无人驾驶动力伞飞行控制系统的设计

无人动力翼伞飞行控制系统,由飞行控制中心、传感器系统、机载伺服系统、地面测控系统、电源及整机电缆组成。软件则包括“地面测控软件”和“伞上控制软件”。系统采用PID改进的带盲区的非比例径向归航控制算法,获得较好的控制性能。     

基于视觉的智能车模糊PID控制算法

基于freescale公司的16位HCS12单片机设计一种智能车系统。系统摄像头采集路径信息,通过单片机的模糊推理机在线整定PID参数,使小车能按照任意给定的黑色引导线平稳地寻迹。实验证明：系统能很好地满足智能车对路径识别性能和抗干扰能力的要求,舵机调节响应时间快,稳态误差小,具有较好的动态性能和良好的鲁棒性。     

基于DSP的舰载搜索雷达稳定平台交流伺服系统的设计

给出了一种基于DSP的舰载搜索雷达交流伺服控制系统的设计方法。采用高速数字信号处理芯片TMS320LF2407A作控制主体,交流变频器和交流无刷电机作驱动,采用先进的数字PID控制算法,组成全数字交流伺服系统,保证系统具有很高的精度、可靠的稳定性和良好的可扩展性。仿真试验表明该设计满足舰载雷达伺服控制系统的要求。     

纸板机密闭气罩控制系统的设计

在介绍密闭气罩通风除湿的工艺原理的基础上,分析了密闭气罩的控制要点和难点,并针对能耗较高的带表面施胶的涂布白纸板生产线,设计了一套基于西门子S7-300 PLC的密闭气罩DCS控制系统,详细阐述了密闭气罩的排风温湿度选择控制、气罩零位的前馈反馈控制、气罩热风风温的分程控制、消防智能控制等高级控制算法或控制策略,最后给出了针对纸板机密闭气罩设计方面的建议。本控制系统已经在浙江富阳涂布白纸板基地的近10条纸板机上得到应用,取得了良好的节能控制效果。     

智能隔震结构序列最优控制Simulink仿真分析

介绍了现有经典控制算法特点及Simulink S-函数实现主动控制仿真的方法。针对地震引发结构受迫振动最优控制问题,借鉴离散系统最优控制Bellman最优法则,提出了基于全状态反馈的主动序列最优控制律。与现有经典控制算法相比,序列最优控制算法增益矩阵具有时变的特点。通过对五层基础隔震结构地震反应控制仿真分析表明,经典最优控制算法和序列最优控制算法都能有效地减少地震反应,但序列最优控制算法具有较强的抗噪声能力且具有良好的鲁棒性能。     

卷绕物收卷过程的F-V协调控制

在分析了卷绕物收卷过程运动特性的基础上,提出了卷绕控制中张力线速度（F-V）协调控制的重要性。从控制方式、执行机构和控制算法3个方面出发,对目前的控制方案进行了分析比较,列举了各种控制方案的优、缺点。在分析了交流力矩电动机的机械特性之后,结合收卷过程的运动特性,提出了F-V协调控制中采用交流力矩电动机作为执行机构、智能控制算法作为控制策略的一种发展趋势。     

一种基于EdgeBoard的智能车系统设计与实现

文中提出一种基于EdgeBoard的智能车系统,主要研究内容包括智能车车模的搭建、深度学习模型的训练、智能车控制等。首先,在百度AI Studio平台上部署飞桨深度学习框架,以计算卡EdgeBoard为主处理器,板载ATmega2560内核的WBOT控制器为下位机,CMOS高分辨率摄像头为视觉模块,闭环编码电机和智能舵机为动力装置,运用超声波、磁敏等各类传感器并使用CNC铝板搭建车模结构,从而构建一套完整的智能车模型;其次,通过深度学习训练模型,实现道路数据信息采集和数据的预处理,构建深度学习框架对数据集进行训练;再应用智能车的控制算法实现训练完成的模型调用、获取摄像头拍摄的数据、EdgeBoard对拍摄到的道路信息和任务信息的处理、EdgeBoard主处理器与WBOT下位机的通信、WBOT命令的接收以及控制指令的发送等功能;最后,通过实验对该智能系统的有效性进行验证。结果表明：所设计的智能车可以在设定的赛道上实现自主寻迹、定点停车、物料搬运、任务识别等功能;相比较于传统的智能车,文中装载深度学习模型的智能车寻迹效率更快,识别率高,对车道限制少,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,可以应用于...     

非线性系统的一种智能PID控制算法及应用

讨论了一种基于专家知识的智能 Ｐ Ｉ Ｄ控制算法。根据专家知识与现场经验,实时修正 Ｐ Ｉ Ｄ 参数,并根据系统响应的在线识别进行知识调整。两个具有明显非线性时变特性对象的仿真结果表明,该算法具有良好的控制特性与鲁棒性,可望被改进为一种实时在线的计算机控制策略而加以实施。     

变刚度半主动振动控制技术研究现状

变刚度半主动控制技术是一种半主动控制技术,其目的是通过改变系统刚度来实现减振.文中介绍了变刚度半主动控制技术的控制原理、控制装置和控制算法,并对该技术目前可能存在的问题进行了总结.