基于模糊控制的机器人视觉伺服系统

将模糊控制应用于机器人视觉伺服系统,利用模糊控制不依赖于对象模型和鲁棒性强的优点来克服机器人视觉伺服系统的时变性、强耦合和非线性等因素的影响。实验结果表明基于模糊控制的机器人视觉伺服系统具有较快的响应速度和较强的鲁棒性。     

机器人无标定视觉伺服系统及离散仿真

为了研究机器人无标定视觉伺服离散仿真,本文在介绍了机器人无标定视觉伺服控制的基础上,基于Simulink软件,首次建立了一种具有图像雅可比矩阵伪逆在线估计的无标定视觉伺服系统离散仿真模型,并以此完成了二关节机器人、Puma560机器人无标定视觉伺服系统离散仿真模型的建立.文中对固定图像目标定位跟踪的仿真结果表明,提出的无标定视觉伺服系统Simulink离散仿真模型是正确的.这对无标定视觉伺服系统控制算法的研究具有积极意义.     

电液位置伺服系统模型辨识及其控制方法

利用xPC半实物仿真技术和MATLAB系统辨识工具箱,以阶跃信号和液压缸位移为输入输出量,辨识得到电液位置伺服实验台的数学模型。以模型为控制对象设计一种由PID控制和模糊控制组成的复合控制器。控制器中引入积分因子和自调整修正因子,对修正因子模糊数模型采用在线插值运算;采用模糊切换来保证2种控制的平稳过渡,模糊切换的执行区域可通过设定其隶属函数的形状参数加以确定。半实物仿真结果表明：复合控制方法消除了模糊控制的稳态误差,提高了PID控制的响应速度,改善了电液位置伺服系统的综合性能,对被控对象参数（负载质量）变化有很强的适应能力。     

模糊控制在温室控制系统中的应用

温室环境的被控对象复杂,控制过程的非线性、时变性、多参数祸合等原因,使得温室难以确立精确的数学模型来运用经典控制方法实现控制。而模糊控制无需精确的数学模型即可以实现控制,模糊控制技术是非常适合解决温室环境调控问题的主要技术手段。而模糊控制在温室的应用中本身又存在问题,该文介绍了几种优化的模糊控制方法,采用优化的模糊控制方法可以得到较好的控制效果。     

基于模糊高斯基函数神经网络控制的机器人视觉伺服系统

针对机器人视觉伺服控制系统中存在的不确定性问题,将模糊控制与神经网络相结合,用神经网络来实现模糊推理,提出了一种把高斯基函数作为隶属函数的模糊神经网络视觉伺服控制器,该控制器不仅具有定性知识的表达能力,而且具有很强的在线学习能力。将所提方法用于三关节机器人"手-眼"视觉伺服系统的控制中,取得了很好的控制效果。     

模糊 PID控制在伺服压力机位置控制系统中的应用

伺服压力机是一个复杂的机电系统,难以建立精确的数学模型,传统的PID控制方法难以实现精确控制。针对这种情况,提出了在原有的PID控制的基础上加入模糊控制的方案。详细推导了模糊控制变量的确定、模糊规则的建立、模糊控制量的精确以及模糊控制和PID控制的切换,并进行了仿真和实验。结果表明该方案具有稳定、超调小、响应快、调节时间短、结构简单、容易实现的优点,实现了对伺服压力机位置控制系统的精确控制。     

基于模糊PID控制策略的PMSM交流伺服系统

分析了交流伺服控制系统控制策略,通过相互之间的比较,并结合PMSM伺服系统的控制器实现原理及性能要求,给出了适合于系统的控制策略,即模糊PID控制,这样不仅避免了控制器在设计时受被控对象的复杂数学模型的限制,而且使得系统控制策略集PID与模糊控制的优点于一体.结果表明采用Fuzzy-PID控制策略,提高了系统的控制精度,获得较快的转矩响应,从而使系统的动态和静态性能得到了很好的保证.     

广义预测控制在特殊Wiener型非线性系统的应用研究

广义预测控制是一种基于被控对象参数模型的控制算法,适用于复杂的、数学模型难以精确建立的控制系统。现研究了该算法,并对一个被控对象模型进行了仿真。结果表明,广义预测控制算法响应速度快,无超调,控制效果理想。     

基于AMEsim/Simulink的工业蝶阀电液伺服控制系统的仿真分析

工业蝶阀在开启过程中的开启角度与流量呈非线性关系,其电液伺服系统难以建立精确的数学模型.论文以工业蝶阀为研究对象,建立蝶阀电液伺服系统,并设计出PID控制器与模糊PID控制器.分别在AMEsim和Matlab/Simulink中建立了液压系统与控制系统模型,利用联合仿真技术,对控制系统的控制效果进行对比分析.结果表明,模糊PID控制策略的仿真曲线与目标曲线更吻合,具有更好的控制效果.     

