基于dSPACE的直线电机复合控制算法研究

针对永磁同步直线电机在控制过程中由于复杂扰动的干扰,传统的控制算法难以对电机实现高精度位置跟踪控制的问题,提出了一种干扰观测器复合PID的控制方法,通过干扰观测器观测干扰,然后通过PID反馈控制方式抑制和补偿外部干扰.将所设计的控制算法在dSPACE半实物仿真平台上进行验证,目的是证明所设计的控制算法在实物上也能达到理想效果.实验结果表明,复合控制算法与传统的PID算法相比,有着较明显的精度提升.     

机器人全局PID模糊滑模跟踪控制与仿真研究

为解决机器人跟踪控制过程中采用PID控制算法会出现抖动和误差的问题,提出了一种机器人全局PID模糊滑模跟踪控制算法.通过将PID滑模控制和模糊控制相结合,设计了全局PID模糊滑模控制;基于模糊规则,对滑模控制增益进行自适应调整,从而消除建模误差和干扰,削弱了控制时产生的抖振,在线调整控制器参数和估计误差,并通过积分来消除外界干扰,因此提高了控制精度.仿真结果表明,与常规的PID算法相比,该方法在处理控制抖动和消除误差以及干扰方面具有极高的鲁棒性.     

5.2km距离无线激光通信跟踪实验

为了实现对远距离通信下,湍流大气中传输时光束的跟踪,设计了光斑跟踪系统。对该系统的硬件结构、工作原理、系统跟踪控制算法及光斑图像处理算法进行了研究,首先,根据系统硬件构成及控制算法实用性,选择采用PI算法作为系统的跟踪控制算法,接着,为了提高在光斑图像处理方面算法的运算速度,选择采用改进的中值滤波算法来对系统所采集到的光斑图像进行处理,然后,在阈值分割方面,为了获取更加精确的光斑灰度图像,系统采用迭代法来选择阈值,进而对图像进行阈值分割,最后,采用该系统进行了5.2km的光斑跟踪实验,并对实验结果进行分析。实验结果表明,本系统可以有效的对湍流大气中的光斑进行跟踪,跟踪精度可达5.4,基本符合空间激光通信系统对跟踪系统的要求。     

位置伺服系统的单神经元PID/CMAC控制研究

在分析了位置伺服控制系统基本原理和数学模型的基础上,提出了一种单神经元PID/CMAC复合控制算法和控制器的设计方法。用单神经元PID替代常规PID控制,由神经元来在线调整PID控制参数,利用CMAC神经网络的自学习和自适应能力,来完成系统的实时控制。该算法直接应用于位置伺服控制系统,仿真结果表明,与传统PID控制算法相比较,该复合控制算法增强了系统的控制精度,提高了系统的响应速度,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

定向战斗部随动系统新型模糊-PID复合控制

针对随动定向战斗部随动系统工作中存在的非线性与随机干扰问题,普通的PID控制器和模糊控制器不能满足快速性与适应性的要求,基于模糊自整定PID参数控制器与模糊-PID切换控制器,提出了一种新型模糊-PID复合控制算法,控制前段利用模糊控制加快控制速度,后段利用模糊逻辑整定PID参数提高精度与自适应能力;仿真结果表明,采用这种新型模糊-PID复合控制算法能够保持跟踪精度,减少调节时间,加快系统跟踪速度,减小切换冲击,提高抗干扰能力。     

基于ACR9000控制器的自动光学检测平台设计 

针对自动光学检测(AOI)平台运行过程中的定位精度控制问题,提出了一种基于速度和加速度前馈控制与PID反馈控制的复合控制算法,该算法对输入量进行跟踪补偿控制以消除系统稳态误差,用于提高AOI平台定位精度;基于开放式的数控系统设计方法设计了AOI平台;在Matlab/Simulink环境下,构建了基于该复合控制算法的定位精度控制仿真模型,仿真结果验证了复合控制算法的有效性;将该复合控制算法作为ACR9000控制器的控制算法,并基于ACR9000控制器进行AOI平台实验研究;应用该AOI平台进行了印刷电路板(PCB)检测实验,实验结果表明文中复合控制算法能够提高AOI平台定位精度,AOI平台的定位精度满足印刷电路板检测要求,可以将该AOI平台用于印刷电路板检测。     

轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法

本文提出了一种轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法,航向预估量根据机器人前 轮偏角和纵向速度实时得出,预估量与机器人实际航向之和作为控制反馈航向.仿真和实验 时用PID控制器和航向预估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,对 机器人纵向速度适应范围较宽,能有效地改善控制器的动态特性,表现出了较好的自适应能 力.     

