二自由度机器人轨迹跟踪误差控制优化研究

为了提高2自由度机器人控制系统响应速度,降低其输出误差,设计改进模糊PID控制器,并对2自由度机器人角位移跟踪效果进行仿真验证。给出多连杆机器人的动力学模型,设计模糊PID控制器。利用粒子的迭代搜索原理对模糊PID控制器参数进行优化,从而得到模糊PID控制器参数的最优值,使机器人控制系统具有更好的抗干扰能力。以2自由度机器人为例,利用Matlab软件对机器人角位移和转矩进行仿真,在不同环境中比较优化前和优化后的输出效果。结果显示：采用改进粒子群优化算法优化PID控制器参数,2自由度机器人控制效果明显优于模糊PID控制器。2自由度机器人优化后的模糊PID控制器,不仅响应速度快,而且抗干扰能力强。     

基于PMAC的码垛机器人模糊PID算法研究

为了提高可编程多轴运动控制器(PMAC)的控制精度和性能,设计了模糊PID控制算法.该算法应用在4自由度码垛机器人控制系统中,通过机器人电机在传统PID控制下与模糊PID控制下的位置阶跃响应实验和速度抛物线响应实验,利用电机的调节时间Ts、超调量Mp、上升时间T r、最大跟随误差M feer等数据证明模糊PID控制算法很好地改善了机器人控制系统的稳定性,提高了伺服电机的稳态性能和动态性能,改善了PMAC对4自由度码垛机器人的控制效果.     

水下机器人运动控制仿真研究

设计了一种水下机器人,它由防水基体、螺旋桨推进器和伺服电机组成。姿态传感器用于采集水下运动的姿态信息,通过单片机控制系统,采用PID算法调节螺旋桨推进器的角度,完成水下机器人的前进、后退、升降、转向等动作,采用Arduino微控制器平台对直流电机速度、伺服电机位置进行控制。仿真实验结果表明:该控制器可以有效地对直流电动机转速、伺服电机位置进行控制。     

基于Fuzzy-PID算法的煤粉流量控制系统研究与开发

针对基于传统的PID算法的煤粉流量控制系统所凸显的控制精度不高、控制滞后等问题,引入Fuzzy算法设计了Fuzzy-PID复合结构控制器,并介绍了硬件结构和软件设计.试验结果表明,此控制系统的控制效果明显优于传统PID,并具有很强的实用性.     

基于Fuzzy—PID算法的煤粉流量控制系统研究与开发

针对基于传统的PID算法的煤粉流量控制系统所凸显的控制精度不高、控制滞后等问题，引入Fuzzy算法设计了Fuzzy—PID复合结构控制器，并介绍了硬件结构和软件设计。试验结果表明，此控制系统的控制效果明显优于传统PID，并具有很强的实用性。     

基于CAN总线的力传感器与机器人控制器通讯设计

研磨机器人系统中，研磨头与工件的接触力是保证加工精度，进行机器人力控制的一个重要因素。采用CAN通讯可以确保力传感器准确、及时地把力信息传送给控制器进行力控制。本文给出了6维腕力传感器与机器人控制器通讯的硬件结构，制定了可靠的通讯协议，实现了力信息的正确读取，为研磨机器人控制系统获得可靠的力信息提供了一种新的解决方案。     

基于ADAM-5510M的PID控制算法在水资源调度系统中的应用

为了提高水资源调度系统的自动化程度,在传统PID的基础上,加入智能控制的方法,设计了智能PID控制器,并给出了系统设计及软件开发.实践证明采用该智能PID控制器,可以实时调整PID参数,具有较好的控制效果和兼容性,在水位控制系统中获得了良好的控制效果.     

基于图像的机器人视觉伺服免疫控制

视觉传感器的引入增加了机器人对周围环境的自适应性,拓宽了机器人的应用领域。可以预见,具有视觉的智能机器人将得到越来越广泛的应用。本文根据机器人视觉伺服控制系统的特性利用图像雅可比矩阵的伪逆和免疫控制原理设计了视觉控制器,并将之应用于机器人视觉伺服控制中。两连杆机器人平面视觉跟踪控制仿真结果表明在控制系统的动态调节过程中,PI型免疫控制器的免疫反馈机制能使偏差迅速消除,控制性能优于常规的PID控制器。     

基于STM32的智能巡线机器人设计(英文)

本文提出了一种以增强型微控制器STM32F103RBT6为核心的智能巡线机器人,阐述了系统的巡线控制原理、硬件构造,分析了传感器的黑白标定软件设计。该系统采用两个由4个分立元件(MOS管)构成的H桥驱动电路分别驱动左右两个电机,并且通过改变电压极性及脉冲宽度调制波(PWM)来调整机器人的行走方向和速度,并在行走过程中运用传统PID控制进行调节。结果表明,设计方式科学合理,机器人对场地适应性强、成本低、实用性强。     

