一类混沌系统的反馈控制

研究了混沌系统的镇定问题．给出了具有范数有界的混沌系统存在Lyapunov镇定控制律的充分条件．在此基础上,将该条件的存在性转化为一个线性矩阵不等式可行解的存在性,借助线性矩阵不等式方法,得到了混沌系统镇定的状态反馈控制律,以Lorenz系统作为典型的例子,验证了这种控制律的有效性．     

基于PSO的自抗扰飞行控制律参数优化方法

提出了一种基于粒子群优化(PSO)的自抗扰(ADRC)超机动飞行控制律参数优化方法.分析了自抗扰超机动飞行控制律的参数取值和调节问题,讨论了扩张状态观测器(ESO)中非线性函数的系数对系统性能的影响,并给出了系统的性能指标函数.在给定的参数范围内,采用标准的PSO算法对ESO中非线性函数的系数进行了参数优化,优化结果表明:这种算法可以按性能指标搜索到近似的最优参数.采用该算法得到的参数对超机动飞行控制律进行了数字仿真.仿真结果表明:控制律具有良好的动态和稳态性能,该参数优化方法是有效的.     

移动小车的有限时间轨迹跟踪控制

讨论了基于运动学模型的移动小车的轨迹跟踪控制问题.利用有限时间控制技术,提出了一种连续的状态反馈跟踪控制律,使得对角速度不为0的期望轨迹,移动小车能够在有限时间内完全跟踪上期望轨迹.而且提出的跟踪控制律不存在奇异点.仿真结果表明了该方法的有效性.     

海上舷梯末端点位置终端滑模镇定控制

针对海上舷梯末端点位置镇定控制问题，通过运动学反解，计算出补偿海浪引起的船舶摇荡运动对舷梯末端点位置的扰动，保证舷梯末端点位置在惯性坐标系下保持不变的舷梯关节期望位置；综合考虑舷梯动力学模型参数不确定及海浪引起的船舶摇荡运动对舷梯的扰动力，构造扩张状态观测器(ESO),估计由参数不确定及海浪引起的船舶摇荡运动对舷梯的扰动力组成的总扰动；进一步，设计基于ESO的终端滑模关节位置跟踪控制律，保证舷梯的关节位置跟踪其期望位置。理论分析证明了所构造的ESO的状态估计误差有界和所设计的基于ESO的终端滑模控制律使舷梯的关节位置跟踪误差在有限时间内收敛至零，从而保证舷梯末端点位置在惯性坐标系下保持不变。仿真结果验证了设计控制律的有效性。     

移动Internet中定位及路由策略

在移动路由器和顾主控制概念上，提出了一种考虑主机移动模式和主机访问历史的、基于层次结构的移动主机定位和路由策略．通过引入移动位置更新层次限制参数Ｓ，将移动主机的跟踪和定位限制在局部范围内，基本实现了发往移动主机的ＩＰ数据报的优化路由传输，获得了优化路由和位置更新代价的折衷．该策略具有网络及其主机数量的规模可扩展性．对该策略的性能进行了计算机仿真分析．结果表明，适当控制参数Ｓ，网络将获得较好的移动计算支持性能     

自适应遗传算法在PID控制参数优化中的应用

针对传统的PID控制中参数整定的难题，采用智能控制技术优化PID参数，利用神经网络进行系统辨识，建立对象模型；在此模型基础上，运用遗传算法寻优PID控制参数，采用变交叉概率和变异概率自适应遗传算法寻优得到PID控制参数，与传统的整定结果相比较，遗传算法优化效果更好，最终达到最优的控制效果．     

基于Lyapunov理论的海底采矿车点镇定控制

以我国海底采矿车为研究对象,针对其非完整性和非线性的特点,基于Lyapunov理论,提出海底采矿车点镇定控制系统的控制律,证明在此控制律作用下海底采矿车位姿误差是收敛的;设计基于Lyapunov理论的点镇定控制器,采用ADAMS/ATV履带车模块和MATLAB/simulink软件,建立海底采矿车的多刚体动力学模型和基于Lyapunov理论的点镇定控制模型及二者的协同仿真模型,对海底采矿车的点镇定控制仿真进行研究。研究结果表明:海底采矿车在基于Lyapunov理论所设计的点镇定控制器作用下,能快速而平稳地镇定到目标位置和姿态,所提出的控制律和所设计的控制器对于海底采矿车行走控制是有效的。     

