智能车运动轨迹跟踪算法的研究

针对智能车运动过程中轨迹跟踪精度差的问题,提出了一种基于反演控制算法的智能车运动轨迹跟踪算法。首先,建立智能车的运动学模型;误差模型和动态模型。然后,根据反演控制算法,设计出合理的分部虚拟控制量,并结合李雅普诺夫稳定性分析,设计智能车运轨迹跟踪控制律;最后,在Simulink上进行智能车轨迹跟踪控制的仿真实验。实验结果表明,设计的智能车运动轨迹跟踪算法相比于迭代学习算法或者李雅普诺夫直接法,具有更好的实时性且跟踪精度好,且满足不同车速环境下智能车稳定性的需求。     

基于线性CCD的飞思卡尔智能车设计

本文主要介绍了基于线性CCD的飞思卡尔智能小车控制系统的软、硬件设计要点。智能车系统的简单工作原理是MK60收集线性CCD传感器返回来的赛道信息,通过相应运算后,软件判断其有效性,结合控制算法控制舵机给出合理舵值,单片机再给出合适的PWM波占空比以控制电机转速。速度控制方面采用一个500线增量式光电编码器来实时反馈脉冲,利用单片机的脉冲累加器采集速度。经实际场地测试,本智能车系统可以很好的适应大小“S”弯,“十”字交叉和大回环等不同的赛道类型以及不同类型赛道的不同组合。     

基于BPNN的超声波电动机转速控制与实验研究

为改善行波型超声波电动机因强非线性问题引起的转速跟踪准确性低和控制平稳性差等问题,设计了基于BP神经网络(BPNN)超声波电动机转速控制算法,并对设计算法进行了仿真分析;通过超声波电动机实验系统证明了该控制算法的有效性。研究结果表明,基于BPNN的控制策略可实现超声波电动机快速响应和高精度速度跟踪,控制误差小于2 r/min。     

基于线性CCD的寻线智能车设计研究

为了使寻线智能车按照既定轨迹进行行走,本文设计了一种以MC9S12XS128单片机（MCU）为控制单元,基于线性CCD采集道路信息,编码器检测小车速度的寻线智能车。MCU计算出控制电机转速的PWM输出量,通过控制电机转速舵机打角实现小车的速度和方向控制。测试表明线性TSL1401CCD传感器具有很好的前瞻性,硬件系统稳定可靠,软件能够及时有效对小车进行PID控制,小车能够实时跟踪预定轨迹,完成预期行走。     

基于RBF神经网络的智能车速度控制系统研究

针对传统PID控制算法在电磁导航智能车速度偏差处理中存在比例、积分、微分参数一经确定,不能在线调整、不具有自适应能力的缺点,提出了将RBF神经元网络控制器及其算法应用到智能车的调速系统中,对传统PID参数整定进行改进。RBF神经网络能够辨识智能车电机的数学模型,可以根据控制效果在线训练和学习,调整网络连接权重值,最终自适应地整定PID三个参数来实现智能车的速度控制。MATLAB仿真测试表明,与传统PID控制算法相比,RBF神经网络PID整定算法在智能车速度控制中具有响应快,超调量小、鲁棒性和适应性强的优点,大大提高了智能车电机控制系统的性能。     

基于模糊PID控制的光伏电池最大功率跟踪控制

正光伏电池最大功率跟踪控制设计是保证应用于冶金行业的光伏电机在超宽带变频作用下高效运转的关键技术。传统的控制算法采用反电势转子超导永磁控制算法,导致电机转动惯量出现抖振和脉动,同步跟踪控制性能较差。提出一种基于模糊PID控制的Boost变换器光伏电池最大功率跟踪控制算法,设计了基于Boot变换器的光伏电池控制系统,进     

基于光电传感器的智能车寻迹方法研究

本文介绍了自主式寻迹智能车的设计,研究了采用红外反射式光电传感器作为路径采集模块实现自动寻迹的软硬件设计方法.系统以FUJITSU公司的MB89F202为主控制器,利用光电传感器阵列采集离散的路径信息,对舵机和驱动电机分别采用了PID控制算法和间接的PID控制算法,从而避免了智能车转向及车速调节的阶跃式变化,消除了超调及振荡现象,达到了近似连续的控制效果.研究表明,此设计方案可在黑白(或色差较大)赛道上获得良好的自主寻迹效果.     

智能车系统的设计

本文在参考国内外车辆自动驾驶技术的基础上,设计了智能模型车遥控及自动驾驶系统的硬件电路,建立了相关的开发调试平台,并实现了基于车轮码盘测速的导航测距和控制算法.     

基于ARM和ZigBee的光伏电池最大功率跟踪系统

设计了一种基于ARM Cortex-M3控制和ZigBee无线传输的双轴自动跟踪系统,介绍了系统的模块构成、各模块实现的功能及整个系统的控制流程,设计了各模块的硬件电路和软件控制算法,以实现让自动跟踪系统实时判断太阳的运动轨迹,从而使太阳能电池板实时垂直于太阳光线,提高光伏转换效率。并进行了实验分析。     

基于傅里叶级数的多时间尺度同步旋转坐标系电流跟踪控制方案

并联有源滤波器(APF)需要对不同频率的谐波电流实施跟踪控制,采用同一时间尺度控制很难实现对各次谐波电流的高准确度跟踪。提出一种基于APF的新型零静差电流跟踪控制算法,该算法使用基于傅里叶级(FS)数建立的多时间尺度同步旋转坐标系和比例积分运算(PI)。相对于常规的零静差控制算法,如比例谐振控制(PR),向量PI控制(VPI)等,提出的零静差电流跟踪控制算法增强了系统频率漂移适应性和抗干扰能力,尤其对高次谐波更加明显。对该控制算法的开环传递函数和闭环传递函数进行了详细分析。仿真和实验结果验证了该算法的有效性。     

