水面无人艇模糊神经网络航向控制器设计

针对常规PID控制器在无人艇航向控制系统中表现出抗干扰能力弱,控制精度低等问题,本文提出了一种应用模糊神经网络算法的航向控制器设计方法.首先通过神经网络分类回归确定隶属度函数,然后经由模糊控制在线整定PID控制器KP、KI、KD三个参数,确保对无人艇航向的实时控制.仿真结果表明,该控制器满足航向控制所需的实时性,具有控制精度高和鲁棒性好的特点,并且提高了无人艇在复杂环境中的自适应能力.     

无人水面艇航向跟踪控制器的设计与验证

为解决"蓝信"号无人水面艇的航向跟踪控制问题,设计并实现了一种基于模糊自适应PID的无人水面艇航向跟踪控制器.首先,建立"蓝信"号无人水面艇的数学模型,利用实船操纵数据对其参数进行辨识;其次,在辨识的USV模型基础上,设计一种模糊自适应PID航向跟踪控制器并在干扰环境下进行仿真;最后,采用卡尔曼滤波算法对USV的姿态数据进行融合,设计并实现了"蓝信"号无人水面艇嵌入式航向跟踪控制系统的软硬件.实船验证结果表明,在实际的海洋环境干扰条件下,该航向跟踪控制器具有良好的动静态控制性能和抗干扰能力,可用于"蓝信"号无人水面艇精确和快速的航向跟踪控制.     

基于双体结构的无人测绘艇航向控制

无人艇在海洋测绘中的应用越来越广泛,而航向稳定性是实现其自主航行的重要基础。设计了一种双体结构的无人测绘艇,用于搭载测量设备并实现测绘功能。为了实现无人艇的航向控制,将RBF(radial basis function)神经网络与PID(proportion integration differentiation)算法相结合,利用RBF神经网络的自学习能力实现对PID控制器参数的整定。在仿真过程中,将RBF-PID自适应模型、单一PID模型以及作为对照组引入的BP-PID自适应模型分别仿真,并在同一时刻加入随机扰动,观察系统响应效果。结果表明,基于RBF-PID算法的无人艇航向控制器的超调量为零、稳态时间最短,同时能够及时有效地纠正随机扰动的影响,保障无人测绘艇的航向稳定性。     

无人艇航迹跟踪控制系统设计与验证

针对复杂湖面环境干扰下的无人艇自主航行控制问题,设计了一种有效的无人艇航迹跟踪控制系统。该系统从航迹跟踪控制算法、数据融合处理、上位机监控三个部分展开设计。在算法设计层面,将航迹跟踪控制问题分为外环和内环两部分,外环部分提出了一种自适应视线(Line of sight,LOS）制导算法,以求解目标航向角作为航向控制器的输入;内环部分设计了无模型自适应PID航向控制器,以实现无人艇稳定的航行。在数据处理层面,采用卡尔曼滤波算法对传感器信息进行融合,实现了对无人艇位置和姿态信息的准确估计。在监控层面,设计了一种可视化上位机软件,实时监测无人艇航行状态,保证航行安全。最后,利用实艇进行湖测实验,验证了该控制系统的有效性,结果表明该系统具备在内湖执行任务的能力以及应对复杂环境干扰的能力。     

水面无人艇远程控制系统设计与实验

针对海上复杂环境对水面无人艇操纵性能的影响,在风、浪等环境因素干扰下研究基于模糊PID （proportional integral differential）的无人艇航向偏差控制,开发以DSP (digital signal processing) 结合ARM为核心控制器的艇载运动控制系统,采用阿里云服务器、Web服务器、Apache服务器及MySQL数据库,研发无人艇远程控制系统,并集成研发了样船。实验表明,所研发的无人艇远程控制系统具有远程通信、运动控制、状态监测、数据存储和数据共享的功能,能够满足远程通信实时性、运动控制灵活性精确性的设计要求,进一步提高对无人艇航迹控制精度,为近海小型智能船舶的研发奠定基础。     

无人水面艇直线航迹跟踪控制器的设计与验证

针对欠驱动无人水面艇航迹跟踪控制问题,设计一种直线航迹跟踪控制器.该控制器由导引算法和航向控制器两部分组成.导引算法基于LOS导引原理,根据给定航迹得出无人艇的期望航向;航向控制器采用抗饱和PID控制方法,通过负反馈防止积分器饱和,解决了传统PID控制器的航向超调和振荡问题.该航迹跟踪控制方法在DH-01小型欠驱动无人水面艇上得到验证.试验结果表明,航迹跟踪误差小于0.05 m.     

