基于变论域模糊PID算法的锂电池组级联式均衡控制

为了解决锂电池组在长期使用过程中串联单体电池之间电压存在不一致的问题,提出了一种基于变论域模糊PID控制的级联式双向Cuk均衡电路系统。该系统采用级联式双向Cuk均衡电路实现了不相邻电池之间的均衡,采用变论域模糊PID算法提高了电池电压的均衡速度。为了验证该系统的可行性与优越性,在MATLAB/Simulink中设计了传统双向Cuk均衡电路和级联式双向Cuk均衡电路仿真模型,模糊PID算法和变论域模糊PID算法控制下的仿真实验结果对比表明,基于变论域模糊PID算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间比未加控制算法的传统双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了64.29%;比未加控制算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了50.82%;比基于模糊PID算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了14.29%。系列仿真实验结果对比分析验证了基于变论域模糊PID控制的级联式双向Cuk均衡电路系统可以提高电池的电压均衡速率。

变论域模糊补偿的机械臂积分终端滑模控制

为了减小机械臂在环境扰动、参数漂移和建模误差等影响下的轨迹跟踪误差,设计了基于积分终端滑模和变论域模糊补偿的组合控制器。采用拉格朗日方程建立了机械臂系统的动力学模型,制定了不确定因素影响下机械臂跟踪控制方案;设计的积分终端滑模控制器可以将系统初始状态限制在滑模面上,消除了控制过程的抖振并提高了跟踪速度;提出了自适应论域策略,该策略可以提高补偿力矩的输出细粒度,并将变论域模糊算法用于不确定因素补偿。经实验验证,变论域模糊补偿控制对关节1角位置的最大跟踪误差为0.103 rad,误差绝对均值为0.025 rad,对关节2角位置的最大跟踪误差为0.073 rad,误差绝对均值为0.012 rad,跟踪控制精度高于模糊补偿控制、RBF-BP控制和自适应鲁棒控制,验证了变论域模糊补偿控制方法的有效性和先进性。

基于变论域模糊PI算法的无人输运车辆控制研究

针对大型粮库用无人驾驶车辆沿固定路线行驶而不发生偏离的问题,采用目标级信息融合感知方法,通过建立车辆-道路模型、设置控制参量及其阈值,建立感知信息与控制参量间关联关系,设计基于模糊规则的变论域模糊PI控制器;以车辆横向偏移量作为输入、方向盘转角为输出,运用Simulink和CarSim开展联合仿真研究,得到方向盘转角偏差、横向位移偏差和横摆角速度偏差等的仿真结果,证明变论域模糊PI控制器的控制精度要优于经典PID控制,并经硬件在环实验进一步验证了所设计横向控制器的控制精度和可靠性。