液压舵机伺服系统灰色预测模糊PID控制

研究灰色预测模糊PID控制在液压舵机伺服系统中的应用问题。由于液压舵机伺服系统具有典型非线性和不确定性,传统的PID控制很难满足控制要求。为解决这一问题,提出了灰色预测模糊PID控制方法。在SimuIink中搭建液压舵机伺服系统的模型并进行仿真,灰色预测模糊PID控制无超调,调节时间为0．008s,消除干扰使系统再次达到稳定的时间为0．045s。结果表明：灰色预测模糊PID控制与传统PID控制、模糊PID控制相比,能有效加快系统的控制速度,缩短调节时间,提高控制精度,具有较强的抗干扰能力。     

基于遗传算法优化的舵机伺服系统模糊控制

针对舵机伺服系统中存在的非线性因素和工作环境的未知干扰,提出将基于遗传算法优化的模糊控制算法应用到液压舵机伺服控制系统中;该方法利用遗传算法对采用串联二进制编码的隶属函数参数进行联合优化,并将优化过的控制规则用于设计模糊控制器;运用Simulink对系统模型进行仿真;仿真结果表明:基于遗传算法优化的模糊控制器,在液压舵机伺服系统中,具有良好的控制效果和较强的鲁棒性,为舵机伺服系统的控制提供了一条新的思路。     

液压舵机伺服系统的专家PID控制

为了更好地分析与优化液压舵机的控制性能,根据控制理论建立了液压舵机伺服系统的数学模型;针对采用常规控制方法液压舵机系统响应速度慢、抗干扰能力差等问题,在对专家经验进行总结并获取5条控制规则后,设计了专家PID控制器;在单位阶跃信号的作用下,运用Matlab/Simulink对该液压舵机系统进行仿真;仿真结果表明,与常规PID控制、P控制相比,专家PID控制使系统调节时间缩短了0.104s,缩减幅度达71%,受到干扰后再次稳定的时间缩短了0.034s,有效地提高了快速性和抗干扰性,获得了良好的控制效果。     

模糊神经网络PID在电动舵机控制中的应用

研究电动舵机控制系统优化问题。针对传统控制器响应速度慢,由于系统本身是多变量非线性的复杂系统,存在时滞问题,系统参数不易整定,为了优化电动舵机控制系统的快速性性能,设计了一种改进的模糊神经网络PID控制器,提出了分离学习算法,利用自组织学习整定隶属度函数参数和误差反向传播学习整定加权系数。将算法用于电动舵机控制,实现对舵机以及导弹姿态的快速控制。仿真结果表明,改进控制器的响应时间达到4.8ms,优于传统的PID控制器和模糊PID控制器,为电动舵机控制系统快速性、高精度的设计提供了依据。     

串级连续搅拌反应釜的有限时间命令滤波控制

针对串级连续搅拌反应釜系统的快速精准跟踪控制问题,利用自适应反步控制方法、模糊逻辑系统、命令滤波器以及有限时间控制技术设计串级连续搅拌反应釜系统的有限时间命令滤波控制器.其中,自适应反步方法使系统控制器的设计更简单;模糊逻辑系统通过逼近系统模型中的复杂非线性函数使控制器的在线计算量更小;命令滤波器解决了经典反步法带来的“计算爆炸”的问题;有限时间控制方法能够使系统被控量更迅速地跟踪其参考值; Lyapunov稳定性分析证明了系统的稳定性.通过Matlab实例仿真验证所设计控制器的有效性和可行性,为有限时间命令滤波控制技术在实际串级连续搅拌反应釜过程中的应用提供指导.与现有控制方法相比,所提出的控制策略具有控制器结构简单、在线计算复杂度小、跟踪速度快以及无静差的优点.     

