采用自适应模糊PID的二阶倒立摆控制

建立一个二阶倒立摆的数学模型,将常规比例-积分-微分(PID)控制与模糊控制相结合,设计模糊PID控制器,实现PID参数的自适应模糊整定.仿真实验表明:所设计的模糊PID控制器能很好地实现二阶倒立摆的扶起平衡控制,控制效果明显好于常规PID控制器,超调量和调节时间较小,具有较好的抗干扰能力,非常适合二阶倒立摆模型的稳定控制.     

自适应神经网络模糊控制在倒立摆中的应用

应用MATLAB的模糊控制工具箱，设计了用于倒立摆系统的模糊控制器，并且利用神经网络能够自学习的特点，采用反向传播算法对倒立摆控制样本数据进行了学习，调整了各变量的隶属函数，从而使学习后的模糊控制器更能适应倒立摆系统控制的需要。把学习前后的模糊控制器用于倒立摆系统进行了实验对比，结果表明学习后的控制器控制效果明显优于学习前的控制器。     

基于加权变量模糊控制的倒立摆控制系统

针对多变量、非线性和强耦合的二级倒立摆系统,利用最优控制反馈矩阵,综合考虑小车、下摆、上摆和模糊误差信息,加权模糊控制器输入变量.设计了分别以倒立摆的小车、下摆和上摆为主控制量设计三种加权变量模糊控制器,控制二级倒立摆系统稳定.仿真研究表明,以上摆为主控制量设计的加权变量模糊控制器控制效果最佳,能够得到很好的稳定效果,收敛快、精度高,表明该方法的控制效果是最有效可行的.     

基于遗传算法优化的双回路模糊控制倒立摆系统

通过遗传算法、模糊控制、PID的结合,对直线一级倒立摆的平衡控制问题进行了优化控制。首先用牛顿-欧拉法建立倒立摆的动力学模型,得出系统的传递函数和状态空间表达式,分析系统的稳定性和可控性。以此为基础,先设计了PID单回路和双回路控制器;然后用遗传算法优化PID参数;再用优化的参数设计双回路模糊PID控制器;并用MATLAB对系统进行了仿真。纵向和横向控制方法的对比分析表明:该方案控制效果最好,能同时控制角度和位移;其参数可在最优PID初值的基础上在线修改,实现最佳调整,使对象具有良好的静态和动态性能。     

环形单级倒立摆系统的改进PSO-PID控制研究

为实现环形单级倒立摆的稳定性控制,设计了一种改进的基于粒子群算法的积分分离PID控制算法.首先通过拉格朗日方程推导出环形单级倒立摆系统的数学模型,然后用matlab计算发现系统不稳定,因此需要设计外部控制器加以调节.本文提出了改进粒子群算法(PSO)来整定PID控制器参数,在此基础上设计了一种改进的积分分离的PID控制器,在比例和积分项前加入连续变化的函数作为系数以防止积分饱和.最后在matlab中分别用基PSO-PID控制和基于改进积分分离的PSO-PID控制对环形单级倒立摆进行仿真.仿真结果表明,在改进积分分离的PSO-PID控制下,系统中连杆和摆杆的超调量均下降至0,调节时间分别缩短至0.8s和0.9s.这说明本文设计的控制方法能有效使环形单级倒立摆在较短的时间内达到稳定.     

一级倒立摆的分层模糊控制

本文设计了两个模糊控制器即位置模糊控制器和角度模糊控制器,用这两个模糊控制器进行分层控制,并把位置模糊控制器控制输出作为一个虚拟角度乘以一个系数与摆杆的实际角度叠加形成一个广义角,以这个广义角和摆杆的角速度作为输入量输入给角度模糊控制器对摆杆的角度进行控制;通过matlab的Simulikn实现了倒立摆模糊控制系统的仿真,仿真结果证明：模糊控制器不仅可以稳定倒立摆系统,还可以使小车定位在特定位置。     

倒立摆的Reinforcement Learning模糊自适应控制

根据Lagrange方程建立了单级倒立摆系统的数学模型，利用模糊自适应控制算法设计了倒立摆系统的控制器，并在Matlab的仿真模块中将倒立摆系统的数学模型和控制器结合起来．对倒立摆控制系统进行了仿真研究。结果表明，对于要求实时性较高的非线性不稳定系统。用模糊自适应控制算法可以按照控制要求在线调节控制参数，在最短的调整时间内取得良好的控制效果。     

直线一级倒立摆的PID控制方法研究

直线一级倒立摆控制系统是控制理论研究的典型实验平台之一,它具有非线性、不确定性和开环不稳定性等特点.首先对直线一级倒立摆系统进行分析,建立其数学模型;其次由系统的传递函数设计出该系统的PID控制器;然后通过MATLAB仿真软件中的M模块建立其该系统的PID控制器模型;最后通过调节合适的PID参数来控制直线一级倒立摆系统的平衡性,并通过其响应曲线来验证所提出的算法和模型的正确性.     

