直流无刷电机位置跟踪伺服系统设计与仿真

为了设计高精度的直流无刷电机伺服控制系统,性能优良的位置跟踪控制器是其重要保障.基于直流无刷电机的工作原理.运用Matlab模糊工具箱建立其自动位置跟踪控制系统的计算机仿真模型,系统的电流和速度环采用Pl控制,结合PID控制和模糊控制设计了系统位置环的模糊PID控制器.数字仿真结果表明,模糊PID控制的动静态特性优于传统单一的PID控制,对设计性能优良的直流无刷电机控制器具有借鉴意义.     

用于汽车耐久性试验的驾驶机器人模糊控制仿真

介绍一种用于汽车耐久性试验驾驶机器人模糊控制方法。驾驶机器人由交流伺服电机、控制器、滚珠丝杠以及机械定位装置组成。阐述了模糊控制的原理、模糊PID控制器的设计规则和设计过程。在MATLAB环境仿真模拟机器人位置伺服系统,表明了模糊PID控制器的有效性。     

基于遗传算法和模糊PID的励磁控制器

随着电力系统的发展,常规PID励磁控制器已经不能满足系统运行的动态和静态性能要求,为了克服这一缺点,设计了一种新型模糊PID控制器,在常规模糊PID励磁控制器基础之上,提出了一种利用遗传算法优化的模糊控制器.介绍了同步发电机自动励磁系统及模糊PID励磁控制器的构成,模糊PID控制器的原理及作用.仿真研究结果表明利用该方法设计的励磁控制器具有更好的动静态特性.     

基于改进模糊PID位置随动系统控制

针对直流有刷电机在使用传统模糊PID控制器进行位置随动控制时,由于负载转矩变化导致系统跟随性能下降以及负载转矩未知的问题,提出了基于负载观测器的改进模糊PID控制器代替传统模糊PID控制器,在传统模糊控制结构的基础上增加负载观测器,实时观测系统负载转矩,并利用负载转矩实时调节系统控制器参数,提升了系统在负载转矩突变时的位置跟随能力。仿真结果表明：负载观测器能实时、准确地观测负载转矩,改进模糊PID控制器对负载扰动有较强的抑制能力,并有效减小了系统的调节时间和稳态误差。     

气动人工肌肉驱动的并联平台模糊PID控制

为了提高气动人工肌肉(PAM)驱动的3自由度并联平台的位置跟踪控制精度,提出一种基于Prandtl-Ishlinskii(P-I)逆模型的模糊PID(比例-积分-微分)控制算法.首先通过动态试验分析单根PAM的迟滞特性,建立P-I逆模型.接着搭建PAM驱动的3自由度并联试验平台,设计模糊PID控制器.试验结果显示模型最大误差为0.3904 mm,平均误差为0.0793 mm,验证了所提控制算法能够很大程度地减小PAM迟滞特性对动态控制精度的影响.3自由度平台的γ角误差能保持在0.13?以内,基于P-I逆模型的模糊PID控制器整体误差波动小,表明动态轨迹跟踪效果较好.     

自调整模糊PID位置控制器设计

针对一种新型的随动系统-数字交流随动系统的位置控制器的控制方式进行研究,将模糊控制理论和自调整控制与PID控制有机的结合起来,重点讨论了自调整模糊PID位置控制器的原理及设计,采用模糊控制理论对控制过程的进行控制,应用自调整控制对系统参数进行在线调整,以保证控制过程的平滑性,并结合PID控制方法,试验结果表明.该控制既能保证系统的平稳过渡,又具有较好的跟随性和快速性.     

基于模糊自整定PID的气垫登陆艇航向控制器研究

基于空气舵操纵面开展了气垫艇航向控制研究,分析了PID航向控制器的原理,设计了基于模糊自整定PID的航向控制器。根据PID控制器各参数的控制规律和经验总结,设计了一种模糊整定器,并给出了具体设计步骤。该整定器可以在气垫船航向控制中实时调节控制器比例、积分和微分参数值。在相同条件下比较了传统PID控制器和模糊自整定PID控制器的控制性能,试验结果表明模糊自整定PID控制器鲁棒性加强,动态、静态性能更好。     

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.     

PCR温度模糊PID控制器的设计及仿真

根据PCR对温度控制的要求设计出一种模糊PID控制器,采用误差和误差变化率作为模糊PID控制器的输入,PID参数作为模糊PID控制器的输出,并使用一组模糊规则实现对PID参数的在线优化调节.通过使用Simulink图形化工具平台对模糊PID控制器和传统的PID控制器进行建模和仿真.结果表明,与传统PID控制器相比,模糊PID控制器性能优良,使系统响应速度加快,超调减小.     

模糊PID控制器设计及MATLAB仿真

将模糊控制器和PID控制器结合在一起,构造了一个模糊PID控制器,利用模糊推理的方法调整PID控制器的参数,并利用MATLAB的SUMLINK工具箱,对系统进行仿真,仿真结果表明模糊PID控制器能使系统达到满意的控制效果.     

