基于单神经元控制器的独轮自平衡机器人双闭环自适应控制

针对竖直飞轮的独轮自平衡机器人系统,提出了一种基于自适应单神经元控制的双闭环(DLSN)控制方法.根据对独轮自平衡机器人动力学模型的分析,将独轮自平衡机器人分成两个子系统,提出了一种具有俯仰倾角和横滚倾角内环、前向位移外环的双闭环自适应控制结构,其中每个控制环均由单神经元自适应控制器构成.仿真实验结果表明:所设计的基于双闭环单神经元自适应独轮自控制方法是有效的.     

独轮机器人的建模与自抗扰控制算法

独轮机器人前后平衡由一车轮保持并驱动其前后运动, 侧向平衡则由一基于空气阻力的风轮保持, 以此结构为被控对象建立该系统动力学模型. 以一种非线性的控制方法—–自抗扰控制方法控制其平衡运动, 在系统的纵向和侧向上分别设计一个自抗扰控制器, 系统的内扰和外扰被视为自抗扰控制器的总扰动. 以PID 控制方法作对比实验, 仿真结果表明了自抗扰控制算法的强鲁棒性和有效性.

     

基于数据融合的两轮自平衡小车控制系统设计

为解决两轮自平衡系统中传感器存在较大震动干扰与漂移误差的问题,并提高系统姿态倾角测量的精确性和实时性,提出了基于陀螺仪与加速度计数据融合的两轮系统自平衡控制方法。建立两轮自平衡系统的动力学模型,采用卡尔曼滤波算法融合陀螺仪与加速度计信号,得到系统姿态倾角与角速度最优估计值,通过双闭环数字PID算法实现两轮系统的自平衡控制。通过两轮小车自平衡控制系统的软硬件设计,成功验证了该方法的可行性与有效性。利用该方法大大提高了两轮自平衡系统的抗干扰性。     

变倾角自适应双轮自平衡机器人控制算法

为了提高双轮自平衡机器人的动态稳定性,提出了一种基于传感器数据融合的模糊自适应PID控制策略.首先通过建立传感器的数学模型分析其误差来源,并对比了改进后的互补滤波和卡尔曼滤波融合算法在自平衡机器人倾角测量中的实时准确性;其次根据PID参数的控制效果,针对机器人倾角持续无规律变化设计了具有不同论域范围和变隶属度函数特点的...     

基于自适应模糊PID的爬壁机器人运动路径控制研究

为解决爬壁机器人沿轨迹爬行检测过程中出现的位姿偏差问题,将模糊控制和传统比例积分微分(PID)相结合,提出了一种基于自适应模糊PID的运动路径控制方法。在建立相应的爬壁机器人运动模型的基础上,对爬行过程中的位姿偏差进行分析,设计了一种自适应模糊PID控制器。给出以位姿偏差角度为外环、以电机转速为内环的双闭环模糊控制方法,通过不断检测爬壁机器人的位姿角度误差,将实时的角度误差转化为左右电机的差速,再对左右电机转速进行模糊PID控制,进而改变爬壁机器人的运动方向。利用Simulink对模糊PID控制效果进行仿真分析。结果表明:自适应模糊PID相比于传统PID跟踪响应效果更好,具有较好的自适应能力;双闭环模糊控制能够更好地使爬壁机器人沿目标轨迹稳定爬行。     

深海自持式智能浮标双闭环模糊PID定深控制

针对深海自持式智能浮标运动模型非线性、强耦合性的特点,提出了一种基于双闭环反馈回路的模糊比例-积分-微分（proportion-integral-derivative,PID）定深控制器.根据浮标的浮力调节机构,分析了浮标的运动过程,建立了非线性运动方程.针对外环深度反馈回路,设计了模糊控制器.基于内环速度反馈回路与模糊控制器,设计了联级模糊PID定深控制器.传统PID定深控制器超调量5.6%,最终在目标深度±30 m范围内震荡,而双闭环模糊PID定深控制器在相同的上升时间内,超调量2.0%,深度误差控制在1.0%以内.存在外界扰动的情况下,通过双闭环模糊PID定深控制器的调节,浮标仍可以稳定在目标深度内.仿真结果表明,所建立的双闭环模糊PID定深控制系统具有良好的控制效果和稳定性.     

