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。     

自平衡机器人变论域模糊PID控制研究

针对两轮自平衡机器人的动态平衡控制问题,提出了一种可变论域模糊PID控制算法,对机器人体的倾斜角度设计了二级模糊控制器.由第一级模糊控制器利用论域伸缩因子来动态改变第二级模糊控制器的论域,实现了论域随自平衡控制系统要求进行自适应伸缩,能较好地解决自平衡系统控制规则数量与控制精度间的矛盾.仿真结果表明,变论域控制方法动态特性明显优于常规模糊PID控制,使机器人的平衡控制系统具有自适应能力强,实时控制性能好的特点.     

基于机器学习实现双轮机器人平衡控制的应用研究

为了有效地解决双轮机器人平衡控制问题,改善学习时间过长的问题,使双轮机器人具有自学习能力;将机器学习中强化学习算法应用于双轮机器人上,利用内部回归神经网络构造性能评价函数,设计了一种新型控制算法;该算法是一种不需要预测和辨识模型,在模型未知及没有先验经验的条件下,通过自身神经网络的在线学习,以实现对双轮机器人的自学习平衡控制; Matlab仿真以及物理实验表明:该方法能在短时间内成功实现对双轮机器人的自学习平衡控制,且在性能上优于其它学习算法.     

双轮驱动球形机器人的模糊控制设计

双轮驱动的球形机器人由一个两轮独立驱动的内置平衡体和滚动球壳组成。模糊控制设计的目的是将球形机器人控制移动到期望位置。首先,基于拉格朗日方程,建立系统的动力学模型。其次,得益于球形机器人可实现零半径转向,将球形机器人的运动控制任务分解为转向控制与路程控制,并分别使用模糊法设计运动方向和路程控制器。在模糊控制器的设计过程中,采用融合误差作为控制器的输入量,以降低模糊控制器的维度。采用双边论域隶属度函数,设计模糊控制规则。采用重心法进行解模糊化,得到易于实现的模糊控制器。最后,数字仿真试验验证了所提控制方案的有效性。该设计方案易于在低成本控制器上实现,为球形机器人的实际推广应用奠定了一定基础。     

模糊自适应在机器人行走平衡控制中的应用

针对多变量、非线性的两轮机器人系统的行走平衡控制问题,提出一种基于Backstepping（反推）方法和PID的控制策略。该策略在Backstepping控制器中加入模糊自适应部分,利用模糊系统逼近Backstepping设计过程中的未知非线性函数,模糊系统中的参数基于自适应律调整,解决了Backstepping控制器中因含有未知参数难以实现的困难,避免了两轮机器人系统不满足严格三角结构的问题。针对两轮机器人的仿真实验结果表明：采用设计的控制策略,可以实现两轮机器人的行走平衡控制任务。     

一种基于模糊控制理论的独轮机器人控制算法

以一种由一个车轮驱动并控制前向平衡、由电机驱动惯性轮形成反力矩控制侧向平衡的独轮机器人系统为被控对象,建立系统动力学模型,并将其在平衡点线性化,得到系统在前向和侧向两个正交方向解耦的近似线性模型.然后针对每一个控制方向上的子系统,分别设计基于融合函数的模糊控制器.该方法可以减少模糊规则,防止规则爆炸.仿真实验表明,所设计的模糊控制器可有效地实现独轮机器人的运动平衡控制.     

人形机器人动态行走误差调整方法的研究

介绍人形机器人稳定行走的相关理论及研究发展,针对关节非线性伺服控制、行走稳定性、摆动脚落地碰撞等关键问题进行了研究,解决了仿人稳定行走控制中步幅自动调整的问题,并进行了模糊控制器设计。     

自平衡两轮机器人的参数自整定模糊控制

为解决具有强耦合、非线性和不确定性等特点的自平衡两轮机器人的平衡控制问题,提出一种参数自整定模糊控制器.该控制器通过比较系统响应与给定的差别来对控制参数进行自整定,降低了控制器设计过程中对设计者经验的要求.该控制器采用零阶Takagi Sugeno模型,易于在嵌入式系统中实现.搭建了自平衡两轮机器人硬件本体,建立了相应的数学模型,并给出仿真与实验结果,验证了该控制器的有效性.     

