下推式磁悬浮自适应模糊PD控制方法

为了改进基于传统PD控制的下推式磁悬浮控制系统稳态误差大、系统功耗高、体位适应性差的缺点,在传统PD控制结构基础上,引入具有设定值积分功能的模糊控制器和基于z轴磁场检测的比例运算器实现自适应模糊PD控制。所提算法在基于STM32F401CCU6为主控芯片的硬件系统上进行了对比实验。实验结果表明,相较于传统PD控制,自适应模糊PD控制算法对受控力不同的浮子控制的稳态误差均趋于0,磁悬浮系统装置的最大倾斜角由10°增加到90°,系统稳态输出功率从14 W降低至0.6 W,磁悬浮控制系统的综合性能得到大幅提升。

自由飞行空间机器人基座位姿调整的模糊PD控制

由于自由飞行空间机器人处于微重力的环境,因此其在目标获取的过程中必然会出现因机械臂运动和环境影响而导致基座的复杂运动。本文设计了自由飞行空间机器人位姿调整的模糊PD算法,根据接收到的实时位置信息,空间机器人可以自主地调整基座的姿态和位置来校正位姿误差,保证目标的稳定捕获。利用开发的实验平台与传统的on/off式控制器进行了实验对比,验证了此方法在稳定性、控制精度和燃料消耗上都有较好的表现。

CMAC网络与模糊PD并行控制仿真研究

针对工业被控对象广泛存在的不确定性、非线性、时变性和多干扰等特性,提出了一种CMAC网络与模糊PD并行控制器的设计方法。该方法以模糊PD控制代替传统的PD控制实现反馈控制,并采用遗传算法整定模糊PD控制的量化因子,CMAC网络实现前馈控制。仿真结果表明,CMAC网络与模糊PD并行控制相对于PID控制与传统的CMAC网络与PD并行控制具有更强的鲁棒性与抗干扰能力。

一种改进的模糊PD控制器

充分利用非线性跟踪微分器获得高质量微分信号的特性,将跟踪微分器与传统的简单模糊PD控制器相结合,提出一种简单的高性能的改进的模糊PD控制器.该改进模糊控制器的最显著特点是对测量噪声的强鲁棒性和工程易实现性.数值仿真证明了其有效性和高效性.

基于模糊PD算法的三自由度机械臂遥操作双边控制

遥操作中由于操作者手部生理颤抖和机械臂与不同工作环境相接触时的非线性,无法精确地建立模型,这会影响双边控制系统的性能。该文通过对双边控制响应曲线的分析,设计控制参数ΔKs、ΔKd模糊规则集,采用模糊PD算法对双边控制系统进行参数优化。建立三自由度机械臂模型,并用三自由度机械臂与Matlab联合进行实时仿真,对系统参数优化前和优化后进行比对试验。采用模糊PD算法提高了系统的自适应能力,达到良好的稳定性及跟踪性。试验结果证明所提方法是可行有效的。

基于模糊PD控制理论的电解加工机床控制系统研究

介绍了一种用于等壁厚螺杆钻具定子内侧螺旋曲面加工的电解加工专用机床,并详细阐述了该机床的控制要求,对机床的控制系统进行了初步设计;然后结合模糊PD控制理论,针对电解加工这一复杂的多输入非线性时变系统,设计了基于模糊PD控制器的电解加工间隙控制系统,使其能够对螺杆钻具定子这类细长零件内侧螺旋曲面的电解加工过程进行同步控制,以保证电解加工的速度和成形精度。

基于稳态ANN模型和模糊PD控制的变速直膨式空调系统温湿度同时控制方法

直膨式空调系统温湿度控制过程高度耦合,造成传统方法下室内空气温湿度的同时精确控制较难实现。本研究基于模糊PD控制逻辑,利用稳态ANN模型建立新型温湿度同时控制算法,根据实时温湿度的控制误差计算所需的显、潜冷量,输出风机、压缩机转速,实现温湿度的同时控制。针对建立的新型控制算法,进行了控制性能验证实验,命令跟随实验结果表明,在新型控制算法的控制下,空气干球与湿球温度设定值改变后在720 s内被稳定在新的设定值,误差在±0.2℃以内;负荷干扰实验结果表明,在有负荷扰动的条件下,控制器在干湿球温度偏离设定值0.5℃后迅速响应,并在600 s内将干湿球温度控制到设定值,波动不超过0.2℃。因此本文建立的新型控制方法可以实现使用变速直膨式系统进行室内空气温湿度同时控制。

基于误差驱动的混合型模糊PD控制器设计

提出一种基于误差驱动的混合型模糊PD控制器。对其结构进行分析,并对模糊控制理论未解决的规则选取问题进行探讨。模糊控制器采用“1D-1D”的映射关系,结构简单,灵活性强;采用非线性输入输出映射关系控制曲线,仿真结果证明其性能优于传统线性规则。用波波夫稳定判据得到了控制器稳定的充分条件。

基于模糊PD控制的电动助力转向系统建模及仿真分析

汽车电动助力转向系统的基本功能是利用电机产生助力力矩帮助转向。与传统的转向系统相比该系统结构简单,灵活性大,能较好地满足汽车转向性能的要求;在操纵舒适性、安全性、节能等方面也充分显示了其优越性。本文对汽车电动助力转向系统的结构及其动力特性分析,建立数学模型,设计了一种自适应模糊PD控制系统。并进行了仿真研究。仿真结果表明,基于模糊PD控制的EPS比传统PD控制具有更好的助力特性和抗干扰能力。

基于模糊PD算法的竞速小车过弯策略研究

为解决竞速小车在竞速赛中快速稳定通过各种复杂弯道,设计了一种基于开源硬件Arduino单片机和模糊PD算法的低成本竞速小车系统,系统主要由Arduino UNO单片机、八路光电传感器探测模块、陀螺仪模块、红外避障传感器等组成.为得到最优过弯策略,实验过程中分别采用了普通条件判断算法、固定参数PID算法和模糊PD算法进行实验测试分析,实验表明,竞速小车运用上述3种算法跑完赛道的时间分别为55 s、41 s和32 s;结果表明,采用模糊PD算法的竞速小车能较好的适应直道和多种弯道,且速度最快.

