一种针对时滞系统的改进智能轨迹导引控制算法

针对在控制大时滞系统时,智能轨迹导引控制(ITGC)算法在偏差选取上的不足,引起系统调节时间过长以及抗扰性不佳的问题,提出了一种改进智能轨迹导引控制(改进ITGC)算法。根据引入的参考模型和估计滞后,可得规划导引与无时滞参考模型间的偏差DA以及有时滞给定与实际被控对象间的偏差DB,以DA和DB的加权线性组合纠正系统的响应。分别运用MATLAB和一体化试验箱进行验证。结果表明改进算法在控制大时滞对象时兼具系统的响应速度和抗扰性能优势,且模型失配时,算法依然有效。改进ITGC算法为控制大时滞系统增加了解决途径。

基于智能预测控制的鱼雷状小型无人艇轨迹跟踪研究

[目的]针对无人艇(USV)在狭窄湖泊、涵洞作业时存在精度保持难和航迹控制难的问题,以自主研制的一款鱼雷状小型USV为对象,提出一种轨迹跟踪智能预测控制方法。[方法]首先,构建自主研制的欠驱动USV非线性状态空间模型;然后,设计智能预测控制器,该控制器基于模型预测控制的设计思想并结合改进的粒子群算法,在线决策、优化每一时刻的性能指标并纠正预测状态;最后,开展仿真和湖试试验测试系统对参考轨迹的跟踪性能,并与线性模型预测控制器的跟踪性能进行比较。[结果]结果表明,所设计的智能预测控制器超调小、抗干扰性好。[结论]所提方法不仅能运用于鱼雷状小型USV跟踪系统,也能对其他USV跟踪系统起到很好的借鉴作用。

基于PMAC的自动导引运输车智能控制

为实现对自动导引运输车(AGV)的智能控制,采用基于PMAC2为核心的计算机控制系统,完成了系统的软、硬件设计;建立了运动学模型,并对AGV航位推算及运动控制算法进行了研究;利用控制算法和陀螺仪、超声波传感器、编码器等检测技术得到了机器人的位姿,并对轮式移动机器人的二次闭环算法进行了仿真和实验,实现了准确定位和智能控制。反复的试验和应用证明,此控制系统和控制算法可行且运行可靠。

基于变结构导引律的UCAV自主轨迹控制

研究无人作战飞机的自主轨迹控制问题。在一定假设条件的基础上,推导出无人作战飞机的三自由度运动模型;将变结构控制理论运用于无人作战飞机的导引,推导出变结构导引律;在自主轨迹控制算法中,由变结构导引律根据期望轨迹点计算出状态的期望值,并将该期望值与由运动模型得到的状态实际值之间的误差来驱动控制,自主轨迹控制控制的过程就是这个误差收敛到零的过程;仿真结果表明该自主轨迹控制算法能够快速地使无人作战飞机达到预定的轨迹点,且控制过程中控制量的变化平稳,具有良好的效果。

基于视线导引法的AUV轨迹跟踪控制技术研究

针对AUV轨迹跟踪问题,利用3次样条插值方法将事先确定的航迹点规划成计划路径,利用视线导引法(Line of Sight,LOS),将AUV轨迹跟踪问题转换为航速控制和航迹控制问题,设计了基于增量式状态方程的MPC航向控制算法,实现了AUV轨迹跟踪控制。基于NPS AUV(Naval Postgraduate School,USA,Autonomous Underwater Vehicle)数学模型,设计了轨迹跟踪仿真案例,仿真结果表明,所提出的视线导引法与MPC(Model Predictive Control)结合的控制算法可有效解决AUV水下定深运动的轨迹跟踪控制问题,对AUV自主航行控制系统的开发具有较高的实用价值。

导引控制延时对追踪捕获性能影响的研究

在深入分析国内外有关追踪捕获性能研究成果的基础上 ,就导引控制延时对捕获能力影响的新内容进行了专门研究。在对理想的、无延时假设下获得的理论成果进行系统分析与仿真研究的基础上 ,采用仿真计算的方法 ,从捕获概率和追踪过程两个方面 ,对导引控制延时与导引捕获性能的关系进行了系统研究与分析 ,获得了关于控制延时对追踪捕获能力和具体追踪过程影响的研究成果。指出如果控制延迟不大于 0 .0 2 s,对捕获性能没有明显影响。

基于Backstepping的改进等速趋近律AGV滑模轨迹跟踪控制方法

针对自动导引小车(AGV)轨迹跟踪过程中如何快速平稳消除行进所产生的距离和角度误差问题,提出了一种改进等速趋近律的滑模轨迹跟踪控制方法。在全局坐标系下建立了AGV运动学模型,基于反演算法(Backstepping)处理非线性系统的控制策略得到AGV的滑模切换函数,从而解决了非线性系统滑模控制切换函数难的问题;为了更好地实现AGV从任意初始的偏差状态达到滑模切换面,针对等速趋近律中ε常数对趋近过程的影响,通过连续的函数取代原趋近律中的符号函数,得到基于改进等速趋近律AGV滑模控制的切换函数式和轨迹跟踪的控制律式。通过仿真数据与实验结果表明,所提出的轨迹跟踪控制方法能够使AGV在不同转弯半径和不同速度下均能实现较快的误差纠偏,并最终使系统趋于稳定。