状态反馈控制器鲁棒镇定界的估计

利用隐函数理论，讨论了闭环极点在标称点处对控制器中的各个参数的变化率．使得我们可以了解当这些参数在标称点处存在微小的干扰或误差时，相应的闭环极点的移动方向和大体位置．并且给出闭环极点鲁棒镇定界的一个估计．     

基于单目视觉的智能寻迹小车设计与实现

目的研究基于单目视觉的智能小车循迹运动控制技术。方法通过HQ7620数字摄像头采集路径信息,采用快速OTSU自适应阈值算法获取路径引导中心线,计算并获得小车移动方向和速度控制参数,用PID算法对小车的舵机和直流电机进行闭环控制。结果设计并实现了一种以MC9S12XS128单片机为核心控制模块的智能循迹小车系统。实验结果表明,该智能循迹小车能够沿预设的引导线快速而稳定地行驶。结论设计方案简单可靠,具有较好的动态性能和鲁棒性,可应用于小型智能自主移动机器人的视觉导航控制。     

基于单目视觉的智能寻迹小车设计与实现

目的研究基于单目视觉的智能小车循迹运动控制技术。方法通过HQ7620数字摄像头采集路径信息,采用快速OTSU自适应阈值算法获取路径引导中心线,计算并获得小车移动方向和速度控制参数,用PID算法对小车的舵机和直流电机进行闭环控制。结果设计并实现了一种以MC9S12XS128单片机为核心控制模块的智能循迹小车系统。实验结果表明,该智能循迹小车能够沿预设的引导线快速而稳定地行驶。结论设计方案简单可靠,具有较好的动态性能和鲁棒性,可应用于小型智能自主移动机器人的视觉导航控制。     

基于改进灰狼算法的自动导航小车控制策略

针对灰狼算法(grey wolf optimizer, GWO)易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,通过引入改进Tent混沌映射反向学习策略和非线性收敛因子,并加入差分进化的变异、交叉、选择操作,提出一种改进的差分灰狼优化算法(improved differential evolution grey wolf optimizer, IDE-GWO)。将改进算法应用于优化自动导航小车(automated guided vehicle, AGV)的比例积分微分(proportion integration differentiation, PID)控制参数,并与其他几种算法进行对比。Simulink仿真实验结果表明：该改进算法优化PID参数的控制效果明显优于其他智能优化算法,能够有效地提升AGV轨迹跟踪性能,使得AGV实际轨迹能较好拟合目标轨迹。     

基于优化的模糊决策算法在多AGV调度问题中的应用

为解决多AGV在复杂系统中的任务调度问题,以提高生产效率缩短任务周期为目标建立地面轨迹模型和AGV搬运耗时模型。采用优化的模糊决策算法通过最小化每台AGV的搬运耗时来最小化搬运作业的总耗时。在算法设计过程中,采用分布式控制思想,将AGV离目标点的距离,AGV的当前载重和AGV的当前电量作为因素集,将AGV执行此次搬运任务的合适度作为评价集,建立AGV模糊评价模型;通过该模型得出各台AGV对任务适合度的评价向量进而寻找一种映射将评价向量转化为值,调度问题被转化为最优化问题,其中采用切割补偿优化综合模型的因素权重选择,采用分模式链式比较减少AGV的计算量。通过多次仿真实验,可以验证本文算法在缩短任务的执行周期上具有一定的可行性与有效性,并且在解决复杂系统AGV状态多变的调度问题下展现了一定的鲁棒性和拓展性。     

基于RFID阵列的无轨AGV系统的研究与设计

为改进有轨自动导航小车(AGV)的不足,研究一种基于RFID阵列的无轨AGV系统。该系统包括RFID阵列地板、无线通信网络、上位机、运行场地地图、小车运行控制系统;AGV安装若干RFID读卡器,运行在RFID阵列地板上,运行时通过读取地板下RFID电子标签的ID号,并通过无线通信网络发送到上位机;上位机构建和存储RFID阵列地板地图,上机位将接收到的ID号与存储的地图进行对照,计算出小车当前的位置的运行姿态,依据预设的运行路径生成AGV当前的控制指令并通过无线网络发送小车,控制小车的运行。系统通过利用RFID与地图实现定位,上位机生成控制指令的方式,实现AGV无轨运行。验证测试结果表明,AGV在预设运行路径上行驶,平均定位精度5cm,实用性好,稳定性高。     

