基于二型模糊控制的无人艇航向航速控制系统设计与试验

[目的]针对水上复杂多变的环境给无人艇(USV)控制带来的不确定性干扰,提出基于二型模糊控制算法的USV航向航速控制器,并运用所提算法研制一套智能自主稳健的控制系统。[方法]构建USV航向航速运动特性模型,利用递推最小二乘法(RLS)对航向航速运动特性模型进行参数辨识,基于辨识的航向航速运动特性模型分别设计二型模糊控制算法和滑模控制算法,并进行实艇验证试验。[结果]结果表明,相较于滑模控制算法,二型模糊控制算法在控制USV时表现出了较好的鲁棒性,具有较理想的抗干扰能力,但在实时响应方面略长。[结论]研究结果可为在不确定干扰环境下的USV运动控制提供参考。

基于NT降阶的乘积型区间二型模糊控制器结构分析

目前区间二型模糊控制器的结构分析主要基于Zadeh的取小推理和KM降阶算法。KM算法是一循环迭代过程,没有解析解,无法进行控制器的稳定性分析,且取小推理需要进行输入空间的划分,过程较为繁琐。提出了一种简化的区间二型模糊控制器分析方法,该方法首先采用乘积推理,模糊规则的激发隶属度为输入变量隶属度的乘积,统一了控制器的表达式形式,避免了输入空间的划分过程,模糊控制器的结构分析更加简单。二型模糊集合采用NT降阶算法,该算法直接利用首隶属度函数的上、下限的平均值来进行解模糊化操作,避免了迭代计算,简化了降阶过程。控制器的表达式等效于一个增量式PI(位置式PD)控制器,其比例增益、积分增益以及补偿项均为非线性可调,而且还能得到控制器的闭环表达式,易进行区间二型模糊控制器的稳定性分析与设计等。

核电站稳压器压力智能二型模糊控制方法研究

核电站稳压器压力控制系统内部的热工与流体力学过程复杂,存在非线性、时变等特点,获取系统精确数学模型非常困难,传统的PID等控制方法难以获得良好的控制性能。相比传统模糊控制方法,区间二型模糊能更有效地处理控制系统的不确定性,但其参数更多,设定也更为复杂。为此提出一种基于人类学习优化算法的区间二型模糊控制方法,利用人类学习优化算法对区间二型模糊控制器的参数进行全局优化,以获得最优的核电站稳压器压力控制性能。仿真结果表明,基于人类学习优化算法的区间二型模糊控制系统无超调、响应速度快,与传统二型模糊控制方法及基于其它优化算法的二型模糊控制算法相比,具有更好的控制性能。

基于改进的Oustaloup滤波器分数阶区间二型模糊控制器设计

分数阶PID控制器由于具有2个额外可以调整的参数,在控制系统中得到了广泛应用。针对传统模糊逻辑系统的分数阶PID控制器不能处理系统不确定性的缺陷,提出了一种基于区间二型模糊逻辑系统的分数阶区间二型模糊控制器。常用的拟合分数阶算子的Oustaloup滤波器在拟合频段的端点处效果较差,故采用一种改进的Oustaloup滤波器来拟合分数阶算子。仿真实例表明,所提出的控制器具有较好的控制效果。

基于区间二型模糊PID的四旋翼无人机姿态控制

针对传统PID控制与一型模糊控制在四旋翼无人机姿态控制中响应速度慢、超调量大等问题,提出了一种区间二型模糊控制与传统PID控制相结合的控制算法。首先,在一型模糊系统的基础上对系统的单值前件和后件进一步模糊化形成区间前件和后件,更适于处理模糊信息。其次,利用具有停止条件的改进迭代算法(enhanced iterative algorithm with stop condition,EIASC)进行降型过程中开关点的计算,减少了计算时间,并将求解出的参数变化量作为初始PID控制参数值的补偿。最后,在建立的四旋翼无人机动力学模型上对所提算法进行仿真验证,仿真结果表明,所提算法比传统PID控制算法和一型模糊PID控制算法具有更快的响应速度、更高的稳态精度和更小的超调量。

基于广义二型模糊神经网络的移动机器人轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种广义二型模糊神经网络控制方法。模糊控制可以弥补机器人动态特性中的非线性和不确定性因素,而广义二型模糊系统能更有效地处理外界干扰和参数扰动等不确定性,广义二型模糊神经网络系统结合了神经网络强大的非线性拟合能力和自学习能力,能够更有效地对规则库中可能存在的不确定性进行建模。它可以进一步提高控制精度,达到跟踪的目的。仿真结果表明,与PID控制器、模糊控制器和一型模糊神经网络控制器相比,该方法能更好地跟踪轮式移动机器人的运动轨迹且拥有更好的抗干扰能力。

一类区间二型模糊PI控制器设计算法

区间二型模糊控制器在处理不确定性方面优于传统的模糊控制器,但带来的一个问题就是区间二型模糊控制器需要降阶过程。常用的KM等迭代式降阶算法效率低下,难以用于实时性较高的场合。本文利用直接降阶算法和动态解模糊化算法,提出了一类区间二型模糊PI控制器设计算法。该算法在降阶过程中考虑偏差和偏差变化量对控制器输出的影响,避免了KM等迭代式降阶过程。通过二阶迟延对象以及一个非线性对象的仿真实验表明,本文算法能够有效降低系统超调,降低系统的稳态时间,控制器在设定值附近的输出更为平滑。

两轮移动巡检机器人的区间二型模糊滑模控制

针对两轮移动巡检机器人的强耦合、欠驱动及非线性等特性,使用终端滑模控制器对其进行轨迹跟踪误差控制,但终端滑模控制器会使系统产生抖振现象,不利于实际应用。为了削弱甚至消除该现象,将区间二型模糊与终端滑模相结合,提出区间二型模糊滑模控制器。仿真结果显示,该控制器与一型模糊滑模控制器、终端滑模控制器相比,不仅能对机器人进行轨迹跟踪误差控制,而且其控制性能最佳。