电控机械式自动变速车辆发动机转速控制系统的研究

针对传统PID算法在发动机转速控制中难以实现最佳参数问题,提出了利用神经元自适应PID算法对发动机转速进行闭环控制.由于神经元自适应PID 可以在线调整 其参数值,因此当发动机目标转速发生变化时可以通过改变控制参数来实现转速的快速跟踪.实验结果表明使用神经元自适应PID算法对发动机转速控制可以达到快速响应和较高精度的控...     

基于小脑模型关节控制器与PID复合的高速公路交通流密度控制

高速公路交通控制系统是一个复杂的非线性时变系统, 传统的匝道控制方法难以取得满意的控制效果. 为此, 本文提出基于小脑模型关节控制器(CMAC)与PID复合的匝道控制方法. 首先建立了二阶宏观动态交通流模型, 然后研究了CMAC与PID复合控制算法, 结合非线性反馈理论, 设计了基于CMAC与PID复合的高速公路交通流密度控制器, 该密度控制问题是一个输出跟踪和扰动抑制问题, 最后采用两个仿真实例对该方法的有效性进行验证. 结果表明, 复合控制具有优越的密度跟踪性能和抑制噪声干扰的能力; 复合控制方法能够有效地消除交通拥挤, 并使主线车流趋于稳定.     

基于BP神经网络的火电厂水质调节自适应控制的仿真研究

针对火电厂锅炉水质调节过程的大时滞时变特性,常规控制算法控制效果不好的问题,本文提出了基于BP神经网络的Smith-PID鲁棒自适应控制算法,利用BP神经网络的任意非线性表达能力和很强的自学习能力,在线自学习整定PID参数,被控对象不需要精确辩识,控制器参数跟踪被控对象自适应调整,克服了常规PID算法不适用于大时滞过程控制和常规Smith预估补偿控制对模型不确定性敏感的缺陷.MATLAB仿真表明,本文控制算法的静态特性、动态品质良好,鲁棒性强.     

单神经元自适应PID控制器的应用

对单神经元自适应PID控制器的控制算法进行了研究；利用Matlab／Simulink对复杂对象进行了闭环仿真，将单神经元自适应PID控制算法与常规PID控制算法进行了比较。结果表明单神经元自适应PID控制算法明显优于常规PID控制算法；将单神经元自适应PID控制器应用到焦炉集气管压力控制系统，集气管压力系统的抗干扰能力得到提高，取得了良好的控制效果。     

Design and realization of hybrid ACO-based PID and LuGre friction compensation controller for three degree-of-freedom high precision flight simulator

Three degree-of-freedom (3-DOF) high precision flight simulator is a type of key hardware-in-loop equipment in the fields of aeronautics and astronautics. The conventional Proportional–Integral–Derivative (PID) is a widely used industrial controller that uses a combination of proportional, integral and derivative action on the control error to form the output of the controller. It is well known that the undesired phenomena caused by friction can lead to overall flight simulator performance degradation or instability. This paper presents a novel kind of hybrid Ant Colony Optimization (ACO)-based PID and LuGre friction compensation controller for 3-DOF high precision flight simulator. On the basis of introduction of the basic principles of ACO, the controlling scheme design for the 3-DOF high precision flight simulator is presented. Based on the popular LuGre friction model, a novel nonlinear friction compensation controller for 3-DOF high precision flight simulator is also developed. The proposed Lyapunov function proves the robust global convergence of the tracking error. The parameters tuning of PID can be summed up as the typical continual spatial optimization problem, grid-based searching strategy is adopted in the improved ACO algorithm, and self-adaptive control strategy for the pheromone decay parameter is also adopted. Modularization design is adopted in the 3-DOF high precision flight simulator. This software can process the position and status signals, and display them on the friendly interface. Double buffer mechanism is adopted in the communication protocol between lower Industrial Personal Computer (IPC) and upper IPC. The series experimental results have verified the feasibility and effectiveness of the proposed hybrid ACO-based PID and LuGre friction compensation controller.     

基于模糊自适应PID的随动系统设计与仿真

研究随动控制系统优化问题,常规PID控制器参数调试凭经验,导致系统性能不高。为了提高系统快速性和稳定性,提出并设计了模糊自适应PID控制器,可以对参数进行在线修正以使系统性能最优。可采用经验法调试的常规PID参数为初值,再用模糊化和近似推理等对参数进行在线修正,从而使系统性能达到最优。既具有模糊控制灵活性和适应性强的优点,又具有PID控制精度高的优势。通过设计模糊自适应PID控制器,以某二维随动转台系统为对象,在MATLAB环境中进行了仿真,并与常规PID控制器的性能进行了对比,结果表明模糊自适应PID控制器的响应特性优于传统的PID控制器,响应速度更快,稳态精度更高,为随动系统优化设计提供了依据。     

基于FPGA的自准直系统数据处理技术

提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的CCD自准直测角系统.以FPGA作为系统处理核心;以自适应调节模块为CCD驱动发生器提供准确的波形时序;采用边缘检测算法获得图像的像元级边界;通过最小二乘拟合算法计算得到光斑圆心位置;利用VHDL语言以及MAX+plusⅡ软件完成了系统设计.系统测试和实验表明:所设计的片上系统具有高精度、高集成度的特点.     

