四旋翼飞行器的建模及控制算法仿真

以四旋翼飞行器为研究对象。为实现对飞行器的稳定控制,首先建立了数学模型和动力学模型,又在此基础上设计了PID控制器和模糊PID控制器,通过模拟仿真判断两种控制算法是否能对四旋翼飞行器进行稳定控制。模型的搭建与仿真实验都基于Matlab/Simulink平台,仿真结果验证了模型建立的准确性,以及在所设定的参数下,fuzzy PID控制器对飞行器的控制较好,能够有效控制飞行器的稳定飞行。     

基于区间二型模糊PID的四旋翼无人机姿态控制

针对传统PID控制与一型模糊控制在四旋翼无人机姿态控制中响应速度慢、超调量大等问题,提出了一种区间二型模糊控制与传统PID控制相结合的控制算法。首先,在一型模糊系统的基础上对系统的单值前件和后件进一步模糊化形成区间前件和后件,更适于处理模糊信息。其次,利用具有停止条件的改进迭代算法(enhanced iterative algorithm with stop condition,EIASC)进行降型过程中开关点的计算,减少了计算时间,并将求解出的参数变化量作为初始PID控制参数值的补偿。最后,在建立的四旋翼无人机动力学模型上对所提算法进行仿真验证,仿真结果表明,所提算法比传统PID控制算法和一型模糊PID控制算法具有更快的响应速度、更高的稳态精度和更小的超调量。     

基于IBC-PID控制的四旋翼轨迹跟踪控制

针对四旋翼飞行器在阵风扰动下的轨迹跟踪控制问题,提出一种结合积分反步法控制与PID控制的混合控制算法.首先,分析了四旋翼飞行器的受力情况,并采用牛顿 欧拉法建立其动力学方程;其次,根据时间尺度原理,将四旋翼飞行器的控制结构分成位置控制回路与姿态控制回路,前者采用积分反步法进行抗干扰控制,后者采用PID控制进行镇定;同时,引入粒子群算法,利用其寻优优势对所设计的控制器参数进行调整;最后,通过一个螺旋线跟踪仿真对本文所提控制算法的有效性进行了验证.仿真结果表明,本文所提算法具有一定的鲁棒性、稳定性与适用性,能够满足四旋翼轨迹跟踪控制的需求.     

基于Anti-windup PID的四旋翼飞行器姿态控制研究

针对四旋翼飞行器姿态控制问题,设计一种Anti-windup PID姿态控制器。结合四旋翼飞行器简化的数学模型,在飞行器在垂直速率、俯仰速率、翻滚速率、偏航速率4个独立通道上分别设计了PID控制器和Anti-windup PID控制器。在MATLAB/SIMULINK环境下,对控制四旋翼飞行器姿态的两种算法进行仿真分析。仿真结果表明,Anti-windup PID控制方法在性能上明显优于PID,对飞行器有良好的控制效果。用Anti-windup PID算法搭建的四旋翼飞行器的物理实验平台更好地验证了该算法的有效性。     

基于模糊自整定PID 四旋翼无人机悬停控制

四旋翼无人直升机是一种多输入、强耦合、多变量、欠驱动的系统,其可以应用到航拍、考古、边境巡逻、反恐侦查等多个领域,具有广阔的前景。根据欧拉定理以及牛顿定律建立四旋翼无人直升机的动力学模型,并且考虑了空气阻力、转动力矩对于桨叶的影响,而后基于经典PID 算法设计了双环控制系统,之后在此基础上结合模糊控制技术设计了模糊自整定PID 控制器。通过Matlab /Simulink 对两种控制算法设计的控制器进行仿真比较,从仿真结果可以看出两种控制算法均可使四旋翼无人直升机到达指定位置并且保持悬停状态,但模糊自整定PID 算法设计的控制系统在响应时间以及稳定性方面优于经典PID 下的控制系统的控制效果。     

自抗扰PID四旋翼飞行器控制方法研究

针对传统PID控制算法不能很好地适应非线性被控系统、鲁棒性较弱、抗扰能力差等缺点,提出了一种基于传统PID控制与自抗扰控制结合的四旋翼飞行器控制方法。在传统PID控制器的基础上,对飞行器姿态解算过程中的不确定因素和外界干扰予以实时的观测和补偿。最后在Simulink中分别搭建传统串级PID控制器和自抗扰PID控制器的仿真模型,通过分析仿真结果得出自抗扰PID控制器的响应时间比传统串级PID控制器快约30%,稳态误差较传统串级PID控制器降低约15%,超调量降低约20%。由此得出自抗扰PID四旋翼飞行器控制方法能够很好地适应四旋翼飞行器非线性系统,达到抑制外界干扰以及补偿系统控制误差的效果。     

基于强化学习的四旋翼高度控制器设计

针对四旋翼飞行器高度控制通道易受干扰的问题,在先验飞行数据基础上,利用局部加权线性回归算法建立了四旋翼飞行器的非参数模型,该模型考虑了实际飞行中干扰因素对高度控制的影响.以此非参数模型为基础,运用强化学习算法构建了四旋翼飞行器高度控制算法,并以离线方式优化了控制算法的结构参数.最后通过实际的飞行实验验证了控制算法的合理性.     