结合融合函数的双轮机器人二型模糊控制

针对双轮自平衡机器人的运动控制,设计了区间二型模糊逻辑控制器(T2FLC),提出函数融合的方法,解决模糊控制器规则繁杂的问题。首先对双轮机器人进行运动学建模,针对机器人的数学模型,设计双闭环二型模糊自适应PID控制器,分别控制机器人的直立平衡和行走速度。将机器人的反馈变量进行函数融合,简化T2FLC的模糊规则。对设计的控制器进行仿真,结果表明T2FLC比PID控制器具有更快的响应速度。进一步考虑输入扰动和机器人数学模型参数不确定对控制器的影响,仿真表明T2FLC具有更好的抗干扰能力和更强的鲁棒性。     

双闭环直流调速系统优化及仿真研究

研究双闭环直流调速系统优化问题,直流调速系统具有不确定性、时变性和非线性,难建立准确的数学模型,而常规PID控制难以自适应双闭环直流调速系统参数变化,控制精度低,稳定性差.为了提高双闭环直流调速系统控制精度,提出一种改进的RBF神经网络PID的双闭环直流调速系统.RBF神经网络不需要建立精确的数学模型,具有自适应、自学习能力,可以对PID控制器的3个参数进行在线性优化,从而对双闭环直流调速系统进行准确控制.仿真结果表明,改进RBF神经网络控制解决了常规PID控制算法存在的难题,可以获得较高的控制精度,增强了双闭环直流调速系统的抗干扰能力和鲁棒性,为系统的优化设计提供了依据.     

一种两轮自平衡机器人比例-积分-微分控制方法

两轮自平衡机器人以其机械结构简单,灵活高效的运动特性,具有广阔的应用前景.本文应用理论力学原理,分析并建立了两轮自平衡机器人的动力学模型.在此基础上,分别针对机器人系统的自平衡控制、速度控制设计了比例-积分-微分(PID)控制器.通过复频域和时域分析的方法,提出了一种简便的PID控制参数的整定方法.根据系统PID控制模...     

基于区间二型模糊PID的磁悬浮控制

磁悬浮控制系统作为典型的非线性迟滞系统,在无法获取精确的控制模型的情况下传统PID控制的效果并不理想,而在使用一型模糊PID的时候,基于一型模糊隶属函数的属性,不可避免地出现定义差异,输出存在一定的静态误差.为此,引入区间二型模糊并结合PID控制,把区间二型模糊作为外环位置环的控制器结合内环PI控制的电流内环的双闭环对...     

基于线性化反馈的滑模变结构重装空投纵向控制律设计

针对重装空投过程中,重型货物持续移动及瞬间离机严重影响载机的安全性等问题,提出了基于线性化反馈和滑模变结构控制相结合的控制律设计方法,利用非线性多输入多输出反馈线性化完成系统解耦线性化,在此基础上采用滑模变结构控制设计系统内环速度与俯仰姿态跟踪控制器,保证了系统鲁棒性,结合外环PID高度保持控制器完成整个飞行控制系统的设计.最后,仿真验证了该控制器鲁棒性强,且满足空投任务战技指标要求.     

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.     

四旋翼无人飞行器控制算法设计

针对Qball-X4四旋翼无人飞行器的自身特点,建立系统的非线性模型,采用姿态内环和位置外环的双闭环控制算法。线性二次型调节器（LQR）可以快速简便地求解出最优的状态反馈控制率,并且具有良好的鲁棒性,因而利用LQR控制算法来控制姿态内环。由于PID控制算法结构简单、鲁棒性强,因而控制位置外环。通过Matlab/Simulink和飞行试验对控制算法进行仿真和验证,结果表明,设计的控制算法能成功地实现飞行器的悬停控制,并达到较好的控制效果。     

一种无人机大机动飞行控制方法

研究了无人机进行大机动的控制问题,提出了一种传统动态逆控制方法的改进方法.在外环的气流角控制器中,通过引入加速度反馈,避免了传统方法的气动力估算环节,从而提高了对气动数据不准确的鲁棒性.在内环的角速率控制器中,使用基于LPV(linear parameter-varying)系统鲁棒PI控制方法,从理论上保证了整个机动飞行过程中的鲁棒性.仿真结果表明,提出的方法能够实现无人机纵向和横航向同时进行机动的控制,同时具有较好的控制性能.     

