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51.
为了提高四旋翼飞行器控制系统的动态性能和工作效率,研究了自适应模糊PID控制。目前在实际应用中,四旋翼的控制算法主要采用经典PID算法和模糊控制算法,然而经典PID算法,系统容易超调,动态性能较差;模糊控制算法,系统的稳态误差难以消除,工作效率不高。为此采用了经典PID与模糊控制的分段策略,提出了一种新的控制算法:当误差较大时,为提高系统的动态性能,控制器选取模糊控制算法;当误差较小时,为减小稳态误差,提高工作效率,选取经典PID算法。完成了悬停飞行实验,对自适应模糊PID、模糊控制和经典PID三种控制算法进行性能对比,结果表明自适应模糊PID算法能有效解决上述问题。采用自适应模糊PID算法完成了自主跟踪实验,将该算法成功应用到导航制导领域。 相似文献
52.
利用M矩阵理论,同构理论以及不等式技巧,研究了一类变时滞神经网络平衡点的存在性和惟一性问题。同时利用M矩阵理论,反证法以及不等式技巧,得到了变时滞神经网络系统惟一的平衡点的全局指数稳定性的充分条件。通过判断由神经网络的权系数、自反馈函数以及激励函数构造的矩阵是否为M矩阵,即可以检验该变时滞神经网络系统的全局指数稳定性。该判据易于用Matlab进行检验,最后给出一个仿真示例进一步证明了判据的有效性。 相似文献
53.
54.
计算卸载作为移动边缘计算中最关键的技术之一而备受研究人员的关注,然而现有研究较少同时考虑拓扑结构、优化目标多样性及计算资源竞争的特性。针对移动边缘计算场景下的并发型数据流任务计算卸载及资源竞争问题,设计一种基于并发型数据流任务的多目标计算卸载混合整数模型,并给出一种基于多目标优化和多属性决策的两阶段优化框架对该模型进行求解。在多目标优化阶段,提出改进动态多种群并行NSGA-II(DMP-NSGA-II)算法,包括多种群多交叉策略、动态调整种群规模与二次局部搜索的改进策略,以解决局部收敛和全局搜索难以平衡的问题,同时设计一种基于混合式求解框架的DMP-NSGA-II算法求解多目标混合整数模型。在多属性决策阶段,提出一种基于模糊C均值聚类和灰关联投影法的后验选解方法,以选出在不同偏好下具有代表性的最优卸载决策。在测试函数和模型实例上的实验结果表明,设计的两阶段优化框架能够有效地求解所提出的模型,在ZDT系列测试函数上DMP-NSGA-II算法的HV和SP指标表现全面优于NSGA-II、MOEA/D和MOEA/D-DE算法,在模型实例上DMP-NSGA-II算法的Meantime和Meanenergy指标相较于基于混合式求解框架的NSGA-II算法,分别提升了30.1%和8.9%。 相似文献
55.
变载荷下六旋翼无人机高度控制 总被引:1,自引:0,他引:1
六旋翼无人机应用于植保领域时通常需要定高飞行,单一机载微传感器无法长时间准确的跟踪六旋翼无人机的高度,且当负载发生变化时无人机的高度控制会出现不稳定现象.针对上述问题,本文采用了一种基于气压计和加速度计卡尔曼滤波融合的高度测量系统,并设计了一个双闭环PID控制加前馈控制的高度控制器,最终获得了无人机飞行高度的精确估计与稳定控制.实验结果表明,经过卡尔曼滤波可以得到准确、平稳的高度值和速度值.提出的高度控制器在变载荷情况下也能很好的控制无人机的高度. 相似文献
56.
以某钢公司带钢以机PLC自动控制系统为例,了现代热轧带钢卷机PLC控制系统的构成原理,重点研究了该系统的主要功能,多层次控制原理以及环状通讯网络,特别他独特的数据连接系统的特点和实现方法。这对于工程技术人员在引进、消化和掌握现代热轧带钢卷取机设备的工作中具有指导意义。 相似文献
57.
58.
提出了一种基于ADSP-BF533的激光打标控制方式,给出了激光打标控制系统的工作原理方框图,重点分析了激光打标控制系统中的数据接收、数据处理及数据发送.利用Visual DSP++开发平台编制了激光打标控制软件.实验结果验证了本文提出的激光打标控制策略的有效性. 相似文献
59.
结合智能汽车竞赛活动的自动化专业教学改革 总被引:3,自引:0,他引:3
为解决自动化专业课程中存在综合性和创新性实践教学环节相对薄弱的问题,提出以特色"科技拓展"活动(智能汽车竞赛活动)为载体,将"小综合训练"拓展为培养学生整体知识结构和实际运用能力的"大综合训练"。本文结合智能汽车竞赛,对自动化专业主干课程和教学模式进行了教学改革和探索,首先介绍了智能汽车竞赛及与自动化主干课程的联系,然后讲述了其实施形式,最后介绍了智能汽车竞赛成果及其影响。教学实践表明:该教学改革对促进自动化专业人才培养具有推广价值。 相似文献
60.
针对二维动态场景下的移动机器人路径规划问题,提出了一种新颖的路径规划方法——连续动态运动基元(continuous dynamic movement primitives, CDMPs).该方法将传统的单一动态运动基元推广到连续动态运动基元,通过对演示运动轨迹的学习,获得各运动基元的权重序列,利用相位变量的更新,实现对未知动态目标的追踪.该方法克服了移动机器人对环境模型的依赖,解决了动态场景下追踪运动目标和躲避动态障碍物的路径规划问题.最后通过一系列仿真实验,验证了算法的可行性.仿真实验结果表明,对于动态场景下移动机器人路径规划问题, CDMPs算法比传统的DMPs方法在连续性能和规划效率上具有更好的表现. 相似文献