四旋翼无人飞行器实验平台设计及姿态控制研究

为了实现四旋翼无人飞行器姿态的稳定控制并验证控制算法的性能,设计了一种可用于四旋翼无人飞行器姿态控制算法研究及控制性能测试的物理实验平台;首先,利用牛顿-欧拉法建立了四旋翼无人飞行器的六自由度动力学模型;其次,对姿态传感器数据进行融合,利用互补滤波算法实现对四旋翼飞行器姿态进行快速准确解算;然后,在MATLAB环境下搭建了四旋翼飞行器仿真模型,并设计改进的PID控制器对飞行姿态进行了仿真;最后,搭建了一个四旋翼无人飞行器姿态控制的物理实验平台,进行了飞行器姿态控制算法的性能测试;实验结果表明了四旋翼无人飞行器实验平台设计的合理性和正确性,是一种快速有效的飞行器姿态控制算法性能测试实验平台。     

水轮机调速系统模糊神经PID控制

提出一种模糊神经PID控制算法,该算法采用RBF网络对被控对象进行在线辨识,利用模糊神经网络在线调整PID控制参数。将该算法应用于水轮机调速系统,仿真结果表明该控制算法优于传统的PID控制算法。     

四旋翼飞行器模糊PID姿态控制

在四旋翼飞行器控制姿态优化问题的研究中,为更好的实现对四旋翼飞行器的姿态控制,在Matlab环境下利用6-DOF运动方程模块搭建了四旋翼飞行器的非线性模型.选取四旋翼飞行器的姿态角作为控制对象,借助Matlab模糊工具箱设计了模糊PID控制器并依据专家经验编辑了相应的模糊规则;同时设计了常规PID控制器并选取了最佳的PID控制参数,对两种控制器控制下的四旋翼飞行器姿态进行了相同条件下的Matlab仿真.仿真结果表明,模糊PID控制器相比常规PID控制器具有更优良的动态性能及鲁棒性.对实际四旋翼飞行器的姿态控制具有一定的指导意义.     

基于模糊PID的整平机姿态控制算法设计与实现

针对目前国内的整平机整平精度低、抗干扰能力弱、动态响应时间长等问题,对整平机姿态控制算法进行了研究,比较并分析了PID控制和模糊控制的优缺点,设计了基于模糊PID的整平机姿态控制算法。在Matlab/Simulink仿真环境下,选定了合适的隶属度函数、模糊推理法和解模糊法,调试得出了使系统达到最优控制效果的模糊规则库。以STM32F407为处理器实现了该算法,在整平机实验平台上进行了姿态控制实验。结果表明模糊PID控制算法能够使整平机平地铲在扰动下保持良好的控制效果,控制精度和响应速度较常规PID有了大幅提升,在农业和建筑业平地系统中具有很强的应用价值。     

基于ADRC的四旋翼飞行器抗干扰控制研究

近年来随着自动控制技术的飞速发展,四旋翼飞行器在军事领域和民用方面均得到了广泛应用。飞行器控制系统的抗干扰能力决定了四旋翼飞行器飞行性能的稳定性和可靠性。飞行器控制系统常采用经典PID(Proportional Integral Derivative)方法,该方法容易受到外界的干扰,增大了控制难度。本文采用自抗扰控制(Auto Disturbances Rejection Control,ADRC)算法对四旋翼飞行器模型的飞行位置和姿态进行了控制。通过与PID算法控制结果对比,可以得到以下结论:基于ADRC算法控制的四旋翼飞行器起飞1-2s后,其飞行位置、姿态、位置和姿态回路扰动均与期望值有较高的重叠性,同时飞行器的水平和空间飞行轨迹呈现出圆滑、平稳。因此,ADRC能够有效地解决飞行器的内部通道耦合和外部干扰等问题,使得四旋翼飞行器能更加方便、可靠、稳定地应用于各个领域。     

