车辆横摆角速度跟踪控制仿真研究

采用二自由度车辆动力学状态方程建立了车辆横摆角速度跟踪控制模型。用横摆角速度与其期望值的差值及其变化率作为模糊控制器的输入,设计了模糊自适应PID控制器。基于模糊自适应PID控制器,进行了前轮转向阶跃输入、正弦输入仿真试验。仿真和分析结果表明,设计的模糊PID控制器可实现对参考模型横摆角速度的跟踪,车辆的操纵稳定性得到了有效改善。     

输入受限的非完整移动机器人的自适应模糊控制

提出了一种非完整移动机器人饱和自适应模糊轨迹跟踪控制方法,该方法基于反演技术分别设计了系统的运动学控制器和动力学控制器。运动学控制器通过引入分流控制技术解决了初始速度跳变引起的控制量突变问题,动力学控制器利用饱和函数和受限控制参数实现了其有界力矩控制。自适应模糊控制器将模糊逻辑系统与自适应方法相结合,有效消除了常规方法难以解决的系统未知不确定性对系统的影响。通过Lyapunov直接法证明了该系统是收敛且渐进稳定的。仿真结果验证了所设计控制器的良好控制性能和强鲁棒性。     

单元机组模糊免疫自适应PID控制器的设计

针对火电单元机组的多变量、时变和非线性特性,应用免疫反馈系统的原理和模糊控制理论设计了一个模糊免疫自适应PID控制器。对控制器中的比例系数kp采用免疫控制器调节,用模糊规则分别对ki,kd进行在线整定。结果表明,模糊免疫自适应PID控制器具有响应速度快、鲁棒性强等优点。     

机械臂运动的智能自适应模糊控制策略

为了提高机械臂轨迹跟踪控制精度同时节省驱动能量,提出了机械臂运动的智能自适应模糊控制策略。介绍了双连杆机械臂结构并建立了其动力学模型;设计了机械臂系统控制方案和智能自适应模糊控制器的实现方案;在粒子群算法基础上增加了多策略进化方法和多子群协同搜索方法,提出了多策略协同进化粒子群算法;以机械臂轨迹跟踪误差和驱动力矩最小为目标,以多策略协同进化算法为寻优算法,设计了具有智能自适应调节能力的模糊控制器。经仿真验证,自适应模糊控制器的跟踪误差幅值为PID控制误差幅值的26%左右,同时模糊控制器驱动力矩的平均振动幅值不足PID控制器力矩振动幅值的17%,充分证明了智能自适应模糊控制器能够以更小的力矩实现更小的跟踪误差。     

基于脉宽调制方法的超声马达自适应模糊控制研究

本文主要研究自适应模糊控制在超声马达系统中的应用,阐述了自适应模糊控制理论和超声马达自适应模糊控制实现方法。文中应用脉宽调制方法设计了一种超声马达自调整比例因子模糊控制器,并在主模糊控制器中选取占空比系数作为输出量,马达速度误差与误差变化作为输入量;辅助模糊控制器中增加基于控制系统状态的比例因子调节系数,来实现模糊控制器的实时改进。文中对所设计的自适应模糊控制系统进行了仿真研究,同时实验测试了系统的闭环性能,结果显示,应用脉宽调制方法进行速度调节效果明显,线性较好;自调整比例因子模糊控制系统较好地改善了超声马达的速度平稳性。     

装载机线控转向系统路感反馈系统的设计与仿真

针对路感反馈系统的控制目标,提出采用双闭环的控制策略,内环采用PI控制器控制路感电机电流,减小电机输出转矩的波动,外环采用了模糊自适应PID控制器控制方向盘转矩,保证反馈力矩的柔顺性并降低干扰带来的影响,重点对模糊自适应PID控制器的设计过程进行了阐述。最后,借助MATLAB软件对路感反馈系统进行了仿真验证,比较了系统分别使用常规PID控制器与模糊自适应PID控制器的响应特性,结果表明,使用模糊自适应PID控制器的系统超调量更小、响应时间更短、受干扰影响更小。     

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。     

自适应模糊控制器的实现

设计了一个二维自适应模糊控制器,将误差的量化因子设计成自适应调整因子,并应用线性插值法查控制表.对控制系统进行仿真,将控制结果与一般的模糊控制器的控制效果进行比较,说明此方法对改善控制性能是有利的.     

增益自适应滑模控制器在微型飞行器飞行姿态控制中的应用

针对微型飞行器的姿态角摄动引起的系统不确定性及外界干扰等问题,提出了基于区间二型模糊神经网络辨识的增益自适应模糊控制器.首先,给出了微型飞行器姿态动力学模型.然后,采用区间二型模糊神经网络对滑模控制器中由于姿态角摄动引起的系统不确定性进行在线辨识,通过增益自适应滑模控制器中的校正控制项对辨识误差及负载干扰进行补偿.最后,通过设计李亚普诺夫函数,得到闭环系统一致稳定条件下的区间二型模糊神经网络参数在线调整的自适应律及滑模增益自适应律.仿真对比表明,与传统的增益自适应滑模控制器和基于一型模糊神经网络辨识的滑模控制器及相比,本文提出的控制器不仅对系统的不确定性因素及外界干扰具有较强的鲁棒性,而且稳定误差小,跟踪精度高.     