基于线性自抗扰的AGV轨迹跟踪控制器设计及参数优化

针对自动导引车（AGV）的轨迹跟踪问题，通过将多入多出的非线性运动学系统解耦为多个单入单出的线性系统，在此基础上设计了基于线性自抗扰控制（LADRC）的轨迹跟踪控制器；引入混沌搜索对量子粒子群算法（QPSO）进行改进以解决其易于陷入局部最优的问题，然后利用混沌量子粒子群算法（CQPSO）对LADRC控制器的参数进行整定；最后分别就参考轨迹为直线和参考轨迹突变情况下的轨迹跟踪情况进行了仿真实验，实验结果证明了本文设计的轨迹跟踪控制器的有效性。     

全方位AGV复合转向方法的运动分析与仿真

对全方位AGV采用复合转向驱动控制进行了运动正、逆解的推导，并对其的运动约束进行了分析。该AGV改变了原AGV在运动灵活性方面存在的缺陷，除可实现普通AGV的运动方式(前进、后退和回转)外，还可以任意姿态实现沿任意路径的轨迹跟踪。通过仿真和实验验证了对其采用复合转向进行运动控制的可行性和有效性。     

一类自主移动小车的停车控制方法

针对港口集装箱运输的自主移动小车(AGV)存在正常工作模式和停车模式的特点,提出了一种新的停车控制方法:从AGV的当前位置到待泊车位间规划出一条最佳行驶路径,然后用模糊逻辑控制(FLC)AGV按规划路径行驶;并用遗传算法对FLC隶属度函数中的参数进行优化.仿真结果表明该方法可行有效.     

FMS—AGV传输系统自学习调度方法

针对ＦＭＳ－ＡＧＶ传输系统调度的不确定性因素,对ＡＧＶ在线运行状态参数实时记录并学习,运用动态规划算法和模糊数学的方法,提出了模糊动态规划（ＦＤＰ）算法．给出了适于计算的迭代算式,结合人工智能（ＡＩ）编制了ＡＧＶ传输系统调度软件包．本算法利用在线记录的ＡＧＶ运行数据进行模糊处理和学习,有效地调节用于描述ＦＤＰ算法的模糊模型参数．这种自学习ＦＤＰ算法在ＡＧＶ的路径规划中有较好的适应性．对于一个新的ＦＭＳ－ＡＧＶ系统,经几次规划自学习之后,该算法就能很好地用于系统的实时调度中．     

松下PLC在柔性制造系统设备控制中的应用

底层设备分系统是柔性制造系统(FMS)系统中的一个重要组成部分,主要包括:堆垛机、运输小车、机器人、数控机床等。为了实现计算机(PC)对FMS底层设备的控制,针对松下PLC串行通信协议和VC++串行通信方法,在无锡职院FMS二期系统中,应用FP0PLC成功对数控机床、运输小车(AGV)等底层设备进行控制,给出了系统开发流程。     

基于麦克纳姆轮的磁导航自动导引车模糊控制

由于自动导引车(AGV)的运动方向和速度取决于每个麦克纳姆轮的运动,故AGV循迹运动需要更加精准。将麦克纳姆轮应用于AGV的运动系统,使其具备在平面内三自由度的移动能力。为了克服AGV运行中偏离预定路径的问题,设计了一种基于模糊控制的循迹纠偏方法来纠正其实际行驶轨迹,并进行了仿真实验和实际检测,验证了所设计模糊控制器的有效性。     

Application of Automated Guided Vehicle (AGV) Based on Inductive Guidance for Newsprint Rolls Transportation System

Introduction AutomatedGuidedVehicles(AGVs)findapplication inindustrialindoorandoutdoorenvironmentstransporting rawmaterialsfromthewarehousetotheshopfloor, componentsfrommachinetomachineandthefinished productsbacktothewarehouse[1,2].Owingtothegreat applicationofAGVs,theywillplayanimportantroleinthefuture.Thistendencyhasattractedattentionofmany researchersintheareaofengineering,computerscience, locomotion,andsoon[2,3,4].Inthispaper,aneffective approachtoapplyAGVstotransportnewsprintrollsi…