网络环境下基于观测器的无人水面艇航向控制研究

控制中心-执行器网络通道中存在的网络诱导时延、数据丢包等网络诱导特性以及外部环境干扰均会对无人艇的水面航行产生影响,进而使系统性能显著降低,航向控制系统稳定性受到影响,提出一种基于观测器的无人艇航向控制准则,以使无人艇在既定航向上快速、稳定地航行。在建立基于网络的无人艇航向控制系统模型的基础上,采用Lyapunov稳定性原理和凸分析方法,对能使网络环境下基于观测器的无人水面艇航向控制系统渐进稳定的控制准则进行推导,设计出基于网络的航向控制器和观测器。仿真实验表明了所提出方法以及设计的控制器、观测器具有较好的性能。     

模糊自整定PID航向控制算法优化及其性能评判

针对PID航向控制算法初始值选择的合理性对控制器性能所起的重要作用,文章通过建立PID航向控制算法的Kp、Ki和Kd初始值计算模型,实现对模糊自整定PID航向控制算法的优化;基于智能化SIHC仿真研究平台,全面测试了优化的航向控制算法性能,并利用改进的航向跟踪及保持性能评判算法定量评判了航向控制算法的性能。测试结果表明,优化后的模糊自整定PID航向控制算法具备自动根据环境条件和船舶操纵特性确定PID初始值的能力,算法的实用性及适应性得到提升。     

基于模糊算法的无人驾驶压路机自动碾压控制

针对无人驾驶振动压路机在自动碾压作业时的路径跟踪误差影响整体碾压作业质量的问题,提出了基于模糊算法的路径跟踪控制方法.建立了压路机整体运动学模型和液压动力转向系统模型,设计了基于预瞄的航向跟踪算法和模糊比例-积分-微分(PID)控制器来实现对自动碾压误差的控制.通过无人驾驶压路机路径跟踪控制模型的仿真和现场自动碾压试验对自动碾压控制性能的验证,表明基于预瞄的航向跟踪模糊PID控制较普通PID控制在无人驾驶振动碾压过程中具有更好的控制性能,显示了模糊控制算法的有效性与优越性.     

基于LabVIEW的模糊PID液位控制系统实现

液位控制是工业控制中的重要问题,针对液位控制过程中存在大滞后、时变、非线性的特点,设计一种参数自适应的模糊PID控制器,可以在线实现PID参数的调整。介绍了基于Lab VIEW的模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolkit),并利用该工具箱设计出模糊PID控制器并实现对三容水箱的控制实验。实验结果表明模糊PID控制算法与常规PID算法相比具有鲁棒性强和动态性能好等特点,该控制方法对于三容水箱类系统控制是有效的。     

灰色预测模糊自调节PID控制器及其仿真

结合灰色预测、模糊自调节与传统PID控制的设计思想,提出灰色预测模糊自调节PID控制算法.该算法用系统输出误差和系统输出预测误差合成的综合误差作为PID控制器的输入,同时模糊自调节系统又能根据综合误差及其变化率来调整PID参数.仿真结果表明,与模糊自调节PID控制器相比,该控制器具有良好的动态性能和鲁棒性.     

