半自动输弹机模糊控制系统

针对某半自动输弹机系统实际的输弹过程,提出了模糊控制系统的控制方案,根据本输弹机系统的模型设计了模糊控制参数。运用Matlab/Simulink仿真软件分别对采用模糊控制的系统和采用普通PID控制算法的系统进行仿真,得到各系统的单位阶跃响应曲线图和抗干扰信号图。对输弹机进行上炮试验,对比采用模糊控制的系统和采用普通PID控制算法的系统的实验结果,得到采用模糊算法的输弹机系统的卡膛一致性能很好的满足要求,具有一定的实践意义。     

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.     

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。     

基于遗传算法整定的空间机械臂控制方法

针对空间机械臂关节角度控制时中存在的精度较低、建模误差较大等问题,采用遗传算法对PID参数进行整定的空间机械臂控制算法,可以有效地提高了关节角度控制的精度。仿真结果表明,使用遗传算法PID参数的整定算法,对空间机械臂关节角度具有较好控制性能,并且克服了传统PID调整参数困难的缺点。     

一种新型军用电源智能充电机控制算法

军用电源充电机是一个多参数、时变的非线性系统,传统的PID控制算法难以在线调节达到优化充电曲线的目的。针对该问题,提出了一种基于模糊和免疫机理的自适应PID控制算法。该算法通过模糊免疫反馈机理对PID控制的比例系数进行实时调整,采用模糊自适应控制器对PID控制的微分、积分时间常数进行在线整定。仿真结果表明,该算法具有响应时间短、超调量小,鲁棒性强等特点,极大地改善了系统的适应能力,达到了优化充电曲线的目的。     

基于模糊基函数网络的机械臂免模型输出反馈PD控制

针对无速度信息的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种带观测器的机械臂免模型模糊基函数网络输出反馈PD控制。所设计的模糊基函数网络被用来估计关节速度,并同时用来补偿系统的未知不确定。网络的权值及参数调整采用混合算法,且能够在线自适应实时调整,不需要离线学习阶段。所提出的观测器及控制器均不需要任何的机械臂动态模型(包括惯性矩阵逆),并通过引入PD控制使整个方案更易工程实现。基于Lyapunov理论证明了整个闭环系统一致最终有界。两关节机械臂试验结果进一步证明了这种基于观测器的反馈控制算法的有效性。     

基于自适应模糊PID的二级倒立摆控制方法

为了提高平面二级倒立摆模型控制过程的动态、静态性能及对控制器参数的自适应整定能力和抗干扰能力,提出一种将PID控制与模糊控制相结合的自适应控制算法.应用拉格朗日方程建立平面二级倒立摆数学模型.根据实际经验确定模糊隶属度函数并建立模糊规则表.通过计算误差和误差变化率设计自适应模糊PID控制器.为设计的控制器建立仿真模型,...     

红外成像导引头随动系统建模与仿真研究

红外成像导引头是精确制导导弹系统的重要组成部分,导引头随动控制系统的性能决定着导弹的跟踪精度水平。为了提高其控制系统的动态性能和跟踪精度,设计了一种比例因子自校正模糊PID控制器并引入到导引头控制回路中。结果表明,与传统PID控制器相比,模糊PID控制器明显提高系统的动、静态指标,同时系统具有较强的适应性和鲁棒性。     

模糊PID控制的惯性稳定回路

模糊控制可有效提高惯稳回路的控制精度。由于实际的惯稳模型对模糊信号响应不足,可对控制对象的输入信号u(k)进行适当放大以加快系统输出的响应速度。对传统PID与模糊PID控制的仿真研究结果表明,模糊自适应PID控制对惯稳回路的控制效果要明显优于传统PID,不仅几乎不存在超调量,而且tr、ts非常理想,因此模糊PID控制完全有可能应用于实际的惯稳回路。     

柴油机模糊控制设计仿真与分析

针对柴油机难以采用常规PID控制的问题,应用模糊控制理论,对柴油机进行了模糊控制器的设计,在建立的模拟仿真系统上,进行了模糊控制下的柴油机的空载自由加速过程的模拟,并与PID控制下相同过程的速度、扭矩、燃油量随时间变化曲线进行了比较和分析。结果表明：与常规PID控制相比,模糊控制的效果满足要求,能解决柴油机的复杂控制问题。     

机载雷达伺服系统模糊自整定PID控制研究

针对机载雷达伺服系统提出了一种参数模糊自整定PID控制,利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改,克服了传统PID控制的一些缺点.详细介绍了参数模糊自整定PID控制的基本原理及设计方法,并采用MATLAB/SIMULINK中的模糊控制工具箱对系统进行了辅助设计与仿真实验.仿真结果表明,该控制方法可以提高雷达伺服系统的动、静态特性,使整个系统获得较好的性能.     

