基于PSO算法的串联机械手位置跟踪模糊PID控制

在串联机械手运动控制中常采用PID控制器,存在超调较大、跟踪精度低的问题,为此设计了一种基于微粒群(PSO)算法的模糊PID控制器。首先,根据两力臂串联机械手模型,推算出动力学方程式和传递函数;然后,设计控制器的系统结构,采用PSO算法优化模糊PID控制参数,提高了系统的自适应能力和跟踪精度;最后,在MATLAB中对机械手位置跟踪控制进行仿真。仿真结果显示:PID控制超调较大,有震荡;经模糊调整后,超调变小,稳定性较好;再通过PSO优化,响应速度变快,超调量基本消除。     

基于优化位姿控制的并联液压机械手跟踪控制研究

针对二自由度并联液压机械手控制系统容易受到外界干扰问题,对机械手控制系统输出误差进行研究。结合机械手平面简图分析了并联液压机械手工作原理,推导出机械手运动学和动力学方程式。引用模糊PID控制系统,采用差分进化算法和前馈补偿方法对模糊PID控制系统进行优化,将优化后的控制系统通过MATLAB软件进行误差仿真,同时与模糊PID控制系统输出误差进行比较和分析。仿真误差显示：在无干扰环境中,优化前和优化后的二自由度并联液压机械手模糊PID控制系统,其运动位移和角位移输出误差差别不大,跟踪效果较好。在有干扰环境中,优化前二自由度并联液压机械手模糊PID控制系统,运动位移和角位移输出误差较大,而优化后二自由度并联液压机械手模糊PID控制系统,其运动位移和角位移输出误差较小。采用差分进化算法和前馈补偿控制方法,能够抑制外界信号波的干扰,提高二自由度并联液压机械手的跟踪精度,其控制效果较好     

基于粒子群算法的焊缝跟踪PID控制

为了提高焊缝跟踪的控制效果,提出了基于粒子群算法的焊缝跟踪PID控制器设计方法,即应用PSO算法优化PID控制器的三个参数。仿真结果表明,该算法优化的PID控制器有效地提高了焊缝跟踪系统的性能,相比传统的PID控制具有更高的控制品质。     

基于改进双模糊PID控制的Stewart平台运动路径跟踪研究

为提高Stewart平台运动控制的抗干扰能力,设计了改进双模糊PID控制系统,并对控制误差进行仿真验证。在坐标系中创建Stewart平台简图,通过矩阵变换推导出连杆运动方程式。设计了Stewart平台液压驱动机构,给出了液压伺服阀流量控制方程式。在传统PID控制基础上设计了双模糊PID控制器,通过粒子群算法对双模糊PID控制器进行优化,采用MATLAB软件对Stewart平台运动路径跟踪误差进行仿真。仿真结果表明:采用改进双模糊PID控制器,Stewart平台在有干扰环境中移动时,仍然能够保持较高的运动路径跟踪精度,对外界的干扰反应速度较快、调节效果较好。采用改进双模糊PID控制器,Stewart平台控制系统的抗干扰能力较强,提高了Stewart平台运动路径跟踪精度。     

基于MATLAB的双关节机械手控制系统仿真研究

针对机械手传统控制器控制精度低的问题,设计了一种不依赖机械手精确的数学模型的变论域模糊控制器。首先,根据拉格朗日方程,建立机械手的动力学模型;其次,设计变论域自适应模糊控制器,运用layapunov函数证明控制器的稳定性;最后对传统的PID控制和变论域模糊控制对机械手的高精度轨迹跟踪控制进行MATLAB/Simulink仿真分析和对仿真结果进行比较。仿真结果证明:变论域自适应模糊控制器对机械手的轨迹跟踪控制精度比传统的PID控制的控制精度高,稳态误差小,且鲁棒性、抗干扰能力强,响应速度快,验证了变论域自适应模糊控制的有效性。     

基于模糊P ID的冲裁机电液比例位置控制系统仿真研究

为提高液压冲裁机的工作速度和精度,采用电液比例换向阀控制下压液压缸,构成冲裁机电液比例位置控制系统。利用AMESim和MATLAB/Simulink模块进行联合仿真,设计模糊控制规则和模糊PID控制器,对比分析原系统与采用模糊PID控制的系统的位置控制性能。结果表明：加入模糊PID控制的系统响应速度快、无超调、信号跟踪能力强、鲁棒性好。     

基于位置姿势控制的并联机械手运动误差仿真分析

针对并联机械手液压驱动的运动位移和角位移跟踪误差较大问题,设计了自整定模糊前馈PID控制系统,并对运动位移和角位移误差进行仿真验证.创建了液压驱动并联机械手平面简图,推导出二自由度并联机械手运动位移和角位移方程式.设计了自整定模糊前馈PID控制器,采用MATLAB软件对并联机械手运动位移和角位移跟踪误差进行仿真,并且与...     

