基于模糊PID的欠驱动水下机器人路径跟踪方法研究

针对不同环境和任务下欠驱动水下机器人的路径跟踪问题进行相关研究,在分析水下机器人控制模型的基础上,基于视线法提出了一种欠驱动水下机器人路径跟踪控制方法。基于模糊控制算法,设计了一种模糊PID控制器,并将其应用于欠驱动水下机器人的艏向跟踪控制。采用PC104设计了水下机器人的控制系统,并给出了硬件结构框图。最后,对水下机器人路径追踪效果进行了仿真和试验,结果表明基于模糊PID控制器的欠驱动水下机器人路径跟踪控制方法可保证机器人沿规划路径航行,而且该控制系统具有较强的鲁棒性。     

基于改进遗传算法的电液伺服系统轨迹控制

为了提高挖掘机器人电液伺服系统的轨迹精度,首先,建立挖掘机器人电液伺服系统模型;其次,对遗传算法的种群、适应度函数、交叉概率和变异概率进行改进,设计改进遗传算法的PID控制器,在联合仿真平台上进行了仿真研究,用阶跃和斜坡信号评估控制器性能;最后,搭建挖掘机器人轨迹控制实验平台,采用对挖掘机器人精度要求较高的斜坡作业验证控制器性能。结果表明:相比较于传统的PID控制器和经典遗传算法优化的PID控制器,改进遗传算法优化的PID控制器调整时间短,响应快速,实际动作控制时轨迹跟踪误差最小,可用在挖掘机器人实际轨迹控制中。     

一种水下机器人混合模糊P+ID控制方法

针对具有非线性动力学特性的水下机器人的运动控制,提出采用解析式描述的单输入模糊控制器取代常规数字PID控制器中的比例项,并保持原有常规PID控制器的结构和参数不变,得到一种混合模糊P+ID控制方法.研究了水下机器人混合模糊P+ID控制的参数调节方法,并采用小增益定理分析了引入模糊控制后的系统输入输出稳定性.采用水下机器人的非线性动力学模型进行了仿真实验,结果表明提出的混合模糊P+ID控制具有比常规PID控制更好的性能.     

遗传算法在工业机器人控制中应用研究

在构建工业机器人实验硬件系统的基础上,对机器人控制技术进行深入的研究,忽略机器人关节间的耦合,设计单关节的PID控制器.为获取最优的控制效果,利用遗传算法进行PID参数的自整定.最后,对所设计的PID控制器进行了仿真试验,结果表明,与单纯的PID控制相比,基于遗传算法的PID控制器响应速度快,基本无超调,可满足实际作业的要求.     

液压推进型水下机器人的运动控制方法研究

针对液压推进型水下机器人的定向控制问题,对液压推进器的比例滞环、机器人多自由度运动模型、控制器设计等方面进行了研究,提出了液压推进器转速PI控制与ROV定向PID控制相结合的控制方法;在Matlab/Simulink中建立了海马号水下机器人的六自由度动力学模型,并设计了带螺旋桨转速PI闭环的定向控制器;该定向控制器包括控制手柄输入、定向PID控制器、推力分配及合成矩阵、螺旋桨转速PI控制器等,利用仿真试验模型对控制器进行了抗干扰测试。仿真结果表明:所提出的复合PID控制器可显著减小由于液压推进器推力不一致引起的定向角度控制误差,具有比常规PID控制器更好的控制性能。     

挖掘机铲斗电液伺服改进PSO-PID参数整定位置控制

挖掘机电液伺服系统的运行性能来达到调控挖掘机铲斗位置的功能，由于采用传统PID整定方法并不能获得优异控制效果，采用遗传算法与交叉算子、标准PSO算法进行PID整定，最后对其进行了实验验证。设计了一种经过改进处理的粒子群优化算法来实现对阀挖掘机铲斗电液伺服系统进行PID整定的过程，能够准确控制挖掘机铲斗位置，由此获得更高轨迹跟踪精度。为增强粒子群算法搜索性能，综合运用遗传算法与交叉算子来实现对标准粒子群的优化，显著改善PID控制器性能，根据推导得到的铲斗系统模型进一步开展仿真分析。分别以三种优化算法计算优化结果，再将其输入自动化挖掘机程序中，完成各参数修改后，再对平地控制过程进行模拟测试。根据实验测试可知改进PSO算法具备明显优越性。     

