汽轮机顺序阀控制参数的整定

本阐述了汽轮机顺序阀控制时参数整定的原理及具体方法。     

基于BP神经网络的PID控制参数整定

针对传统PID控制器的缺陷，本文提出了一种基于BP算法的PID控制器，利用BP算法局部计算简单、非线性映射能力强的特点，实现对PID控制器参数的寻优整定，并利用MATLAB软件对系统进行仿真。仿真结果表明此方法对PID控制器的参数有很好的控制效果。     

基于遗传算法的足球机器人控制参数优化

讨论了如何在SimuroSot 1．5a平台中使用遗传算法对参数进行优化,具体阐述一个基于SimuroSot 1．5a平台的参数优化专用系统的设计和具体结构,以及遗传算法在这个系统中的应用,并简要介绍了应用此平台优化PID算法参数的一个实例．     

基于布谷鸟算法的智能车驱动电机控制参数整定

电机调速是智能车运动控制的关键技术.以小车竞赛用驱动电机RS380为被控对象,通过机制分析建立其动态数学模型.采用PID控制算法构建基础反馈控制结构,并引入CUCKOO智能搜索算法,借助其长、短距离兼顾的搜索优势整定比例和积分控制参数,减少经验依赖程度,提高参数优化效果.参数寻优中,系统性能指标采用ITAE误差为目标函数,经30次迭代完成控制参数的优化搜索.仿真结果表明:被控电机能够在5 ms内快速跟踪800 r/min的目标转速,在受到小幅干扰时,能在2 ms内完成抗干扰运行.所得方案对直流电机调速系统的控制参数整定具有借鉴意义.     

两轮自平衡机器人系统建模与模糊自整定PID控制

两轮自平衡机器人系统建模与模糊自整定PID控制针对不稳定、非线性、强耦合的两轮自平衡机器人系统,运用牛顿力学方法建立了转向运动的数学模型.介绍了用模糊控制进行PID参数整定的原理和方法,并用该方法实现对两轮自平衡机器人系统的控制.仿真结果和实际应用均表明,该方法能使系统有更好的快速性和稳定性.     

热工系统中PID参数的遗传算法整定

针对热工系统中常规的PID参数寻优策略的缺点以及遗传算法所具有的强大的全局优化能力和鲁棒性，采用了基于遗传算法的PID参数整定与优化方法，仿真结果表明该方法具有可行性和有效性。     

基于模糊逻辑的空调系统广义预测控制参数整定

针对多输入多输出(multiple-input-multiple-output, MIMO)变风量空调系统(variable air volume, VAV),本文提出了一种基于模糊逻辑和事件触发的广义预测控制(generalized predictive control, GPC)参数整定方法。针对多变量VAV空调系统,基于输出斜率等新型模糊目标参数及高斯双边形隶属度函数建立模糊预测模型,提高了隶属函数拟合度以更贴切地反映系统当前时刻状态。利用麻雀智能算法(sparrow search algorithm, SSA)构建隶属度函数,对GPC控制器中的柔化因子和加权系数进行在线分段整定,有效提升了系统性能。此外,在参数整定过程中,引入事件触发机制(event-triggered mechanism, ETM),在保证控制性能的同时,避免了不必要的控制器采样与更新,降低了系统在线计算量并减少了能源消耗。最后通过VAV空调系统仿真实验验证,证明了本文提出方法的可行性和有效性。     

均匀控制器的设计及整定

为了实现最大限度地使用容器的波动能力 ,从而使整个装置趋于平稳操作 ,采用优化方法对均匀控制器进行了设计。推导出了均匀液位控制算法。为证明 PI控制算法对液位控制是非常有效的提供了理论依据。简述了非线性控制及对不规则容器的校正。推荐了一种均匀控制器的整定方法 ,该整定方法对均匀控制系统的参数整定具有一定的参考价值     

PID参数整定发展的趋势

在详细分析PID参数整定发展的基础上,指出传统PID参数整定具有物理意义明确、易于掌握的优点以及其参数优化不够的缺点,并对现行PID参数自整定的一些做法给予评述,指出了几种PID参数优化的特点.最后就PID参数整定发展的方向进行展望,揭示先进控制理论与PID整定方法的融合是新型PID控制器产生的途径.     

