带记忆比例–积分–时滞输出滑模控制器设计

传统的比例–积分–微分(PID)滑模控制具有高频测量噪声鲁棒性差、参数整定方法复杂等缺点. 针对上述问题, 本文设计了一种基于带记忆输出反馈的比例–积分–滞后(PIR)滑模控制器, 并提出了基于频域分析的控制器参数自整定方法. 在控制器选型上, 将“带记忆”反馈机制引入到滑模面设计中, 提高滑模面的平滑滤波和高频噪声抑制能力. 首先, 基于PIR滑模面设计了等效控制律, 实现输出反馈下的闭环系统的滑模态稳定. 其次, 分析了基于输出反馈的PIR滑模面的有限时间可达性, 确保系统在存在匹配扰动时仍保持良好的鲁棒性. 最后, 在控制器参数整定方面, 通过迭代消除法消去时滞项在闭环特征方程中的影响, 同时基于衰减速率对系统进行极点配置, 实现PIR参数的在线自整定. 仿真结果表明, 该整定方法能够保证闭环二阶系统具有良好的鲁棒性和抗干扰性能.     

基于粒子群算法的自整定PID控制器

粒子群算法是一种基于群智能的全局寻优方法,方法简单易于实现,寻优效果好.本文设计了一种基于粒子群算法的自整定PID控制器.它可以根据系统参数的变化实现在线的PID参数优化.仿真结果证明其性能良好.     

服务机器人自抗扰控制器参数整定优化技术研究

针对服务机器人自抗扰控制器多个参数的整定,主要采用经验试法或某种优化算法进行整定,存在参数整定过程困难、整定结果陷入局部最优等问题,为了解决这些问题,提出了一种基于人工免疫遗传算法优化的服务机器人自抗扰控制器参数整定技术方法。该方法主要充分融合了人工免疫和遗传算法各自的优点,解决了单种智能优化算法出现的“早熟”问题,使得自抗扰控制器参数整定实现最优解;最后搭建仿真平台进行了实验,实验结果表明了该方法提高了自抗扰控制器控制精度、稳定性和鲁棒性,有效验证了提出方法的有效性。     

基于智能自动化复合PID控制技术的研究

针对具有时滞一阶非最小相位系统的被控对象,提出了一种基于智能复合PID控制方法,推导出复合PID控制器控制参数的整定方法.考虑到被控对象的不确定性、慢时变等特点,以神经网络元构造基于智能自动化复合PID控制器,解决了基于智能自动化复合PID控制参数在线调整的问题,使复合PID控制器适用范围更广泛.对闭环控制系统模拟结果表明,该系统控制参数整定方法简单,具有非常好的控制效果.     

基于调节/观测时间的自抗扰控制器参数整定

受带宽自抗扰控制器(ADRC)参数整定方法启发,给出一种基于系统调节时间/观测时间的ADRC参数整定方法.利用调节时间与控制器带宽之间的关系,给出基于调节时间整定非线性控制器参数$k_p$及$k_d$的方法;同时,利用所定义的观测时间概念,给出一种扩张状态观测器(ESO)参数整定策略.这两种ADRC参数整定方法简化了基于带宽方法的参数整定过程,拓展了其应用范围.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

基于模糊控制器的直流无刷电动机控制

利用自整定模糊-PID控制器实现对直流无刷电动机的控制.在分析直流无刷电动机数学模型的基础上,建立一种新型的三相直流无刷电动机数学模型,并将自整定模糊-PID控制器应用于直流无刷电动机的控制系统中.系统采用双闭环调速,电流环采用电流滞环控制,转速环采用自整定模糊-PID控制器,通过不断检测速度偏差e和速度偏差变化率ec,对参数KP,KI和KD进行在线校正,控制器参数随e和ec变化而变化,以提高系统的控制效果.研究结果表明,这种基于自整定模糊-PID控制器的直流无刷电动机控制系统具有响应快、超调小、控制精度高等特点,比传统PID控制器具有更好的静、动态特性.     

