基于改进直接模糊自适应反馈控制的多移动机器人编队算法

针对多移动机器人控制系统适应性差、控制精度低的问题,提出一种改进直接模糊自适应反馈控制方法。利用模糊数学理论分别对机器人的理想输入状态量进行逼近,通过模糊逻辑推理得到输出反馈量并实时调整状态量,应用Lyapunov理论保证系统误差的收敛性和系统的稳定性,最后在Matla b中对所设计的WMR动力学和运动学相结合的控制系统进行仿真实验验证。结果表明在所设计的模糊控制器的作用下,实现了多个机器人的编队,并提高了运动系统的控制精度和响应速度。

基于自适应模糊PID算法的锂电池组双层均衡控制

为提高电池重组时的均衡效率,在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上,设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡,组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法,以电池荷电状态(state of charge, SOC)为均衡变量,利用模糊控制算法对PID参数进行调节,缩短了均衡时间,提高了均衡效率。在Matlab/Simulink中搭建了锂电池组双层均衡拓扑电路和自适应模糊PID控制算法模型。实验结果表明:在不同工作状态下,所提出的电池组均衡拓扑及其控制策略将均衡时间效率平均提高了58.36%,验证了该方案的有效性。

基于模糊自适应反步算法的多电机同步控制

针对多电机系统中,参数摄动和负载转矩变化会影响整个系统的跟踪精度和速度同步问题,论文设计一种模糊自适应反步控制方法。三台电机采用平均偏差耦合的结构,将其速度进行均值处理,然后再通过速度误差补偿器进一步地增强系统速度的同步效果。将模糊自适应反步算法应用到控制结构中,对系统由于扰动所带来的速度误差进行精准调节。在仿真实验中与传统滑模算法、传统的反步算法进行对比分析,研究结果表明:模糊自适应反步控制策略具有精度高、同步误差低、抗干扰性能好等特点。

无速度传感器的异步电动机模糊自适应PI直接转矩控制

文章针对传统无速度传感器直接转矩控制转速不稳定、超调量大等问题做出两点改进。首先,引入自耦PI对传统MRAS无速度传感器直接转矩控制进行改进,该方法改善无传感器直接转矩控制调速性能、降低超调量、减小稳态误差;其次,针对直接转矩控制具有转矩脉动大、调速性能差等缺点,提出变论域静态模糊自适应PI控制策略,减小转矩脉动并改善调速性能,大大提升了抗负载能力;最后,在Matlab/Simulink仿真环境下进行了仿真并进行分析,证明了上述方法的有效性和可行性。结果表明,相对于传统的无速度传感器直接转矩控制系统,仿真结果显示减小了转速超调量,缩短了转速上升中到达高速工况的响应时间,提升了抗负载能力。

应用模糊自适应控制算法的单片机实时电力系统监控

当前,电力系统日益复杂,对其进行实时监控与控制的重要性愈发凸显。为了改善电网运行的可靠性与经济性,本文提出了一种以单片机为核心的实时电力系统监控系统。在此基础上,提出了一种基于单片机的模糊自适应控制算法,使系统能够在较短时间内对电网的运行参数进行在线调节与优化。该系统通过对实时数据的采集,实现了对系统状态细微变化的识别,并对其进行相应控制,以实现对电网整体性能的优化。

基于模糊自适应PID的SRM直接转矩控制系统研究

针对传统模糊控制器在控制过程中存在超调量大、控制精度不高以及静差等问题,提出了一种基于优化模糊自适应PID的开关磁阻电机控制方法。利用改进蝙蝠算法对模糊控制器进行优化,以外环模糊自适应PID控制器的输出变量为内环控制系统的参考转矩,送入直接转矩控制系统。仿真结果表明,经过算法优化的模糊自适应PID控制器在动态性能和鲁棒性方面明显优于传统模糊PID控制器,成功克服了模糊控制中存在的稳态误差和抗干扰能力不足的问题,有效解决了系统上升时间和超调之间的矛盾,同时显著减少了电机转矩的脉动。