基于BP神经网络的船舶航向智能PID控制研究

针对船舶航向控制非线性的特性,以船舶航向运动一阶KT模型为研究对象,设计了基于BP神经网络的自整定PID算法航向控制器。将传统PID与BP神经网络结合,对被控对象由BP神经网络进行辨识,给出PID控制参数,由PID控制算法进行控制并优化收敛速度。根据真实渡轮船舶特征参数,利用MATLAB/Simulink仿真软件建立船舶航向运动控制系统模型。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制系统超调小、鲁棒性好,可长时间稳定工作,几乎无稳态误差,控制算法的实用性以及动态控制系统的优越性得到验证。     

基于航向约束的无人艇位姿保持制导策略

针对欠驱动无人艇位姿保持控制中无法同时兼顾位置和首向角约束的问题,提出了基于航向约束的位姿保持制导策略.首先建立了以无人艇期望位姿为原点的固定坐标系,并将坐标系划分为3个区域:可到达区域A、B和不可到达区域C.在可到达区域内无人艇可依靠前向运动和转首运动回到期望位姿,避免因无法直接产生侧向运动导致首向角变化过大的问题.其次在不同的区域执行不同的制导策略,在制导过程中严格约束无人艇期望航向.最后由制导策略生成的期望速度和期望航向,经由控制器生成执行量,无人艇快速回到期望位姿.基于航向约束的位姿保持制导策略将航向约束由内环控制纳入外环制导,无人艇在不同区域执行不同的制导策略,生成的位姿期望与内环控制相结合,实现了无人艇的位姿保持.外环制导和内环控制约束相结合以兼顾无人艇欠驱动特性,同时简化了控制器设计.仿真实验证明了该制导策略的可行性和有效性.     

基于滑模反演的欠驱动水面无人艇航向控制

欠驱动无人艇作为一种水上重要的工作平台,其应用范围非常广泛。针对一种欠驱动水面无人艇的运动控制进行研究,首先分别建立其运动学和考虑了风浪干扰的动力学模型,得出了非线性状态空间模型;然后采用基于指数滑模面的滑模和反演相结合的控制算法设计其航向控制器;最后通过仿真和实物实验验证了设计的动力学方程和控制算法的有效性。     

一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

基于模糊自适应PID的无人驾驶车辆路径跟踪控制

在无人驾驶车辆路径跟踪控制过程中,针对控制对象发生变化时传统PID控制器难以对其控制参数进行实时调整的问题,提出一种以预瞄理论为基础的模糊自适应PID控制方法.以前轮转角作为控制系统的输入,设计基于横向偏差和航向偏差的模糊自适应PID路径跟踪控制器.分析量化因子和比例因子的选取原则,利用模糊理论对PID参数进行自适应调整;基于Carsim与Simulink对所提算法进行联合仿真实验.仿真结果表明:模糊自适应PID较传统PID改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力.     

基于STM32的无人艇自主导航控制系统的设计

针对无人艇远程操控和自主导航问题,设计了基于STM32的无人艇自主导航控制系统.船载系统以STM32微控制器为核心控制单元,采用互补滤波算法完成了无人艇陀螺仪角速度数据、加速度数据和磁力计数据的解算,并通过串级PID算法对航向角进行闭环控制,最后通过LABVIEW软件平台设计开发出地面站控制系统,实现了对无人艇的远程操控和自主导航功能.     

PID神经网络控制的手术机器人导管操作系统

在微创手术中外科医生长时间暴露于强辐射下,并且需要手动对导管进行灵巧和有效的操作,但这是不精确的.本文的目标是开发一种机器人导管操作系统,以高精度机械控制辅助外科医生进行介入手术.首先,根据PID和神经网络控制算法的特性进行分析.接着,针对经典PID和神经网络PID进行仿真性能分析.然后,在分析机器人导管操纵系统在两种控制算法下的实际性能对比.最后,根据纵向误差和同步操纵性方面进行综合对比.实验结果表明:机器人导管操纵系统的轴向误差小于1 mm.证明了控制方法的可行性和有效性.在远程操作过程中,PID神经网络控制器的同步操纵性能也远优于传统的PID控制器.基本满足机器人导管操作系统的稳定可靠、精度高、反应速度快等要求.     

一种新型智能温室温度控制系统的算法设计与仿真研究

为了更好地实现对温室温度的控制,文章提出了一种模糊神经网络PID控制算法,该算法可以有效地解决普通PID控制器依赖于对象数学模型的不足,可实现控制系统的在线自适应调整,可满足实时控制的要求,仿真结果表明：基于模糊神经网络的PID控制器具有良好的自学习和自适应性,动态性能好,具有一定的应用价值和推广价值。     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。