用改进的人工蜂群算法设计AVR系统最优分数阶PID控制器

分数阶PID控制器（FOPID）是标准PID控制器的一般形式.与PID控制器相比,FOPID有更多的参数,其参数整定也更复杂.本文提出一种基于环交换邻域和混沌的人工蜂群算法（CNC-ABC）,用于FOPID控制器的参数整定.CNC-ABC算法由于应用了环交换邻域,增加了解的搜索范围,从而能加快人工蜂群算法的收敛速度;同时利用混沌的遍历性使算法跳出局部最优解.用CNC-ABC算法优化AVR系统的FOPID控制器的参数.仿真结果表明,CNC-ABC算法整定的FOPID控制器比其它FOPID及PID控制器有较好的性能.     

基于改进遗传算法的直流电机双闭环调速系统控制参数整定

直流电机的双闭环控制被广泛应用于直流拖动系统,采用的控制器是传统的PI控制器。在工程应用中,通常采用人工整定PI控制器的参数,往往不能得到最优的控制参数。同时,许多研究采用智能群算法进行整定。针对直流电机双闭环系统的PI参数整定,提出了一种基于改进遗传算法的参数整定方法。与传统遗传算法相比,改进遗传算法的整定效果更佳,具有较快的响应速度、较好的稳定性和较小的超调,更适用于对直流电机双闭环调速系统的控制参数进行整定。     

基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定

粒子群算法是一种新的基于群体智能的全局优化算法,算法简单并且容易实现,已经被广泛应用在各个领域.本文为改善传统PID控制器的参数整定问题,提出了一种改进的粒子群算法.并用它来优化PID控制器的三个参数,得到的控制器结构简单,易于实现,仿真结果证明这种控制器具有良好的性能.     

基于粒子群算法的自整定PID控制器

粒子群算法是一种基于群智能的全局寻优方法,方法简单易于实现,寻优效果好。本文设计了一种基于粒子群算法的自整定PID控制器。它可以根据系统参数的变化实现在线的PID参数优化。仿真结果证明其性能良好。     

智能仪器接口与数字处理系统设计方案

为满足智能仪器在数据采集与控制中对于数据的实时性、高效性传输要求.介绍了一种以DSP和Cygnal8051单片机为核心器件的智能仪器的网络接口,包括它的功能和特点以及该接口的软件、硬件实现方法.利用DSP进行数字信号处理、检测和控制.Cygnal8051单片机嵌入TCP/IP协议,通过连接以太网控制器完成数据的远程通信,进而实现仪器、设备工作参数的远程配置,运行状态的远程监控功能.     

仿人智能控制器的动态特性参数整定方法

研究仿人智能控制 (HSIC)系统中控制器的参数整定问题 .分析了仿人智能控制器两个基本参数与被控对象动态特性参数之间的关系 ,进而推导出由被控对象特性参数计算控制器参数的数学公式 .提出了一种新的控制器参数整定方法———动态特性参数方法 ,由阶跃响应近似求取被控对象动态特性参数 ,利用理论公式计算控制器参数 .仿真实例证明了该方法在工程应用中的简单有效性 .     

多模态智能控制在白内障手术中的应用研究

介绍了多模态智能控制在白内障超声乳化手术中的应用;该智能控制器硬件以DSP为核心,软件采用模糊-专家控制技术,它可根据模式识别系统提供的白内障晶状体核的不同硬度级别和体积大小,智能化地实现超声乳化能量模式的自动选择及相关参数的自动控制,可最大限度地提高超声能量的利用率,确保手术的高效和安全;仿真结果表明,所设计的多模态智能控制器可满足预定的控制要求,证明该方案是可行的。     

