多传感器信息融合在焊接质量控制中的应用

利用BP神经网络,将电弧传感器和超声波传感器所获观测信息以及焊接电流、焊接速度、焊缝坡口等焊接参数信息进行有效融合,得到焊缝熔深预测模型.为了对焊缝熔深进行精确控制,结合传统PID控制器与模糊控制器的优点,设计了参数自调整模糊PID控制器,仿真结果表明:建立的焊缝熔深预测模型能够实时、快速、准确地测量得到焊缝熔深信息,在系统性能各方面参数自调整模糊PID控制器相比于传统PID控制器有着显著优势.     

基于模糊自整定PID的直升机飞行控制律设计

在经典PID控制律基础上,引入模糊控制的概念设计模糊自整定PID控制律改进无人直升机姿态回路控制器,实现了PID控制器的参数在线自整定,并改善了控制器性能.通过Matlab对闭环系统进行算法仿真,表明模糊自整定PID控制器能够发挥优于传统PID控制器的控制性能.最后对所设计的控制器进行半物理仿真验证,通过对比典型输入指令下经典PID和模糊自整定PID两种控制器的控制效果,验证了模糊自整定PID对系统性能的优化.     

基于模糊自适应的永磁同步电机矢量控制系统

提出了一种基于模糊自适应的永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统的速度控制器的方案。模糊自适应控制器由模糊逻辑控制器和传统的PI控制器组成,采用模糊自适应控制器的输出对传统PI参数进行实时调整,使其具有模糊逻辑在处理不确定信息方面的能力和PI控制在线性系统中的良好性能。Matlab的仿真结果表明,采用模糊自适应建立的永磁同步电机的速度控制器,在系统参数发生变化或者受到外部扰动的情况下,PMSM矢量控制系统具有较好的动态响应特性。     

基于粒子群算法的无刷直流电机调速系统应用研究

针对模糊控制器参数在线调节方面的不足,提出了一种基于粒子群算法优化的模糊控制器,对模糊控制器参数进行优化,并用于无刷直流电机的控制.无刷直流电动机调速系统采用双闭环控制,其中速度环采用粒子群优化模糊控制器,在仿真实验中实现控制器参数的在线调节,具有控制灵活、适应性强等优点,同时又具有较高的控制精度和较好的鲁棒性.     

对接模拟并联六自由度平台的模糊免疫PID控制

以电液伺服并联六自由度平台为研究对象,讨论了对称阀控非对称缸数学模型各部分的作用.针对外负载扰动的不确定性,提出了将免疫算法引入增量式PID(比例、积分、微分）控制器,并推导了控制律.为增强系统的稳定性和鲁棒性,采用模糊策略逼近抗体抑制调节非线性函数,并设计了模糊免疫PID控制器,将该控制器应用到空间对接半物理仿真六自由度平台中,建立了分级实时控制系统,针对系统结构参数大变化和提高跟踪响应频率设计了两组实验.结果表明,所设计的模糊免疫控制器作用良好,平台在6个自由度的实时跟踪和协同控制性能均获得满意的结果.     

基于频域的新型PID型模糊控制器设计及其参数整定

基于频域理论对模糊控制器结构进行了改进 ,并根据给定相角裕度和幅值裕度对模糊控制器的参数进行整定 .这种方法可离线对控制器的参数进行设计 ,也可对在线调整提供指导 ,将 PID参数与模糊控制器参数联系起来     

渠道运行自调整模糊控制系统设计与仿真

设计了一种渠道自调整模糊控制器,它能根据水位偏差 e和水位偏差变化率ec 的实时变化,通过自调整因子对模糊控制规则进行在线自动调整. 建立了一单渠段实验渠道,并采用 Matlab软件仿真。结果表明,采用自调整模糊控制器,系统响应加快,在抗干扰能力和参数变化时的适应性方面都优于普通模糊控制器,且有更好的动态性能和稳态性能.     

一种基于模糊ADRC的舵机控制算法设计与实现

针对导弹舵机负载大范围变化时,经典PID控制算法不能满足舵控系统指标要求的问题.文章设计了一种模糊ADRC舵机控制算法.首先,分析导弹舵机的数学模型,建立基于模糊ADRC舵机控制算法的舵机控制系统模型,并设计相应的模糊ADRC控制器.由于模糊ADRC控制器不需要舵机精确的模型参数就可以实现干扰补偿,因此可以独立设计模糊...     

新型感应电机模糊间接矢量控制

基于模糊逻辑控制策略,提出了一种新型的感应电机速度控制方法.设计出了一个模糊逻辑控制器用于外环控制.在不同的动态运行情况下,如给定速度突变、负载的阶跃变化等,分别采用新型模糊逻辑控制器和传统比例积分控制器对感应电机驱动性能进行仿真.对比实验结果表明:所设计的模糊逻辑控制器具有更强的鲁棒性,说明在高性能驱动的工业应用场合所提出的模糊逻辑控制器完全可以取代传统的PI控制器.     

模糊PID控制在车辆制动过程中的应用

采用模糊PID控制算法,在Matlab/Simulink环境建立一个单轮车辆防抱死制动系统仿真模型对ABS进行仿真。在汽车防抱死制动系统控制中,由于被控参数具有时变性、非线性、不确定性等因素,常规PID控制算法难以满足控制要求。将模糊理论与PID控制算法相结合构成自适应模糊PID控制器,让PID参数随要求不同而调整,从而对不同情况使用不同参数,实现对PID参数Kp、Ki、Kd最佳调整。实际运行结果表明,该控制器取得了较好的快速性和稳定性.     

