基于模糊自适应PID控制器的夹具自适应控制研究

为提高夹具自适应控制的稳定性和响应速度,以电磁无心夹具为研究对象,提出一种基于模糊自适应比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制器的控制方法。首先构建夹具数学模型,然后结合模糊控制和PID控制的优势,构建模糊自适应PID控制器对夹具进行自适应控制,最后通过在MATLAB软件上进行仿真。结果表明,该方法实现了阶跃信号、突加负载、正弦信号输入等不同条件下的夹具控制,且具有优异的控制性能。整个控制过程中,该方法超调量为2.11%,响应时间0.08 s。相较于PID控制器、模糊控制器、自抗扰控制器、模糊滑模控制器,该方法提高了夹具自适应控制的精度和响应速度,且可用于实际夹具自适应控制中,具有一定的实际应用价值。

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。

基于改进麻雀搜索算法模糊PID控制器设计

为了提高无刷直流电机输出转速与转矩的平稳性,提出了一种通过时变惯性权重改进的麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机。通过在Matlab/Simulink中对无刷直流电机进行控制仿真,仿真结果表明,时变惯性权重改进麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机,其转速与转矩的平稳性符合要求,并且能够实时响应负载的变化。

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。

深空探测应用微型化自适应算法控制器研究

深空探测应用控制系统中最为核心的是控制器的设计。通过采用先进的控制策略,能降低对控制器处理能力的需求。面对工作需求多样,工作内容复杂的深空探测应用,微型化控制器需要更加智能的算法和更加合理的控制策略来维持系统的稳定性。

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。

基于自适应分区域麻雀算法的氢燃料电池供气系统的PID控制器设计

在外界干扰的情况下,传统的PID控制已经无法满足氢燃料电池空气供应系统的实时调节。因此,本文提出了一个自适应分区域麻雀搜索算法(APSSA)的PID控制器。首先,针对麻雀搜索算法存在易陷入局部最优、收敛速度过快导致算法精度不高等问题,提出了一种自适应分区域麻雀搜索算法。其次,设计了一种基于APSSA的PID控制器,用于整定PID参数:定义积分时间加权绝对误差(ITAE)为目标函数,按照APSSA的核心迭代步骤对Kp、Ki、Kd三个参数迭代优化,确定最佳的参数组合。最后通过一个仿真实验,将其与PSO-PID进行比较,结果表明,APSSA-PID相较PSO-PID,稳定性更强,花费的时间成本更低。

自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制研究

温度控制可以避免由于电气设备温度过高而出现故障,为了提高电气设备的温度控制精度,研究了一种自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制方法。在自适应模糊算法的基础上,优化PID控制器的结构,根据自适应模糊处理的原理,建立自适应模糊PID控制器输入与输出的关系,以电气设备的温变和均方差作为优化目标,完成自适应模糊PID控制器的参数优化。根据电气设备运行环境中的平均温度,构建电气设备温度的连续时间动态模型,采用优化后的自适应模糊PID控制器参数,获取电气设备温度控制的输出,最小化电气设备温度控制的目标函数,实现电气设备的温度控制。实验结果表明,该方法能够将温度控制精度提高到93%以上,其对电气设备具有较好的降温效果和控温效果,具备了可行性。

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。

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。

采摘机器人机械手避障方法研究——基于遗传优化和模糊PID控制器

为了提高采摘机器人机械手移动的自动化程度,使其在移动过程中有效避开障碍物,将基于PID控制器的避障系统引入到了机械手的设计上,并采用遗传算法和模糊算法对控制器进行了优化,提高了机械手移动的准确性和平稳性。模拟采摘机器人机械手的作业环境,对机械手的避障功能进行了测试,结果表明:机械手可以成功躲避障碍物,且采用遗传和模糊算法优化的机械手具有更高的移动平稳性,对于提高果实采摘效率和质量具有重要的作用。

基于鲸鱼优化算法的风力发电机组变桨模糊控制策略

由于风的变化性、随机性等因素,风电机组的输出功率处于不稳定的状态。当风速超过额定风速时,通过精确地调节桨距角,保证风电机组输出功率的稳定性。针对该问题,基于Matlab/Simulink仿真软件,搭建出风电机组变桨控制模型,设计了基于鲸鱼算法优化的模糊PID控制器。然而,模糊控制参数繁多,仅靠专家经验进行整定比较困难。因此,通过鲸鱼算法对模糊参数进行在线最优整定,很好地解决了风电机组的大滞后和非线性问题。通过对比分析PID控制器和模糊PID控制器的性能,仿真结果表明后者可以使功率快速趋于额定值,提高了系统的动态响应,并且可以精确调整桨距角。此外,模糊PID控制器最大限度减轻了变桨机构的疲劳,增加了风机的寿命。