自组织模糊控制的自动泊车路径跟踪控制器

针对自动泊车路径跟踪控制非线性和时变性的特点,提出了基于自组织模糊控制的路径跟踪控制算法。依据车辆的运动学模型规划出一条基于正弦函数的泊车轨迹曲线,设计了具有学习机制的自组织模糊控制器进行泊车路径跟踪控制。仿真实验表明,自组织模糊控制器有效地解决了自动泊车的控制问题,该控制系统跟踪误差小,响应速度快,控制效果优于常规的非线性输入输出反馈线性化控制器。     

基于磁流变液的舰载机拦阻过程模糊PID控制

针对舰载机拦阻过程的运动特性分析,建立了舰载机拦阻缓冲过程的力学模型与状态方程,通过对基于磁流变阻尼拦阻缓冲过程的分析,引入了位移和速度矢量作为磁流变缓冲拦阻控制系统的输入,完成基于模糊控制的舰载机拦阻缓冲过程控制。应用模糊PID控制器非线性拟合能力来适应舰载机着舰情况变化,并仿真验证建立的磁流变缓冲拦阻模糊PID算法具有较好的预测精度和应用范围。     

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.     

基于模糊控制的6×6滑动转向无人地面车辆轨迹跟踪控制算法

针对滑动转向无人地面车辆的轨迹跟踪控制问题,考虑其横向运动不可控的特点,采用解耦设计方法,对车辆沿x轴的纵向运动和绕z轴的旋转运动分别进行控制,根据模糊控制理论,设计了包括车辆纵向速度模糊控制器和偏航角速度模糊控制器在内的轨迹跟踪控制器.为确保运动平稳,防止车轮打滑,引入了受限控制策略,对纵向速度和偏航角速度进行PD闭环控制,保证车辆运动所需的总的纵向驱动力和偏航扭矩,并采用平均分配的方法将纵向驱动力和偏航扭矩分配为6个车轮驱动扭矩命令值.通过RecurDyn软件建立了车辆虚拟样机动力学模型,并采用联合仿真的方法对所提算法进行了仿真,结果表明该算法是有效的.     

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。     

穿浪双体船纵向运动模糊PID控制

针对穿浪双体船高速情况下的纵摇和垂荡运动影响乘船舒适性的问题,分析了穿浪双体船的运动规律,给出了其纵向运动控制模型,并根据控制模型的多输入多输出系统特点,分别针对纵摇和升沉两个通道设计了独立的PID控制器。在此基础上,进一步将模糊控制理论应用于PID参数的整定,给出了具体的设计方法,并根据人工经验设计了详细的参数整定规则。经仿真分析表明:模糊逻辑的引入使得PID控制器具备了自适应功能,能够取得更好的减摇效果。     

基于单神经元自整定PID的稳定平台调平控制

稳定平台调平回路大多采用PID进行控制,但这种算法具有抗干扰性能不高的问题,利用神经网络具有自学习、自组织、联想记忆和并行处理的功能和优势,设计了单神经元自整定PID控制算法。该控制算法不仅结构简单,而且适应性强,鲁棒性强。在设计中,采用了一种改良的Hebb学习算法对稳定平台调平回路进行控制。最后的仿真结果表明,单神经元自整定PID控制算法比传统PID控制算法在很多指标上都要好。尤其超调量、干扰抑制能力、过渡时间等动态指标非常优秀,是一种较为理想的控制算法,可以推广应用于各类稳定平台系统。     

自适应模糊PID控制在空气取水装置中的应用

传统PID控制应用在具有较大滞后性、时变性和非线性系统时,参数一旦整定就不能自动调节,因此,系统随条件变化自动调节的能力不强,控制效果不佳.针对这种情况,将模糊控制和常规PID控制相结合,提出一种基于模糊控制规则的自适应模糊PID控制方法,实现了PID参数在线实时整定,并将其应用于空气取水装置蒸发器过热度控制中.通过Matlab仿真,与常规PID控制仿真曲线比较表明,该控制方式具有动态响应快,超调量小,控制精度高等特点,在研制的空气取水装置中取得了较好的控制效果.