基于模糊滑模控制器的机械臂自适应控制研究

为提高机械臂自适应控制精度,研究了基于模糊滑模控制器的机械臂自适应控制方法。通过设计干扰观测器,可以估计机械臂动力学模型内的外界干扰值;依据外界干扰值,对机械臂进行前馈补偿控制;以前馈补偿控制力矩为基础,设计模糊滑模控制器,完成机械臂自适应控制。实验结果表明,该方法可有效自适应控制机械臂,令机械臂各关节运行轨迹精准跟踪指定轨迹,且控制后的运行轨迹平滑,无抖动现象,即该方法可提升机械臂自适应控制精度与抗干扰性。

Buck型变换器预设时间自适应反演控制

针对存在负载变化和外界干扰的Buck型变换器系统,提出一种预设时间自适应反演控制方法,给出系统调节时间最小上界值与控制参数的直接关系,减少调参复杂度。构造二次分式型虚拟控制器,避免虚拟控制器微分引起的奇异性问题,并确保输出电压在预设时间内收敛至参考电压附近邻域。仿真和实验结果验证了所提方法的有效性。

基于模糊自适应串级PID控制器的仿生机器鱼位姿控制

为提高仿生机器鱼位姿的控制精度,针对串级PID控制器中固定的内环比例、积分、微分系数不能较好地适用于仿生机器鱼所面临的复杂水环境,且控制参数整定难度大等问题进行了研究。首先,在串级PID控制器的仿生机器鱼位姿控制的基础上,利用模糊控制实时调整串级PID控制器中内环的控制参数,提出基于模糊自适应串级PID控制器的仿生机器鱼位姿控制算法。然后,在多水下机器人协作控制系统平台下进行对比实验。实验结果表明,与串级PID控制器相比,模糊自适应串级PID控制器减少了仿生机器鱼到达目标位姿的时间,降低了位姿误差,验证了算法的有效性。

涡轴航空发动机转速的自适应模糊控制研究

常规的涡轴航空发动机转速的自适应模糊控制技术,对发动机转速扭矩参数的调整不太精准,导致转速控制效果较差;因此,提出涡轴航空发动机转速的自适应模糊控制研究;文章首先对逻辑进行模糊化处理,得到相应的隶属度函数,对其进行模糊推理,并采用重心法进行去模糊化;将模糊子集的参数作为控制器的主要参数,形成涡轴航空发动机转速模糊控制器;再基于此,构建转速模糊控制器系统结构,以便后续对实施自适应模糊控制;最后对变化率的调整规则进行设计,将转速波动控制在较小的范围内,并建立参数调整规则表,按照模糊自整定数值关系,对发动机转速扭矩参数进行精确调整,从而对发动机转速进行自适应模糊控制;仿真结果表明,使用文章设计的方法,对涡轴航空发动机转速进行自适应模糊进行控制后,能够较好地将发动机转速控制在3000 rpm附近小波动振荡,说明该方法的控制效果较好;当阶跃干扰为10 N·m时,转速波动在11.38~17.77 rpm之间,当阶跃干扰为15 N·m时,转速波动的平均值在11.69~17.81 rpm之间,相对于对比方法均较小,说明该方法具有较好的应用价值。

基于自适应模糊控制算法的船用内燃机振动控制研究

本研究针对船用内燃机在复杂海洋环境中存在的振动问题,开展了基于自适应模糊控制算法的振动控制研究。由于船用内燃机的振动直接影响船舶的性能和安全性,且传统控制方法难以适应环境变化和精确控制,本文引入模糊控制技术,特别是自适应模糊PID控制器,以提高控制系统的灵活性和响应速度。研究中首先分析了内燃机振动的动力学特性,并构建了模糊控制模型。通过仿真实验验证了控制策略的有效性,结果显示自适应模糊控制策略显著提高了振动控制的效率和精度。研究优化了振动控制的动态和静态性能,为类似的工业应用提供了新的解决方案。