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。

基于自适应遗传算法的红外子热像图模糊增强方法

为了提高红外子热像图的边缘强度、信息熵和清晰度等,使图像视觉效果有所提高,研究了一种基于自适应遗传算法的红外子热像图模糊增强方法。对含有噪声的红外子热像图展开小波变换,分别获取高、低频小波系数,低频部分的小波系数不进行任何处理,高频部分的小波系数引入最小二乘对其进行总体估计,同时逆变换处理估计后的小波系数,完成红外子热像图去噪处理。通过模糊增强算法增强处理红外子热像图,同时引入自适应遗传算法优化处理模糊参数,实现红外子热像图模糊增强。实验结果表明,本文所提方法的图像更加清晰,且对比度也明显得到改善,其平均对比度值为0.075,平均边缘强度值为67.14,平均信息熵值为8.59,平均清晰度值为13.73,充分说明该方法获取的红外子热像图模糊增强效果更加理想,能够有效提升视觉效果。

抽水蓄能机组新型变工况自适应模糊控制策略

针对抽水蓄能机组工况之间频繁转换、常规比例-积分-微分控制(proportional-integral-derivative control,PID)控制对不同工况变化下适应性弱及现有的新型控制方法难以应用于实时性要求较高的可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)调速系统中等问题,同时考虑到导数分量易引入高频测量噪声。结合模糊控制理论,创新地提出了一种以水头和功率作为模糊推理输入变量的新型自适应模糊PI控制器(innovative adaptive fuzzy PI,IAFPI)。首先结合所设计的控制器建立了基于弹性水击和对数投影曲线法的抽水蓄能调节系统精细化模型;然后利用多目标粒子群算法(multiple objective particle swarm optimization,MOPSO)优化该模型的控制参数;最后结合我国某实际抽水蓄能电站数据,分别与传统PI、传统模糊PI控制在不同负荷不同水头下进行对比仿真试验;验证所设计的新型自适应模糊PI控制器可有效提高机组对工况变化的自适应性。

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。

基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法

传统的模糊C均值算法直接基于原始数据进行聚类,数据的内在结构可能会被噪声、异常值或其他因素破坏,因此聚类性能会受到影响。为提升FCM算法的鲁棒性,提出了一种基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法。近邻信息指的是一种基于数据点之间相似度的度量,每个数据点都可以看作其他数据点的近邻,但是不同数据点之间的相似度是不同的。将样本点的近邻信息GX和类中心点的近邻信息GV融入基础FCM模型中,为聚类过程提供更多的数据结构信息,用于指导聚类算法中的簇划分过程,以提升算法的稳定性,并提出了3个迭代算法求解本文提出的聚类模型。与其他先进聚类算法对比,在部分基准数据集上聚类性能有10%以上的提升,同时还从参数敏感性、收敛性、消融实验等方面对算法进行评价。实验结果可以充分显示本文提出的聚类算法的可行性与有效性。

基于自适应模糊控制的汽车焊接过程方法研究

针对当前汽车车身焊接费时费力、焊点不连续、表面质量差等问题,提出一种基于自适应模糊控制的焊接过程算法。通过构建工业机器人、C型短式伺服焊钳及旋转式双面夹具台的运动模型,利用模糊规则制定PID控制参数,有效提高了伺服控制系统的跟踪精度及动态响应能力。试验结果表明,该方法能较好地解决车身连续焊接过程生产的问题。

上肢康复机器人模糊自适应交互控制研究

为解决脑卒中患者在主动康复训练过程中因患者个体差异导致的训练强度不足或过强问题,提出了一种基于模糊规则的上肢康复机器人自适应交互控制系统.针对不同病情患者的肌力差异,设计模糊自适应阻抗控制器.控制器基于人机交互力和系统误差,利用模糊推理对阻尼和刚度系数进行自适应调节,改变训练强度,实现康复机器人按需辅助控制.为保证康复训练过程中运动轨迹的准确跟踪,设计GA-FuzzyPID控制器,基于改进遗传算法对模糊规则隶属度函数和规则库进行优化,降低康复机器人轨迹跟踪误差.基于Matlab/Simulink对系统进行轨迹跟踪和自适应阻抗控制仿真实验.结果表明,轨迹跟踪实验中,GA-FuzzyPID控制器的轨迹误差相较于PID控制器和FuzzyPID控制器分别降低了55.9%和34.0%,有效提高了轨迹跟踪精度;自适应阻抗控制实验通过与固定阻抗方法进行对比,验证了所提自适应交互控制系统的有效性和可行性.

模糊自适应Kalman滤波算法在SINS/DR组合导航的应用

针对里程仪测量误差导致组合导航精度降低的问题,提出基于系统工作状态和滤波器新息状态相结合的模糊自适应算法。根据新息的变化确定模糊规则,修正里程仪输出增益,使新息始终保持在零均值附近,利用修正后的新息修正观测噪声方差,降低导航定位的偏差。仿真实验结果证明,该算法能够很好地提高组合导航定位的精度。