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.     

基于模糊逻辑系统的采矿船升沉补偿控制方法研究

在对海洋资源进行开采的过程中,采矿船是必不可少的一种海工装备,当采矿船在海上作业时,由于海浪的涌动会使采矿船作升沉运动,从而严重影响水下作业的采矿系统。为了减少升沉运动产生的影响,因此需要对采矿船进行升沉补偿,提出了一种基于液压缸的主被动一体式复合型升沉补偿系统。同时为了进一步减少升沉干扰下的补偿误差以提高控制精度,提出了一种基于Mamdani型的模糊比例积分微分(proportion integral derivative, PID)控制策略。首先对升沉补偿的原理进行介绍,随后基于莫尔经验公式推导出在不同海况下采矿船的升沉幅值的数值曲线,并建立所提升沉补偿系统的数学模型和传递函数,最后用所提的模糊控制算法对升沉补偿系统进行控制。分别在规则海浪波和不规则海浪波下对系统进行仿真,并把模糊PID控制策略的效果和传统PID控制策略的效果进行比较。结果表明：在两种海浪波下,模糊控制策略的精度要优于传统PID控制策略的精度,可证明模糊控制算法有着明显的优势。     

基于动态矩阵控制的自主移动机器人模型预测控制方法研究

自主移动机器人运动转向系统的精确控制是其实现直线运行、原地转向功能和完成自主巡航、自治搬运任务的重要基础。为实现对机器人运行转向系统的有效控制,通过分析自主移动机器人的运动转向系统的数学模型,构建出传递函数的表达形式,提出了一类基于动态矩阵控制(dynamic matrix control, DMC)的模型预测控制方法。此外,面向自主移动机器人的运动转向系统,利用Matlab平台开展了基于DMC的模型预测控制方法的仿真研究,仿真结果表明,在运动转向系统的控制过程中,基于DMC的预测控制方法同传统比例-积分-微分(proportion-integral-derivative,PID)控制器相比,在抑制超调、防止稳态误差等方面具有更强的控制性能;开展针对模型失配问题的仿真研究,进一步证明了该算法的鲁棒性和适应能力。同时,通过无障碍和有障碍两类情形下的机器人行走实验,验证了机器人运动系统的有效性。     

基于模糊比例积分微分算法的汽车半主动悬架振动分析

为提高汽车的平顺性和舒适性,针对半主动悬架系统,建立1/4车辆简化模型,引入模糊控制策略,结合比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制以解决悬架运动过程中PID控制器参数不可变而引起的控制效果不理想等问题.并通过软件进行仿真分析,同时在相同参数下与单纯由P...     

基于模糊神经网络PID的无人艇航向控制器研究

针对常规比例、积分和微分(proportional integral derivative, PID)控制器在无人艇航向控制系统中表现出的稳定性差、控制精度低等问题,文章提出一种将模糊控制与反向传播(back propagation, BP)神经网络相结合的控制算法;在MATLAB中对比常规PID控制器、模糊PID控制器与模糊神经网络PID控制器在给定期望航向角下的航向控制性能,仿真结果表明模糊神经网络PID控制器对无人艇的航向控制性能最佳;在搭建的实验平台上对不同航向控制器下无人艇的航行轨迹和航向角进行比较,实验结果进一步验证了模糊神经网络PID航向控制算法的优越性。     

基于磁流变阻尼器的双跨轴系PID振动控制研究

为了解决双轴串联的旋转机械在临界转速处产生共振问题,搭建了双跨转子实验台,在不改变原有支撑形式的条件下将磁流变阻尼器分别安装在串联的轴1、轴2上,并建立双跨轴系振动的半主动控制系统,采用比例-积分-微分（PID）控制方法,以振幅为反馈参数实时调节阻尼器电流,在线抑制双跨轴系的振动,并在此基础上通过整定PID控制的比例系数K研究其值对振动控制效果的影响。实验结果表明：基于磁流变阻尼器的PID控制系统可以有效控制两个串联轴在临界转速附近的振动;对临界振幅过大的转子宜采用较大K值,而对临界振幅较小的转子可适当减小K值。     

基于改进PSO的智能车辆转向自适应PID控制

针对智能车辆转向系统的复杂,非线性和时变性,提出了基于改进粒子群算法的自适应PID控制,在该控制系统结构中,采用改进粒子群算法获得PID参数在线调整的信息,完成PID控制器参数的在线自整定,实现智能车辆转向的智能控制.实验结果表明,与常规的PID控制方法相比,该方法具有较高控制精度,较强的自适应性和鲁棒性,完全可适用于智能车辆转向系统的控制.     