基于双模控制的呼吸机舒适度改进研究

针对当前医用呼吸机使用舒适度低的问题,将对传统呼吸机控制模式进行改进,设计一个基于用户的模糊-PID双模控制器。首先,分别对PID控制和模糊控制算法进行具体分析;然后将两种算法相结合,根据呼吸机患者的实际需求,提出基于双模控制的呼吸机控制方案,并设计一个模糊-PID控制器模型,利用混合模型对呼吸机压力进行调节和控制,从而提升模型性能。最后采用仿真平台对设计的模型进行仿真实验,结果表明,设计的控制器对呼吸机的控制时间只用了0.09 s,相较于其他控制器运用时间更短,且动态误差为零,可以有效地提升用户使用呼吸机的舒适度。     

基于舵机负载大范围变化的研究

由于经典PID控制系统在导弹舵机负载大范围变化时不能达到系统指标要求,所以分别设计了基于自抗扰控制器和模糊PID控制器的舵机控制系统;并实现了舵机的高性能跟踪;采用MATLAB/SIMULINK进行阶跃信号、正弦信号、扫频信号的仿真验证;结果表明自抗扰控制器和模糊PID控制器在舵机负载大范围变化的情况下,显著提高系统的响应速度,满足系统控制精度的要求,并且动静态特性优于传统的PID控制,具有广泛的应用前景。     

基于虚拟仪器的舵机半实物仿真系统研究

传统舵机控制算法的设计大多是通过数字仿真来实现的,数字仿真过程中舵机执行机构模型的不准确使得仿真结果与实际情况有较大的差距。提出一种基于虚拟仪器的舵机控制半实物仿真系统,该系统利用LabVIEW软件平台开发了舵机执行机构的控制算法仿真模块,并通过D/A设备将控制参数发送给舵机执行机构。结合高速A/D设备对舵机反馈信号进行采集,在软件中实现对舵机控制算法性能的实时分析。试验结果表明,该系统解决了数字仿真中舵机执行机构模型不准确的问题,为舵机开发过程中的控制算法设计仿真提供了更为灵活、高效的方法。     

基于Matlab的模糊控制器设计及仿真

针对一阶线性时滞系统在工业控制中存在响应速度慢、静差问题,给出了一种模糊控制器设计。利用模糊集合的隶属度函数,模糊条件句和模糊控制规则,实现对一阶线性时滞系统的控制。利用Madab提供的模糊系统工具箱对控制器进行了设计,并在Simulink环境下对系统进行了建模和仿真。仿真结果表明,模糊控制器提高了一阶线性时滞系统的动、静态特性,使系统获得了良好的控制性能,具有较好的应用价值;     

Smith模糊积分控制在焦炉系统中的应用

针对常规PID控制器在控制具有时变、大滞后等特性的焦炉温度系统时,控制效果不太理想的情况,提出了Smith模糊积分控制器;该控制器利用Smith预估控制克服大滞后因素对系统的影响;利用模糊控制解决被控对象参数时变的问题;利用积分控制来消除系统的稳态误差;仿真结果表明,采用Smith模糊积分控制器,系统的调节时间缩短,响应速度加快,抗干扰能力和适应参数变化的能力都比较强,并且具有更好的动态特性和稳态特性,有效地减少了炉温的波动。     

双转子永磁同步电机控制的建模与仿真

针对传统PID控制方法对双转子永磁同步电机进行控制时参数摄动、抗干扰能力差等缺点,提出一种单神经元模糊PID控制方法。首先建立双转子永磁同步电机的数学模型,设计了单神经元模糊PID控制器,然后利用MATLAB实现了系统设计与仿真。最后通过传统PID和单神经元模糊PID控制的仿真结果进行对比分析,仿真结果表明,单神经元模糊PID控制可以显著提高系统的鲁棒性,使双转子永磁同步电机控制系统具有更好的动、静态性能和抗干扰能力。     

无刷直流电机模糊自适应PID控制研究与仿真

针对传统的PID控制方式在对无刷直流电机系统控制时,存在精度低、抗干扰能力弱等不足,提出一种基于参数自适应模糊PID集成控制策略。首先,分析了无刷直流电机的数学模型,建立了基于双闭环调速系统的无刷直流电机控制系统模型,并对无刷直流电机双闭环系统转速进行模糊PID控制;然后,详细分析了建立该模糊自适应PID控制器的设计方法,提出一种优化模糊算子的优化方法,并运用仿真软件Matlab/Simulink实现了系统的设计和仿真;最后,在相同环境下,对比传统PID控制和模糊自适应PID集成控制两种控制策略的仿真结果。仿真结果表明,模糊自适应PID集成控制算法能使无刷直流电机双闭环控制系统具有更好的动、静态性能及较强的自适应能力。     

输入受限的非线性系统自适应模糊backstepping控制

针对一类输入受限的非线性系统,提出了一种自适应模糊backsteppig控制器的设计方法.在控制器的设计过程当中,采用模糊系统对不确定非线性函数在线逼近;利用双曲正切函数和Nussbaum函数对系统输入饱和函数进行处理;将动态面法与backstepping法相结合解决"计算膨胀"的问题.通过Lyapunov理论分析证明了所设计的控制器能够使闭环系统所有信号半全局一致有界(SGUUB).最后应用于高超声速飞行器的攻角跟踪控制中,仿真结果表明该方法的有效性.     

