四旋翼飞行仿真器的PID神经元网络控制器设计

针对四旋翼飞行仿真器系统具有多输入、多输出及多变量等特点，设计了一套基于四旋翼飞行仿真器的PID神经元网络控制器。首先建立四旋翼飞行仿真器系统模型，然后以四旋翼飞行仿真器为控制平台，并以MATLAB/Simulink软件为实验平台，搭建PID控制器和PID神经元网络控制器模型，并分别使用两种控制方法进行实时飞行仿真实验。最后实验结果表明，相比PID控制，PID神经元网络控制方法对四旋翼飞行仿真器的调节时间更短、超调量更小，具有更优的控制性能。     

基于STM32的四旋翼飞行器的设计与实现

针对四旋翼飞行控制器姿态数据测量易受干扰、算法实现及设计较为困难等问题,设计并实现了以高性价比的STM32F103VET6微处理器作为主控板的四旋翼飞行器。选用六轴运动组件MPU6050、电子罗盘HMC5883L及气压计MS5611等传感器对飞行器姿态数据进行了实时采集,并结合卡尔曼滤波方法对姿态数据进行了数据融合。在控制算法上采用了非线性双闭环PID来实现两组四个电机的转速控制,并通过遥控器对四旋翼飞行器的飞行姿态进行实时调节。飞行试验表明:基于STM32F103VET6微处理器的四旋翼飞行器能够实现姿态、航向、悬停等控制功能,达到了预期的目的。     

基于FPGA的模糊PID控制纱线张力的应用研究

为解决纺织业中纱线张力难以实时控制的问题,基于模糊PID控制器的自身优势,将参数自整定模糊PID控制技术应用于纱线张力控制中.通过Matlab构建了参数自整定模糊PID与传统PID相对比的仿真模型,运用QuartusII开发环境,利用原理图设计与VHDL设计相结合的方式,在现场可编程门阵列(FPGA)中完成了参数自整定模糊PID控制器,并对输入数据进行了测试.实验结果表明,参数自整定模糊PID控制器可更快的达到稳定状态,超调量小,顶层电路系统设计稳定可靠,可用于纱线张力控制.     

风场环境下四旋翼飞行器抗干扰研究

针对四旋翼在室外飞行时易受到气流干扰,难以实现精准控制的问题,首先对四旋翼在室外飞行时的风场环境进行建模,将风场影响添加到四旋翼动力模型当中;其次,设计了自适应扩展卡尔曼滤波器(Adaptive extended kalman filter,AEKF),通过实时调整噪声协方差的自适应因子提高飞行器姿态数据的滤波精度,并将数据反馈给PID位置控制器对飞行器进行控制。实验表明,建立的模型能够有效反映四旋翼在风场环境下的运动规律,采用PID与AEKF相结合的控制策略可以提高系统的抗干扰能力,实现在风场环境下对四旋翼的精准控制。     

基于模糊自整定PID方法的滞后系统的控制研究

本文针对电阻炉这个特定的对象,选择了常规PID控制、加入Smith补偿的PID控制和模糊自整定PID控制三种控制方案,用MATLAB的SIMULINK仿真工具软件分别对其进行仿真比较,从而选出合乎要求的解决方案,提出一种比较完善的模糊PID控制器参数自整定算法。在利用MATLAB仿真工具对模糊自整定PID控制器的性能作了研究之后,仿真结果表明,明显优于传统PID控制,具有超调量小、过渡时间短、稳定性好、适应性强等特点,能够达到预期的控制效果。     

LABVIEW中模糊PID的实现及在XDPS中的应用

LABVIEW是一种图形化编程语言,提供了虚拟仪器便捷的设计环境。将模糊控制与PID相结合,在LABVIEW中实现模糊自整定PID控制器,并将其作为外挂控制器通过MODBUS协议和新华仿真系统XDPS进行通信连接,最终实现外挂模糊自整定PID控制器对XDPS中主蒸汽温度系统的控制。对比XDPS中传统PID控制策略,仿真结果说明,模糊自整定PID控制时,系统的超调量和调节时间较小,外挂控制器和XDPS中传统PID的切换控制,使系统在安全稳定运行的同时又得到实时优化,满足现场实施要求,具有良好的应用前景。     

基于遗传算法的四旋翼PID控制器参数整定

四旋翼作为典型的欠驱动系统,传统情况主要依靠PID控制器进行控制,PID控制器参数对于四旋翼飞行静态性能和动态性能均有较大影响。提出一种基于遗传算法的四旋翼PID控制器参数整定方法,利用遗传算法良好的寻优特性,结合四旋翼自身动力学方程,对传统的四旋翼模糊PID控制器进行参数优化,并通过MATLAB的SIMULINK工具箱仿真验证优化结果的稳定性。     

四旋翼飞行器的模糊自抗扰姿态控制

姿态控制作为四旋翼飞行器飞行控制系统的核心,必须具备一定的综合抗干扰能力.针对四旋翼无人机的姿态解耦性、抗干扰性、鲁棒性等问题,提出一种基于模糊自抗扰的姿态控制策略.该策略通过设计跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性误差反馈控制律,对系统中的外部扰动和内部扰动进行动态补偿,同时在非线性误差反馈模块的基础上融合了模糊逻辑控制策略.从而降低了参数整定的难度.在MATLAB/Simulink仿真环境下搭建无人机姿态仿真模型,并与传统PID姿态控制进行仿真分析.仿真结果表明,所设计的姿态控制器对非线性系统强耦合系统具有良好的解耦效果、抗干扰能力和鲁棒性能.     

四旋翼飞行器姿态角的自切换串级PID控制方法

四旋翼飞行器的姿态控制是无人机稳定飞行的关键技术之一。针对复杂多变作业条件下飞行器参数会经常发生变化的问题,在典型控制方法的基础上提出一种自适应的智能控制方法。首先,根据牛顿欧拉定律推导出无人机在地理坐标系下的动力学模型,并对其中参数进行测量计算;然后基于三角形隶属度函数建立模糊控制器,作为外环自主切换的两种控制方式之一,并设置平滑切换过程;最后结合外环对姿态角的控制方法以及内环对角速度快速调整的PD控制方法,实现了无人机串级PID控制方法。仿真和实验结果表明,该系统能够有效控制四旋翼飞行器的飞行姿态。相比较其它算法,其具有更好的鲁棒性和姿态调节的快速性。提升了无人机在飞行过程中抵抗环境扰动和系统动态响应的能力,为四旋翼飞行器控制研究提供了重要的理论与实践基础。     

四旋翼飞行器的滑模PID轨迹跟踪控制

针对传统PID在四旋翼飞行器轨迹跟踪控制方面存在的精度不高、鲁棒性差等不足,提出了一种滑模PID算法。并根据建立的四旋翼欧拉-庞卡莱动力学模型,设计滑模PID轨迹跟踪控制器。与传统PID算法相比,该算法通过选取PID滑模面,有效地提高系统的响应速度以及抗干扰的能力。通过MATLAB/Simulink,在不同条件下,分别对滑模PID和传统PID算法设计的控制系统进行仿真。仿真结果表明,该算法能够更为精确地跟踪期望轨迹,同时具有响应时间短,超调量小,鲁棒性强等优点。