多四旋翼无人机编队自适应容错控制

针对四旋翼无人机在编队控制时受到执行器故障的影响,引起无人机之间跟踪误差的问题,而传统PID控制的固定参数无法适用于四旋翼无人机面临复杂的环境,因此设计了模糊自适应PID容错控制器以及多无人机的滑模协同控制器.首先,针对执行器故障无人机进行系统建模,给定领导无人机的参考轨迹,通过设计的模糊自适应PID控制器使得执行器故障的无人机跟踪给定轨迹.其次,基于滑模控制理论,设计编队协同控制器,控制Follower无人机与Leader无人机之间的距离误差趋近于零,实现期望的编队队形.最后,通过仿真实验对比结果表明,所设计方法超调量小,鲁棒性强,对四旋翼无人机有较好的控制效果.

超高速飞行器自适应模糊超螺旋控制律设计

针对超高速飞行器多源扰动下高精强鲁棒控制需求,提出了一种自适应模糊超螺旋控制律。首先,给出控制导向的超高速飞行器姿态模型;其次,采用广义超螺旋算法设计控制器,实现滑模变量与跟踪误差的高精收敛;同时,引入高阶齐次观测器估计飞行器复杂扰动,并在控制律中做前馈补偿以提高算法鲁棒性。针对控制增益选取问题,基于模糊算法,通过融合专家经验,建立控制增益与滑模变量直接关联。相较传统自适应方法,该自适应律可实现控制增益快速调节整定,同时兼顾系统响应速度、鲁棒性与抖振抑制需求。最后,以考虑复杂多源干扰的超高速飞行器为对象进行仿真,结果证明了自适应模糊超螺旋控制律的有效性。

基于遗传算法的超声波电机模糊自适应速度控制

行波接触型超声波电机是一种利用压电陶瓷的逆压电效 应工作的新原理微特电机,与传统电磁型电机截然不同, 其 驱动力矩并非由电磁感应产生,而是由压电陶瓷超声频域 的振动转化而来。参数的时变性、系统内在的非线性、系统的强耦合性等原因导致其动态和稳态数学模型难以获得。在未知控制对象精确参数及数学模型的情况下,该文提出一种新的超声波电机自适应速度控制策略。控制系统包括两个闭环,内环用来补偿由于温度变化造成的机械谐振频率漂移,可以增强响应的快速性与准确性;另一闭环为频率调节环,频率值由模糊控制器根据工作状态随时调整,其模糊控制规则基于遗传算法在线调节。系统较好地实现了设定的速度参考模型的自适应跟踪,具有控制灵活、适应性强的优点,又具有较高的控制精度和较好的稳定性。

基于自适应滑模与模糊控制的导弹直接力／气动力复合控制系统优化设计

针对导弹直接力/气动力复合控制问题,提出了一种基于自适应滑模控制(ASMC)与模糊逻辑的自动驾驶仪设计方法。该方法将整个导弹控制系统分为气动力控制子系统(ACS)和直接力控制子系统(RCS)两部分。前者采用自适应滑模控制理论进行设计,利用其所具有的强鲁棒性优点,克服了包括参数摄动与外界扰动在内的各类不确定性因素的影响。后者通过基于规则的模糊推理来确定不同条件下直接力作用的大小,以辅助提高气动力子系统的性能。在控制系统结构确定的条件下,利用遗传算法(GA)对各参数进行优化,实现了两个子系统之间的协调工作。仿真结果表明,所提出的控制方案对机动指令具有较好的跟踪效果,适用于直接力/气动力复合控制导弹的控制系统设计。

基于模糊遗传算法的无刷直流电机自适应控制

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量和非线性的控制系统,模糊控制器在其控制中得到广泛应用。针对模糊控制器设计和参数在线调节方面的不足,文中提出了一种使用遗传算法优化的模糊控制器,并用于无刷直流电机的控制中。系统使用电流和转速双闭环控制。速度环采用模糊控制器进行控制,控制规则通过遗传算法进行离线优化,并在数字信号处理器(DSP)中实现控制参数的在线调节。系统较好的实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,具有控制灵活、适应性强等优点,同时又具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。

