3-RPC型并联机器人模糊PID控制系统研究

基于SolidWorks和Matlab软件关联接口技术,将3-RPC型并联机器人SolidWorks三维模型转换为SimMechanics机构仿真分析模型,并分别进行传统PID和模糊PID控制系统设计。通过系统仿真实验与计算结果对比,得出模糊PID控制在并联机器人控制精度方面优于传统PID控制,且具有良好的系统稳定性。     

并联机构的动力学分析及其无模型智能控制

为解决并联机器人高度非线性、强耦合、数学模型复杂的问题,针对交流伺服电机驱动的并联机器人,在模型不确定情况下提出了一种针对2-DOF并联机器人的智能控制方法,设计了一个二输入的模糊控制器,该控制方法不需要前向运动学的求解。通过模糊控制器对PID参数进行实时整定,基于MATLAB进行动态仿真,仿真结果表明:模糊PID在轨迹跟综和带负荷运动的稳定性方面比线性PID具有更好的控制效果,可实现并联机器人的高精度实时控制。     

基于自整定模糊PID控制算法的电液伺服系统设计

本文针对传统PID控制器控制六自由度并联机器人所存在的响应速度慢、控制精度不高和鲁棒性差等问题,采用自整定模糊PID控制算法设计了模糊PID控制器.根据给定语言变量建立隶属度函数,设计模糊控制规则.最后,利用Matlab语言仿真模糊PID控制器和普通PID控制器对开环传递函数的响应.结果表明所设计模糊PID控制器具有响应速度快、鲁棒性强、精度高和无超调等特点,提高了六自由度并联机器人的控制性能.     

一种6-DOF冗余驱动并联机器人模型分析与运动控制

主要研究8输入6-DOF冗余驱动并联机器人的动力学特性和运动控制方法,首先描述了该机器人的运动学约束条件,并分析其运动学特性;随后采用拉格朗日法建立机器人动力学模型,并设计模糊自适应PID控制器。最后运动学模型、动力学模型及模糊PID控制器进行了仿真,验证了模型的正确性和控制方法的有效性,为并联机器人参数选取和控制方案制定提供依据。     

直流电机转速系统控制方法仿真研究

直流电机是一种多变量、非线性的复杂系统,为提高直流电机转速系统的动、静态性能,采用了传统PID控制、滞后补偿控制和模糊PID控制三种控制方法。在MATLAB仿真环境中建立直流电机转速系统模型,分别加入PID控制器、滞后控制器和模糊PID控制器,设置参数后,响应曲线达到期望值且得到最优响应。为测试系统的抗干扰能力,分别在PID控制、滞后补偿控制和模糊PID控制系统仿真2 s时加入阶跃扰动,三种控制方法具有抗干扰性,能恢复到期望稳定状态。仿真结果显示,加入三种控制器后,系统的调整时间、超调量减小,稳态误差降低,抗干扰能力得到增强。其中,模糊PID控制比传统PID控制、滞后补偿控制具有更小的调整时间和超调量。由此可见,模糊PID控制对直流电机转速能够达到良好的控制效果,具有一定的参考价值。     

模糊PID控制在滚转控制系统中的应用研究

针对广泛应用的PID控制系统,采用模糊控制相结合,生成模糊PID控制系统进行控制。利用MATLAB进行仿真与分析,研究模糊PID控制器对导弹滚转控制回路的舵机与弹体控制影响。仿真与分析结果表明,它能满足舵机鲁棒性与稳定性的控制要求,控制性能优于传统的PID控制,应用前景广泛。     

液压伺服系统建模与模糊自适应PID控制研究

液压伺服系统中存在非线性、参数变化、外负载干扰等问题,这些特点和问题很大程度上影响了液压伺服系统的性能。传统的PID控制在解决高精度非线性控制问题时效果不理想,一种模糊自适应PID控制方法被提出。针对液压阀控非对称缸系统,该文分析并建立了阀控非对称缸位置控制系统的动态数学模型。基于MATLAB仿真软件,将传统PID控制策略与模糊自适应PID控制策略分别应用于阀控非对称缸的位置控制中,进行仿真研究。仿真实验结果表明,采用模糊自适应PID控制器系统能克服传统PID控制器的局限性,且具有较强的鲁棒性,较好的动态品质以及较高的控制精度。     

基于自适应模糊PID控制的气动微型机器人系统

根据尺蠖蠕动原理，研制了一种具有三自由度的微型蠕动机器人内窥镜诊疗系统，该机器人由空气压橡胶驱动器驱动，通过气囊钳位。设计了电一气脉宽调制伺服系统控制机器人的移动，建立了微型蠕动机器人控制系统的动态模型，以一种简化的自适应模糊PID方法控制机器人，将模糊控制器辨识的输出作为PID控制器的输入不断改变控制参数。在自适应模糊PID控制下对系统进行了仿真并进行了实验，结果证实该方法弥补了模糊控制与PID控制的不足，使系统的动静特性都达到预期效果，是一种理想的气动微型蠕动机器人控制方法。     

基于模糊PID算法吸附机器人转向控制系统

传统的吸附机器人在发生碰撞或者在不光滑的墙面移动时,机器人将会偏离原本设定的路线,从而降低工作效率。为了解决这一问题,提出基于模糊PID控制算法实现机器人转向控制,从而回到原始路线。通过simulink仿真的结果可以得出,模糊PID算法相比于传统PID算法,转向系统的动态特性更好,系统的反应速度快,效率更高。     

