嵌入式电子助力转向系统研究

电子转向助力技术能够有效驱动汽车转向,为提高其转向控制的稳定性和准确性,本文设计了一种基于嵌入式的电子助力转向系统。首先针对传统的电子助力转向系统,利用牛顿第二定律建立其动力学模型,为控制器设计及构建硬件环境奠定基础。其次,针对典型电子转向助力系统的动力学模型,为降低其运动副间的摩擦对控制性能的影响,设计了自适应摩擦前馈补偿控制器,并根据Lyapunov稳定性原则确定了自适应控制率解析表达式。再次,本文以STM32F407嵌入式控制器为核心,搭建系统硬件平台并设计软件流程。最后,基于此平台展开试验验证,系统通过跟踪阶跃指令和正弦指令对比分析了传统PID算法和自适应摩擦前馈补偿算法,试验结果表明自适应前馈补偿算法可提高系统稳态精度和动态响应能力,并验证所设计的基于嵌入式的电子助力转向系统的正确性和完整性。     

机载光电跟踪系统的模糊PID控制

为了提高机载光电跟踪系统的控制性能,提出了一种模糊自适应PID控制算法。首先,针对机载光电跟踪控制系统的特点,建立了被控对象的模型。接着,对机载光电跟踪系统模糊PID控制器的设计进行了详细介绍。最后,利用经典PID控制、模糊控制、模糊PID控制3种算法对机载光电稳定跟踪系统进行仿真比较。仿真结果表明模糊PID控制算法较之前两种算法具有响应快、超调量小、抗干扰能力强、稳态性能好等优点,对机载光电跟踪系统具有较好的控制能力。     

快速反射镜自适应反演PID复合控制系统设计

为了提高复合轴系统的光束跟踪性能,必须考虑不可测扰动对快速反射镜系统的影响。针对可测量扰动,设计了自适应反演前馈控制算法,并由此得到启发,设计了用于抑制不可测量扰动的自适应反演PID(proportional-integral-derivative)控制系统,用自适应算法提高系统稳态精度以及对不同扰动的适应性,用PID控制器修正系统的误差信号改善系统动态性能。仿真结果表明,相较于PID控制算法,自适应反演PID复合控制系统的误差均方差值下降了34.76%,相较于自适应控制算法,自适应反演PID控制系统的误差均方差值下降了13.3%,自适应反演PID复合控制系统的稳态精度相比经典PID控制和自适应反演控制系统均得到了明显的提升,采用复合算法时上升时间相较自适应算法减少了48.9%,超调量相较经典PID算法减少了80.5%,系统动态性能得到较大改善。     

变结构天线伺服跟踪控制技术

天线伺服跟踪控制常用的经典PID(Proportion Integral Differential,PID)控制算法中,存在系统的跟踪精度与稳定性的矛盾.将自动控制理论中变结构控制器的思想运用在经典PID控制算法中,设计了一款变结构PID控制器以改善天线伺服跟踪系统的控制效果,并在实践中与经典PID控制的控制效果进行对比,证明了变结构PID控制算法的有效性.     

模糊控制在静电除尘高频高压电源中的应用研究

以除尘用高频高压电源为研究对象,设计了一种新型模糊控制算法,通过调节PWM波的脉宽和占空比,实现了对电源输出电压的控制。MATLAB仿真表明:本文设计的新型模糊控制器与传统PID控制相比,具有在非线性负载下系统动态响应快、稳态精度高等特点。     

空间组网光通信粗跟踪系统的模型预测控制

针对一对多组网光通信粗跟踪伺服控制系统,通过解析法和正弦扫频辨识建立了粗跟踪系统的模型,然后依据数学模型设计了模型预测控制器(MPC),进行了与比例-积分-微分(PID)控制器的对照实验。实验结果表明MPC控制器能以10μrad的误差跟踪0.1 Hz的正弦信号,跟踪精度是PID控制器的两倍。在叠加了50 Hz,幅值1.8 m随机噪声的情况下,MPC控制器的最大稳态跟踪误差为55μrad,只有PID控制器最大稳态跟踪误差的一半。并且在运动平台的粗跟踪实验中,MPC控制器的稳态误差最大为15μrad,PID控制器的稳态误差最大为25μrad。表明MPC控制器可以有效提高一对多光通信粗跟踪控制效果。     

电动汽车永磁同步电机优化控制方法的研究

考虑到基于传统PID算法的电动汽车永磁同步电机驱动方法存在系统跟踪响应差,稳定性弱,受到负载扰动后,恢复稳态速度慢等问题,提出积分型滑模变结构控制器作为电动汽车永磁同步电机进行驱动控制器。通过对系统引入负载转矩观测器,可以在电流设定值中反映负载转矩的反馈值,因此控制系统能够及时地对负载扰动做出响应。通过Matlab仿真验证该文研究方法的有效性,研究结果表明,该控制方法能够对电机负载进行有效准确观测,并在负载突变时做出反应,保证转速快速控制在设定范围内,具有较好的鲁棒性及稳定性。     

