基于神经网络的交流伺服控制系统设计

针对PID控制交流伺服系统无法同时获得稳定性和快速性,提出了一种基于神经网络的交流伺服控制系统设计方法.在交流伺服控制系统中,采用改进的BP神经网络作为系统控制器,利用其极强的非线性动态跟踪能力和自适应学习能力,及对控制对象的数学模型无依赖性,实现控制对象快速、准确定位.系统仿真表明,BP网络控制器具有快速跟踪性和较好的控制精度等优点.     

水下密闭容器压力非线性PID跟踪控制方法及仿真研究

对水下密闭容器压力跟踪控制系统进行理论分析,将一种根据偏差实时修正参数的非线性PID控制方法应用到该控制系统,在AMESim软件中建立控制对象仿真模型,在Matlab/Simulink模块中建立非线性PID控制算法的模型。联合仿真结果表明,系统控制精度高,响应快,避免了传统PID快速性和超调性之间的矛盾,不同信号作用下的跟踪曲线也表明,该控制方法用于水下密闭容器压力跟踪控制时具有良好的抗干扰性。     

基于多模型的PID控制器

针对典型化工非线性对象连续搅拌槽反应器（CSTR），根据其工作范围建立了过程的多模型表示，然后在此基础上，提出定义各子空间的隶属度函数，对各模态并行计算出控制量，根据模态隶属度函数进行模态综合，得到控制量的多模型PID控制器。克服了多模型切换过程中存在的扰动，实现平滑控制。仿真结果表明对全局（大范围）非线性对象的控制是令人满意的。     

基因芯片PCR温度模糊自整定PID控制算法的研究

在核酸扩增反应仪中,基因芯片核酸扩增反应过程要求实现温度高精度快速跟踪控制,常规温控方案和算法难以实现.将模糊推理系统与常规PID控制方式相结合,采用模糊自整定PID控制算法实现了温度快速跟踪控制.实验结果表明:模糊自整定PID控制算法比常规PID算法具有更强的鲁棒性,能够克服控制对象热惯性参数时变性的影响,降低了输出温度最大超调量,提高了稳态精度.     

一种基于模糊PID的工业锅炉温度控制系统设计

本文针对工业生产中温度控制系统具有非线性、时变性和滞后性的特点,采用模糊控制与PID相结合的方法,设计了一个基于模糊PID的工业锅炉温度控制系统,采用AT91RM9200为主控制芯片,并用模糊PID控制算法对温度进行控制.最后以工业锅炉蒸汽温度为被控对象,建立仿真模型对常规PID控制和模糊PID控制进行了仿真对比,结果表明采用模糊PID控制方法,有效的提高了系统对非线性、时变性和不确定性的处理能力,控制效果更好.     

DRNN神经网络逆控制方法在DDV伺服系统中的应用

对于直接驱动阀(DDV)式作动器伺服系统,由于很难找到最佳的参数匹配以及回路中存在死区非线性因素,使得传统的PID控制无法取得令人满意的控制效果.为此提出一种动态对角回归神经网络(DRNN)逆控制方法,该逆系统控制方法是将对象的逆模型作为控制器加入到控制回路里面,并与控制对象串联构成一个伪单位环节,使得系统的输出能够跟踪系统的输入,经过仿真实验,可以看出该神经网络逆控制比单一PID控制器的动态性能要好.     

神经网络在气动机械手控制器中的应用

气动机械手控制系统是一个非线性系统,采用常规的PID控制方法难以获得较好的控制效果.将具有自学习和自适应能力的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合,设计了单神经元自适应PID控制器,并将其应用于机械手气动压力伺服系统中,控制器采用DSP实现.运行结果表明,该控制器能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器.     

基于模糊自适应PID的饱和蒸汽发电控制研究

饱和蒸汽发电项目中汽轮机是一个典型的工业过程控制对象,具有时变、非线性和滞后等显著特点。基于汽轮机发电机运行过程的控制要求,提出了一种自适应模糊PID控制方法。结合汽轮机发电机运行和模糊PID控制解决非线性、滞后性及时变等问题的特点,基于从发电站现场采集到的数据,建立了控制模型,并利用MATLAB/Simulink对系统进行了仿真,从而验证了该方案的可行性,为发电机控制提出了一种新的方案。     

基于模糊神经网络的磁浮车悬浮控制器

以EMS型磁悬浮车单电磁铁为研究对象,建立了系统的数学模型.为增强悬浮系统的抗干扰能力和负载能力,针对其非线性特性,采用神经网络和模糊控制理论相结合的方法设计了非线性控制器FNNC.该控制器继承了模糊控制鲁棒性强以及神经网络的非线性逼近和自学习能力,运用加速反传训练方法对参数进行调整,并通过TMS320F2812型DSP实现单点悬浮用.实验及仿真表明,该控制器使系统悬浮稳定,动态性能好,与传统的PID控制器相比具有更好的快速跟踪性能和抗干扰能力.     