基于多步预测性能指标的模糊控制器参数优化设计

针对一类PID型模糊控制器，提出基于多步预测性能指标的模糊控制器参数优化设计方法．通过最小化多步预测性能指标和调整比例因子，定量给出了控制器的设计准则，对于现场操作人员具有一定的指导意义．仿真实例验证了算法的有效性和鲁棒性．     

基于模糊预测的间歇PID控制器

将模糊预测和间歇ＰＩＤ控制器相结合，提出了变控制周期控制器．根据对被调量未来偏差和偏差变化率的模糊预测，合适地选择间歇ＰＩＤ控制器的控制周期，有利于改善具有大纯时滞对象控制系统的动态品质．最后由仿真结果说明了该方法的有效性     

基于自适应模糊PID控制器的非线性系统仿真

对于缺乏精确模型的过程或参数时变的滞后过程,传统PID控制难以达到良好的控制效果.普通模糊控制能够对一些非线性系统进行控制,并不需被控对象精确的数学模型,但是模糊控制难以消除系统的静态误差.针对复杂的非线性系统,设计了自适应模糊PID控制器.该控制器将模糊控制的动态性能好的优点和PID控制的稳态精度高的优点结合起来,采用模糊控制与PID控制分段控制策略,当偏差大于某一阈值时,采用模糊推理的方法调整系统的控制量,当偏差小于某一阈值时,切换到PID控制以消除系统的静态误差,较好地克服了传统PID控制和普通模糊控制所存在的主要问题.通过仿真实验分析,证明了该控制方法的有效性.     

模糊滑动模态控制系统的性质分析

根据滑动模态原理,将模糊控制系统的输入量简化为广义跟踪误差的一个超平面,并基于三角形的非线性发语言变量的隶属度,分析了模糊控制系统的某些性质,表明在系统稳定性、稳态误差等指标方面,模糊控制器优于一般的ＰＩＤ控制器。     

Integration of PSO and GA for optimum design of fuzzy PID controllers in a pendubot system

In this paper, a novel auto-tuning method is proposed to design fuzzy PID controllers for asymptotical stabilization of a pendubot system. In the proposed method, a fuzzy PID controller is expressed in terms of fuzzy rules, in which the input variables are the error signals and their derivatives, while the output variables are the PID gains. In this manner, the PID gains are adaptive and the fuzzy PID controller has more flexibility and capability than the conventional ones with fixed gains. To tune the fuzzy PID controller simultaneously, an evolutionary learning algorithm integrating particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) methods is proposed. The simulation results illustrate that the proposed method is indeed more efficient in improving the asymptotical stability of the pendubot system. This work was presented in part at the 13th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, January 31–February 2, 2008     

Online tuning fuzzy PID controller using robust extended Kalman filter

Fuzzy PID controllers have been developed and applied to many fields for over a period of 30 years. However, there is no systematic method to design membership functions (MFs) for inputs and outputs of a fuzzy system. Then optimizing the MFs is considered as a system identification problem for a nonlinear dynamic system which makes control challenges. This paper presents a novel online method using a robust extended Kalman filter to optimize a Mamdani fuzzy PID controller. The robust extended Kalman filter (REKF) is used to adjust the controller parameters automatically during the operation process of any system applying the controller to minimize the control error. The fuzzy PID controller is tuned about the shape of MFs and rules to adapt with the working conditions and the control performance is improved significantly. The proposed method in this research is verified by its application to the force control problem of an electro-hydraulic actuator. Simulations and experimental results show that proposed method is effective for the online optimization of the fuzzy PID controller.     

串联型模糊神经网络PID控制器的设计

该文提出了一种串联型模糊神经网络PID控制器的设计方法 ,该方法利用人工神经元网络的聚类功能来对反馈回来的误差输入量进行分类 ,然后串联一个模糊控制器 ,并根据人工神经网络的分类结果来构造模糊规则库 ,使整个控制器既具有PID调节的功能 ,同时避免了神经元网络的发散问题 ,并解决了模糊规则库构造的困难 ,从而实现对PID控制器参数的智能调节。     

自适应神经模糊推理结合PID控制的并联机器人控制方法

针对6自由度液压驱动并联机器人的精确控制问题,提出一种结合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和比例积分微分(PID)控制的机器人控制方法。首先,利用浮动坐标系描述法(FFRF)来模拟机器人柔性组件,并构建并联机器人的拉格朗日动力学模型。然后,根据模糊推理中的模糊规则来自适应调整PID控制器参数。最后,利用神经自适应学习算法使模糊逻辑能计算隶属度函数参数,从而使模糊推理系统能追踪给定的输入和输出数据。将该控制器与传统PID控制器、模糊PID控制器进行比较,结果表明,ANFIS自整定PID控制器大大减小了末端器位移误差,能很好的控制并联机器人末端机械手的运动。     

一种新型的二维PID模糊控制器

通过对常规PID控制器的结构分析,设计出一种新型的二维PID模糊控制器,其结构形式简称为fuzzy PD+ fuzzy ID型.根据模糊规则的图解分析,提出fuzzy ID控制嚣的输入变量(偏差和偏差变化加速率)与输出变量之间的控制结构,并确定两控制器的模糊控制规则的相似性.通过对该PID模糊控制器的结构分析,给出与常...     

基于变增益模糊PID控制的移动机器人轨迹跟踪

该文对轮式移动机器人提出了一种基于变增益的模糊PID轨迹跟踪控制方法。首先将常规PID分为PI和PD的组合,再把PID的输出转化为误差和误差变化率之和,然后设计增益随误差变化的自适应调节律,使得移动机器人跟踪期望的运动轨迹。最后通过实验验证了所提方法的有效性。