红外搜索跟踪系统伺服机构模糊-PID控制器设计及仿真研究

针对红外搜索跟踪系统中伺服机构常用的PID控制方法参数不易整定的缺点,将模糊控制和PID结合起来,构造一种模糊-PID控制器,使PID参数能进行在线调整,通过MATLAB下的仿真,从仿真结果中得出结论:模糊-PID比传统PID控制器具有更好的动态响应品质.响应时间、超调量、稳态精度及动、静态性能都得到了很大提高.从而验证了其有效性及实用性.     

基于单神经元PID的开关电源控制研究

开关电源本身是一个非线性系统,所以常规PID控制很难满足系统控制要求.采用单神经元PID控制具有更好的动态性能和启动性能.用MATLAB/Simulink仿真工具对开关电源所建模型进行控制算法仿真,仿真结果表明:单神经元PID控制器优于常规PID,其自适应能力好,响应快,鲁棒性强,系统稳态和动态性能良好.有较好的应用前景.     

四旋翼飞行器姿态与位置的DIC-PID控制

针对四旋翼飞行器姿态与位置的解耦控制,提出了一种动态逆控制与PID结合的混合控制策略。首先,将四旋翼当作单刚体,通过牛顿-欧拉方程获得其非线性动力学模型。其次,用动态逆控制设计内回路控制器,用PID控制设计外回路控制器,实现姿态与位置通道的解耦控制。最后,在仿真环境下,通过阶跃响应和跟踪上升螺旋线检验了所提控制算法的稳定性与有效性。同时,将控制算法写入飞行控制器,通过飞行实验验证了所提控制算法的实用性。结果表明,所提控制算法对外界扰动与未建模动态有较好的抑制能力,能够满足四旋翼飞行器姿态控制与位置控制的需求。     

气动比例位置系统速度反馈与不完全微分PID控制

随着气动技术在各个领域的应用日渐广泛,气动比例位置控制系统优化已成为发展的必然趋势。文中建立了气动比例位置系统的数学模型,绘制系统Bode图并验证了其稳定性。通过引入速度反馈,并结合不完全微分型PID对气动比例位置系统的响应时间、精度和稳定性进行分析。仿真结果表明,引入速度反馈的不完全微分型PID校正的系统阶跃响应曲线,对比无校正、普通PID和不完全微分型PID对于阶跃信号的响应,其时间降低2.1 s,稳态误差下降0.22 mm,响应时间和稳态误差皆依次递减,响应过程更加平稳。引入速度反馈的不完全微分型PID校正的正弦追踪误差更小、稳定性更强、追踪效果更佳。该校正方法使系统响应速度大幅度提升的同时,显著增大了系统的精度并改善了系统的动静态特性。     

基于神经元PID控制器的远程实验系统设计

针对目前远程实验系统中网络延时的不确定对实验结果产生影响的问题,设计了基于神经元PID控制器的远程实验系统。研究了PID-NN神经网络控制器的算法并分析了算法的收敛性和稳定性,给出了远程实验系统的客户/服务器端网络通信及控制的实现方法。最后对实验室中机械控制臂进行了响应对比试验,实验结果表明,基于神经元PID控制器实验系统的响应超调量、稳态误差及响应时间明显小于普通PID控制方法的实验系统,证明了算法的正确性。     

光电跟踪伺服系统的输入多采样率满意控制

针对成像跟踪器低采样率帧频特性对光电跟踪伺服系统控制性能的影响,提出了一种基于输入多采样率控制原理的满意PID控制器.应用输入多采样率控制原理,提高了控制系统的稳定度,减小了跟踪器的低采样率帧频特性对系统跟踪性能的影响.将输入多采样率PID控制器的参数求解转换为满足极点约束和方差约束的多目标满意优化问题,从而使伺服系统的跟踪性能满足指定的快速性和精度指标要求.对所提出方法的有效性进行了实验验证,结果表明:在成像跟踪器的输出帧频为25Hz的条件下,所提出的输入多采样率满意PID控制器能够减小光电跟踪伺服系统工作模式切换带来的超调和振荡,对0.5Hz正弦信号的动态跟踪精度能够提高2个像素点;能够有效降低成像跟踪器的低采样率帧频特性对伺服系统控制性能的影响,提高了系统跟踪目标的稳定性、动态性和跟踪精度.     