微创介入手术导管机器人系统自适应模糊PID控制

针对人工介入手术中存在的插管精度低、射线环境伤害医生等问题,采用主从式导管机器人系统进行微创手术能够很好地解决人工介入手术中的弊端。通常主从导管机器人系统采用PID控制,但PID控制可能会产生较大的超调,导致系统跟踪性能下降,降低手术的安全性。因此,采用自适应模糊PID控制器在线调整PID控制的参数,提高主从控制系统的跟踪性能。首先建立了从手轴向运动和旋转运动的动态模型,然后设计了基于自适应模糊PID控制器的主从导管机器人系统,通过参数在线调整提高了从手对主手信号的跟踪性能。仿真结果表明,所提出的自适应模糊PID的控制方案是有效可行的,表明系统具有较强的跟踪性能和鲁棒性能,明显地减小了系统的跟踪误差。     

基于IPSO的数控机床进给伺服系统PID参数优化

数控机床的高精度进给控制一般都采用永磁同步电机拖动的交流伺服系统,优化进给轴伺服系统PID参数对提高进给轴快速响应性、跟随精度和抗干扰性等均具有重要作用。针对数控机床高精度要求,文章提出了一种改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO),利用其对数控机床进给伺服系统模糊控制器(PID)的三个比例因子参数Kp、Ki、Kd进行优化,并在Simu Link环境中进行仿真实验,同时与人群搜索算法(SOA)、基本粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)进行对比。仿真结果表明,利用IPSO算法进行PID参数优化的数控机床伺服系统动态性能得到了很大改善,具有低超调量、鲁棒性强和高稳态精度等优点。     

多策略改进粒子群优化AGV模糊PID控制

为解决AGV在复杂环境下控制精度低下、响应速度慢和鲁棒性差等问题,提出一种基于改进粒子群优化模糊PID控制方法。在粒子群算法（PSO）引入Logistic混沌映射对种群进行初始化,其次对惯性权重和学习因子进行非线性控制更新,提升种群寻优能力和避免陷入局部最优;选取9个测试函数验证改进PSO算法效果。仿真结果表明改进PSO在寻优精度和收敛速度都优于其他3种算法,而且不易陷入局部最优。最后对被控系统进行效果验证,结果表明改进PSO优化模糊PID控制器在常规和外部干扰两种环境下控制性能都优于传统PID和模糊PID,具有高可靠性、高控制精度,满足系统要求。     

工程机械电液比例阀控制系统模糊PID控制器研究

把传统线性PID控制和模糊控制结合起来,可使系统的控制性能得到提高,是一种很实用的控制方法.设计两个模糊PID控制器:一个基于误差驱动的增益调整型模糊PID,即模糊自适应整定PID控制器;一个基于生物免疫原理的 模糊PID,即模糊免疫PID控制器.以简单阀控马达位置控制系统为控制对象,利用MATLAB创建系统模型,用设计的两模糊控制器控制该系统得出响应曲线.仿真结果表明:两模糊PID控制器均比传统PID的控制性能好,无超调、无振荡、无静差;模糊自适应整定PID控制器鲁棒性较强;模糊免疫PID控制器跟踪设定值的性能较好.     

中频逆变电阻点焊控制系统的设计与仿真

逆变点焊过程比较复杂、难以建立精确的数学模型,传统PID控制难以达到控制要求,而模糊控制对被控对象的数学模型并无严格要求,它对参数变化的线性和非线性对象有着很强的鲁棒性。提出了一种改进的模糊积分控制算法,设计了中频逆变点焊恒电流控制系统,并在Simulink仿真环境下建立仿真模型。利用所设计的模糊积分控制器,与传统PID控制器、模糊控制器作比较和分析。仿真结果表明,在系统数学模型未知的情况下,模糊积分控制较传统PID控制和模糊控制精度较高、响应速度较快、超调量较小,具有适应性强、鲁棒性好、精度高的特点。     

基于改进PSO算法的EHA叉车举升系统仿真分析

为改善EHA叉车举升系统的动态特性,建立系统的电机和液压部分数学模型.针对传统PID控制系统参数调整困难、超调量大、响应速度慢等问题,将改进PSO优化算法与PID控制器相结合,提出一种PSO-PID控制器.通过MAT-LAB/Simulink搭建整个系统的仿真模型,对比分析采用传统PID控制与PSO-PID控制的系统的...     