基于激光传感器的农业机械控制器设计

针对当前农业机械控制器对农业机械器件控制能力较差,导致农业机械设备存在换挡异常与平衡性较差的问题,提出基于激光传感器的农业机械控制器设计研究。先选用拿度DPE-10-500激光测距传感器为控制器的数据测量设备,对中央控制模块展开优化。然后设定传感器测量距离与角度,使用圆拟合算法对测量数据进行修正。最后根据激光测量结果,以PID控制器为基础,构建自适应神经模糊控制器,对农业机械设备进行控制测试。测试结果表明:此控制器可按照预设要求完成机械设备的换挡,对机械臂为位置控制误差最大仅为0.58 cm,智能平衡开启状态时,其偏离最大角度仅为1.6°,偏离最大幅值仅为31 cm,极大提升了设备的调试位置精度及平衡性,进一步提升农业机械设备的应用效果。

非线性系统的自适应模糊反演控制器设计

针对一类非线性系统,考虑到系统的完全未知模型参数和扰动,提出了自适应模糊反演控制方法。首先因为模糊系统可以以任意精度渐近的逼近任意连续函数的优越性,采用自适应模糊控制理论设计模糊系统逼近系统未建模动态。然后采用反演设计方法逐步设计控制律和更新律,并用Lyapunov综合方法证明其最终一致渐进稳定。最后用仿真验证所给方法的正确性。

基于自适应反演滑模的键合线缠绕张力控制方法

针对键合线缠绕运动存在耦合性强和张力波动等问题,提出一种自适应反演滑模控制方法应用于缠绕控制系统。该方法依据反演的控制思想将复杂系统分解成不超过系统阶数的子系统,然后从系统的最低阶次系统方程开始,引入虚拟控制量,结合滑模控制定义逐步设计满足要求的虚拟控制,最终设计出系统的实际控制方法。同时采用自适应算法对不确定性参数进行估计,根据Lyapunov稳定性理论设计参数自适应率,并设计模糊逼近作为滑模控制器中的切换控制项,从而保证系统稳定性。通过分析摆角波动与响应时间数据,发现采用自适应反演滑模控制能提高系统稳定性。比较自适应反演滑模控制与常用的模糊PID控制算法,结果表明,在键合线缠绕运动中,自适应反演滑模控制的张力摆杆摆角波动控制在±1.4°内,优于常规模糊PID的,能更有效地控制张力输出。

阻尼联络线低频振荡的SVC自适应模糊控制器研究

从暂态能量的角度对区域模式振荡的过程进行分析,提出以降低区域间振荡能量为控制目标的阻尼控制策略,设计出附加在SVC上的自适应模糊控制器,以提高互联系统的动态稳定性水平。该控制方案不需预知系统具体参数,通过对系统运行状态和控制效果进行评判,依据模糊规则自适应地对控制参数进行调节,实现对区域模式振荡的有效抑制。数字仿真表明,该控制器能有效地提高互联系统的动态稳定性水平,对不同的系统运行方式和振荡模式具有较强的鲁棒性。

自适应模糊PID控制器的设计和仿真

在参数自适应模糊PID控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且在MATLAB软件下将该控制器在某系统中的应用进行了研究,仿真结果表明,参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。

用模糊RBF神经网络简化模型设计多变量自适应模糊控制器

针对多变量系统实时性要求 ,提出模糊径向基 (RBF)神经网络结构的简化模型及相应算法 ,并对由此简化模型设计的多变量模糊控制器模糊规则的在线自学习算法进行分析 ,提出一种系统动态增益的处理方法和基于过程最优的改进方案 .仿真实验结果表明该控制器可实现实时自适应控制 ,改进算法是有效的 .

一种自适应模糊PID控制器应用仿真

研究了一种误差驱动型自适应模糊PID控制器在二阶时滞系统中的应用。选择系统的稳态误差和误差变化率为PID参数自适应模糊调整的前件变量,将前件变量模糊化为7个论域期间,建立了PID参数调整的模糊规则表,查表得PID参数的后件参数,采用极大值反模糊化规则得到具体PID控制参数。仿真结果表明采用该控制器后系统的调节时间大大缩短,控制效果令人满意。