基于模糊PID的磁悬浮球控制系统研究

针对磁悬浮球系统的本质不稳定性,设计模糊PID算法实现系统的稳定控制,并使之动态性能及稳态性能满足要求;文中首先分析了磁悬浮球系统的基本原理,并进行力学分析,建立系统的数学模型,并对其中的非线性部分进行了平衡点处的线性化,而后采用用PID控制设计,PID可以实现系统的稳定控制,且控制精度较高,但对于动态性能的改善不足,且当模型中的参数改变时,PID参数的适应性较差;因此在PID参数的基础上,采用模糊PID控制,使得系统既可以满足三性要求,又可以使其具有参数变化的适应能力。     

四旋翼飞行器增稳混合控制器

针对四旋翼飞行器在不同环境下的飞行稳定性问题,提出反步法和模糊自适应比例积分微分(PID)方法的混合控制方法。该方法根据无人机(UAV)飞行环境和大倾角、大倾角变化率选择当前合适的控制器。在系统未受扰动时,基于Backstepping的控制方法能够完成飞行器的轨迹跟踪;在受扰动时,基于模糊自适应PID能够极大地抑制扰动带来的影响,实现对四旋翼飞行器的精确控制。通过Matlab仿真分析及实际飞行器实验,验证了增稳混合控制器的稳定性。     

基于模糊与PID混合算法的制浆蒸煮过程控制

本文在分析蒸球蒸煮过程数学模型的基础上，提出了基于模糊与PID的混合算法， 在小偏差时使用改进的PID算法，在大偏差时使用模糊控制算法．该算法用于某造纸厂六个 蒸球的工业曲线跟踪控制后，在系统存在较大干扰的情况下，跟踪精度大为提高．     

基于模糊自适应PID的剪板机控制系统研究

针对剪板机伺服控制系统的实际需求,在分析了剪板机常用伺服控制方法的基础上,设计了模糊自适应PID控制器.采用模糊控制和PID相结合,克服了传统PID控制的一些缺点.通过对控制系统建模、仿真,其结果表明,和模糊控制、传统PID相比较,该控制器在超调量、调节时间、抗干扰、鲁棒稳定性等方面有更好的品质.     

深度确定性策略梯度与模糊PID的协同温度控制

针对现有温度控制系统控温时间长、误差大的问题, 本文提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)和模糊自整定PID的协同温度控制. 首先, 模糊PID在控制大滞后系统时, 控制器不能立刻对产生的干扰起抑制作用, 且无法保证大滞后系统的稳定性等问题, 本文建立了模糊PID和DDPG算法相结合的温度控制模型, 该模型将模糊PID作为主控制器, DDPG算法作为辅助控制, 利用双控制器模型实现温度协同控制. 接着, 利用遗传算法对模糊PID的隶属函数和模糊规则进行寻优, 获得模型参数最优解. 最后, 在仿真实验中验证所提方法的有效性. 仿真实验结果表明, 本文提出的算法可有效减少噪声干扰, 减小控制系统的响应时间、误差和超调量.     

四旋翼飞行器建模及其运动控制

针对四旋翼飞行器是一个欠驱动、强耦合、非线性系统,提出了运用反步法解决系统非线性问题,达到对飞行器快速、准确、稳定控制目的.研究了以反步法作为非线性设计工具对飞行器控制系统的设计问题,将飞行控制系统分为内外环2个子系统.建立四旋翼飞行器动力学及运动学方程,并对数学模型进行适当简化.利用反步法求解飞行器内环姿态控制律,实现对目标姿态角的稳定控制;利用比例—积分—微分(PID)作为飞行器外环位置控制律,实现对目标位置的稳定控制.搭建飞行器系统模型,进行Matlab/Simulink仿真实验,结果表明:在小角度飞行和悬停状态下,飞行器的位置与姿态精度得到了有效控制,验证了数学模型与控制律设计的准确性.     

模糊PID控制下移动机器人定位方法研究

机器人定位研究一直是机器人学研究的重点,但目前机器人定位方法都存在缺点,抗干扰能力差,不能做到准确定位,主要是由于环境等多方面因素的干扰,定位误差会逐渐加大;由于上述原因,提出了一种基于设定值加权模糊PID控制的移动机器人自定位方法;给出了定位过程的参数,为机器人移动建立模型,设计一种模糊 PID 控制器,根据误差及变化率大小,选择模糊定位或PID定位,实现移动机器人的智能定位,提高机器人定位准确的准确性;通过仿真实验结果证明:模糊PID控制的机器人自定位方法对移动机器人的定位过程有较好的改善作用,实用效果较好。