自由空间光通信精跟踪模糊控制系统的设计

针对空间光通信中捕获、瞄准和跟踪(ATP)技术的精跟踪系统对信标光斑实时准确跟踪需求,设计了基于前馈补偿的比例,积分和微分(PID)模糊控制系统,采用camera-link接口的高帧频CMOS相机和大规模FP-GA芯片设计了精跟踪处理控制平台,并将图像处理、前馈补偿和PID模糊控制等功能全部集成在FPGA芯片内部。实验结果表明,前馈补偿模糊PID控制具有更强的系统适应性,精跟踪系统带宽达到300 Hz,对大于100 Hz的高频振动频谱仍然有很好的抑制补偿效果,尤其对于低于60 Hz的主要扰动频谱具有很好的跟踪补偿效果,抖动压缩比达到90%以上,抖动均方差小于1 pixel,定位精度约为1μrad。     

远场16km精跟踪系统实验研究

基于FPGA的精跟踪系统结构和工作原理,跟踪控制采用自适应模糊PID算法,在线实时动态调整PID参数值,在16km的星地光通信的精跟踪系统演示实验中实现了对通信光束功率(1550nm)的稳定,极大地提高了通信中1550nm光功率耦合效率,通过实验数据分析,精跟踪系统的跟踪精度达到了2.4μrad。     

基于FPGA的精跟踪控制系统的设计与实验

针对自由空间光通信精跟踪系统对小型化、智能化的要求,设计了一套以FPGA为处理核心的精跟踪控制系统,完成了对光斑的采集处理、补偿控制及相机的自适应控制等功能,并重点介绍了模糊自适应PID控制的原理及实现方法.最后,搭建了室内试验平台,对系统进行了评估.     

基于FPGA的精跟踪系统实验研究

精跟踪是星地光通信系统中的一项核心技术。设计了基于FPGA的宽带精跟踪系统,详细介绍了精跟踪子系统的各部分组成。系统以FPGA作为精跟踪的核心数据处理器,可完成并行、高速数据处理,跟踪控制算法采用自适应模糊PID算法,PID参数值可以实现在线实时动态调整。外场2.3km的实验表明,跟踪精度可达到3.2μrad,该系统具有良好的实用价值。     

星地光通信中的精跟踪系统远场验证

 在星地光通信中,精跟踪系统的性能决定了整个APT系统的跟踪精度和带宽,是通信成败的关键因素。基于大容量图像数据实时处理和复杂控制,设计基于FPGA的并行处理精跟踪系统。跟踪控制算法采用自适应模糊－神经网络算法,可以实现系统参数在线实时动态调整。通过16Km的精跟踪系统演示实验,精跟踪系统抑制了平台振动和大气湍流对接收光功率的影响,有效提高了通信光束1550nm的光功率耦合效率,通过实验数据分析,精跟踪系统的跟踪精度达到了4.87μrad。     

基于FPGA的激光无线通信精跟踪系统

精跟踪是激光无线通信信标光的捕获、瞄准与跟踪系统中的一项关键技术.详细介绍了精跟踪的各部分组成,以高帧频CMOS相机采集光宽,采用质心法提取光斑中心坐标,以高速数模转换器、PZT控制器和高精度振镜作为光路偏转控制系统,以增量式PID算法作为跟踪算法.通过采用Altera公司的Cyclone系列FPGA作为控制芯片,开发了一款独立的低功耗便携式开发平台,满足具体科研应用的项目产品要求.     

基于PID神经元网络控制的空间光通信ATP跟踪性能分析

针对空间光通信中跟踪系统的高精度、宽带宽要求,提出了一种基于PID神经元网络(Proportional integral differential neural network-PIDNN)的控制方案.采用MATLAB对所建立的跟踪系统模型进行了仿真分析研究,对采用PIDNN控制器的精跟踪系统的在线训练能力及学习、调整功能进行了仿真验证,同时加入扰动源对精跟踪系统的稳态、动态性能及鲁棒性进行了仿真测试.仿真和测试结果表明:通过PIDNN控制的精跟踪系统具有良好的稳态及动态性能和很强的鲁棒性,系统跟踪精度高且系统带宽较宽.     

星地光通信中的精跟踪模拟实验研究

设计了一套简便易行的星地光通信中精跟踪演示系统方案,并详细介绍了精跟踪演示系统的组成.跟踪算法采用改进神经网络的PID算法,在线调整网络加权值.最后,针对不同频率的信标抖动进行了跟踪补偿模拟实验,实验结果表明,该精跟踪系统实现了高频信标光抖动跟踪补偿,具有很好的实用性.     

基于dsPIC的精跟踪控制系统设计

对精跟踪的驱动、检测和控制方法进行了研究。设计了精跟踪控制系统的驱动、检测和控制电路,并针对驱动电路的动、静态性能进行了测试研究,对检测电路进行了标定实验,对模糊自整定PID控制方法进行了研究。采用模拟扰动源对系统性能进行了测试,结果表明该系统有良好的精跟踪能力。     

机载光电跟踪系统的模糊PID控制

为了提高机载光电跟踪系统的控制性能,提出了一种模糊自适应PID控制算法。首先,针对机载光电跟踪控制系统的特点,建立了被控对象的模型。接着,对机载光电跟踪系统模糊PID控制器的设计进行了详细介绍。最后,利用经典PID控制、模糊控制、模糊PID控制3种算法对机载光电稳定跟踪系统进行仿真比较。仿真结果表明模糊PID控制算法较之前两种算法具有响应快、超调量小、抗干扰能力强、稳态性能好等优点,对机载光电跟踪系统具有较好的控制能力。     