全自主足球机器人的运动控制系统研究

全自主足球机器人要完成踢球任务,需要一个快速可靠的运动控制系统,但是大多数以前的电机控制系统都是基于MCU或DSP系统的．为此,提出基于PC104总线控制的直流伺服电机控制系统,介绍了运动控制系统的组成、电动机控制板和系统控制软件．该控制系统具有体积小、功能强、反应速度快和控制简单等特点,完全可以满足足球机器人的运动要求,并可应用于其他小型装置的电动机控制系统上．     

多智能体足球机器人系统的协作控制

运用多智能体系统的思想,提出了一种新的多智能体系统协作控制模型,介绍了基于此模型设计的足球机器人系统的策略实现方法,通过实例分析了模型及其策略在系统协作控制方面的性能优越性．     

微型足球机器人底层控制系统研究

对微型足球机器人低层控制系统进行了研究，给出了一种以87C196KC为核心辅以LM629运动控制器构成的双闭环微型足球机器人低层控制系统．由于采用了集成运动控制芯片，不仅简化了系统软硬件设计，提高了系统可靠性，减轻了设计工作量，而且显著提高了系统性能，反应快，控制精度高，伺服刚度大，还具有一定的自适应能力．堵转等问题也得到了较好的解决．该系统不仅可满足微型机器人控制需要，适当增加功能后还可方便地改造成Robocup小型足球机器人低层控制系统．     

基于自适应遗传算法的足球机器人策略设计

提出了一个基于自适应遗传算法的足球机器人动作规划算法．定义了一个足球机器人的动作集合,根据赛场的实际情况为足球机器人分配角色与任务,然后利用自适应遗传算法为足球机器人选择合适的动作．算法引入了局部搜索,采用了一种高效的适应性评价方法．实验表明,应用新算法的仿真足球机器人动作准确、效果好．     

基于改进进化策略的足球机器人最优控制

在足球机器人运动方程和动力学模型基础上,以机器人在最短时间内到达指定位置作为最优控制策略的指标。论述了最优控制的设计思想,并给出了适应值函数的实现．借助于一种基于单基因Gauss变异和均匀变异相结合、递减型策略参数的改进进化策略(μ λ κ)-ES,求出了实现最优控制的参数．试验表明。最优控制策略明显地缩短了机器人到达指定位置的时间．     

机器人足球比赛中位置控制算法的改进

基于FIRA机器人足球比赛11vs11仿真平台,通过建立数学模型分析了Position函数的工作原理,并对此函数进行改进以适应比赛中具体环境．从三个方面进行了改进：实现区域内避障,探测障碍物并根据具体情况避开障碍到达目标点;分析采用不同函数时机器人的运动轨迹,根据具体情况采用相应的轨迹避障或直接到达目标点;按照指定轨迹运动,完成动作规划,实现路径跟踪．仿真平台的实验证明,Position函数三个方面改进都能达到要求,能适应比赛中的设定情况．     

机器人足球防守算法研究

为了提高机器人足球的防守成功率,在分析了简单防守不足的基础上,对防守进行了位置的调节,提出了一种改进的双重守门策略和定点守门策略,并在此基础上得出了防守的全策略．仿真模型的测试结果表明,采用以上两种策略后,其球门的“安全率”有很大程度提高．     

基于模糊评判的机器人足球比赛策略研究

针对机器人足球比赛环境的动态性和不确定性,提出了一种基于模糊决策算法的决策方法,给出了该算法的应用条件以及算法的实现过程,球队的队形以及机器人队员的角色都能根据现场情况,进行动态切换．该方法不要求建立精确的数学模型,能够考虑多方面因素,实时性高、决策效果好．计算机仿真验证了该算法的可行性和正确性．     

基于DSP的ROBOCUP小型机器人设计

介绍了ROBOCUP小型机器人小车子系统的软硬件设计．采用DSP芯片提高了ROBOCUP小型机器人的电机调速精度，同时配合机械装置及光敏传感器控制机器人的击球动作，提高了击球的准确性．