基于改进的遗传算法的伺服电机模糊PID控制器设计

针对伺服电机采用PID控制的参数整定困难问题,将模糊理论和PID控制相结合设计出模糊PID控制器,并通过改进的遗传算法对模糊控制器的隶属函数和控制规则同时进行优化,利用MATLAB进行仿真。结果表明,基于改进遗传算法的模糊PID控制器,具有良好的动静态性能,且响应速度快、超调量小。     

水下管道清洁机器人的设计与研究

针对目前水下管道清洁设备智能化程度低、人机交互性差的问题，设计了一款集水下管道智能巡检、污染物清除为一体的水下管道清洁机器人。该机器人采用STM32F407ZGT6单片机作为核心处理器，通过摄像头采集管道信息，利用PID算法控制水平分布于四角的螺旋桨，实现对机器人水下运动控制和管道智能巡检；清除过程采用机械臂结合OpenMV模块实现管道上的杂物清洁。设计的水下管道清洁机器人结构简单、控制稳定，可以实现水下管道巡检、杂物识别、杂物清除的一体化服务，从而降低清洁成本，提高经济效益。     

自治水下机器人深度的动态Terminal滑模控制的研究

自治水下机器人的深度控制一直是影响其自主性的一个关键因素,文中应用了一种动态Terminal滑模控制方法对自治水下机器人的深度控制进行了具体的分析与研究,并用MATLAB进行了实验仿真,仿真结果证明这个方法对自治水下机器人的深度控制有一定的实用意义。     

融合PLC逻辑控制器的自动化分拣机器人动作控制优化

目前自动化分拣机器人在小件货物的分拣上普遍存在动作控制精度不足的问题,导致漏检或者掉落时有发生,为此,进行融合PLC逻辑控制器的自动化分拣机器人动作控制优化研究。研究首先分析了PLC逻辑控制器的结构组成和控制过程,然后分析了基于PLC的分拣机器人动作控制PID算法,并对该算法存在的不足进行分析,即PID三个系数取值需要整定,最后利用遗传算法对比例增益系数、积分增益系数、微分益进行优化,提高PID控制性能。结果表明:优化后,预期位置点坐标与实际位置点坐标误差均在1.0以下,分拣误差率均在5%以下,说明自动化分拣机器人动作控制优化研究具有成效。     

基于GA的二阶系统PID参数优化

利用遗传算法全局寻优的特点,能提高PID控制器的控制性能和自适应能力。常见的二阶滞后对象在MATLAB上进行仿真的结果表明,遗传算法和PID控制相结合的控制方法鲁棒性强,改善了PID控制器的控制性能。     

自治水下机器人自适应滑膜控制

对影响自治水下机器人控制性能的因素进行分析,提出将自适应滑模控制方法应用于水下机器人的深度控制,使其在在各种干扰的条件下仍保持稳定且具有满意的性能.采用系统辨识的方法得到系统的模型,进而通过辨识得到的模型修正滑膜控制量.引入平滑饱和函数,改善控制的暂态品质和震颤现象.仿真结果表明控制算法的有效性.     

基于DSP的三肢体机器人关节控制器设计

基于TI公司的TMS320LF2407设计了一种直流伺服电机运动控制器,以实现三肢体仿生步行机器人11个运动关节的伺服控制.首先采用遗传算法对电机的PID参数进行优化,并对关节运动转角轨迹进行离散化,电机运动控制采取分段PID的策略,以减小关节转角误差.实验结果表明,设计出的控制器工作性能稳定,能够满足机器人运动控制的要求.     