一级倒立摆的双回路PID控制

利用牛顿-欧拉方法方法建立了一阶倒立摆的数学模型,参照固高科技的倒立摆系统参数,得到了倒立摆系统的状态空间方程及其传递函数,设计了双回路PID控制器,实现了摆杆角度和小车位移的同时稳定。最后,通过Matlab仿真验证了所提算法的有效性。     

基于粒子群算法的变论域模糊控制在二级倒立摆中的研究

为了实现二级倒立摆系统的快速稳定控制,设计了一款基于粒子群算法的变论域模糊控制器。通过对二级倒立摆系统结构和参数的分析,建立了二级倒立摆的数学模型,再利用粒子群算法优化了变论域模糊控制器的参数,改进了控制器的性能,最后通过仿真证明该算法切实可行。     

模糊PI参数自适应永磁同步电机矢量控制系统的研究

利用控制对象的非线性、参数时变性的特性,将基于模糊推理的模糊PI控制器加入到永磁同步电机控制系统中,在MATLAB／Simulink中建立相应的仿真模型．仿真结果显示,该系统具有反应速度快、超调小、动态性能好等优点．     

陶瓷窑温度控制系统的模糊控制策略

针对陶瓷窑温度控制的特点 ,综合应用模糊逻辑运算理论 ,给出了陶瓷窑温度控制的新方法 ,并设计出以该控制策略为核心的陶瓷窑温度控制系统 .经实际应用表明 ,该方法应用于陶瓷窑温度控制是可行的 ,系统设计是成功的 .     

基于模糊控制的直流斩波系统设计

针对微型燃气轮机电力变换系统中DC-DC变换环节,着重讨论了Buck型直流斩波系统的模糊控制原理和模糊算法.通过对相关物理量模糊状态的描述,设计出直流斩波系统的模糊控制规则;并由对各状态隶属函数的定义,进而推导出模糊关系矩阵;最后将模糊判决形成控制策略.通过实验室试验和工程样机综合试验,验证了所设计的基于模糊控制的直流斩波系统的有效性和可靠性.     

一类非线性系统的鲁棒输出跟踪模糊控制

针对一类单输入单输出不确定非线性系统，提出一种稳定的自适应模糊控制方法。该方法应用I型模糊逻辑系统逼近过程的不确定部分，利用后推方法及监督策赂设计出一种鲁棒自适应控制器，理论分析证明了系统的稳定性，跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

PWM整流系统模糊逻辑控制研究

针对三相电压源PWM整流双闭环控制系统中电压外环控制器动态响应速度快的要求,按照模糊逻辑控制器的原理,根据系统输出直流母线电压误差和电压误差变化率提出并设计一种模糊逻辑电压控制器,从而得到控制器的比例积分系数．在Matlab环境下建立了仿真模型,进行了系统带载启动、增加负载以及减小负载情况下进行了传统PID控制和基于模糊逻辑控制情况下系统输出直流电压的超调量和响应时间的对比实验．结果表明：这种控制方法在不改变系统的拓扑结构,不增加控制器的实现难度的情况下,在PWM整流系统中使用模糊逻辑控制,能改善系统的动态性能,抑制动态响应过程中的超调量,提高系统动态响应速度．     

两辊压延机厚度模糊PID控制系统设计与仿真

将模糊控制器和PID控制器相结合,建立了压延厚度模糊PID自动控制系统,把模糊控制技术应用于厚度控制系统中,解决了PID控制系统调节过慢或容易超调等问题.MATLAB仿真实验结果表明,该系统响应速度快、稳态误差小,控制性能比PID控制有了很大提高.     

带Smith预估器的模糊PID组织温度控制系统

针对激光热疗法中组织温度模型的纯滞后和大惯性,提出一种新颖的带Smith预估器的模糊PID控制系统.模糊PID控制器是由一个简单的模糊PI控制器和一个简单的模糊PD控制器并行结合而成.模糊PID控制器的增益通过解析推导与线性PID控制器的增益相联系.设计好的线性PID控制器的增益可用于在线设计模糊PID控制器.计算机仿真结果表明模糊控制系统在组织温度控制中比对应的线性PID控制系统鲁棒.     

基于滑模与状态反馈模糊加权控制的气动伺服焊枪柔性接触研究

在焊枪电极接近运动过程中,期望接近速度大且在接触面附近快速降速以减小接触时的冲击力,实现一种柔性接触,对于提高焊接的效率和质量具有很重要的作用. 滑模控制虽然能有效降低焊枪电极接触力,但所用时间较长. 本文将基于模糊逻辑的滑模与状态反馈加权控制运用到气动伺服焊枪系统中,在建立系统模型的基础上设计滑模切换函数和滑模控制律,通过极点配置的方法设计状态反馈控制器,之后基于模糊控制设计滑模与状态反馈模糊加权控制器,最后通过实验验证提出的控制策略. 实验结果表明设计的控制器控制效果优于最大量控制和滑模控制,可有效实现柔性接触.      

空间三关节机器人自适应双模糊滑模控制

为了提高空间三关节机器人轨迹跟踪控制性能,提出了一种带双模糊自适应控制的滑模控制新方法.该方法将滑模控制器分为等效控制和切换控制两部分.采用一个模糊自适应控制器,根据滑模到达条件对切换增益进行有效估计.采用另一个模糊自适应控制器,根据滑模面来调整切换控制项.这些控制器结合起来消除了抖振,提高了控制性能.系统的稳定性通过李亚普诺夫定理证明.最后进行了仿真实验,并与其他方法进行了对比分析.结果表明所提方法是有效的.     

STATCOM的变结构神经网络模糊控制研究

提出了STATCOM用于维持接入点母线电压稳定的控制策略,根据控制策略设计了STATCOM的变结构神经网络模糊控制器.在设计控制器时,通过专家经验法和模糊规则自生成法对模糊规则知识库进行了初始化;通过变结构神经网络对模糊规则进行在线调整,增强了控制器的自学习、自适应能力;采用了基于语言变量优化匹配的原则对模糊逻辑推理进行优化,减少模糊推理的计算量,提高运算速度.数字仿真结果验证了该控制方法的有效性和正确性.