智能物流导引系统的设计与实现

智能物流导引系统是将RFID技术与现代智能机器人控制技术紧密结合的新型高科技产物,对智能物流导引系统进行了概述,介绍了智能物流系统的引导方式,并且阐述了智能物流导引系统的组成及原理。

近距空战训练中的智能虚拟对手决策与导引方法

针对近距空战训练中智能虚拟对手攻防博弈的自主决策与占位导引问题,提出了基于动态贝叶斯网络(DBN)和约束梯度法的智能虚拟对手决策和导引一体化方法。结合空间占位态势、火控攻击区和机动动作识别结果等信息,建立近距空战决策动态贝叶斯网络模型,实现根据战场动态环境变化的占位导引指标决策。针对在线识别的各类目标机动动作,建立轨迹预测模型,实现目标轨迹的实时预测。根据占位导引指标和目标预测轨迹,考虑飞行性能约束,采用约束梯度法计算智能虚拟对手的优化占位导引量。实现了近距空战智能虚拟对手空间占位决策与导引量计算的无缝结合。近距空战仿真实验结果表明:所提方法能够实现智能虚拟对手的合理化自主决策和占位导引,克服了传统方法实现机动动作方式固化的问题,具备较好的实时性和优化性。

水下智能航行体跟踪目标的自适应加权导引律设计

未来海战中,水下智能航行体对目标的精准攻击将越来越重要。因此,对产生关键影响的导引方法开展研究就显得极为重要。在智能航行体制导过程中,智能体对制导信息的估计受对抗、干扰等影响存在较大误差,导致单一导引律下UUV的制导精度较低。结合固定提前角、扩展比例导引律和自适应滑模导引律3种导引方式各自的优点,根据其所需制导目标信息种类的差异对估计的信息进行分类;然后采用模糊权系数计算方法得到各类信息的权系数,构成自适应加权导引律;并对各导引方式在目标未机动和目标机动的仿真环境下进行仿真对比。

适用于电力计量的自动导引运输车控制系统研究

为了满足计量中心库前区电能表计周转箱自动装卸的要求,实现全自动无人化的作业模式,对自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)的控制系统及控制过程进行了建模、仿真和验证。首先,采用小车的运动学模型来计算模拟实际运行过程中小车的位置坐标,考虑到实际情况的各种干扰,在运算结果中加入高斯分布的误差值建立AGV控制系统的运动学模型;继而使用具有真实物理引擎的仿真软件V-rep对AGV的物理模型进行运动学和动力学仿真,并确立AGV物理模型,搭建其运行环境场景;其次,对AGV轨迹规划的控制算法、控制运行过程进行了性能仿真分析。最后,根据现实工况运行结果验证该控制系统算法能满足电能表计周装箱AGV的功能需求和精度要求,其位置偏差及角度偏差分别在10 mm及0.8°之内。

视觉导引的自动追踪智能车设计研究

视觉导引的AGV小车在近几年发展势头迅猛,它是一款嵌入式的自动化系统,由于现代化工厂的快速发展,AGV小车在物流搬运,节约成本,加快生产方面表现非常出色,因此得到了广泛的应用。自动导引智能车的控制技术已日趋成熟,决定其能否进一步应用于更加复杂、恶劣工作环境的关键技术是其导引技术。目前AGV采用的导引方式有电磁导引、光学导引、激光红外导引、惯性导引等种类。通过查阅资料,我所理解的AGV必须具备如下主要功能:视觉导引功能,通信功能,调速功能。根据这些功能,我确定了自己所要设计的AGV的内容和方案。它的主要设计难点在于视觉导引的自主寻迹,因此我的研究重点就在于它的视觉导引功能。

考虑探测效能的空空导弹分布式协同中制导律

本文以多枚空空导弹逆轨拦截高速运动目标为背景,提出了一种以协同探测为终端约束的分布式协同中制导律.通过对误差源和误差传递链路进行分析,建立了中末交班概率计算模型,基于虚拟导引点研究了协同视场拼接方法.在视线法向,针对位置协同和角度协同等约束条件,设计了基于高斯伪谱法的最优制导律.在视线方向,基于二阶多智能体一致性理论,设计了分布式时间协同制导律,构造李雅普诺夫泛函证明了该方法可使系统在有限时间达到稳定,并推导出了一致性时间上界.仿真结果表明该制导律可使多弹以各自期望的视线角同时到达指定交班区域,实现视场拼接、协同探测的需求,有效提高了中末交班概率.