轧机液压伺服位置系统的无模型自适应控制

针对轧机液压伺服位置系统存在参变量多、强耦合等非线性因素,难以建立系统精确数学模型的问题,将无模型自适应控制算法应用于轧机液压伺服位置系统中;该算法仅使用被控系统的在线或离线输入/输出(I/O)数据便可完成控制器的设计,无需任何系统数学模型信息,以解决传统控制算法对数学模型的依赖性问题。MATLAB仿真结果表明,无模型自适应控制算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,并且对扰动的鲁棒性更好。     

基于BP神经网络-模糊控制的机器人无标定视觉伺服技术

针对机器人无标定视觉伺服技术中图像雅可比矩阵在线估计存在计算复杂的问题，提出了一种结合BP神经网络和模糊控制策略的机器人控制技术。本文以多自由度智能调节系统为例，提出其视觉伺服控制架构，根据工业场景数据集训练BP神经网络，采用本文所提算法进行法兰对中实验，帮助解决核电站蒸汽发生器人孔螺栓咬死问题。在方法层面，首先，利用BP神经网络建立图像特征信息与机器人多自由度运动之间的映射关系，之后，提出模糊控制方法根据图像特征偏差进行机器人位姿的精确调整。实验结果表明，本文提出的算法能够有效应用于无标定视觉伺服控制，最终法兰平均对中误差在±1mm内，平均耗时43秒，满足应用需求，具有较高的工作效率。     

基于模糊-PID的飞机平尾舵机伺服系统动态仿真

以飞机平尾舵机伺服控制系统为研究对象,基于控制理论建立了系统的数学模型,针对被控对象非线性和时变性的特点,应用模糊控制理论,提出了模糊-PID控制策略,设计了模糊-PID控制器,并将其与常规PID控制、P控制进行比较论证,在单位阶跃信号的作用下,运用simulink对系统模型进行仿真,结果表明：模糊-PID控制与常规PID控制、P控制相比,具有实时性好、响应速度快和抗干扰能力强等特点,具有模糊控制和PID控制的双重优点,具有很好的动态特性,提高了系统的综合性能,获得了良好的控制效果,较好地满足了系统的控制要求。     

基于PLC的温度模糊控制系统设计

温度是工业中极为常见的热工参数,也是过程控制的一个重点。电阻炉等对象具有大时滞、非线性、难以建立精确数学模型等特点,利用传统的PID控制策略对其进行控制,难以取得理想的控制效果。模糊控制是模糊数学和自动控制理论相结合产生的新型控制策略。对具有大时滞、非线性、难以建立精确数学模型的过程对象,模糊控制为其提供了一种较为理想的控制策略。可编程序控制器(PLC)是一种专门为在工业环境下应用而设计的数字运算操作的自动控制装置。本文针对电阻炉的炉温,使用三菱FX2N系列PLC设计了一套二维模糊控制器,实现电阻炉炉温的模糊控制,取得了较好的运行效果。     

基于模型补偿的自抗扰控制器研究

自抗扰控制是一种不依赖于被控对象精确数学模型的非线性控制方法。以被控对象的部分数学模型为已知条件,研究出一种基于模型补偿的自抗扰控制器设计方法。在控制器设计过程中,该方法充分利用已知模型的信息,能够改善系统的动态响应、抗干扰特性和鲁棒性。     

一种模糊神经网络自适应预测控制方案的研究

在过程控制中,由于被控对象常具有非线性、不确定性及参数时变等复杂因素,难以建立精确的数学模型,从而直接影响了控制效果,提出了一种模糊神经网络自适应预测控制议案,对学习公式进行了理论指导,并结合误差补偿以提高预测控制的精度,仿真实验表明,该算法可实现模糊控制和神经网络的优势互补,对非线性复杂系统具有良好的控制性能。     

视觉伺服分类及其动态过程

对视觉伺服进行了综述性的介绍,系统地介绍了机器人视觉伺服控制的发展历史以及现状·从控制模型给出了视觉伺服控制系统的分类·针对两种最基本的分类方式基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服进行了重点介绍·对于视觉系统和图像特征的选取问题进行了讨论,此外还对视觉伺服系统的动态过程进行了分析,指出视觉系统的延时是目前伺服控制的研究所面临的最大问题·对未来视觉伺服研究的方向进行了总结·     

工业机器人伺服控制系统建模及仿真

基于工业机器人伺服控制系统原理,研究了永磁同步电机的位置、转速、电流三闭环伺服控制系统。首先阐述了系统的结构,分析了永磁同步电机的动态数学模型,其次研究了伺服系统矢量控制和空间矢量脉宽调制的机理,最后依据结构及原理在Matlab/Simulink中对系统进行建模和仿真。仿真结果表明,工业机器人伺服系统在转速、电流内环的辅助下,位置环具有良好的位置跟随性能,系统仿真模型为研究高性能工业机器人奠定了基础。     

一种新的双目立体视觉伺服控制模型及实验研究

针对目前手眼视觉伺服系统模型中普遍存在深度信息估计的问题,提出了一种用于双目视觉伺服控制的模型,该模型避免了深度值的测量与估计,提高了系统的控制性能,从而解决了未知物点的深度信息估计的问题。本文应用此模型,单独考虑机器人的运动学特性,设计了机器人末端执行器进行定位控制的控制器,仿真结果验证了该模型与控制算法的有效性;进一步提出了模型使用的改进算法,使该模型更具有宽泛的实用性;并且,进行了基于MOTOMAN UP6型机器人的双目视觉伺服控制实验,实验结果验证了该模型在实际控制工程中的有效性、可行性。     

无刷直流电动机模糊控制系统仿真研究

无刷直流电动机是一种非线性的控制系统,传统的控制方法很难实现对它的精确控制。模糊控制不依赖被控对象精确的数学模型,可根据操作者或专家的经验,实现对系统的控制。本文设计模糊控制器和自适应模糊PID控制器,并进行了仿真研究,仿真结果表明提高了系统的控制精度。     

半主动空气悬架系统的模糊控制

以半主动空气悬架为研究对象,构建了汽车悬架两自由度数学模型,采用了不依赖于被控对象精确模型的模糊控制方法进行空气悬架控制器的设计。仿真结果表明,所提控制策略是正确和有效的。