直驱泵控压力伺服系统自适应模糊PID控制

直驱泵控压力伺服系统属于典型的非线性时变系统,采用传统PID控制存在系统适应性差、压力波动幅度大以及跟踪控制精度低等问题。根据PID参数对压力伺服系统响应特性的影响规律,设计了根据系统误差和误差变化率在线自适应调整PID参数的自适应模糊PID控制器,分别采用传统PID控制和自适应模糊PID控制策略进行了直驱泵控压力伺服控制仿真与实验研究。结果表明,自适应模糊PID控制策略能大大改善PID控制的性能,使系统具有响应速度快、压力波动幅度降低、滞后与超调小的特点,提高了系统的动态品质和控制精度。     

模糊自适应控制在循环水加药控制中的应用

针对传统的PID控制的局限性,提出了将模糊逻辑控制引入传统的PID控制系统中的思想,并介绍自适应模糊PID控制系统的结构和工作原理。给出在火电厂循环水联合处理加药控制的应用实例,详细介绍其控制过程,并给出其仿真曲线和实际应用数据。结果表明该系统的设计是合理可行的。     

排爆机械臂虚拟样机运动控制的仿真研究

国内外反恐形势日趋严峻,各国积极推进排爆机器人开发。针对排爆机器人机械臂的轨迹跟踪问题,展开控制模型仿真研究,使用MATLAB和ADAMS软件实现机械臂的虚拟样机建模、控制系统设计与系统仿真,将常规PID与模糊PID分别应用于联合仿真系统的设计。阶跃响应曲线显示,相对于常规PID,模糊PID减少了25.2%的超调量;正弦轨迹跟踪曲线显示,相对于常规PID,模糊PID减少了13.8%的超调量,响应时间缩短了22.8%。仿真研究显示,模糊PID模型拥有更快的响应速度及更优的轨迹跟踪质量,更适合作为排爆机械臂的控制方式。     

中速磨煤机模糊控制方案的研究

以某电厂中速磨煤机为例,对中速磨煤机控制方案进行了分析。为了获取更优的控制品质,应用模糊控制理论,将适当简化的模糊控制器与传统PID控制器联合应用,提出了PID与模糊控制器的串级控制方案、PID与模糊控制器串联控制方案、PID与模糊控制器并联控制方案、PID与双模糊控制器并联控制方案。经过仿真实验,这4种方案控制品质各有所长,都能较好地满足中速磨煤机的控制需求,且各方案均优于传统PID控制方案,有一定的应用价值。     

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。     

3-TPT并联机构模糊PID控制器设计与研究

针对并联机构数学模型不易获得,传统控制方法难以实现精准控制,提出了利用模糊PID控制器对3-TPT并联机构进行控制的方法,克服了简单模糊控制和传统PID控制精度不高的缺点。介绍了PID和模糊控制器各参数的调节作用,分析了模糊PID控制的影响因素,建立了模糊控制规则。通过Simulink建立模糊PID控制模型可以直观了解控制系统结构,操作简便,参数易调节。由仿真结果可知,该方法响应速度快,精度较高,超调较小,可以取得满意的控制效果。这一研究为并联机构的精准控制和优化设计提供了理论基础。     

存在振动的某机械臂控制研究

针对火炮自动装填系统机械臂的控制问题,建立了整个机械臂的简化模型,并推导存在振动的机械臂的动力学方程,以便在实验室进行研究。使用ADAMS与Matlab机电联合仿真系统对机械臂进行仿真。通过使用传统的PID控制方案和模糊自适应PID控制方案分别对机械臂进行仿真,对2种方案的结果进行对比。结果表明:模糊自适应PID控制的抗干扰能力较强,能够满足存在振动和变负载条件下机械臂的控制。     

并联坐标测量机模糊PID控制系统研究

提出了一种自适应模糊PID的控制方法，并将其应用于液压驱动并联坐标测量机的控制。通过使用Matlab中的模糊工具箱，在Simulink环境下设计和搭建了模糊PID控制器，并以并联坐标测量机单通道的电液伺服系统为控制对象进行了仿真。     

模糊PID自整定控制方法在液压AGC系统中的应用

在分析轧机液压AGC系统的数学模型基础上,设计了一种基于模糊PID自整定控制方法.仿真结果表明,模糊PID控制方法的效果明显优于传统的PID控制.     

平面并联机器人离线PID控制优化研究

为了使平面并联机器人在闭环控制系统中具有更稳定的控制性能。对此,这里构建了平面五杆并联机器人动力学模型及其控制系统模型,给出了控制系统的增益矢量p。对机器人系统模型进行离线PID控制优化,通过控制增益来设计控制系统中的增益矢量p,从而实现非线性单目标动态优化（NLMODOP）。在NLMODOP中加入动态约束,采用带约束处理机制的差分进化（DE）算法求解平面并联机器人的非线性规划问题,进而处理不稳定的动态优化。对机器人模型中的五个连杆进行仿真实验,并对有无DE算法控制的仿真结果进行了比较。结果表明：相比于无DE算法,采用DE算法下的机器人系统模型的连杆跟踪位移基本无跟踪误差。说明基于差分进化算法的平面并联机器人离线PID控制优化具有较好的控制精度和跟踪性能。     

数控机床进给伺服系统模糊自适应PID仿真

针对传统的PID控制策略不能满足数控进给伺服系统的对控制性能要求。结合模糊控制理论,在传统PID控制基础上设计出一种基于模糊决策的模糊自适应PID控制器。运用模糊控制理论,对PID参数进行实时修改,使系统具有较好的自适应能力和较强的鲁棒性。在MATLAB环境下对进给伺服系统进行了动态仿真;仿真结果表明,模糊自适应PID控制器的控制性能远优于常规PID控制器,即使在外界干扰和系统工况发生变化时,此控制器也具有很好的快速响应特性和较强的鲁棒性。