基于激光传感器的智能车路径识别系统设计

实现了一种自主式循迹智能车路径识别系统,设计了基于激光传感器的路径识别系统的硬件和控制算法,提高了光电式智能车的前瞻和抗干扰能力。实践表明,具有较高的稳定性和准确性,可使智能车以2.7m/s的平均速度稳定运行,已在竞赛中取得了良好的成绩。     

基于积分型滑模面的无刷直流电机滑模调速控制算法

针对无刷直流电机负载运行时稳态转速跟踪误差大,转矩脉动明显的问题,提出了基于积分型滑模面设计的一种滑模控制算法,搭建了速度调节采用滑模控制,电流调节利用PI控制的调速控制系统仿真模型,并进行仿真实验研究。仿真实验结果表明,与PI控制算法和模糊PI控制算法的控制系统相比,该系统动态响应快速,负载运行时跟踪转速误差小,转矩脉动不明显,电机参数变化影响小,系统鲁棒性强。     

太阳能跟踪系统设计

为了更充分、高效地利用太阳能,现普遍采用跟踪太阳的方式是为最大限度地获得输出功率。本文介绍了太阳跟踪系统的控制原理、系统硬件组成和控制算法。在此基础上设计了一种跟踪精度高、结构简单、控制可靠的双轴太阳能跟踪系统,有效地提高了太阳能的利用率。并通过试验验证了此太阳能跟踪系统在晴朗的气候条件下,比固定式至少提高发电量25%。     

基于FPGA的具有频率跟踪的自适应控制器研究

本文针对空间环境下摆幅扫描机构的频率跟踪和摆幅控制问题,提出了一种具有频率跟踪的自适应控制算法.基于模块化设计方法,用FPGA对该算法进行了硬件设计和实现.实验测试结果表明,所设计的数字式自适应控制器具有频率跟踪和摆幅控制精度高的特点.     

带延时补偿的永磁同步电机自适应无差拍电流预测控制

针对永磁同步电机(PMSM)的电流控制易受系统延迟、参数失配等因素影响,导致电流跟踪性能下降的问题,提出一种带延时补偿的自适应无差拍电流预测控制算法。在传统无差拍电流预测控制器(DPCC)基础上,针对参数失配引起电流跟踪性能下降的问题,改进了基于仿射投影算法的模型自适应补偿方法,设计了一种具有延时补偿的自适应电流控制算法。最后通过仿真试验,验证了所设计的带延时补偿的自适应无差拍电流预测控制对系统参数失配具有自适应补偿能力,可以有效消除系统延时的影响,提高电流环跟踪性能。     

基于CANopen协议的转台双电机同步控制

对CANopen协议进行了简单介绍,设计了一套基于CANopen协议的双电机同步控制系统。并在实验转台的俯仰轴上成功实现了基于CANopen的伺服控制。控制算法采用交叉耦合的控制。实验跟踪曲线为y=sin(0.1t),单电机控制和双电机控制的跟踪精度分别为0.298 0″和0.281 3″。结果表明,系统响应迅速,可靠性高,同步性好,满足设计要求。     

电子皮带秤的硬件设计与控制算法的仿真

电子皮带秤是物料连续自动称量的一种计量器具,常用的基于单片机PID控制算法较难满足系统的控制要求。介绍了皮带秤系统硬件的设计方法,提出了一种基于单神经元的PID控制算法并进行了仿真。结果表明：单神经元PID控制器具有良好的抗动性和快速跟踪性。只要选择适当的学习速率、比例因子、权初值,就可使系统在允许误差下保持良好的白适应和鲁棒性。     

基于 actor-critic 框架的在线积分强化学习算法研究

针对轮式移动机器人动力学系统难以实现无模型的最优跟踪控制问题,提出了一种基于actor-critic框架的在线积分强化学习控制算法。首先,构建RBF评价神经网络并基于近似贝尔曼误差设计该网络的权值更新律,以拟合二次型跟踪控制性能指标函数。其次,构建RBF行为神经网络并以最小化性能指标函数为目标设计权值更新律,补偿动力学系统中的未知项。最后,通过Lyapunov理论证明了所提出的积分强化学习控制算法可以使得价值函数,行为神经网络权值误差与评价神经网络权值误差一致最终有界。仿真和实验结果表明,该算法不仅可以实现对恒定速度以及时变速度的跟踪,还可以在嵌入式平台上进行实现。     

基于图像处理的智能车辆设计

介绍了自行设计的视觉导航的智能车,它综合应用了图像处理、单片机控制、数据通信等相关理论.智能车的设计包括软件、硬件两部分内容.软件设计包括图像处理、电机控制、数据通信等内容.硬件设计包括控制系统硬件组成,电机驱动控制电路设计.在不同条件下试验证明,该智能车系统实时性好.工作稳定.     

电子皮带称的硬件设计与控制算法的仿真

电子皮带秤是物料连续自动称量的一种计量器具,常用的基于单片机PID控制算法较难满足系统的控制要求.介绍了皮带秤系统硬件的设计方法,提出了一种基于单神经元的PID控制算法并进行了仿真.结果表明:单神经元PID控制器具有良好的抗动性和快速跟踪性.只要选择适当的学习速率、比例因子、权初值,就可使系统在允许误差下保持良好的自适应和鲁棒性.