一种新型的随动系统变结构模糊位置控制器

将变结构自适应PID控制及模糊控制两种控制技术相结合,设计了一种新型的变结构自适应模糊PID位置控制器。采用变结构自适应PID控制器进行误差控制,对前馈参数采用模糊控制方法进行在线整定,实现了前馈补偿与误差控制的精确匹配,进一步抑制系统抖动现象,提高系统跟踪精度。试验结果表明,将变结构自适应模糊PID位置控制器应用于数字交流随动系统的位置控制中,既能保证系统的稳定性和快速性,又具有很好的跟踪精度,较好地解决了随动系统跟踪精度、稳定性、快速性要求高,参数难以相互协调匹配的问题,大大改善系统闭环响应的品质,提高了系统的控制性能。     

基于TS模糊神经网络的液压伺服系统研究

在飞机地面模拟试验台台架控制的液压伺服系统中,由于其系统存在强非线性,传统PID控制难以使液压马达转角达到精准良好的控制效果.针对这个问题,同时为提高控制系统性能,将基于TS模糊神经网络PID控制的智能控制算法应用于液压马达伺服控制系统中.在建立飞机台架液压伺服模型的基础上,利用基于TS模糊模型的神经网络对PID参数进行自适应整定,并基于MATLAB/Simulink平台进行相应的仿真实验.仿真结果表明,TS模糊神经网络PID控制器相比于传统PID控制器和普通模糊PID有着更好的响应特性,呈现出更佳的控制效果,使飞机台架控制系统的综合性能得到了提高.     

起重机防摇摆模糊自适应PID控制的仿真

起重机起吊过程中,由于绳索摇摆,使吊物位置变化复杂,线路变化非线性,吊物位置不确定;而采用常规定参数PID控制难以解决货物位置控制问题,无法对起重机的位置和摆角进行精确控制。针对这些问题,采用拉格朗日能量法建立起重机起吊系统模型,提出一种基于模糊自适应PID控制的起重机起吊控制方法,结合模糊控制理论对PID参数进行自适应整定。仿真结果表明,与传统定参数PID控制相比,模糊自适应PID控制具有良好的适应性和鲁棒性,可提高起重机起吊系统的动态性能。     

减摇鳍模糊免疫自适应PID控制器设计及仿真研究

针对船舶横摇的非线性模型,利用免疫反馈机理,设计了一种减摇鳍模糊免疫自适应PID控制器。控制器将模糊控制与PID控制相结合,采用Fuzzy推理,对非线性函数进行模糊逼近,用模糊免疫P调节器实时整定PID控制器的比例增益,采用常规模糊控制器在线调整免疫PID控制器的积分时间常数和微分时间常数。通过对船舶减摇鳍控制系统的仿真,可以看出采用模糊免疫自适应PID控制器其控制效果远优于常规PID控制器,使减摇鳍的减摇效果得到显著提高。     

模糊PID控制在微小型无人机导航算法中的应用

针对传统无人机导航控制系统的局限性,提出一种基于模糊自适应PID控制的无人机导航控制系统.建立控制量误差及其变化率与PID参数的模糊控制器,根据专家经验和微小型无人机的实际应用,建立模糊控制规则表,采用极大极小值反模糊化规则得到具体PID控制参数.实际飞行表明,在调节的时间与精度上,较经典PID控制算法具有更好的性能.     

模糊控制在AUV舵机控制系统中的应用

研究了AUV舵机的模糊PID控制问题.针对传统模糊PID控制存在量化误差和调节死区,稳态精度较差的缺陷,提出了基于变论域思想的模糊PID控制新策略,设计了自主水下航行器(AUV)的舵机控制器,给出了模糊PID控制SIMULINK仿真图.仿真结果表明,舵机控制系统的快速性、稳定性、稳态精度等指标都得到了改善,从本质上消除传统模糊PID控制存在的稳态误差和稳态颤振现象,验证了该方法的正确性和可行性.     

自适应模糊滑模在火箭炮位置伺服系统中的应用

针对多管火箭炮交流位置伺服系统转动惯量和负载力矩变化大的特性,设计了自适应模糊滑模位置控制器.用模糊控制逼近理想滑模控制,设计切换控制补偿逼近误差,自适应控制调节模糊参数和切换控制的不确定上界.为了保证系统渐进稳定和可控,根据李亚普函数导出自适应率.仿真结果表明该控制策略不仅保证了系统的静、动态特性,而且对负载扰动和系统参数摄动具有较强的鲁棒性.     

管道机器人直线行进过程中多模式模糊PID控制

针对管道机器人PID控制直线行进过程中的跑偏问题,提出了一种改进的多模式模糊PID控制方法。通过建立集成直线行进偏差维度、阈值更新时间维度和初速度维度模式切换自适应阈值模型,减小了因模式切换造成的时间滞后误差。依托能力风暴AS-UⅢ机器人搭建实验测试平台,获取了不同初始速度下驱动轮的轨迹曲线。对比采用改进控制方法前后的轨迹曲线,验证了多模式模糊PID控制方法的有效性和实用性。     

基于模糊神经网络的伺服系统PID控制

针对某装备伺服系统具有复杂的非线性和时变性,传统的PID控制存在自适应能力差的缺点,设计了一种模糊神经网络PID控制器。利用神经网络对模糊控制的控制规则进行优化,根据偏差E和偏差变化EC在线调整PID控制器的3个参数。通过与传统的PID控制器仿真实验对比,可以看出模糊神经网络PID控制器能够有效地提高该伺服系统的性能。     

用Matlab实现减摇鳍模糊控制器仿真

基于Conolly理论建立了船舶模型,以横摇角和横摇角速度为输入量,鳍角为输出量,应用模糊控制理论设计了减摇鳍模糊控制器;利用Matlab的fuzzylogic工具箱针对不同海情对控制器进行了仿真.结果表明,减摇鳍模糊控制器与传统PID控制器相比具有更好的控制效果.