电液伺服加载系统四连杆机构控制器设计

该文针对飞机起落架电液伺服加载过程中非线性传动机构的动态特性进行分析。确认在动态加载过程中因四连杆机构的非线性特性造成的系统动态跟踪效果不佳的具体原因,基于逆系统的思路找到了一种非线性数学模型与PID控制器结合的控制方法。采用模型预测的方法对系统进行误差补偿。使用简化了的电液伺服作动系统数学模型与该控制方法进行MATLAB/simulink仿真。使用此方法大大提高了起落架加载系统的动态跟踪性能。     

基于状态反馈与PID相结合的主汽温控制方法研究

针对火电厂主汽温系统的大滞后，大惯性以及动态特性随工况变化的不确定性等特性，本文运用了基于状态反馈与串级PID控制相结合的控制方案．并采用“ITAE性能准则”来进行状态反馈极点配置，同时文中给出了不同阶次惯性环节对应的最佳反馈系数，仿真结果表明，主汽温的动态特性得到明显改善。     

Intelligent phase plane switching control of a pneumatic muscle robot arm with Magneto-Rheological Brake

Pneumatic cylinders are one kind of low cost actuation sources which have been applied in industrial and robotics field, since they have a high power/weight ratio, a high-tension force and a long durability. To overcome the shortcomings of conventional pneumatic cylinders, a number of newer pneumatic actuators have been developed such as McKibben Muscle, Rubber Actuator and Pneumatic Artificial Muscle (PAM) Manipulators. However, some limitations still exist, such as the air compressibility and the lack of damping ability of the actuator bring the dynamic delay of the pressure response and cause the oscillatory motion. In addition, the nonlinearities in the PAM manipulator still limit the controllability. Therefore, it is not easy to realize motion with high accuracy and high speed and with respect to various external inertia loads. To overcome these problems, a novel controller which harmonizes a phase plane switching control method (PPSC) with conventional PID controller and the adaptabilities of neural network is newly proposed. In order to realize satisfactory control performance a variable damper, Magneto-Rheological Brake (MRB), is equipped to the joint of the robot. The mixture of conventional PID controller and an intelligent phase plane switching control using neural network (IPPSC) brings us a novel controller. The experiments were carried out in a robot arm, which is driven by two PAM actuators, and the effectiveness of the proposed control algorithm was demonstrated through experiments, which had proved that the stability of the manipulator can be improved greatly in a high gain control by using MRB with 1PPSC and without regard for the changes of external inertia loads.     

折臂式高空作业车轨迹跟踪与控制研究

针对折臂式高空车自动化控制程度较低的问题,以某型号18 m折臂式高空作业车为研究对象,应用机器人学理论,通过建立其运动学模型,实现了作业平台的轨迹跟踪控制,为最终实现折臂式高空车常用工况下的自动控制打下基础.为解决折臂式高空车臂架液压系统控制精度低,控制存在滞后问题,建立了臂架液压系统的数学模型,针对该模型设计自整定模糊PID控制系统,在MATLAB/Simulink环境下,对控制系统进行仿真验证,仿真结果表明,加入自整定模糊PID控制器后,臂架系统的响应速度增加,稳态误差消除,跟随能力加强.     

基于模糊切换增益调节的惯性稳定平台滑模控制

为了实现航空遥感惯性稳定平台在复杂多源扰动环境下的高精度控制,提出基于模糊滑模的惯性稳定平台高精度控制 方法,通过对总和扰动抑制实现对多源扰动抑制,从而提高稳定平台控制精度。 首先将惯性稳定平台的所有扰动视为整体,基 于滑模等效控制设计惯性稳定平台的全局快速终端滑模控制器,实现系统状态快速、精确地收敛到平衡状态并且不离开滑模 面。 其次,针对控制系统存在鲁棒性与抖振问题无法兼顾的问题,在滑模控制基础上融合模糊切换增益调节,设计模糊规则对 惯性稳定平台滑模控制中的切换增益进行实时调节,从而利用切换增益消除干扰项。 最后,对所提出方法的正确性进行仿真以 及实验验证。 结果表明,基于模糊切换增益调节的滑模控制方法扰动抑制能力强、稳定精度高,相对于 PID 控制和全局快速终 端滑模控制,稳定精度分别提高 32. 7% 和 15. 3% 。     