时间最优的飞机追踪导引律研究

阐述了现代战机导引系统的功能、结构与工作方式。对追踪导引建模之后,假设目标机动轨迹可知,应用最优控制理论,通过巧妙的数学推导和数值计算,研究了追踪时间最优的导引律。针对具体工程实现时理论设计求解中数值计算误差的客观存在,又应用预测控制分段计算、滚动优化的思想,对最优导引律作了进一步改进,获得了更为可行实用的优化导引律。仿真研究表明,所设计的优化导引律较各种比例导引律性能更优,捕获目标的时间更短,消耗的能量更少,并能成功应用于载机导引,为新一代战机导引系统的研制与引进飞机的国产化提供了理论参考。

智能车转弯控制算法的仿真及分析

针对智能车平滑转弯的问题,文中提出了一种PID控制和预测控制相结合的控制算法。该算法借助预测控制算法的递推关系,有效地结合PID三个参数,实现对PID参数自整定和优化。文中的智能车导向系统选用的是电磁导引差速型转向控制,并用系统辨识中阶跃响应参数辨识的方法对电机建立近似模型,检测智能车在多种干扰信号下跟踪导引线的运行特性。借助MATLAB仿真工具对电机模型进行曲线仿真,仿真结果表明:电机能够充分利用当前已经检测到的路径信息做出转弯响应,并预测估计出下一时刻电机的转向信息,即使在多种干扰信号的情况下电机也能够平滑入弯,实现实时导线的轨迹跟踪。

基于单片机的自动循迹激光导引智能车PID控制系统设计

智能车在运行过程中,如果遇到突然出现的障碍物或者道路塌陷等情况,容易发生意外;为保证智能车的辅助驾驶功能和安全性能,设计一种基于单片机的自动循迹激光导引智能车PID控制系统;加设MC9S12XS128单片机处理器,改装激光器、测速与测角单元、智能车PID控制器和智能车驱动模块,完成硬件系统的优化;在硬件系统的支持下,根据激光信号的接收结果,规划智能车的引导轨迹,完成自动循迹激光导引工作;利用硬件设备获取智能车的移动速度、位置和转向角,实现对智能车实时运动状态的检测;综合考虑运动参数与规划轨迹之间的偏差,生成智能车PID控制指令,通过舵机转向控制和驱动速度控制,完成系统的控制功能;通过系统测试实验得出结论:优化设计系统的速度和转向角控制误差分别降低了5.37 mm/s和0.25°,同时智能车移动平衡度得到明显提升。

基于改进领航-虚拟跟随法的车辆队列控制

文中分析了车辆队列控制方法中传统的领航-虚拟跟随法存在模型误差的问题,提出一种考虑跟随车参考路径点连线与横轴的夹角作为参考航向角的改进领航-虚拟跟随方法,将队列控制问题转化为对特定位置的轨迹跟踪问题。然后基于车辆运动学模型实时规划跟随车的速度,运用误差修正的Stanley方法和PD控制分别进行车辆横向控制和车辆纵向油门/刹车控制。最后,通过CarSim/Simulink联合仿真,验证了改进领航-虚拟跟随方法在3车三角形队列圆周和正弦曲线工况下的效果。结果表明:改进领航-虚拟跟随方法较传统领航-虚拟跟随法,使1号和2号跟随车横向误差均值和最大值得到了降低。

基于RBF和模糊预测的AGV轨迹跟踪控制

针对AGV系统存在初始位姿误差,而且给定轨迹又不连续时,应用传统的轨迹跟踪控制方法,就会使其初始速度产生较大跳变的问题,基于径向基函数(RBF)神经网络的非线性动态系统在线建模,将模糊控制技术与预测控制技术相结合,提出基于反演(Backstepping)方法的速度控制器和基于RBF的模糊预测转矩控制器,实施AGV路径跟随和轨迹跟踪控制.仿真和实验结果表明,设计的速度控制器和转矩控制器使AGV系统不仅有较好的动态性能,而且具有较强的鲁棒性.

连续采煤机远程智能化控制

为推进掘进工作面无人作业,提出了连续采煤机远程智能化控制方案。采用激光导引跟踪装置和惯导系统,实现连续采煤机的精准定位、定姿;利用负载敏感自适应技术,根据负载自主调节进刀深度、截割速度等参数;利用多传感器信息融合技术,基于振动频谱、滚筒高度、截割电流等辅助识别煤岩分界,以便连续采煤机自动调高;通过5G无线通信网络将连续采煤机相关数据高速、可靠地传输至工作面集控中心;工作面集控中心远程监控连续采煤机,实现"一键启动、智能掘进、视频监视、人工干预"的功能。该方案可实现连续采煤机井下工作过程中的自主行走、自主截割。

自动导引小车的优化设计与实现

目前广泛使用的导引小车存在价格昂贵、自动化程度不高和效率较低等问题,需要进行优化设计.以STM32F103R8T6控制器为核心,设计了一套磁导式AGV导引控制系统,对控制系统整体方案进行了验证,对硬件电路系统的主要功能模块进行了设计.主要功能模板包括STM32核心模块、L298N电机模块、SS41F磁敏传感器模块、LED与蜂鸣器等.软件设计采用Keil uVision5进行系统仿真与实验,并结合ST-Link进行设计与处理.所设计的导引小车基本实现了自动导引控制功能,可为载物AGV设计提供参考.