电磁型混合磁极直接自适应模糊悬浮控制方案的研究

电磁型电磁永磁混合悬浮磁悬浮列车的悬浮系统是一个开环不稳定、强非线性时变系统。该文在分析了混合悬浮系统的工作原理的基础上,给出了一种电磁型磁悬浮系统直接自适应模糊控制器的设计方法。为了使控制算法在气隙变化的情况下能更快地收敛,提出了一种新的复合自适应算法。该算法能更加充分利用已有的先验知识,从而使系统的动态响应速度更快,跟踪误差更小。计算机仿真和实验结果都验证了理论分析的正确性。

基于等效滑移率变化率的汽车防抱制动系统模糊直接自适应控制

针对汽车防抱制动系统(Antilock brake system,ABS)车轮角减/加速度和滑移率逻辑门限值控制方法以及常规汽车ABS模糊控制方法的滑移率控制精度不高的缺点,提出汽车ABS模糊直接自适应控制。针对通常将滑移率跟踪误差变化率,或车轮角加/减速度跟踪误差作为汽车ABS模糊控制器输入量其计算值不够准确的缺点,提出车轮等效滑移率变化率的概念和算法,采用车轮滑移率跟踪误差和等效滑移率变化率作为ABS模糊控制系统的输入量,设计出常规ABS模糊控制器,作为ABS闭环控制系统的模糊逼近控制器;采用直接自适应控制方法设计出ABS模糊补偿控制器:它们组成ABS闭环控制系统模糊直接自适应控制器。仿真研究和实车试验表明,该控制器应用于汽车ABS系统取得良好的控制效果,且算法简单、具有实际应用价值。

一类非线性MIMO系统的直接自适应模糊鲁棒控制

针对一类未知的非线性MIMO系统 ,本文提出了一种直接自适应模糊鲁棒控制设计方法 .理论分析和仿真实验都已证明 ,该方法确保闭环系统全局稳定 ,获得H∞ 跟踪性能指标 ,外部干扰、模糊逻辑逼近误差和输入对输出的交叉耦合可衰减到给定的水平 ,系统鲁棒性好 .

直接型自适应模糊控制器的设计及其在汽温控制中的应用

针对一类具有未知函数增益的不确定非线性系统,基于监督控制方法并利用第二类模糊系统的通用逼近能力,提出了一种带有自适应补偿器的直接型模糊控制器的设计方案.它通过引入自适应补偿器来减小建模误差和参数估计误差对系统性能的影响,从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或上界已知的条件.理论分析表明闭环系统的状态有界,跟踪误差收敛到零,仿真和实际应用结果证明了该方法的有效性.

直接自适应模糊算法参数的选取以及仿真分析

针对Wang[1]提出的直接自适应模糊控制器,首次推导出了自适应律参数γ以及仿真步长h的理论取值范围。以一阶不稳定系统、二阶达芬振荡系统为例,给出了当γ以及h取不同值时的仿真结果,通过对结果的分析,验证了前面推导出的参数取值范围的正确,并得出有关参数γ变化对系统性能影响的规律。

月球机器人高精度定位模糊神经网络直接自适应控制

针对常规模糊控制的不足 ,提出一种模糊神经网络直接自适应控制 ,它结合了模糊控制、神经网络控制和自适应控制的优点 ,实现了模糊控制的智能化 ,并将其应用于月球机器人的定位控制中。仿真结果证明了该控制方案的优越性、有效性和可行性。

在线规则自适应模糊控制算法及其应用

针对现场对控制过程的具体要求，提出了一种在线规则自适应模糊控制算法．现场运行效果和仿真结果表明该法能提高系统的稳态精度，并具有响应快速。

汽车防抱制动系统自适应模糊控制算法

提出了一种基于自适应模糊算法的防抱制动系统控制方式,针对汽车纵向双轮模型,设计了模糊控制器和滑移率校正器,校正器通过车辆的输入输出参数辨识最佳滑移率,并调整系统控制参数,以提高系统的控制性能,仿真实验验证了控制算法的有效性。

基于BP算法的自适应模糊控制系统研究

在用模糊算法产生模糊规则的过程中，专家信息对算法是否收敛起到了很重要的作用．本文基于模糊控制器的一种解析结构，提出了用ＢＰ算法完善经验规则，加速非线性系统模糊控制过程的方法．