船舶航迹自动舵的神经网络控制方法研究

本文提出了一种船舶航迹保持的在线神经网络控制器。该控制器能用舵角控制航迹偏差,它去除了对船舶运动模型的辨识过程,它也不需“教师”或离线训练。为克服船舶过冲引起的航迹偏差等缺点,还设置了适当的训练目标。仿真结果表明该控制器具有很好的控制精度、动态特性和鲁棒性。     

船舶航迹间接多模态控制方法研究

航迹控制可分为直接法与间接法两种。该文提出了一种船舶航迹间接多模态控制方法。船舶航向、航迹偏差、转向分别采用P-Fuzzy-PID、BB-P-PID、P-PI-PD-PID多模态控制方法。船舶操纵的仿真结果表明此法航迹运行可靠，航迹控制性能良好，能自动捕捉转向点，并精确保持航迹，在航线转向点处能自动进行转向，且转向快速平稳。     

船舶航迹保持的在线SIMO神经网络控制器研究

本文提出了一种船舶航迹保持的在线神经网络控制器.该控制器能解决精确的船舶动态模型难以建立问题,它能用舵角同时控制航迹偏差和航向偏差,它通过对控制精度的直接计算来自动在线训练学习,它不需离线训练学习过程.计算机仿真结果表明控制器训练方法的有效性和控制的鲁棒性.     

一种船舶直线航迹控制算法及控制参数的设计

在船舶运动参数准确值未知的条件下,针对如何设计航迹控制参数,保证船舶航迹控制全局渐近稳定的问题,给出了船舶航迹控制参数的分析、设计和实验验证方法。首先,提出一种不直接包含船舶运动参数的船舶航迹状态反馈控制律。接着,通过稳定性分析获得了实现船舶航迹闭环系统全局渐近稳定的条件。然后,由该稳定条件给出了船舶航迹控制参数的分析、设计和实验方法。最后,对该方法进行了数字仿真,并应用到船舶航迹自动操舵仪装备中。实船应用结果证明了方法的可行性和有效性。     

图片介绍

HD型转叶式液压舵机大仰面 HD型转叶式液压舵机是引进国外先进技术研究开发的产品，能有效而准确地操纵方向，操舵平稳，舵角范同宽，是一种理想的操舵装置，能适应各类船舶不同的需要。     

数字式舵角复示器的设计与研究

本文提出并设计出了一种新型的数字式舵角复示器，介绍了该复示器的组成、工作原理以及软件、硬件设计。该复示器引入先进的单片机技术，采用数字式处理和数字式显示，具有多种舵角发讯器输入接口、舵令输出接口和串行通讯接口，使用方便、量测精度高、性能好，是现代化船舶理想的舵角复示设备。     

四足机器人Trot步态的偏航运动控制

为解决四足机器人Trot步态的偏航运动控制问题,借鉴两轮差速驱动的原理将机身的运动分解为两着地腿的运动,再基于弹簧倒立摆模型对单个着地腿的前进速度和侧移速度进行控制,最后通过控制两着地腿的运动来控制机器人整体的运动,从而实现对机器人偏航角的控制.基于这种思想,可以对偏航角、前进速度和侧移速度的控制进行统一设计,简化了基于三维模型的四足机器人运动控制的难度.在虚拟样机中进行仿真实验,发现控制方法在前进速度为零和非零时都能对偏航角进行很好的控制.     

GPS的微型系统及其制导(英文)

基于微型飞行器(MAV)尺寸小、载重及能量供给有限,难于获取完整的飞行状态参数,对机载的设备和导航控制系统要求很高等特点,提出了一种应用于翼展680 mm的电动微型飞行器的基于航迹角度和偏航距误差的几何导航控制算法,并利用MEMS传感器设计了飞行控制系统,给出了PID控制率.Matlab仿真试验表明,该系统在3种PID控制率下均可很好地实现导航控制,偏航控制误差低于30 m;空中飞行试验表明,提出的算法有效地实现了电动微型飞行器的导航控制飞行,在2级风情况下,偏航误差低于30 m.     

船舶舵系校中技术浅析

船舶舵系统是船指船舶按照驾驶者的意图保持直线航行(即航向稳定性)或由直线航行进入曲线航行(回转性)的有关装置的总称。它是船舶的操作系统,主要由舵、舵机及转舵装置、操舵装置等设备组成。舵系安装中最为重要就是轴系的安装,直接决定整个舵系是否能正常工作。     

双桨双舵船舶建造技术研究

随着运输船舶日趋大型化、高速化,大型双桨双舵船舶的应用越来越广泛。本文分析了双桨双舵船舶的特点,提出了适合国内建造大型双桨双舵船舶的大型总段划分法及相关建造方案,对双桨双舵船舶尾形设计、艉轴管安装精度控制、双面肋板拉入法和壳舾涂一体化等多个方面进行了研究,从而为我国大型双桨双舵船舶的建造提供一些可行性思路。     

一种基于PID控制器的H.264单元层线性码率控制算法

本文提出一种新的集成PID控制器和线性码率模型的H.264单元层码率控制算法.人眼不仅对空域图像质量敏感,而且对时域图像质量敏感.为了在空域图像质量和时域图像质量之间获得更好的折中,在保持高空域重建图像质量的情况下获得更好的时域重建图像质量,本文将PID控制器引入到H.264的单元层线性码率控制中,并对场景切换情况进行单独处理.实验结果表明,本文算法不但具有线性码率控制算法的准确跟踪目标码率,显著降低比特率估计偏差的优点,而且在保持较高空域重建图像质量的同时提高时域重建图像质量,并可显著地提高场景切换时的重建图像质量.     

