微创介入手术导管机器人系统自适应模糊PID控制

针对人工介入手术中存在的插管精度低、射线环境伤害医生等问题,采用主从式导管机器人系统进行微创手术能够很好地解决人工介入手术中的弊端。通常主从导管机器人系统采用PID控制,但PID控制可能会产生较大的超调,导致系统跟踪性能下降,降低手术的安全性。因此,采用自适应模糊PID控制器在线调整PID控制的参数,提高主从控制系统的跟踪性能。首先建立了从手轴向运动和旋转运动的动态模型,然后设计了基于自适应模糊PID控制器的主从导管机器人系统,通过参数在线调整提高了从手对主手信号的跟踪性能。仿真结果表明,所提出的自适应模糊PID的控制方案是有效可行的,表明系统具有较强的跟踪性能和鲁棒性能,明显地减小了系统的跟踪误差。     

基于饱和函数的不确定机器人模糊自适应滑模控制

针对模型和参数不确定机器人系统轨迹跟踪问题,在模糊自适应控制的基础上提出了一种新的控制策略,该控制策略把饱和函数、模糊原理与滑模控制有机结合起来,设计了一种模糊自适应滑模控制器.该控制器利用模糊逻辑系统为机器人的动力学系统建模,设计自适应律调节未知参数,为保证控制力矩输出平滑有界,不存在一般滑模变结构中的抖振现象,采用双曲正切函数代替传统的符号函数.利用李亚普诺夫定理证明了闭环控制系统全局稳定,跟踪误差渐近收敛于零.仿真结果表明了所提出的控制算法的有效性.     

高精度数控机床进给伺服系统的模糊自适应PID控制

数控机床进给伺服系统是一个复杂的机电耦合系统。由于具有较强的时变参数特性、负载扰动和电机的非线性,很难给出控制系统的精确模型。基于数控机床进给伺服系统的数学模型,提出一种模糊自适应PID控制器的设计方法。将该控制器应用于数控机床进给伺服系统控制,可获得良好的控制性能。仿真结果表明：该方法不仅具有无静态失真,而且响应速度快、超调小。这种模糊自适应PID控制器具有较高的稳定性和精度。     

轮式机器人折线焊缝跟踪协调控制方法

研究了以旋转电弧作为传感器,采用轮式移动机器人对折线焊缝进行跟踪的协调控制方法.设计了自适应模糊控制器对十字滑块和车轮进行协调控制,通过控制机器人移动对焊缝进行粗略跟踪,同时调整十字滑块带动焊枪对焊缝进行精确跟踪.为了使机器人的移动方向与焊缝走向一致,采用Sugeno型模糊逻辑系统作为滤波器对机器人本体的方位角偏差进行滤波处理,使机器人本体在跟踪焊缝的直线段时做直线运动,在跟踪焊缝的曲线段时做转弯运动.结果表明,该算法能够成功应用于最大为60°的折线焊缝和Z形焊缝的自动跟踪焊接.     

常规PID控制和模糊自适应PID控制仿真研究

通过对同一研究对象运用两种不同的控制——PID控制和模糊自适应PID控制,在Matlab环境下进行单位阶跃响应仿真。通过比较得出模糊自适应PID比PID有更好的动态特性。     

基于遗传算法的腿轮式机器人运动姿态优化

在分析一种腿轮式机器人的运动原理的基础上,将具有12个自由度的腿轮式机器人简化为8连杆机构.利用三次多项式拟合机器人腿部髋关节和踝关节的位置轨迹,并通过动力学模型建立能量消耗表达式.然后应用遗传算法对多项式系数进行优化,获得了能量最优的运动姿态,最后对机器人的运动进行了仿真.     

模糊自适应PID在数控进给伺服系统的应用

数控机床的进给伺服控制是复杂的机电耦合系统,因其存在参数时变、负载扰动以及电机的非线性等缺点,很难为其建立准确的模型。模糊Fuzzy控制具有无需建立被控对象的数学模型、鲁棒性好等优点但稳态精度差,将模糊控制和PID控制相结合,设计了模糊自适应PID控制器,并将此应用于数控伺服系统的控制中,该控制器具有较完善的控制性能。仿真实验的结果表明,采用该模糊自适应PID控制器具有较高的稳定精度,较强的鲁棒性。     

模糊自适应PID在转台位置控制中的应用

建立了驱动器-电机-减速器和转台的数学模型及MATLAB/SIMULINK仿真模型.设计了模糊自适应PID控制器,通过MATLAB模糊工具箱实现了模糊PID控制系统的仿真.仿真结果表明:利用模糊自适应PID控制转台位置伺服系统,具有超调小、响应快、精度高、鲁棒性强等优点.     