基于PWM伺服控制及LQR的两轮自平衡移动机器人

研究两轮直立式自平衡机器人的系统结构及PWM直流伺服控制系统,加入伺服系统使得电机控制变得容易,机器人的控制也变得更加有效,并对其进行了仿真和机器实验.系统由运动装置、姿态监测传感器和控制器构成,左右车轮由2个带有光电编码器反馈的高精度直流伺服电机分别驱动,采用晶体管脉冲宽度调制(PWM)直流伺服控制系统,姿态监测使用陀螺仪和倾角传感器.建立系统的数学模型,在Matlab环境下设计了状态反馈控制器(LQR),系统具有良好的鲁棒性和稳定性.通过实验验证了系统的稳定性.一种真正的仿人型机器人实现各种灵活的行走控制,表明了系统建模、引入伺服系统和控制器设计的合理性和有效性.     

基于改进QPSO的两轮移动机器人区间二型模糊逻辑控制

以两轮移动机器人(TWMR)为对象,针对机器人的非线性模型分别设计控制机器人平衡和位置的区间二型模糊逻辑控制器(IT2 FLC).针对区间二型模糊规则中参数难以设定的问题,通过改进的量子粒子群算法(LTQPSO)优化区间二型模糊集参数,并给出优化算法的流程图.针对区间二型模糊逻辑控制器和一型模糊逻辑控制器(T1 FLC)对平衡和位置的控制效果进行对比.进一步考虑质量不确定和位置扰动对两种控制器控制效果的影响.仿真结果表明,IT2 FLC可以有效地达到设定的控制目标,与T1 FLC相比,IT2 FLC拥有更好的处理不确定性的能力以及更强的抗扰动能力.     

空间机械臂地面竖直方向重力补偿控制系统设计

为解决大型空间机械臂地面微重力模拟实验问题,设计了一种3维主动悬吊式重力补偿系统.系统主要由水平2维直线运动单元与竖直重力平衡吊挂单元组成,在竖直方向上通过恒张力控制思想实现微重力模拟,并给出了带负载的伺服电机的数学模型.提出一种基于模糊PID(比例―积分―微分)参数整定的力/位混合控制方法,并研究了在未知负载干扰、系统干扰以及机械臂不同运动速度下控制器的控制性能.仿真实验结果表明,该控制方法能够将重力补偿精度保持在0.3%F.S(全量程)之内,使得系统具有较强的鲁棒性和动态响应能力.     

网络环境伺服系统位置自适应控制器设计

基于Ethemet／IP网络和SERCOS网络,采用罗克韦尔自动化的伺服驱动系统和ControlLogix系统框架构建网络环境下的伺服控制系统。针对伺服系统位置控制的技术要求,对伺服系统建模分析;使用罗克韦尔自动化的运动控制器研究设计出提高控制精度的位置自适应PI控制器。实验结果表明,此控制器解决了常规PI控制器各个参数在系统运行过程中的矛盾问题,提高了机械系统的定位精度。该方案简单可靠,且易于工程实现,可以在相关的运动控制领域中推广应用。     

基于参数自校正模糊控制器的机器人视觉伺服系统

提出了一种参数自校正模糊控制器,并将其用于机器人视觉伺服系统的控制中,使得模糊控制规则可以得到实时在线的调整。仿真结果表明基于参数自校正模糊控制器的机器人视觉伺服系统的性能较一般模糊控制机器人视觉伺服系统有了较大的改善。     