基于模糊PID控制的外腔半导体激光稳频系统研究

研究了一套基于模糊比例、积分、微分(PID)控制算法的外腔半导体激光器稳频系统,能够根据外界环境的变化,自动调节参数.通过Matlab软件进行建模和仿真,证明了该方法的有效性.     

基于变论域模糊PID的航空转台控制系统研究

航空转台是进行地面仿真的关键设备,其控制系统的随动性对地面仿真结果有很大影响。围绕航空转台的控制结构和算法策略,提出使用粒子群优化算法迭代寻优以保证论域最佳的变论域模糊比例积分微分(proportion integral differential,PID)控制策略。以MATLAB作为仿真环境,分析本文所提算法策略的优化效果,仿真结果表明该控制策略相较于常规PID的时间乘绝对误差积分准则(ITAE)指标有显著提升。搭建以可编程多轴运动控制卡(programmable multi-axes controller,PMAC)控制器为核心的航空转台实物测试系统进行算法验证,实验结果表明,基于变论域模糊 PID的航空转台控制系统可使航空转台的控制精度得以显著提升,超调量更小,调节时间更短,同时具备实用性,极大地提高了航空转台控制系统的随动性。     

模糊反馈增量式比例积分微分油气悬架控制

为了提升工程车辆的行驶平稳性,以工程车辆油气悬架为研究对象,以车身加速度为主要优化目标,设计了基于模糊反馈的增量式PID油气悬架控制系统。对被动悬架,增量式PID和模糊反馈增量式PID控制器进行仿真,对车身垂向加速度,车轮动载荷,悬架动挠度和控制力四个指标进行分析。选取C级路面和车辆行驶速度作为油气悬架系统输入激励,在降低车身垂直加速度的前提下,着重解决增量式PID控制器存在的问题。仿真结果表明,与传统被动悬架系统相比,基于模糊反馈的增量式PID控制油气悬架系统的车身垂向加速度的均方根值降低52%、悬架动挠度降低24%、车轮动载荷降低了44%。与增量式PID相比,悬架动挠度降低了69%,且基于模糊反馈的增量式PID控制器相比较于传统增量式PID控制器其输出控制力降低了86%。因此可以证明,基于模糊反馈的增量式PID控制器,不仅可以提升油气悬架系统综合动态性能,对改善车辆行驶的平顺性和操作稳定性,具有较好的应用前景,且其在经济性和环保性方面同样更具优势。     

基于模糊自整定PID 的爆胎车辆轨迹控制

为解决高速公路爆胎车辆出现偏航的问题, 借助veDYNA 软件进行了的仿真研究。在确定了爆胎车辆轨迹控制的评价指标后, 采用模糊PID(Proportion Integral Differential)控制器, 规划了爆胎后车辆的方向盘转角, 代替驾驶员对爆胎车辆进行方向控制。该方法结合模糊控制和传统PID 控制的优点, 针对车辆爆胎的复杂环境, 自动整定PID 控制参数, 适应爆胎车辆的参数变化。仿真结果表明: 基于模糊自整定PID 的爆胎车辆轨迹控制可在保证车辆稳定行驶的同时控制车辆的行驶轨迹, 使其在出现较小偏移后回到原路径, 具有较好的适应性。     

基于无人机的大气污染物模糊控制溯源算法的仿真实现

针对无人机的大气污染物溯源问题,提出了一种基于无人机的大气污染物模糊控制溯源算法。该算法结合无人机与模糊控制的特点,根据无人机实际所处环境设计一个模糊控制器并确定模糊控制器的输入、输出变量,模仿人脑的思维构建了模糊控制规则库,从而实现了无人机对大气污染物的智能溯源。算法在MATLAB环境中进行了仿真实验,仿真结果表明了该算法的有效性和可行性,为解决大气污染物溯源问题提供了一种新的思路。     

基于模糊自整定PID的EPS控制系统研究

根据电动助力转向系统的工作原理、控制模型、助力特性及控制策略,利用Matlab软件中simulink模块搭建基于模糊自整定PID控制的目标电流跟踪控制仿真模型,然后通过分析仿真结果得出模糊自整定PID控制能较好的满足EPS系统助力、操纵稳定、响应快的特性要求.对EPS控制系统研究具有一定的参考性.     