基于单神经元模糊自适应PID控制的加热炉温度控制器设计

加热炉温度控制器要求精度高、动态性能好、抗干扰能力强、检测功能全,而常规的PID控制策略难以满足要求。为此,提出一种单神经元模糊自适应PID控制算法,为提高系统的控温精度和响应快速性,将模糊控制引入单神经元自适应PID控制中,提出单神经元模糊PID控制。它运用有监督的Hebb学习规则在线修正PID参数,而神经元的比例、积分、微分学习速率则由Sugeno模糊逻辑系统根据系统的误差和误差变化量大小进行调整,使控制系统对动态过程信息的利用程度达到最优。Matlab仿真和实验结果表明,系统不仅具有自学习、自适应能力和鲁棒性,且动态性能和稳态性能都优于经典PID控制,超调量减小,上升时间和调节时间均减小。     

自抗扰技术在高精度跟瞄系统中的应用

介绍了一种应用于高精度跟瞄系统的自抗扰控制器。通过与常规PID比较,对该控制器进行了功能分析,并结合实际系统,分析出其在控制上的优越性;分别采用PID控制器和自抗扰控制器对高精度跟瞄系统的速度环进行了设计。在Matlab仿真和实验验证中得到了一致的结果:自抗扰控制器能改善伺服系统的速度响应特性,可以实现阶跃响应快速无超调。在突发扰动条件下,自抗扰控制器的跟踪精度稳定性和鲁棒性均优于常规PID控制器。     

基于神经元自适应PID永磁同步电机的仿真与研究

针对传统PID控制器参数固定,处理非线性时变系统的局限性,提出神经元自适应PID控制算法。以传统PMSM转速控制为基础,采用神经元自适应PID控制方式,选用Hebb学习算法,以误差平方为性能指标实现参数在线调整,进而实现电机转速的快速跟踪。逆变器环节采用非正交坐标系下SVPWM算法,简化矢量算法步骤。仿真结果表明,对比传统PID控制方式,神经元自适应PID控制系统作用永磁同步电机,可以达到响应快、精度高的控制效果。     

基于三菱FX2N的增量式PID控制器设计

研究普通PID数字控制器在PLC控制系统中的应用,结果表明该算法容易产生误差积累,从而使得超调量过大,在此基础上提出增量式PID控制算法。阐述基于三菱FX2N增量式PID控制器设计方法,给出了增量式PID控制算法程序流程图和部分程序。实验结果表明,该控制算法既有利于改善系统的动态特性又有利于消除静差,比普通的PID控制具有更好的控制品质。     

图像视觉伺服的无人机固定时间滑模控制

为提高四旋翼无人机对目标跟踪的动态性能和精度,结合图像视觉伺服(IBVS)提出一种新型非奇异固定时间滑模控制方法,实现了四旋翼无人机对速度指令和姿态指令的固定时间精确跟踪.首先通过透视投影建立虚拟图像平面,利用图像矩推导出虚拟平面的四旋翼无人机动力学模型.在此基础上,由固定时间稳定理论设计新型固定时间滑模面,给出了精确的收敛时间估算方法,分别结合四旋翼无人机动力学模型的位置环和姿态环设计了非奇异固定时间滑模控制器,并基于Lyapunov理论证明了系统的稳定性.数值仿真表明,所设计的控制器能避免无人机的超调问题并减小稳态误差,具有良好的鲁棒性.     

扰动分离自抗扰控制在光电稳定平台上的应用

针对当前光电稳定平台伺服系统中扰动抑制能力不足的问题,提出一种扰动分离自抗扰控制（DSADRC）算法。扰动分离自抗扰控制充分利用工程实际中可获取到的部分已知的光电稳定平台模型信息及经典控制中的控制器信息,并将其加入到自抗扰控制的设计中。该算法通过减少光电稳定平台系统中的总扰动量,增加系统的扰动观测精度及扰动抑制能力。同时,通过算法设计实现了经典控制器的复用,减少了设计工作量。仿真实验结果表明:在控制器相同、扰动条件相同的情况下,扰动分离自抗扰控制阶跃响应调节时间减少58.8%,上升时间减少26.5%,且无超调量;在1V2Hz等效扰动下,系统稳态精度提高51.5%,系统性能提升效果明显。在实物验证实验中,对于不同频率的等效扰动,相比PID控制,扰动分离自抗扰控制稳态精度提升50%以上,有效地提高了光电稳定平台的稳态精度。     

交流电机的智能PID控制应用研究

针对交流调速传统控制调速过程中往往会出现转速波动大和超调量等问题,无法满足控制系统的高性能要求,提出了一种自适应神经网络PID控制算法,应用反向传播人工神经网络理论,对于系统模型参数未知的情况下,使用两个人工神经网络分别进行控制系统在线辨识与PID控制器参数在线调整。经与PID控制对比进行了试验验证,表明本控制算法能让系统在很短的时间内调整出优良的控制参数,能够很好的跟踪负载变化,动态响应快,速度跟随准确,具有很强的自适应性和鲁棒性。