双缸同步提升电液系统建模和控制

以浙江大学研制的智能钢管捆成形系统为背景,针对电液提升系统的双缸同步运动问题,提出一种两级非线性控制算法.该控制器的外环级采用一个线性多输入多输出的鲁棒控制器,用于获得双缸运动同步控制所需的各缸期望负载压力;内环级采用两个基于扰动估计观测的单输入单输出液压缸非线性压力控制器,用于在有扰动情况下实现对每个提升缸期望负载压力的精确跟踪控制.实际的控制运行结果表明,该控制策略优于常规的PID控制,可以有效地实现双缸运动同步控制.     

Design,implementation, and test of skid steering-based autonomous driving controller for a robotic vehicle with articulated suspension

This paper describes an autonomous driving control algorithm based on skid steering for a Robotic Vehicle with Articulated Suspension (RVAS). The driving control algorithm consisted of four parts: speed controller for following the desired speed, trajectory tracking controller to track the desired trajectory, longitudinal tire force distribution algorithm which determines the optimal desired longitudinal tire force and wheel torque controller which determines the wheel torque command at each wheel to keep the slip ratio below the limit value as well as to track the desired tire force. The longitudinal and vertical tire force estimators were designed for optimal tire force distribution and wheel slip control. The dynamic model of the RVAS is validated using vehicle test data. Simulation and vehicle tests were conducted in order to evaluate the proposed driving control algorithm. Based on the simulation and test results, the proposed driving controller was shown to produces satisfactory trajectory tracking performance.     

PID neural network control of a membrane structure inflation system

Because it is difficult for the traditional PID algorithm for nonlinear time-variant control objects to obtain satisfactory control results, this paper studies a neuron PID controller. The neuron PID controller makes use of neuron self-learning ability, complies with certain optimum indicators, and automatically adjusts the parameters of the PID controller and makes them adapt to changes in the controlled object and the input reference signals. The PID controller is used to control a nonlinear time-variant membrane structure inflation system. Results show that the neural network PID controller can adapt to the changes in system structure parameters and fast track the changes in the input signal with high control precision.     

多缸同步提升电液系统建模和控制

针对多缸同步提升电液系统,在分析系统运动的数学模型和液压缸的冗余性问题后,提出一种具有二级的非线性系统控制器。该控制器的外环级采用线性多输入多输出系统的定量反馈控制理论和冗余性分析策略,以获得多缸同步运动所需的各缸期望负载压力；内环级由n个基于扰动观测的单输入单输出液压缸非线性负载压力控制器组成,用于在有扰动情况下实现对每个提升缸期望负载压力的精确跟踪控制。以四缸同步提升系统为实例的运行结果表明,该控制策略可以有效地实现多缸运动同步控制。     

基于PID的电液比例径向柱塞泵仿真控制与分析

针对电液比例控制径向柱塞泵变量机构,设计了基于PID神经元网络控制算法的控制器,并通过计算机仿真,再现了系统跟踪变量控制信号的系统响应,仿真结果表明,基于PID神经元网络控制算法控制器的电液比例控制径向柱塞泵,具有良好的控制性能。     

变频泵控马达调速系统单神经元自适应PID控制

针对大惯性负截变频泵控马达调速系统动态性能差的特点，提出了采用不必基于模型的单神经元自适应PID控制。介绍了单神经元自适应PID控制器的结构和算法。仿真结果表明，单神经元自适应PID控制器较常规PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，对模型失配和负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性，而且不论是在加速段、等速段还是减速段，都具有较好的跟踪效果。     

基于信息熵的模拟退火算法优化铣削加工模糊控制器参数

提出以信息熵为性能指标、用模拟退火算法优化模糊控制器参数的新方法应用于铣削加工恒力约束控制。仿真表明:将优化后的模糊控制器应用于切深不变的铣削加工控制中可以取得良好的控制效果;变切深时,可在小范围进行参数优化。     

A robust, discrete, near time-optimal controller for hard disk drives

This paper presents a robust, discrete, near time-optimal control algorithm for hard disk drives. Building on the continuous-time control law of Newman [Trans. Automatic Control 35 (7) (1990) 841] and Newman and Souccar [J. Dynamic Syst. Measure. Control 113 (1991) 363], the chattering phenomenon for continuous-time systems is first examined, and it is shown how additional chattering can occur in the discrete-time case. A criterion for the selection of control parameters to prevent chattering in the discrete-time case while assuring controller stability is then suggested. The controller developed is applied to a commercial hard disk drive. Compared to the more commonly used PTOS, the proposed controller significantly reduces chattering while maintaining comparable seek time to reach the destination track.     

METHOD TO IMPROVE DYNAMIC TRACKING ABILITY OF SPOT WELDING MANIPULATOR WITH HEAVY PAYLOAD

To improve the dynamic tracking ability of spot welding manipulator with heavy payload, a new programmable motion controller, which can provide software and hardware supports for several kinds of control algorithms, is developed first. Then, a decentralized adaptive control algorithm is used to compensate the coupling between the manipulator joints, and the algorithm is easy to implement based on the motion controller. Finally, experiments demonstrate that, compared with the traditional PID, the dynamic tracking ability of the manipulator can be obviously improved with this algorithm.