自适应遗传算法在数控伺服系统控制参数优化中的应用

PID参数整定是一个多参数组合优化的问题,针对目前常用的工程整定法无法在全局范围内对PID参数进行组合优化,只能从系统的单项性能指标出发进行整定,而标准的遗传算法又容易出现过早收敛等问题,为此,提出了基于改进的自适应遗传算法的PID参数整定方法。这种方法能够随适应度值自动改变交叉概率和变异概率,这种方法既能够确保算法的收敛,也能够很好的保证种群的多样性。将该方法应用于数控伺服系统,控制效果良好,最后将Ziegler-Nichols算法与自适应遗传算法整定的PID控制系统的动态响应性能作了对比分析,仿真试验结果证明了基于自适应遗传算法的PID参数整定方法的优越性。     

基于智能PID算法的爬壁机器人位置伺服控制方法

针对爬壁机器人实际与理想作业位置偏差过大的问题,提出了基于智能PID算法的爬壁机器人位置伺服控制方法。通过分析爬壁机器人的运动状态,构建爬壁机器人的运动学模型,获取爬壁机器人的运动规律和其位姿变化特征。运用智能PID算法对爬壁机器人的位置实施伺服控制,利用遗传算法不断调节机器人控制参数,得到最佳适应度函数,生成全局最优的PID控制参数。根据爬壁机器人运动状态得出控制终止条件,获取最终的位置伺服控制结果,实现爬壁机器人位置伺服控制。实验结果表明,所提方法的位置伺服控制稳定性较好,能够有效提高位置伺服控制精度,增强抗干扰性。     

机器人关节滑模变结构的位置控制

为了使机器人关节有良好的静态特性,并具有一定的抗干扰能力,提出了一种由力矩电机和谐波减速机组成的机器人关节,采用指数趋近律的滑模变结构和模糊自适应滑模控制对机器人关节进行了位置控制,通过对机器人单关节Simulink建模仿真比较,结果表明,模糊自适应滑模控制大大减轻了指数趋近律滑模控制的抖振问题,其稳态精度达到了9×10-5rad;且与PID控制相比较,其响应速度快;在受高斯扰动时,采用模糊自适应滑模控制的关节发生的角度偏差整整比PID控制小10倍。仿真结果表明,滑模控制在机器人关节控制中精度高,响应速度快,具有一定的鲁棒性能。     

自适应模糊算法优化的足球机器人轨迹跟踪

为了提高足球机器人在运动控制过程中的轨迹跟踪性能和稳定性,将自适应模糊PID算法用于机器人运动控制环节中,对PID参数进行实时调整。建立足球机器人在场地上的控制系统模型,分析机器人在轨迹跟踪中由驱动方向、角度等时变因素导致的实际轨迹发生偏移的问题,分别在MATLAB-Simulink和SimRobot仿真平台对优化算法的性能进行仿真,同时与传统的PID控制进行对比。实验结果表明,自适应模糊PID算法相比传统的PID控制器在最大跟踪误差和平均跟踪误差方面分别减少20.18%和29.34%,同时提升了系统的稳定性。该控制算法提升了足球机器人的轨迹跟踪性能,满足机器人在运动过程中的动力学和控制要求,易于在工程中应用。     

4500米级AUV起吊框架动力学分析

起吊框架是整个水下机器人的承载部件,是决定水下机器人安全布放和回收的关键性部分,因此其结构设计应保证刚度、强度条件。对4 500米级水下机器人的起吊框架进行了静、动力学仿真,综合多种受力形式进行对应工况的分析,校核该部件的安全性能。最终通过实验验证了结构的设计强度,为该水下机器人的安全设计提供理论参考。     

水下机器人推进系统CAN应用层协议设计

针对水下机器人的推进系统,设计了一种主从模式的CAN总线应用层协议,该通信协议采用轮询、命令/响应、节点控制、状态传输4种通信模式。详细介绍了CAN总线应用层协议的报文格式和通信模式设计,并将该通信协议成功的应用于水下机器人推进系统中。应用结果表明,该协议能够保证推进系统通信的实时性、可靠性,很好的满足了水下机器人推进系统的通信要求。对于CAN应用层协议在水下机器人其它方面的应用也具有一定的借鉴意义。     

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。