变量喷药自适应神经模糊控制器设计与仿真

为了减少除草剂用量,采用变量喷施除草剂方式进行除草.根据分别建立的杂草面积、喷药机械行驶速度与喷药量关系模型,得知杂草面积和喷药机械行驶速度是影响变量喷施效果的主要因素.为了获取喷药量与车速及杂草面积关系试验数据,设计了室内变量喷药试验台,使用DSP处理器及编码器分别得到杂草面积及喷药机械前进速度信息.结合所获试验数据,设计了一种基于自适应神经模糊推理(ANFIS)的双输入、单输出控制器.对控制器设计过程中输入输出变量的选取、隶属函数的选择及控制器的训练等进行了研究,数据经过30次训练后误差为1.47×10-5.对控制器的速度采集、串行通信、电磁阀驱动等硬件电路及模糊控制软件流程,进行了设计.在Matlab中建立了自适应神经模糊控制仿真模型,仿真结果表明:在喷头打开时间为0.2 s,喷药机械速度为0～1 m/s,杂草面积在0～100 cm2时,控制器可自动调节喷药量在0～4 mL变化.与采用传统模糊控制方式相比,该控制器自适应性强,具有较好的应用前景.

导弹自适应反演控制器设计

提出了一种应用反演控制技术的非线性自适应导弹控制系统的设计方法。首先采用自适应辨识算法来估计系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术处理系统中的非匹配不确定性 ,在虚拟控制中引入了微分阻尼项 ,有效地改善了系统动态性能 ,并应用Lyapunov稳定性理论证明了系统是全局指数稳定的。

一种参数自适应模糊PID控制器

基于Ｔａｇａｇｉ和Ｓｕｇｅｎｏ的确定性模糊模型，提出了一种参数自适应模糊ＰＩＤ控制器．该控制器的参数调整也采用确定性模糊调整规则，从而使控制器的设计简单、容易，同时与一般的参数自适应相比具有很强的适应性和鲁棒性．仿真结果表明，该控制器明显地改善了控制系统的动态性能．

基于自适应模糊滑模的复合控制导弹制导控制一体化反演设计

针对姿控式直接力/气动力复合控制导弹,提出一种基于滑模反演控制的制导控制一体化控制律。通过引入指令滤波器,避免了传统反演设计存在的计算膨胀问题;设计自适应模糊逼近器对系统不确定函数进行逼近,并构造误差滑模面来补偿模糊逼近误差及有界干扰对系统的影响,通过在线自适应调整控制律参数实现系统的鲁棒性。具体的数值算例仿真计算表明:在目标机动的情况下,所设计的一体化制导控制系统具有较强的抗干扰能力,在保证系统稳定的同时可达到满意的制导控制效果。

自适应模糊神经网络控制器在电阻加热炉中的应用

提出一种自适应模糊神经网络控制器，着重讨论了自适应模糊神经网络的混合学习算法和自适应动量解耦的最速下降法。给出了适于非线性时滞、基于径向基函数网络和自适应模糊神经网络控制器的控制方案，并把它用在电阻加热炉中。实际应用表明，模糊神经网络控制器具有良好的控制效果。

变论域自适应模糊控制器失真率的计算

变论域自适应模糊控制器已经成功应用在许多领域,然而它的参数难以准确估计,因此其失真率计算十分困难.本文基于Markov过程,提出一个新的计算方法.该方法通过一个特殊的Markov链模拟变论域自适应模糊控制器工作过程,解决了它的失真率计算问题,并证明这个方法是可行的.同时,通过两个算例验证这个方法的有效性.

基于模糊干扰观测器的自适应反演滑模控制研究

摩擦等外界干扰,系统不确定性信息及参数变化对飞行仿真转台的运行造成不利影响。针对该问题,提出基于模糊干扰观测器(Fdo)的自适应反演滑模控制方案(ABSMC),在对外界干扰和不确定信息进行补偿的基础上,从稳定性出发,对不确定上界进行自适应估计,并逐步反推出控制器。通过对某型仿真转台进行仿真,得知该方案与普通滑模控制(SMC)方案相比,具有更高的跟踪精度,并极大的提高了对外界干扰,系统不确定信息和参数变化的鲁棒性。

机器人间接自适应模糊控制器及其应用

归纳并证明了机器人间接自适应模糊控制的几个重要特性并阐述了其用于多关节机器人跟踪控制的策略 .对一个具有远程独立电机驱动的双连杆机械臂的仿真结果证实了可行性 .