基于状态预测的无人机导航控制

基于飞行惯性对无人机路径导航实时控制和控制精度的影响,将灰色预测模型与模糊PID控制进行融合,提出了基于无人机飞行状态预测的导航控制策略.将无人机飞行状态预测信息作为系统状态调节的输入,构建灰色预测模糊PID航向控制系统,达到对无人机进行实时、准确导航飞行控制的目的.仿真实验结果表明:灰色预测模糊PID控制器可以有效提高无人机导航控制系统的鲁棒性、实时性,与传统的PID控制器相比,其控制性能更优.     

步长自调整的预测模糊控制器的研究

在介绍灰色模型(GM)建模的基础上,把预测控制的思想引入到模糊控制器中。模糊控制器的两个输入变量为设定值,与灰色预测模型的输出值之间比较得到预测误差及其预测误差的变化率。并根据过程状态提出了一种预测步长自调整的模糊决策机制,进一步改善系统的控制性能,即把由模糊决策器得到的预测步长作为灰色预测模型的一个输入来控制。仿真结果表明,该方法具有良好的控制性能和实用价值。     

采用模糊免疫PID控制的移动机器人避障误差仿真研究

当前,移动机器人运动规划路径较长,实际运动轨迹与理论运动轨迹误差较大。对此,设计了移动机器人模糊免疫PID控制系统,并对控制系统输出误差进行仿真验证。建立移动机器人平面简图,给出机器人运动方程式,采用平面栅格来描述机器人运动规划路径。引用传统PID控制器并进行改进,设计了模糊免疫PID控制系统,给出了移动机器人PID控制输出系统在线调节流程。采用MATLAB软件对机器人输出误差进行仿真,比较PID控制和模糊免疫PID控制输出误差大小。结果显示:移动机器人采用传统PID控制系统,稳定调节时间为1.0 s,产生的最大误差为0.83 mm,系统输出误差较大;移动机器人采用模糊免疫PID控制系统,稳定调节时间为0.5 s,产生的最大误差为0.59 mm,系统输出误差较小。移动机器人采用模糊免疫PID控制系统,响应速度快,追踪误差较小,从而提高系统的稳定性。     

铝粉雾化炉铝液温度模糊-PID复合控制

铝粉氮气雾化生产过程中,保持雾化炉铝液温度的稳定非常重要,但铝粉雾化炉是一个非线性、大滞后、不确定性系统,采用常规PID控制器很难保证控制效果．为此针对雾化炉的铝液温度变化特性,结合模糊控制器和PID控制器的特点,设计了一种模糊-PID复合控制器．利用加权因子,将模糊控制器的输出和PID控制器的输出加权综合,使得控制器在误差较大时,主要由模糊控制器起作用,而在误差较小时主要由PID控制器起作用．模糊-PID复合控制器既保持了PID控制的稳定误差小、稳定性好的优点,又具有模糊控制自适应和调节速度快的特点,能够很好地保持铝液温度的稳定,在现场应用中取得了较好的控制效果．     

改进的加热过程模糊自调整PID算法及仿真分析

为解决工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变的非线性受控对象难于控制的问题,提出一种改进的控制算法.该算法采用1个单输入3输出的模糊控制器结构代替3个单输入单输出模糊控制器结构,通过Mam-dani模糊推理运算自调整PID(Proportional Integral Derivative)参数,并结合Smith预估补偿控制作用,优化系统动态响应指标,改善了控制器性能.将其应用于注塑机加热过程的温度控制中,并与常规PID控制器和Smith预估PID控制器比较.仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其他两种控制器,调节时间为420 s,超调量和稳态误差均为0,具有抗干扰性强和鲁棒性好等优点,为进一步改善注塑机加热过程的实际控制性能提供了理论依据.     

基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统设计

在前馈控制器设计思想的启发下,提出了一种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统。该控制系统首先把非线性过程近似为一个线性的ARX模型和一个基于神经模糊系统的线性化误差模型(FNNM)组成的合成模型,把线性化误差模型的输出看作可测量的"扰动",然后再引入前馈控制器,利用被控制过程的输入、误差模型的输出、线性ARX模型输出和系统输出值之间的误差以及被控制过程的合成模型的梯度信息对控制器参数进行在线调节,从而获得较好的控制结果。将提出的基于线性化误差模型的自适应控制系统用于简单不可逆放热反应的连续搅拌型化学反应器CSTR中,并与传统的PID控制器进行比较。仿真结果表明:这种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制器和PID控制器相比,能得到更快、更好的控制效果。     

基于改进灰色预测模型的自整定PID控制

针对非线性滞后系统提出一种基于改进灰色预测模型的自整定PID控制．采用变步长四阶龙格一库塔法与灰色模型相结合的方法作为预测模型，通过BP神经网络建立参数自学习PID控制器，根据目标函数E调整△u，使系统输出最优化．仿真结果证明，该预测控制具有较好的跟踪效果，且有效地克服了误差及干扰等不确定因素所带来的影响．     

时滞系统的T-S模糊PID控制

以输出误差e、误差积累Σe、误差变化率△e为控制器输入,设计了三输入单输出的T-S模糊PID控制器。针对时滞系统,分别采用传统PID控制器、Smith预估补偿器、T-S模糊PID控制器进行控制并仿真比较,结果表明:T-S模糊PID控制器具有控制精度高、响应快速、适应性强的特点;当时滞系统的时滞发生较大变化时,控制器仍具有很好的控制效果,系统稳定。     

风力发电机组最佳功率追踪自适应模糊PID控制

针对变速恒频风力发电系统,以额定风速以下风能的最大利用率为目标,设计了基于自适应模糊PID控制的风能最佳利用追踪控制器.该控制器对叶尖速比进行控制,运行时根据实际输出的叶尖速比与其最优值间的误差及误差变化率在线实时调整PID参数,实现自整定,达到风能利用系数最佳的功率追踪目标.通过仿真对几种控制方法进行对比分析,结果表明,自适应模糊PID控制能够将风能利用系数和叶尖速比均控制在最优值附近,系统的稳态性能和动态性能都较好,控制效果优于PID控制和模糊控制.     

无刷直流电机转速智能混合控制器设计

提出一种传统PI(比例 积分)结合自适应模糊PID(比例 积分 微分)的智能混合控制器, 以提高无刷直流电机转速跟踪和动态适应能力. 该控制器通过开关函数根据转速误差在稳态的PI控制器和瞬态的自适应模糊PID控制器之间灵活切换. 自适应模糊PID包含两级模糊逻辑控制器: 一级模糊逻辑控制器自适应调节PID增益; 二级逻辑模糊控制器对一级模糊逻辑控制器的缩放因子自动调节. 在MATLAB/Simulink环境下进行仿真测试, 测试结果表明, 相比于传统PID和模糊PID控制器, 智能混合控制器在各种条件下的转速响应、 稳态误差和超/欠调量等均有较大改善, 表明其具有更好的鲁棒性、 抗干扰性和动态适应能力.