非线性磁悬浮系统动力学建模与控制研究

针对磁悬浮列车悬浮系统的强非线性和存在外界扰动下传统PID控制器鲁棒性弱的问题,首先建立磁悬浮控制系统的数学模型并通过Adams动力学分析软件进行非线性动力学建模。采用模糊规则对PID的参数进行在线自适应整定,设计适用于磁悬浮系统的模糊自适应PID控制器。讨论在不同外界干扰下,所设计控制器在实现磁悬浮列车稳定悬浮时的控制性能并在虚拟样机中进行实时观测。通过对所设计的模糊自适应PID控制器在磁悬浮系统上的应用,可以明显发现其控制性能优于传统PID控制器。此外,在受到外界干扰的情况下,与传统PID控制器相比,所设计的模糊自适应PID控制具有较强的抗干扰性及鲁棒性。更适用于在实际磁悬浮工程中克服外界干扰来工作运行。     

模糊PID控制在运动控制中的应用

在模糊PID控制器的基础上，利用模糊推理方法实现了对PID参数的在线自动整定，并且在Matlab软件下，将该控制器在运动控制系统中的应用进行了研究，仿真结果表明，参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果，对进一步应用研究具有参考价值。     

随机出水系统的水位模糊控制与仿真研究

对随机出水系统的水位的模糊控制进行了研究,设计了水位二维模糊控制系统,构建了模糊控制器,设计了模糊控制系统仿真模型图并进行了仿真分析,结果显示该控制系统跟随性较灵敏。     

超声电机基于模糊-PI技术的位置控制

通过超声电机的工作原理分析,选定驱动频率作为其速度控制变量。将模糊-PI技术用于超声电机的控制。其中,PI控制在于减小稳态误差,模糊控制旨在实现电机快速定位。为设计模糊控制器,选定位置偏差和转速为其输入变量、驱动频率为其输出变量,并分别以三角、高斯型函数定义了输入、输出变量的模糊子集;根据电机手动操作经验,建立了超声电机模糊控制规则;基于GO-400控制卡构建控制系统,实现了电机控制;实验结果表明模糊-PI技术可实现超声电机快速高精度(偏差≤0.17°)定位。     

Fuzzy Sliding Mode Control for a Discrete Servo System

A discrete fuzzy sliding mode variable structure controller was studied and designed for a class of electro-hydraulic servo system by means of the combination of sliding mode control theory and fuzzy control theory.Designed based on the exponential reaching law,parameter ε of conventional sliding mode controller is the key factor of system chattering,and is proportional to it as well.In view of this,fuzzy control theory was introduced into the design to ensure the real-time adjusting of parameter ε.Simulation results show that the system chattering is eliminated perfectly,and the dynamic performance of the control system is improved effectively.     

基于新型PD模糊控制方法的机器人轨迹跟踪

研究了一类基于模糊规则的变参数PD控制方法.对于模型未知对象,常规PD控制器参数的整定一般要基于一些经验知识,这对PD参数的整定带来一定的困难.该文采用TS模糊控制,将模糊控制和PD控制相结合组成一种复合控制器.这种控制方法兼备模糊控制和PD控制的优点,具有广泛的应用价值.二自由度机器人仿真和实验表明了该控制方案的可行性.     

用于气动伺服系统的自适应神经模糊控制器

研究了一种基于压力比例阀的气动伺服系统自适应神经模糊控制器。其中的神经网络辨识器（NNI）通过高线训练可以充分逼近非线性动态系统的模型,并能够在线调整模糊控制器的控制规则。系统的位置控制精度和伺服特性有了很大改善。试验结果表明,所提出的控制器对该气动伺服系统具有很好的控制特性以及很强的自适应能力。     

Fuzzy time-optimal controller (FTOC) for second order nonlinear systems

The motivation behind this paper is to seek alternative techniques to achieve a near optimal controller for non-linear systems without solving the analytical problem. In classical optimal control systems, the system states and optimization co-state parameters generate a two-point boundary value problem (TPBVP) using Pontryagin’s minimum principle (PMP). The paper contributes a new fuzzy time-optimal controller to the existing fuzzy controllers which has two regular inputs and one bang-bang output. The proposed controller closely approximates the output of the classical time-optimal controller. Further, input membership function are tuned on-line to improve the time-optimal output. The new controller exhibits optimal behaviour for second order non-linear systems. The rules are selected to satisfy the stability and optimality conditions of the new fuzzy time-optimal controller. The paper describes a systematic procedure to design the controller and how to achieve the desired result. To benchmark the new controller performance, a sliding mode controller is used for guidance and comparison purpose. Simulation of three non-linear examples shows promising results. The work described here is expected to incite researcher’s interest in fuzzy time-optimal controller design.     

基于神经网络的模糊自适应PID控制方法研究

针对常规PID控制器不能在线修正参数以及模糊规则和率属函数对专家经验的依赖性,提出了神经网络模糊自适应PID控制器,从而综合了传统PID控制、模糊控制、神经网络控制的优点,使其具有PID控制的广泛适用性和神经网络的自适应和自学习能力,同时又具备模糊控制的非线性控制作用;仿真实验可知该控制器具有更快的响应和更好的平稳性.     

基于环境刚度模糊自适应估计的机器人力控制

在未知环境中为实现精确的接触力控制,需要力控制器能够适应环境的变化。该文将多模型模糊控制器引入到机器人力控制中来适应未知环境的变化,针对几种典型的接触环境刚度设计相应的模糊控制器。由于在环境变化时,很难得到精确的环境刚度值,该文对环境刚度进行模糊自适应估计,进而确定各个模糊力控制器的加权系数,模糊力控制器生成机器人位置控制系统的输入指令。仿真研究表明所设计的控制器是可行和有效的。     

基于MATLAB模糊自整定PID控制器的设计与仿真

本文介绍了模糊自整定PID控制器的设计方法并利用MATLAB中的模糊工具箱设计模糊控制器,有机地将模糊PID控制器与SIMULINK结合起来,实现PID参数自调整模糊控制系统的设计和仿真。仿真结果表明,该控制器改善了控制系统的动态性能,增强了其实用性。