灰色预测模糊PID控制在调节阀智能定位系统中的应用

针对气动调节阀系统大惯性、纯滞后和时变性的特点,建立了调节阀执行机构的二阶加纯滞后模型,在此基础上设计了基于灰色预测模糊PID算法的复合控制器。PID模块作为该复合算法的基础,用来减小系统偏差,提升动态性能;模糊控制模块对系统偏差及其变化率进行模糊处理,输出值作为PID参数的调整量,实现在线调整控制参数,克服时变性对系统的影响;灰色预测模块对系统输出数据序列进行提取并预测未来发展趋势以进行系统的“超前控制”,进一步解决气动系统滞后和稳态性能差的问题。基于灰色预测模糊PID算法的复合控制器将灰色预测模型、模糊控制和比例微积分算法相结合,可实现阀门位置的高精度调节与智能控制。仿真结果表明,灰色预测模糊PID控制算法相比常规PID以及模糊PID具有更快的响应速度、更高的调节精度以及更好的稳态性能。     

一种基于过程辨识的PID参数自整定方法

运用最小二乘法，根据线性系统输出与输入的依存关系，结合相关原理，研究了辨识系统的纯滞后等参数，这种方法较利用阶跃输入的延迟响应长度求取纯滞后时间常数的方法精度高，抗干扰能力强。在此基础上采用单纯形法对PID参数进行基于时间乘绝对误差积分(ITAE)指标的最优整定。仿真结果表明，该整定方法易于实现，且控制效果优于常规PID控制。将该方法应用于铍青铜真空热处理炉温度控制系统，解决了工业现场人工整定的繁琐和费时的困难，控制效果亦优于常规PID控制。     

直驱泵控电液位置伺服系统模糊PID控制仿真与实验研究

直驱泵控系统由于控制精度高、响应快、功率损失小、结构紧凑等优点,逐渐被应用到工业控制领域。但直驱泵控系统存在严重饱和与死区、非线性、时变性、时滞性的特点。我们采用模糊PID控制方法进行直驱泵控系统的液压缸位置伺服控制。在AMESim/Simulink联合仿真平台上建立了系统模型与模糊PID控制算法,采用PID和模糊PID控制算法对系统阶跃响应和正弦跟踪性能进行了仿真研究,同时在自行开发的电液比例伺服控制实验台上对PID和模糊PID控制性能进行了实验研究。结果表明：自适应模糊PID控制能大大改善了PID控制的性能,具有响应速度快、上升时间短、无滞与超调小的特点。     

干扰输入影响下离散线性切换系统的反馈控制方法

面对当前使用的平均驻留时间的反馈控制方法、基于切换原理的反馈控制方法受到外界环境干扰,导致控制效果不佳的问题,提出干扰输入影响下离散线性切换系统的反馈控制方法。 分析离散线性切换系统,设定切换信号是唯一的和任意的 2 种情况,由此设计线性切换状态下的反馈控制器,在干扰输入影响下,构建被控对象模型,描述输出反馈问题,简化信号非统一输入过程,确定任意切换时间内存在的 2 个控制量,设计降阶控制律,构造一阶输出反馈律,实现有限时间镇定反馈控制。 实验结果表明,该方法输出的响应曲线与实际最大时延上界为 6 ms 的控制情况一致,说明反馈控制效果较好。     

基于PAC的模糊PID液冷系统的设计与实现

针对温度系统的非线性、时变、时滞等特性,以及特定项目的循环冷却特点,设计了一种基于PAC的模糊PID控制系统。该设计方法结合了模糊控制的鲁棒性强与PID的调节性能好等优点,利用PAC（可编程自动化控制器）的优秀计算能力和控制性能,解决了系统对非线性、时变、强耦合的循环液体冷却系统的调节问题,对于此类系统提出了一种有效的设计实现方法。系统设计重点是模糊PID控制器的设计与控制规则表的建立。实际应用表明,系统可靠性高,控制效果好,具有很好的实用性。     

Performance improvement of pneumatic artificial muscle manipulators using magneto-rheological brake

A novel pneumatic artificial muscle actuator (PAM actuator), which has achieved increased popularity to provide the advantages such as high strength and high power/weight ratio, low cost, compactness, ease of maintenance, cleanliness, readily available and cheap power source, inherent safety and mobility assistance to humans performing tasks, has been regarded during the recent decades as an interesting alternative to hydraulic and electric actuators However, some limitations still exist, such as the air compressibility and the lack of damping ability of the actuator bring the dynamic delay of the pressure response and cause the oscillatory motion Then it is not easy to realize the performance of transient response of pneumatic artificial muscle manipulator (PAM manipulator) due to the changes in the external inertia load with high speed In order to realize satisfactory control performance, a variable damper — Magneto-Rheological Brake (MRB), is equipped to the joint of the manipulator Superb mixture of conventional PID controller and a phase plane switching control method brings us a novel controller This proposed controller is appropriate for a kind of plants with nonhnearity, uncertainties and disturbances. The experiments were carried out in practical PAM manipulator and the effectiveness, of the proposed control algorithm was demonstrated through experiments, which had proved that the stability of the manipulator can be improved greatly in a high gain control by using MRB with phase plane switching control method and without regard for the changes of external inertia loads