轮式移动机器人滑移轨迹跟踪控制策略研究

针对轮式移动机器人在滑移条件下的轨迹跟踪问题,提出一种自适应模糊控制策略。利用模糊状态观测器对未知的复杂系统模型进行速度估计和补偿,通过设计输出向量将位置约束转换为输出约束,并构造Barrier Lyapunov函数来保证机器人的运动约束,在此基础上设计更简单的纵向滑移模型,利用李亚普诺夫定理分析闭环系统的稳定性,证明了闭环系统中所有信号都是有界的。最后通过仿真和实验验证了自适应模糊控制策略在轮式机器人纵向滑移情况下的有效性和实用性。     

矿井乳化液自动配比的模糊自适应PID浓度控制系统

为了保证矿井乳化液配比系统中乳化液浓度保持稳态,在分析乳化液自动配比控制原理基础上,设计了一套矿井乳化液自动配比系统浓度控制的模糊自适应PID控制策略,并开展了现场实测研究。通过从乳化液流量瞬时变小和变大两个方面进行测定,验证了模糊自适应PID的控制设计的准确性。结果表明:模糊自适应PID具有较快的响应浓度,较小的超调量、更快达到稳态、更强的抗干扰能力等优点,可以实现对矿井乳化液自动配比系统浓度的最佳控制。     

基于模糊自适应 PID控制器的起重机精确定位技术研究

精确定位技术是现代起重机发展的一个主要方向.针对目前工业生产对起重机的定位精度要求越来越高的实际情况,研究起重机的精确定位技术,建立变频器、交流异步电机以及检测装置的数学模型,推导出系统的传递函数,并结合模糊控制理论与PID控制算法,设计了用于起重机精确定位的模糊自适应PID控制器.在Simulink环境中对系统进行仿真,通过对比仿真结果和实验结果,证明该方法的可行性.     

移动机器人避障模糊控制

本文首先介绍了研制的移动机器人的系统结构及运动学原理,然后采用一种具有速度反馈的基于模糊控制的移动机器人避障算法进行研究和仿真,最后对移动机器人在实际环境中进行避障实验,结果表明该模糊控制算法是可行的。     

针对不确定铣削加工过程的模糊PID控制器的研究

将模糊控制引入到铣削加工过程,并结合PID控制,构成模糊PID复合控制方法,对铣削加工过程中诸如变工况的一类不确定信息进行有效而稳定的控制。     

模糊PID算法的水下机器人控制系统优化

为应对复杂的水下工作环境,提高水下机器人工作时的稳定性、灵敏度和抗干扰能力,提出一种模糊PID算法对水下机器人原控制系统进行优化。优化后的水下机器人机械结构、控制系统硬件架构不变,仅通过改变软件程序对水下机器人进行模糊PID控制。水下机器人工作时,各类传感器把现场的环境参数转化为电信号,经预设的模糊库进行模糊化处理后发送给STM32控制器;STM32控制器按预设的程序对模糊化信号进行处理,处理完去模糊化后的电信号后发送给执行元件,从而实现水下机器人的模糊PID控制。MATLAB/Simulink仿真和水下测试结果显示：与经典PID算法比较,经模糊PID算法优化后的水下机器人反应更灵敏、系统更稳定、抗干扰能力更强,达到了预期的效果。     

室内移动轮椅式机器人的运动控制研究

针对室内移动轮椅式机器人在运动过程中,机器人特性受到材料磨损、环境差异等因素的影响而发生改变,导致采用经典PID的控制出现超调量大、响应慢、易振荡等问题,本文提出采用模糊推理获取PID参数的方法。设计了机器人的运动控制系统;建立了机器人的运动学模型;结合实际操作人员控制机器人的实际经验,采用模糊推理得到PID的控制参数;最后,进行了机器人的实验。实验结果表明,采用模糊PID能有效地减小航向角的偏转误差,降低系统的超调量,提高系统性能。     

基于改进模糊自适应遗传算法的移动机器人路径规划

针对现有移动机器人路径规划方法运行效率低的问题,提出一种基于改进模糊自适应遗传算法的路径规划方法。基于领域知识对初始路径进行可行性筛选,提高可行路径比例。采用模糊逻辑控制器动态整定遗传算法运行参数,提高路径寻优速度,避免陷入局部最优路径;综合考虑机器人运行安全性要求,引入余弦函数平滑度评价因子,对不同的路径夹角施以不同的惩罚项,以改善路径平滑度。仿真结果验证了改进算法解决路径规划问题的有效性。