污水处理过程多变量控制方法研究

针对在污水处理过程中存在的多变量相互影响,单变量控制显然不能满足其要求的情况下,本文提出了2种分级多变量模糊控制方法,分别为基于模糊PID-Smith和模糊理论的2级控制和基于双模糊PID-Smith理论的2级控制。这2种控制方法均采用1个双输入、单输出的控制器,它在结构上分为2级,其中基于模糊PID-Smith和模糊理论的2级控制器的第1级结构为模糊PID-Smith控制,第2级结构为模糊控制;而基于双模糊PID-Smith理论的2级控制的2级结构均为模糊PID-Smith控制。这2种控制器的设计方法不但解决了多变量模糊控制规则难以制定的问题,又充分的考虑了其他因素对控制量DO的影响,从而实现了污水处理过程中的多变量模糊控制。本文利用MATLAB软件实现了这2种控制方法的设计与仿真,并和单变量模糊控制进行了比较,总结了多变量模糊控制的特点和优势,指明了把多变量模糊控制应用于污水处理系统是切实可行的。     

基于量子遗传算法的模糊滑模控制

针对一类具有不确定性的非线性系统,提出了一种新的基于量子遗传算法的模糊滑模控制器的设计方法.将模糊控制与滑模控制相结合,利用滑模控制使系统跟踪误差进入边界层内;启用模糊控制替代切换控制,并在边界层上通过监督函数平滑控制作用.在滑动模态产生条件下,通过量子遗传算法优化模糊控制器的控制规则,有效地解决了模糊滑模控制中模糊控制规则的确定问题,从而削弱了系统的抖振,改善了控制器的控制性能.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于模糊PID的轮式移动机器人轨迹控制

本文针对实际的轮式自主移动机器人轨迹控制和定位问题提出了一种解决方法。利用模糊PID复合控制器实现移动机器人的轨迹控制，利用陀螺、磁盘罗、里程计进行多传感器融合定位。在计算机仿真和实际的轮式移动机器人的轨迹控制、定位实验中，与使用PID控制器的方法进行了比较，结果表明了多传感器融合、 模糊PID在解决轨迹控制和定位问题上的优越性。     

模糊自适应控制器的设计及其仿真

提出了一种参数自适应模糊PID控制器,将模糊控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制,并把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和SIMULINK有机结合起来,实现了PID控制器参数在线自调整.进一步完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.仿真结果表明:该控制器明显改善了控制系统的动态性能,参数自适应模糊PID控制器能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有很好的参考价值.     

受限柔性机器人基于遗传算法的自适应模糊控制

研究一类平面双连杆受限柔性机器人的混合位置/力控制问题,提出一种自适应 模糊逻辑控制方案,利用遗传学习算法对控制器中的参数进行学习和修正,达到提高系统控 制精度、改善系统鲁棒性的目的.计算机仿真结果表明这种控制器设计方案具有很好的特性.     

基于模糊控制的直流双闭环调速系统仿真

将模糊控制应用于直流双闭环调速系统中的转速调节器,设计出模糊转速控制器,并与传统的双闭环调速系统进行了比较。利用MATLAB语言对这两种直流调速系统进行了仿真分析。仿真结果表明,用模糊控制方法得到的转速调节器参数比传统的工程整定方法得到的参数控制性能好,响应快,过渡过程时间短,基本无超调。     

PWM整流器的模糊PI内模控制策略

PWM整流器模型中的非线性特性给控制器的设计带来一定的困难,且随着对整流器性能的要求日益提高,传统控制在性能上已难以令人满意。对此提出一种新的双闭环控制策略,电压外环采用模糊PI控制,电流内环采用内模控制。模糊PI控制使系统具有更快的动态响应和更小的超调,电流环内模控制解决控制器过分依赖精确数学模型的问题,提高电流环的抗扰性能,并简化了控制器设计。理论分析和仿真对比验证了所提控制策略的正确性和可行性。