基于多体动力学的ESP控制系统联合仿真

该文基于多体动力学软件MSC.ADAMS/Car,建立了含有防抱死制动子系统的整车动力学模型,根据汽车稳定性控制的基本原理,运用模糊控制和比例积分微分控制理论设计了电子稳定性程序(ESP)控制系统.在MATLAB/Simulink环境下,建立了ESP控制系统和车辆动力学模型的联合仿真模型,并进行多种工况下的汽车操纵稳定性仿真试验.结果表明,所设计的ESP控制系统能有效地控制汽车的侧向加速度,且轨迹跟随性较好.     

基于自适应PID算法的制冷装置实时控制

通过离线辨识蒸发器过热度控制的实验数据，得到了基本二阶惯性纯迟延模型以及相关的非线性动态特性。在此基础上，经过控制器参数整定得到了利用单片机开发的实时控制器用的优化控制参数。同时，根据系统时变、非线性的特点，在基本PID算法的基础上，融入自适应控制在线识别系统工况，实时改变控制器的控制参数。实验表明，自适应PID控制相对于单纯PID控制，在控制精度、稳定性等控制品质指标上有较大提高，适于工程实用。     

基于自适应逆控制方法的小型四旋翼无人直升机姿态控制 

以上海交通大学工程训练中心运动控制实验室自行研制的小型四旋翼无人直升机为研究对象,搭建了姿态控制实验系统.根据牛顿 欧拉方程建立了小型四旋翼直升机的动力学模型,首次将自适应逆控制（AIC）方法运用于小型四旋翼直升机控制系统中,实现了小型四旋翼直升机的姿态稳定控制.仿真结果和实际飞行实验表明,AIC方法在小型四旋翼直升机姿态控制中具有很好的实时性和鲁棒性.     

基于积分分离式PID控制算法的机械自动控制系统设计

基于单片机控制的积分分离式PID控制算法设计了一种收割机自动控制系统.系统以STC12C5A60S2为控制核心,经由脱粒滚筒转速信号检测模块、谷物喂入量检测模块、脱粒滚筒扭矩检测模块和籽粒搅龙轴转速模块采集相应数据信息,经系统内部相互协调综合算法处理后,实时输出相应控制信号至电动推杆,调控其AD值驱动HST变速器动作,进而获得最佳积分分离限β值控制收割机行走系统以达到最优状态;并能实时处理收割机作业过程中过载降速或堵转等突发状况,最后通过仿真实验分别完成了传统PID控制算法与三种不同积分分离限的情况下积分分离式PID控制算法的对比控制效果.仿真实验结果表明:基于积分分离式PID控制算法的机械控制系统优化设计必须是基于传统PID控制算法基础,以最优参数比例进行恰当调整实现.     

基于模糊PID算法的轮胎硫化高温循环水温度的控制

结合风神轮胎股份有限公司轮胎生产硫化过程的特点,采用热电阻PT100温度传感器、PLC控制器设计一种基于模糊PID算法的温控方法,实现轮胎生产硫化过程除氧高温循环水温度的智能控制.     

基于遗传算法的主动油气悬架分层控制

根据主动油气悬架系统执行机构的动态特性,采用分层控制策略设计了有限带宽主动油气悬架系统上、下层控制器.基于遗传算法(GA)对模糊PID上层控制器的参数进行了优化设计,通过在线评价车辆动力学指标,决定是否启动GA在初期最优可行域附近优化当前上层控制器参数,以保证车辆在行驶路况或自身参数变化等情况下仍获得较好的控制效果.将搭建的主动油气悬架系统控制模块施加于整车多体系统动力学模型进行联合仿真计算,结果表明,所设计的主动油气悬架系统可显著改善车辆行驶平顺性,并且具有较强的鲁棒性和自适应能力.     

基于分数阶微积分的模糊分数阶控制器研究

在分析分数阶微积分的基础上,提出了一种新型模糊分数阶比例积分微分控制器.分数阶微积分将传统控制器中的积分和微分的阶数扩展到任意实数,为控制器的设计提供了比传统整数阶更好的性能扩展.结合分数阶比例积分微分控制器和模糊控制逻辑,用分数阶比例积分微分单元代替传统的模糊比例积分微分控制器中的比例积分微分单元,构建了模糊分数阶比例积分微分控制器的结构,采用模糊逻辑推理和Tus-tin离散方法实现了模糊分数阶比例积分微分控制器的计算.最后,用数字仿真方法和不同条件下的对比分析验证了新型模糊分数阶比例积分微分控制器的优良控制特性.研究结果表明,设计的新型模糊分数阶比例积分微分控制器对非线性和参数不确定性具有较强的鲁棒性.