A low power and small area all digital delay-locked loop based on ring oscillator architecture

A 133-500 MHz,5.2 mW @500 MHz,0.021 mm2 all digital delay-locked loop(ADDLL)is presented.The power and area reduction of the proposed ADDLL are achieved by implementing a high frequency ring oscillator(ROSC)to count the reference clocks such that the one-clock cycle delay chain and the phase detector in a conventional Master block are no longer needed.The proposed ADDLL has better immunity to PVT(process,voltage,and temperature)than most conventional DLLs,which do not update the control word signals after the locking process,since the control signals for slave delay line are updated in every 256 reference cycles.Fabricated in 0.13 um CMOS process,the measured RMS jitter is 10.83 ps at 500 MHz while the RMS jitter of the input signal is 9.97 ps.     

带钢跑偏电液伺服控制系统的PID控制器设计

为了对带钢卷取机的跑偏进行控制,建立带钢卷取机电液伺服跑偏控制系统的数学模型,并用MATLAB软件对此系统的时域性能指标进行分析。对系统采用常规PID控制器和模糊自适应PID控制器设计,使系统性能达到设计要求。对两种方法进行仿真,表明模糊自适应PID比常规PID控制系统有更好的动态性能和稳态特性。     

基于SSA-模糊PID的AUV姿态控制研究

针对AUV高精度、高稳定性姿态控制的提升需求,提出一种结合麻雀算法(SSA)和模糊PID控制的姿态控制器。采用麻雀算法对模糊PID控制器参数进行优化,并将寻优后模型用于算法的反馈补偿,有效解决了模糊PID控制过度依赖经验,难以应对水下复杂工况的问题。仿真结果表明,SSA-模糊PID控制器在AUV姿态调节中表现出较传统模糊PID控制器更好的响应速度和抗干扰能力,有效改善了AUV姿态控制性能。经实际应用验证,控制器在复杂工况下可快速收敛至期望姿态并维持稳定。     

基于坐标补偿的自动泊车系统无模型自适应控制

针对自动泊车系统,提出了无模型自适应控制(Model-free adaptive control, MFAC)方案.控制方案的设计仅利用泊车系统的前轮转角输入数据和车身角输出数据,不包含车辆模型信息.因此,针对不同车型的自动泊车系统,该方案均能实现无模型自适应控制.为了改善期望轨迹的坐标跟踪误差,进一步提出基于坐标补偿的无模型自适应控制方案,该方案由控制算法、参数估计算法、参数重置算法和坐标补偿算法构成.针对不同车型不同泊车速度的仿真结果表明,基于坐标补偿的MFAC方案和原型MFAC方案均能较好地完成自动泊车过程,且基于坐标补偿的MFAC方案相比原型MFAC方案和PID控制方案,在轨迹坐标和车身角等方面均具有更小的跟踪误差和更快的响应速度.     

一种神经网络PID自适应控制及其应用研究

为提高PID控制的自适应性能,提出了一种神经网络PID自适应控制算法.最小资源分配网络(MRAN)是一种可以在线调整隐节点的RBF网络,具有泛化能力强、计算精度高的优点.通过对MRAN的剪裁策略进行改进,使改进的网络具有更加紧凑的结构;把改进的MRAN和PID控制相结合,提出了一种基于动态RBF网络的PID自适应控制策略,并应用到对电站锅炉过热汽温的控制上.仿真结果表明,所提出的控制算法与常规的控制算法相比具有更好的控制品质.     

多移动机器人轨迹跟踪控制系统设计与实现

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题,在分析了机器人运动学模型的基础上,构建多机器人的领航-追随模型;采用跟踪微分器在输入输出两端安排过渡过程,设计了一种基于多变量解耦的非线性PID轨迹跟踪控制器;搭建以Arduino Mega 1280控制板为核心的移动机器人实验平台,采用速度PID控制器以满足机器人驱动电机的实时调速要求,基于ROS提出一种结构化和模块化的多机器人控制系统;在此基础上进行实验,并将实验结果与传统PID方法控制的实验结果进行对比;实验结果验证了文章所提算法的有效性,控制器易于实现且具有一定的鲁棒性。