工业汽轮机调节系统的模糊PID控制器设计

针对汽轮机电、热载荷存在不确定因素,简单的线性和非线性微分方程不能完全代表实际调节系统,许多基于数学模型的常规控制方法受限的问题,开发了一种非线性模糊PID控制器.利用模糊推理的方法实现对PID参数的在线自动整定.仿真结果表明,通过与PID控制和单独的模糊控制相比较,模糊PID控制器明显改善了控制系统的动态性能,对系统参数和外部干扰显示出极高的鲁棒性.     

风电传动系统的参数自整定PID控制仿真分析

新型风电机组传动系统的控制主要取决于液力机械部分的控制。由于风速具有非线性、时变不确定性,难以建立精确的数学模型,应用常规PID控制器不能达到理想的控制效果。提出应用参数自整定模糊PID控制器对液力机械部分进行控制仿真,首先根据风电机组传动系统特点,对风电传动系统建立数学模型,然后通过不同风速经由新型传动系统,得到发电机输入转速、功率、扭矩。实验表明,应用参数自整定模糊PID控制器能对风电传动系统进行较好的控制。     

非线性不确定系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类带有未知非线性函数的非线性不确定系统,提出了一种新的自适应模糊跟踪控制方案。模糊逻辑系统用于系统中的未知的非线性函数建模,然后基于backstepping方法和自适应技术设计模糊自适应控制器。所设计的模糊自适应控制器确保闭环系统的所有信号是一致有界的,同时跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内。另外所设计的控制器不涉及模糊基向量函数,因此所提出的控制器用于控制系统时,将极大地降低系统的在线计算负担。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

风力发电机的模糊PID控制器设计

将PID和模糊PID应用于风力发电机的控制,其中风力发电机采用具有强非线性的数学模型,模糊PID控制器使用二维线性规则库和标准三角型隶属度函数的结构.在MATLAB平台上搭建仿真模型,仿真结果表明在误差存在的情况下,采用模糊PID控制比PID控制效果好,模糊PID控制鲁棒性强.     

基于超稳定理论的间接自适应模糊控制器

针对一类单输入单输出非线性不确定对象,利用Popov超稳定理论提出一种新的间接自适应模糊控制器设计方法,构造了参数可调的模糊控制器在线逼近理想控制器,推导出模糊控制器的参数自适应律,并对系统状态的有界性进行了分析.最后分别利用一阶非线性对象和Duffing强迫振荡对象对该方案进行了仿真,结果验证了方案对非线性对象具有良好的控制效果.该方法能够保证系统输出渐近收敛到给定的参考信号,并放宽了对最小逼近误差的限制,同时可获得更为灵活的参数调节形式.     

在线学习自适应模糊控制器在水轮机调节中的应用

针对水轮发电机组系统具有时变非线性,传统的控制方法很难达到最优控制的特性,提出采用基于RBF神经网络和遗传算法的自适应模糊控制器来控制水轮发电机组运行.模糊控制器的比例因子、模糊推理规则和隶属函数由遗传算法在线寻优.由RBF神经网络进行被控对象的动态特性模型辨识,以评价模糊控制器控制性能.仿真实验表明,控制效果良好,特别在变工况和扰动情况下优于最优PID控制.     

稳定性监控自整定模糊控制器

提出一种通过规则的在线间接调整设计模糊控制器的方法。为保证模糊控制器的全局稳定，针对一类非线性系统，设计了具有稳定性监控的环节。通过对一种机械超铰接系统即倒立摆系统的仿真研究，说明了该控制器设计的可行性。     

发电用重型燃气轮机的模糊自适应控制

为了克服传统PI控制器的不足，满足燃气轮机对高品质控制性能的要求，对常规PI控制算法进行分析，找出了常规PI控制器不能获得最佳控制效果的原因．同时通过对模糊自适应控制的原理和燃气轮机运行过程的分析，并结合专家经验得出燃气轮机模糊PI控制规律，设计出了透平转速和燃气轮机排气温度的模糊自适应PI控制器．仿真试验结果证实模糊自适应控制器可以提高燃气轮机的性能，而且实现方便——只要在原系统上增加一个微处理器，完成模糊计算即可．     

非线性时滞系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类带有未知非线性函数和时滞项的非线性不确定系统,提出了一种新的自适应模糊跟踪控制。用模糊逻辑系统来逼近系统中未知的非线性不确定函数,基于自适应方法和Backstepping设计模糊自适应控制器。设计的模糊自适应控制器确保了闭环系统的所有信号是一致有界的,也保证了跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内;另外设计的模糊跟踪控制器不涉及模糊基向量函数的计算,使其在系统的控制过程中将极大地降低系统的在线计算负担。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

非线性动态系统的模糊神经网络自适应H∞鲁棒控制

针对非线性动态系统不稳定性,提出了一种基于模糊神经网络的H∞鲁棒直接自适应控制方法,通过设计非线性动态系统的H∞控制器,采用模糊神经网络在线学习对动态系统的建模不确定性产生的误差,可保证不确定闭环稳定并具有H∞性能,并证明了模糊神经网络H∞鲁棒直接自适应控制系统的稳定性,仿真算例也表明了该方法具有较好的抗干扰性能、鲁棒性较好.