Backstepping approach for design of PID controller with guaranteed performance for micro-air UAV

Flight controllers for micro-air UAVs are generally designed using proportional-integral-derivative (PID) methods, where the tuning of gains is difficult and time-consuming, and performance is not guaranteed. In this paper, we develop a rigorous method based on the sliding mode analysis and nonlinear backstepping to design a PID controller with guaranteed performance. This technique provides the structure and gains for the PID controller, such that a robust and fast response of the UAV (unmanned aerial vehicle) for trajectory tracking is achieved. First, the second-order sliding variable errors are used in a rigorous nonlinear backstepping design to obtain guaranteed performance for the nonlinear UAV dynamics. Then, using a small angle approximation and rigorous geometric manipulations, this nonlinear design is converted into a PID controller whose structure is naturally determined through the backstepping procedure. PID gains that guarantee robust UAV performance are finally computed from the sliding mode gains and from stabilizing gains for tracking error dynamics. We prove that the desired Euler angles of the inner attitude controller loop are related to the dynamics of the outer backstepping tracker loop by inverse kinematics, which provides a seamless connection with existing built-in UAV attitude controllers. We implement the proposed method on actual UAV, and experimental flight tests prove the validity of these algorithms. It is seen that our PID design procedure yields tighter UAV performance than an existing popular PID control technique.     

Robust IMC–PID tuning for cascade control systems with gain and phase margin specifications

In this article, an internal model control plus proportional-integral-derivative (IMC–PID) tuning procedure for cascade control systems is proposed based on the gain and phase margin specifications of the inner and outer loop. The internal model control parameters are adjusted according to the desired frequency response of each loop with a minimum interaction between the inner and outer PID controllers, obtaining a fine tuning and the desired gain and phase margins specifications due to an appropriate selection of the PID controller gains and constants. Given the design specifications for the inner and outer loop, this tuning procedure adjusts the IMC parameter of each controller independently, with no interference between the inner and outer loop obtaining a robust method for cascade controllers with better performance than sequential tuning or other frequency domain-based methods. This technique is accurate and simple, providing a convenient technique for the PID tuning of cascade control systems in different applications such as mechanical, electrical or chemical systems. The proposed tuning method explained in this article provides a flexible tuning procedure in comparison with other tuning procedures because each loop is tuned simultaneously without modifying the robustness characteristics of the inner and outer loop. Several experiments are shown to compare and validate the effectiveness of the proposed tuning procedure over other sequential or cascade tuning methods; some experiments under different conditions are done to test the performance of the proposed tuning technique. For these reasons, a robustness analysis based on sensitivity is shown in this article to analyze the disturbance rejection properties and the relations of the IMC parameters.     

Nonlinear adaptive control using the Fourier integral and itsapplication to CSTR systems

This paper presents a new nonlinear adaptive tracking controller for a class of general time-variant nonlinear systems. The control system consists of an inner loop and an outer loop. The inner loop is a fuzzy sliding mode control that is used as the feedback controller to overcome random instant disturbances. The stability of the inner loop is designed by the sliding mode control method. The other loop is a Fourier integral-based control that is used as the feedforward controller to overcome the deterministic type of uncertain disturbance. The asymptotic convergence condition of the nonlinear adaptive control system is guaranteed by the Lyapunov direct method. The effectiveness of the proposed controller is illustrated by its application to composition control in a continuously stirred tank reactor system.     

倒立摆对象的预测函数控制

基于预测函数控制的诸多优点,希望能将其应用于复杂的非线性不稳定高阶系统,研究了该算法在倒立摆系统中的初步应用。在简要介绍了预测函数控制基本算法的基础上,通过仿真和实例说明了单纯PFC算法不能镇定相对简单的一级倒立摆系统,而采用单纯的PID算法往往不能获得期望的控制性能,故提出了PFC-PID串级控制。先用PID内环镇定倒立摆系统,外环再用PFC算法优化控制性能。最后通过仿真和实例验证了该串级算法具有良好的控制性能。