控制方案效果最优,2自由度PID补偿控制方案次之,常规PID补偿效果最差。当以正弦运动作为驱动系统的输入信号时,采用模糊控制补偿方案的速度跟踪均方误差(Mean Square Error,MSE)能从PID补偿方案的5.771×10-3减小至5.903×10-4。采用模糊自适应补偿方案能有效地抑制摩擦对液压机驱动系统低速性能的不利影响,可显著提高其动态跟踪性能。     

无速度多追踪的量化间歇控制

为研究二阶多智能体系统的多追踪问题,同时考虑通信时滞存在的情况,提出了一个仅采用相对位移信息的间歇控制协议.智能体的信息在传输之前,通过随机量化的方法进行量化.基于代数图理论、随机量化和稳定性理论,得到了实现多追踪的一些充分必要条件.为了克服通信带宽的限制,在信息传输前,采取随机量化的方案量化智能体的信息.因此,对于研究二阶多智能体系统的一致性问题来说,与连续数据相比,采样数据是更实际的来源.实例分析表明在所提出的控制协议下,被控系统能有效的追踪期望轨迹.     

无速度多追踪的量化间歇控制

为研究二阶多智能体系统的多追踪问题,同时考虑通信时滞存在的情况,提出了一个仅采用相对位移信息的间歇控制协议.智能体的信息在传输之前,通过随机量化的方法进行量化.基于代数图理论、随机量化和稳定性理论,得到了实现多追踪的一些充分必要条件.为了克服通信带宽的限制,在信息传输前,采取随机量化的方案量化智能体的信息.因此,对于研究二阶多智能体系统的一致性问题来说,与连续数据相比,采样数据是更实际的来源.实例分析表明在所提出的控制协议下,被控系统能有效的追踪期望轨迹.     

变刚度电液力系统主导极点 模型自适应控制研究

针对位置扰动型被动式电液力系统中负载刚度变化会导致系统不稳定、控制精度差等问题,提出了一种基于主导极点参考模型的自适应控制策略。首先建立了位置扰动型被动式电液力系统数学模型,分析了负载刚度变化对系统动态特性的影响;然后根据系统性能指标设计出了一种基于主导极点且满足严格正实、稳定最小相位系统要求的理想参考模型,并依据Narendra稳定自适应控制器方案设计了模型参考自适应控制器;最后借助MATLAB/Simulink软件对所设计控制器进行了仿真研究。研究结果表明:主导极点模型自适应控制器能够有效抑制负载刚度变化对系统动态特性的影响,使系统在20.7 ms内快速跟踪指令信号且具有极佳的一致性,同时自适应系统在14 Hz时幅值误差为0.005%,相位滞后9.58°,拓展了系统频宽。     

贴面压机保压系统模糊自适应PID控制与仿真研究

基于短周期贴面压机液压伺服系统动力单元的保压压力控制,分析建立了由液压缸驱动的动力单元数学模型,以该模型为控制对象,设计了模糊自适应PID控制器,并对控制系统进行了仿真研究。结果表明,所设计的模糊自适应PID较常规PID调整时间短,稳态性能好,降低了控制器的输出能耗。将模糊自适应PID控制方法应用于短周期贴面压机保压控制,是可行有效的。     

车辆座椅悬架自适应模糊PID控制及仿真

为提高车辆座椅悬架减振性能,建立了简化的三自由度车辆座椅悬架模型,结合模糊控制与PID控制理论提出了座椅悬架自适应模糊PID控制方法。该方法中以座椅垂直振动速度的误差为控制参量设计了PID控制器,将座椅垂直振动速度误差及误差变化率作为模糊控制器的输入变量,利用模糊控制规则对PID控制器参数进行在线自调整。以C级路面白噪声随机信号为输入,利用MATLAB/Simulink对自适应模糊PID控制器进行了仿真。结果表明:相对于不加控制和PID控制的座椅悬架系统,自适应模糊PID控制方法可以明显改善座椅质心处的垂直振动加速度。