基于RBFNN的非线性多变量系统的控制策略研究

针对非线性多变量大时滞系统,研究了一种基于神经网络的智能控制策略。它以经典的PID控制为基础,通过神经网络参数整定,用于多变量系统的解耦控制;用预测模型超前预测系统输出,以克服系统的时滞。该文给出了网络的结构和算法,对一组二变量强耦合时变系统进行了仿真。仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能。该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并具有较强的自适应性和鲁棒性。     

基于DSP前馈模糊PI的舵机控制算法

针对负载转矩对舵机转速的影响,建立负载力矩的数学模型,提出带前馈模糊自整定比例积分参数的速度环控制算法,利用前馈控制器补偿负载变化对电机转速的影响。当直流无刷电机特性和力矩变化时,通过动态调整控制参数使系统具有良好的鲁棒性和控制精度。设计以数字信号处理器为核心的模糊控制器,采用高精度的绝对编码器作为位置环反馈。实验结果表明,该控制器具有较强鲁棒性,且响应速度快、超调小、控制精度高。     

一种仿人智能控制参数整定方法

研究了仿人智能控制器基本形式中的参数确定问题。针对仿人智能控制器基本形式的参数整定缺乏理论指导、过于依赖专家经验和试凑的缺点,力图得到参数取值的解析指导式,解决了仿人智能控制器基本形式的参数确定的难题。分析仿人智能控制器基本形式参数与对象传递函数参数之间的关系,将对象阶跃响应按时间不同分为5个时间段,求取对象的阶跃响应表达式,确定由对象传递函数参数表示的控制器参数的数学表达式。仿真结果表明,该方法具有良好的控制效果。     

直流电动机的PID整定

传统PID控制器参数范围变化大,要调到想要控制的结果,工作量大,整定方法过于繁锁,PID参数的优化方法很多,本文采用基于实数编码遗传算法的PID整定方法,具有操作简单、整定速度快等很多优点。     

两轮移动机器人运动控制系统的设计与实现

通过对两轮驱动机器人小车的运动模型的分析,提出一种非完整性两轮机器人小车运动控制器的设计方法.在将运动参量角速度和线速度进行解耦的基础上,引入速度控制器,通过反馈抑制了左右轮的扰动及参数差异对控制性能的影响,􀁯并且以数字信号处理器芯片TMS320LF2407A为控制器核心,具体实现了非完整性两轮机器人小车运动控制.实验结果证明了上述方法的有效性.     

基于FPGA的智能控制器设计及测试方法研究

通过模糊自整定PID控制器的设计,本文提出了一种基于VHDL描述、DSPBuilder和Modelsim混合仿真、FPGA实现的智能控制器设计及测试新方法。首先,通过MATLAB仿真,得出智能控制器的结构和参数。然后,基于VHDL进行智能控制器的数字化实现及其开环测试。在此基础上,通过分析一般智能控制器的测试特点,采用DSPBuilder构建闭环测试系统,Modelsim运行DSPBuilder生成文件来验证QuartusII中所做VHDL设计的测试方法。实验表明,该测试方法能有效模拟控制器的激励输入信号,适用于需闭环测试检验控制品质的智能控制器设计。     

基于改进粒子群算法的四旋翼自抗扰控制器优化设计

针对四旋翼飞行器自抗扰控制器参数较多,人工整定困难且难以得到最优控制效果的问题,提出一种基于改进粒子群算法的四旋翼自抗扰控制器优化方法。在设计了四旋翼飞行器的自抗扰控制器之后,将自抗扰控制器的参数作为粒子群中的粒子进行迭代寻优,同时在传统的粒子群算法基础上,参考遗传算法,对适应值不好的粒子进行交叉保优,以提高粒子的多样性,加快寻优速度。仿真结果表明,对比人工整定参数的控制器,优化后的控制器超调更小,调节时间更快。该方法能够解决四旋翼飞行器自抗扰控制器人工参数整定困难的问题,且优化后的控制器具有更好的控制效果。