自抗扰控制器的分析及设计

自抗扰控制器是利用非线性控制理论而设计的新型控制器.这种控制器不依赖被控对象的精确数学模型,采用跟踪微分器处理参考输入,扩张状态观测器估计系统状态、模型和外扰,非线性状态误差反馈组合,能够实现对被控对象的良好控制.本文总结了自抗扰控制器的调节规律,解决了自抗扰控制器参数难以整定的问题.仿真证明,这种控制器对被控系统具有较强的快速性、适应性和鲁棒性,具有很高的工程实用价值.     

基于模糊自整定PID控制方法的雷达伺服系统

传统PID控制器因结构简单、易于实现而在控制系统中得到了广泛运用,但往往因实际系统中的非线性因素影响而不得不采用变结构、变参数等手段来提高实际控制效果,而模糊控制对非线性因素的影响却能明显改善系统控制品质.文中主要研究了模糊自整定PID控制方法在雷达伺服系统中的应用,并在实际系统中进行了实验验证.仿真结果表明该方法能明显提高系统控制品质,具有一定的工程推广价值.     

基于DSP NNC-PID的电液位置伺服控制系统设计

提出一种NNC-PID电液位置伺服控制系统的设计方法.采用PC机+DSP为主控制器,NNC自学习、自适应对PID参数自整定的控制算法,以满足在非线性、参数时变性、不确定性条件下,对机械手电液位置伺服系统进行高精度和快速响应的控制要求.与常规PID控制的对比实验表明,该系统由于具有自学习和实时调整PID参数的能力,使系统很快收敛于位置稳态值,同时对参数时变表现出良好的鲁棒性,很好地解决了液压系统的非线性和参数时变问题,具有良好的定位精度和伺服跟踪性能.     

参数自整定模糊PID在温度控制中的应用

针对工业过程控制中传统PID控制器存在的问题,将参数自整定模糊控制的灵活性、自适应性与传统PID控制器相结合,实现了对PID参数的在线自动整定,以克服控制系统的大滞后、非线性等不利因素的影响,并且将该控制器在温度控制系统中的应用进行了研究。结果表明,参数自整定模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果,具有一定的应用推广价值。     

光电跟踪伺服系统中的模糊PID控制器设计

针对光电跟踪伺服系统性能指标要求提高以及传统控制方法的不足,在系统位置控制环路中采用一种参数可在线整定的模糊PID（比例、积分和微分）控制器。分析其结构和设计原理,介绍参数自整定模糊PID算法的实现。基于Samsung公司推出的ARM7TDMI核的16/32位RISC S3C44B0X平台从硬件和软件方面对控制器进行构...     

一阶加纯滞后对象的PID控制器参数整定方法的比较研究

在工业控制领域,以一阶加纯滞后控制过程为研究对象,分别采用Z-N法、粒子群、模糊控制对PID控制器的参数进行整定,并且从稳定性、跟踪性、以及抗干扰性等方面通过MATLAB仿真,分析比较各自的优缺点。研究结果表明粒子群算法以及模糊控制法对于PID参数的整定在综合性能方面有一定的优势,并对现代工业控制的PID整定设计方面有一定实用价值。     

某交流伺服系统的神经网络自抗扰控制

针对采用永磁同步电机(PMSM)驱动的某车载稳定平台交流伺服系统存在摩擦力矩、惯性力矩、负载扰动等一系列复杂非线性问题,考虑到自抗扰控制的抗扰能力强和BP神经网络的自我学习能力强的特点,设计了一种BP神经网络改进型自抗扰控制器(BPNN-ADRC).为了简化自抗扰控制耗时费力的参数整定过程,采用BP神经网络对自抗扰控制器中的重要参数进行在线整定;针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷,引入遗传算法对其初始连接节点的权重进行在线寻优,以期进一步提高系统的控制精度.仿真实验结果显示:该控制策略能有效提升系统的抗干扰能力,为提高车载稳定平台伺服系统的控制性能提出了一种可行的方案.     

自抗扰控制器的分析及设计

自抗扰控制器是利用非线性控制理论而设计的新型控制器。这种控制器不依赖被控对象的精确数学模型,采用跟踪微分器处理参考输入,扩张状态观测器估计系统状态、模型和外扰,非线性状态误差反馈组合,能够实现对被控对象的良好控制。本文总结了自抗扰控制器的调节规律,解决了自抗扰控制器参数难以整定的问题。仿真证明,这种控制器对被控系统具有较强的快速性、适应性和鲁棒性,具有很高的工程实用价值。     

基于跟踪微分器的模型参考自适应控制

为了处理二阶系统模型参数的大范围不确定性,提出了基于跟踪微分器的模型参考自适应控制,利用两个非线性跟踪微分器分别得到系统输出的微分信号和误差的微分信号,同时抑制了高频噪声放大效应。根据被控对象的数学模型,自适应调节律能自动实时调节控制律中的参数。实验结果表明,当雷达伺服系统被控对象模型的参数在较大范围内变化时,该新型控制器有效补偿了二阶系统参数的不确定性,提高了伺服系统稳态和动态跟踪精度,保证了系统的全局渐近稳定。     

基于神经网络的IMC-PID超声波电机控制

由于常规PID控制器无法有效地控制超声波电机非线性的运行特性,提出了一种基于神经网络的可变增益型内模PID控制(IMC-PID),构建IMC-PID简化PID控制器的参数整定,只需调节其中一个参数,为弥补超声波电机的非线性问题,引入神经网络到控制器中来调节参数。实验基于超声波电机伺服系统,利用该控制系统对行波超声波电机进行控制,得到了控制输入和输出的响应关系,并得出了较小的稳态误差,实验证明对超声波电机特性变化及负载扰动适应能力强。