调速型液力偶合器自动控制仿真研究

基于调速型液力偶合器调速的数学模型,在控制方法上进行了新的尝试。对PID控制算法、模糊控制算法、模糊PID控制算法分别进行仿真,通过仿真分析证明,模糊PID控制不依赖于系统模型,在响应速度、超调量、稳态精度等方面均优于其它两种控制方法。模糊PID控制器对于调速型液力偶合器调速自动控制效果比较好。     

模糊PID控制在气动机械手中的应用

对有非线性的气动机械手进行位置伺服控制,采用模糊PID作为控制器的控制算法,提出了分区间分段利用模糊方法调节PID参数的算法。试验结果表明,该控制方法既能防止超调又能提高响应速度,明显地改善了系统的动态和静态性能,并且对气源压力及负载变化的鲁棒性也较强。     

改进PSO算法优化交流伺服系统PID参数研究

伺服系统PID控制参数的优化整定对系统可靠性和稳定性有着重要意义,而传统整定方式下参数优化整定时间较长、效果不佳、反应较慢。为了解决以上问题,提出一种优化交流伺服系统参数的控制方法。基于改进PSO算法实现惯性权重和学习因子随迭代次数的改变自适应调整,引入适应度函数快速优化整定PID控制器参数。利用MATLAB分别对基于遗传算法(GA)、量子遗传算法(QGA)、粒子群算法(PSO)的伺服系统PID参数整定进行仿真实验及对比分析。通过实验测试基于改进PSO算法和GA算法的PID控制器对伺服系统稳定性的影响。结果表明:利用改进PSO算法对PID参数进行优化整定,使得伺服系统具有鲁棒性强、稳定性高、超调量小等优点。     

基于粒子群优化神经网络自适应控制算法的并联机器人仿真研究

针对传统控制算法对并联机器人轨迹跟踪精度控制效果不好的问题,提出了一种并联机器人的改进粒子群优化神经网络自适应控制算法,首先对粒子群优化算法进行惯性权重的优化和变异操作的改进,然后用改进的PSO算法优化神经网络的初始权值并进行在线调节PID参数。最后以六自由度并联机器人为研究对象,将传统PID控制与基于改进PSO优化的神经网络自适应控制算法分别进行了仿真实验。仿真结果表明,在快速性和稳定性能上,基于改进PSO优化的神经网络自适应控制算法比单纯的PID控制更加优越,在一定程度上减小了轨迹输出的误差并且提高了轨迹跟踪精度。     

二次调节转速系统的自适应神经模糊PID控制

阐述二次调节转速系统的原理并建立其数学模型.针对系统参数时变、非线性的特点,设计一种自适应神经模糊PID控制器,该控制器利用PID算法实现准确控制,通过神经模糊控制提高控制的自适应性.利用MATLAB模糊逻辑工具箱对系统进行仿真,并与传统PID控制进行比较.结果表明:采用自适应神经模糊PID控制,系统响应快、超调小、过渡时间短、能够较好地抑制干扰,具有良好的动态特性和稳定性.     

数控机床伺服系统的模糊自整定PID仿真研究

以数控机床进给伺服系统为研究对象,结合模糊控制和PID调节的各自优点,分析研究模糊PID控制器的实现方法。运用MATLAB建立应用模糊PID控制的伺服系统仿真模型,对模糊PID控制器的设计方法与应用效果进行了研究探讨。仿真实验结果表明模糊PID控制器能够很好的弥补常规PID控制整定不良、性能欠佳和适应性差的缺点,有效地减少了系统响应的超调,具有良好的动态特性。     

基于AMESim-Simulink联合仿真的直驱式容积控制系统模糊PID控制研究

为解决直驱式容积控制系统存在的电机时滞性、系统死区非线性、系统超调以及差动缸转换过程压力波动等问题,搭建了基于AMESim和Simulink联合仿真的直驱式容积控制压力模型。设计了模糊PID控制器,与传统PID控制进行对比,通过仿真研究,验证了模糊PID控制器在解决电机时滞、系统死区影响、系统超调以及压力波动等问题中具有良好的效果。