基于改进的PID稳定平台伺服控制系统

传统PID控制在伺服系统高精度位置跟踪和改善系统品质方面已露出诸多不足,且系统中存在的控制干扰和测量噪声会在很大程度上影响伺服系统的跟踪精度。针对工作实际中的被控对象控制问题,对传统的PID控制算法进行改进。提出一种带有卡尔曼滤波器的重复控制补偿PID和前馈补偿相结合的控制方法。通过仿真证明,该控制方法能以较高的精度跟踪周期性输入信号,且有较好的抑制随机扰动和鲁棒性。     

Soft pneumatic actuators adapted in multiple environments: A novel fuzzy cascade strategy for the dynamics control with hysteresis compensation

Soft pneumatic actuators (SPAs) have been widely used in the design of various soft robots due to their compliance, adaptability, and high force density characteristics. However, it is a challenge to accurately model and control such soft pneumatic robotic systems due to inherent hysteresis nonlinearity, uncertainties, and disturbances from external environments. In this paper, we propose a novel fuzzy cascade strategy to control the dynamics of bellow-type soft pneumatic actuators when working in multiple environments (air, water, and their transition process). First, the components of the soft pneumatic system including the actuator and solenoid valve are mathematically modeled using second-order transfer functions, which are derived with a system identification method. Then, the Prandtl-Ishlinskii (P-I) model is proposed to accommodate and characterize the complex hysteresis effect. In the P-I model, the parameters are identified and derived using a particle swarm optimization (PSO) method. Subsequently, an inverse P-I model is constructed and placed in the feed-forward path to compensate for the hysteresis effect. In addition to the hysteresis nonlinearity, the uncertainties and disturbances from multiple environments will also degrade the tracking performance of soft pneumatic actuators. To enhance the adaptability, especially during the trans-environment process (e.g., from air into water or the reverse), a single-input FUZZY P+ID controller is proposed and integrated into the cascade strategy aiming to improve the robustness and precisely control the system dynamics. Extensive simulations and real-world tracking experiments of soft pneumatic actuators fabricated with the fused deposition modeling (FDM) method are performed to evaluate the performance of the proposed strategy and three designed controllers (PID, fuzzy PID, and FUZZY P+ID). It is noted that the comparison of tracking results has proved that the proposed FUZZY P+ID controller with only single input has better overall performance than traditional PID and fuzzy PID controllers in terms of adaptability and robustness.     

基于神经网络补偿的永磁同步电机控制

当永磁同步电机采用矢量控制策略时,为了在改善系统跟踪性能的同时兼顾系统的抗干扰性能,可以将速度环控制由一自由度PID控制改为二自由度PID控制,改善系统的跟踪性能和抗干扰性能,此外由于PID控制参数不可调,为减小系统误差,可以引入BP神经网络算法对系统补偿,仿真结果表明,系统的跟踪特性和抗干扰性能都得到改善。     

移动机器人轨迹跟踪的模糊PID-P型迭代学习控制

本文针对移动机器人轨迹跟踪控制问题的研究,提出了一种基于移动机器人运动模型的模糊开闭环PID-P型非线性离散迭代学习控制方法,给出了PID-P型迭代学习的收敛条件及其证明过程,并采用模糊控制的原理整定PID三个学习增益矩阵的参数.该控制方法提高了移动机器人对特定轨迹的重复跟踪能力,具有算法实现简单的特点.实验仿真结果表明,采用模糊开闭环PID-P型迭代学习控制算法对轨迹跟踪是可行有效的.     

机载激光通信的模糊神经网络PID视轴稳定控制

机载激光通信的视轴稳定是建立激光通信链路的前提。为了有效地克服载体扰动与参量改变对粗跟踪系统视轴稳定的不利影响,设计了一种基于模糊神经网络的比例-积分-微分（PID）控制方法。该方法结合模糊理论的非线性控制能力与神经网络的自主学习能力,实现了对PID参量的实时在线调整。结果表明,与传统PID控制方法相比,模糊神经网络PID控制方法提高了系统的动态响应速度,减小了系统超调量,当载体受到扰动与参量改变时,具有较强的自适应性和鲁棒性。     

基于无传感器的BLDCM模糊自适应控制

为简化无刷直流电机控制系统的结构,使其具有较快的转矩响应速度,针对传统的PID控制方式在对BLDCM系统控制时,存在精度低、抗干扰能力弱等不足,提出了一种基于无传感器的反电势过零检测的参数自适应模糊PID集成控制方案。将模糊自适应PID控制应用到SLBLDCM控制系统中,建立无刷直流电机的数学模型,利用Matlab中的Fuzzy Toolbox和Simulink完成电机模糊自适应双闭环调速系统的仿真设计。仿真结果表明,控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。     

基于模糊PID控制的水轮机调节系统应用与仿真研究

针对水轮机调节系统的非线性、时变性及大惯性等特点,建立了其较为精确的数学模型,研究了模糊控制的基本原理,在此基础上构建了水轮机调节系统的模糊PID控制模型,并设计了适合水轮发电机组的模糊控制器,最后利用Matlab软件做了深入细致的仿真研究。研究表明,与常规的PID控制算法相比,引入模糊PID控制的水轮发电机组的调节特性得到了明显改善,并具有良好的动态品质。