模糊PID控制器的设计

本文着重对基本模糊控制器、模糊PID控制器的设计和在仿真软件MATLAB中的具体实现方法作了比较详尽的论述，在仿真软件MATLAB中完成对基本模糊控制器和模糊PID控制设计工作，并对相应的控制系统进行仿真，对时间常数对控制系统的控制效果的影响作了演示，得到其响应曲线，并与PID控制方法进行比较，从而得出模糊PID控制器对系统进行控制优于一般模糊控制器控制方法。     

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。     

主动视觉高速寻线机器人的设计与实现

为保证寻线机器人在高速运动中的稳定性,机器人需要能够获取更加有效可靠的轨迹信息。针对机器人在高速寻线运动过程中容易由于视野狭小导致丢失轨迹信息的问题,介绍了一种主动视觉机器人的寻线控制系统,通过增加主动云台,改进了轨迹提取算法,让机器人能够主动跟踪轨迹信息,并使用PID控制和模糊控制,确保了机器人在运动过程中能够始终保持获取有效的轨迹信息。     

基于FPGA的模糊控制自动垂直泊车系统设计

设计了一种基于FPGA的模糊控制自动垂直泊车系统,结合垂直泊车的实际情况、自动泊车系统的组成搭建了基于FPGA的PID模糊控制自动垂直泊车系统的硬件结构,采用超声波传感器采集周围环境数据,应用 PID模糊控制器对采集的信息进行分析处理.经测试,设计的系统在模型车航向角-34°~34°内,能够实现自主无碰撞泊车,达到了预期效果.     

轮式移动机器人路径跟踪的模糊自整定PID控制

本文建立了二自由度轮式移动机器人路径跟踪的动力学模型,并设计了自整定模糊PID控制器,利用模糊推理的方法,对PID控制器的参数进行自动整定。仿真实验用常规增量式PID控制和自整定模糊PID控制算法结合进行航向跟踪,结果表明该算法与常规PID算法相比,系统误差减少了20%左右,响应时间减小到原来的0.4,有效地改善了控制器的动态性能,同时表现出了较好的自适应能力,路径跟踪仿真结果表明,轮式移动机器人能够迅速向目标路径靠拢,并能平稳地践踏规划路径。     

无导轨球罐焊接机器人的轨迹预估控制

研究讨论了轮式爬壁焊接机器人轨迹跟踪的控制问题。研制的无导轨球罐焊接机器人采用二级跟踪模式，对车体的变速跟踪采用了积分分离的PID控制，对焊枪的轨迹跟踪采用了基于轨迹预估控制算法的PID控制，成功实现了焊接轨迹的高精度跟踪，满足了球罐焊接工艺的需求。     

纯滞后对象的RBF神经网络PID控制研究

神经元网络具有信息分布储存、并行处理以及自组织、自学习能力等优点。运用RBF神经网络训练了PID控制器的三个重要参数。相比于传统的PID控制器,提高了控制精度,使系统快速地达到了稳定状态。并进行了Matlab仿真,验证了这一结论。     

自平衡两轮机器人的控制系统设计

介绍了基于LF2407A DSP的两轮机器人控制器的设计,以及电机控制PID算法。利用这个控制器实现了对两轮机器人样机的轨迹控制。     

风洞加热器供气系统流量控制技术研究

针对加热器供气管路系统存在的非线性、时滞性、干扰性等特点,提出了一种基于非线性高斯函数的变参数PID控制算法。通过Matlab仿真实验,对传统PID与变参数PID的控制算法进行控制效果、克服滞后能力、抗干扰能力等方面的比较,证明了变参数PID控制算法的优越性。风洞实验结果也验证了变参数PID的控制效果。     

基于RBF神经网络在带钢厚度控制中的应用

轧钢厚度控制系统的数学模型难以精确建立,传统的PID控制器的自适应能力较差,很难达到满意的控制效果。本文根据以上问题。提出了一种新的控制方法,即基于RBF神经网络自整定PID控制方法。这种控制方法结合了RBF神经网络和PID控制器的控制优势,不仅具有很强的自适应能力、鲁棒性。而且充分发挥了PID控制优势,并且将这种控制方法应用在带钢厚度的控制系统中,取得了很好的控制效果,证明了控制方案的正确性和有效性。     

纤维缠绕张力的模糊自适应PID控制

设计了一种模糊自适应PID控制器，运用于以运动控制器（PMAC）为核心、直流力矩电机为执行元件的数控纤维缠绕张力控制系统；上位机根据PMA6采集的张力数据进行模糊运算处理、整定后获得优化的PID参数，传送给PMAc实施张力控制。研究表明：与常规PID控制器相比，张力超调量、波动显著减小。在此基础上，提出了这种控制算法的实现方法，为实际的应用奠定了基础。