基于遗传算法优化的舵机伺服系统模糊控制

针对舵机伺服系统中存在的非线性因素和工作环境的未知干扰,提出将基于遗传算法优化的模糊控制算法应用到液压舵机伺服控制系统中;该方法利用遗传算法对采用串联二进制编码的隶属函数参数进行联合优化,并将优化过的控制规则用于设计模糊控制器;运用Simulink对系统模型进行仿真;仿真结果表明:基于遗传算法优化的模糊控制器,在液压舵机伺服系统中,具有良好的控制效果和较强的鲁棒性,为舵机伺服系统的控制提供了一条新的思路。     

液压驱动伺服机器人的模糊滑模控制研究

针对液压驱动四足机器人伺服系统非线性和不确定性严重的问题,提出了一种快速响应、鲁棒性好、控制精度高的模糊滑模控制器,并进行了仿真研究.首先,建立了液压驱动伺服机器人的液压动力机构非线性数学模型,利用Lyapunov方法设计了滑模控制器;其次,构造了一个模糊边界层宽度调节器,削弱滑模控制的抖振;最后,分析了参考力、液压参数、供油压力及负载刚度变化对系统输出的影响.仿真结果表明,该控制器对液压伺服力系统非线性和参数变化具有较好的控制效果.该方法用于四足液压驱动伺服机器人的控制是可行的、有效的.     

Hybrid control using recurrent fuzzy neural network for linearinduction motor servo drive

A hybrid control system using a recurrent fuzzy neural network (RFNN) is proposed to control a linear induction motor (LIM) servo drive. First, feedback linearization theory is used to decouple the thrust force and the flux amplitude of the LIM. Then, a hybrid control system is proposed to control the mover of the LIM for periodic motion. In the hybrid control system, the RFNN controller is the main tracking controller, which is used to mimic a perfect control law, and the compensated controller is proposed to compensate the difference between the perfect control law and the RFNN controller. Moreover, an online parameter training methodology, which is derived using the Lyapunov stability theorem and the gradient descent method is proposed to increase the learning capability of the RFNN. The effectiveness of the proposed control scheme is verified by both the simulated and experimental results. Furthermore, the advantages of the proposed control system are indicated in comparison with the sliding mode control system     

基于ControlLogix和InTouch的无轴传动实验平台设计

设计了一种基于ControlLogix5555控制器、1756-M08SE运动控制模块、两个Ultra3000数字伺服驱动器和SERCOS网络的无轴传动伺服系统实验平台,并应用相应的软件设计了控制程序和监控界面.通过试验,验证了无轴传动伺服系统能实现精确地定位控制、多轴协调运动;同时可实现多轴轨迹运动插补控制,且能保证较小的运动误差.     

轮胎耐久试验机阀控液压伺服系统的研究

本研究以模糊模式控制器设计理论整合常规控制技术应用在阀控液压伺服系统中。控制器设计结合模糊模式控制、液压伺服技术、PLC控制技术,以减少模糊规则库的数目,达到输出力精确控制之目的。实验结果显示,本研究成功地解决了常规控制技术不能很好加以控制的力控制问题,比传统阀控液压缸系统具有更佳的力控制响应、稳定性能。     

基于模糊控制策略的车辆主动悬架研究

建立了车辆整车7自由度模型的主动悬架控制的系统状态方程模型,设计了两种模糊控制策略,方法一针对整车模型,采用一种控制方法,方法二针对整车模型的运动方式,设计不同的模糊控制器,垂直振动模糊控制器,俯仰振动模糊控制器,侧倾振动模糊控制器和逻辑控制器,仿真结果表明,所设计的模糊控制器对提高车辆的舒适性与操纵稳定性有较好的效果.     

非对称模糊PID控制在二质量伺服系统中的应用

针对伺服系统在低速情况下具有较强的摩擦现象,是一个强非线性系统,本文将模糊控制与PID控制手段结合起来,提出采用非对称模糊PID控制方法,将其引入伺服系统的位置环中,同时建立了基于MATLAB/SIMULINK的系统仿真图。通过仿真试验,验证了非对称模糊PID控制方法具有较好的控制精度和稳定性,该控制方法可使系统的性能有所提高。