基于积分的模糊PD三自由度直升机控制器研究

针对直升机的控制问题,设计了一种基于积分的模糊PD控制器.经过系统实物试验,证明该方法较好地解决了系统的非线性问题,获得了良好的控制性能指标,进而证明了模糊控制在三自由度直升机系统中应用的优越性.

汽车电子助力转向的模糊PD控制器设计

本文针对汽车助力转向环境的非线性、参数时变性和模型不确定性的情况,考虑PD控制器不能在线进行参数自整定的问题,基于模糊控制技术,提出了一种模糊自整定PD参数的汽车电子助力转向系统的控制方法与控制策略。该方法采用DSP为核心,利用模糊控制规则在线调整PD控制器的参数。运用MATLAB进行仿真的结果表明模糊PD控制器既具有PD控制器高精度的优点,又具有模糊控制器适应性强的特点,能保证有更小的超调、鲁棒性强、更短的调整时间及更好的动、静态特性,在汽车电子助力转向领域具有较高的推广应用价值。

基于模糊PD控制的电动助力转向系统建模及仿真分析

汽车电动助力转向系统的基本功能是利用电机产生助力力矩帮助转向。与传统的转向系统相比该系统结构简单，灵活性大，能较好地满足汽车转向性能的要求；在操纵舒适性、安全性、节能等方面也充分显示了其优越性。本文对汽车电动助力转向系统的结构及其动力特性分析，建立数学模型，设计了一种自适应模糊PD控制系统。并进行了仿真研究。仿真结果表明，基于模糊PD控制的EPS比传统PD控制具有更好的助力特性和抗干扰能力。

基于DSP的模糊PD控制算法的研究

通过针对电动机启动特性进行分析,以及对常规PID控制和模糊控制理论的比较,提出了基于模糊PD控制的中压电动机软启动设计方法。通过DSP2812微机控制系统检测输入电流,根据输入电流值,在中压电动机启动不同阶段分别采用模糊控制和PD控制,最后通过仿真和实验验证了所提出算法的有效性和实用性。

红外成像导引头模糊PD控制器设计与仿真

为提高红外成像导引头动态性能和跟踪精度,结合模糊控制与经典PID控制优点设计了一种模糊PD控制器,该控制器对系统参数变化及外界干扰具有很强的适应能力。仿真结果表明所设计的模糊PD控制器具有良好的动态特性和跟踪精度。

皮带机自移机尾自动纠偏的模糊PD算法研究

为解决皮带机自移机尾在运行过程中常出现皮带跑偏问题,并且考虑到皮带―螺旋滚筒模型具有非线性特点,本文提出一种具有自适应性的模糊PD算法。首先,通过对模型的运动分析,得出其在纠偏过程中的运动特性,根据此特性总结出模糊控制规律;然后,设计出合适的模糊控制器;最后,运用AMESIM和SIMULINK联合仿真,证实了该控制器能够实现快速准确的纠偏效果。

模糊PD控制在伺服系统中的应用

为了提高伺服控制系统动态跟随误差的精度,在三环伺服控制系统的基础上提出了一种经典控制和智能控制相结合的方法.利用误差补偿的思想,在位置环上采用按给定输入补偿的复合控制方法进行误差补偿,以提高系统动态跟随精度.采用模糊PD参数自整定控制的思想,在位置环上设计了智能模糊控制器,对前向通道PD调节器的参数进行了优化.仿真结果表明,与PD控制系统相比较,改进系统的动态误差精度得到了提高,明显地增强了系统的动态跟随特性,并使系统具有较强的鲁棒性.

基于模糊PD控制器的桥式起重机防摇与定位研究

消除并控制吊重的摇摆对提高起重机工作效率、减少装卸作业安全生产隐患具有重要意义。考虑到吊重摇摆系统的非线性、时变性和不确定性,提出了一种将传统PD控制与模糊控制相结合的方法,利用模糊语言规则对PD参数进行实时整定。利用SIMULINK对防摇摆系统进行了建模和动态仿真研究,通过对仿真结果分析,在给定钢丝绳绳长、载重质量前提下,相对于传统PD控制方法,该控制方法具有更好的适应性和鲁棒性,可以提高起重机摇摆系统的动态性能。

ATM网络中基于模糊PD的显式速率流量控制机制的研究

ATM网络中ABR服务采用基于速率的流量控制机制。基于模糊逻辑理论和传统控制理论,提出了一种模糊PD控制机制。通过仿真,得知该机制是稳定的、鲁棒的,并具有很好的瞬态和稳态性能,从而可以获得网络性能目标和提高网络资源利用率。

基于CMAC神经网络的网络控制系统模糊PD控制

针对网络控制系统中存在的随机诱导时延,把传输网络以及被控对象看作是一个时变的被控系统,将小脑模型神经网络与PD控制相结合,通过CMAC神经网络与PD的复合控制实现前馈反馈控制,PD控制器的参数由模糊推理机自适应整定,以减小网络诱导时延及其不确定性对系统的负面影响,优化系统控制效果。最后对该控制方法进行了仿真研究,结果表明该方法能有效改善系统的控制性能。