一种FEC控制器的研究

作者针对常规 Fuzzy 控制方式的局限性,将 Fuzzy 控制技术、常规控制技术和专家系统技术相结合,研制出一种新型的模糊专家控制器——FEC 控制器。我们着重探讨了以 Fuzzy 控制为主导的四种控制方式知识库的建立;提出应用 Fuzzy 控制技术实现系统推理、搜索的设想,设计了一种基于 Fuzzy 逻辑的推理机;运用 Fuzzy集理论解决了 FEC 控制器的参数自调整问题;对 FEC 控制器的品质和搜索算法进行了大量的数字仿真比较实验,并在 STD BUS 工业控制机上用该控制器实现了电阻炉温度控制。结果表明,该控制器实现了系统动态、静态品质的综合优化,为改进Fuzzy 控制系统的性能,完善不确定过程控制,提供了一种有效的、实用的方法。     

一种新型Fuzzy - PID控制器的研究

设计了一种新型的Fuzzy - PID控制器,在模糊控制器部分加入了一个积分参数.对带有非线性环节的二阶系统进行了仿真控制实验,并与PID控制器进行了比较,实验结果表明其较好的控制性能和较强的自适应性.     

自适应Fuzzy—PID控制器

作者应用模糊集合理论解决了文献[3]中的参数自适应问题,设计了一种实用的参数自适应Fuzzy PID控制器,对自适应Fuzzy PID控制器的性能进行了大量的数字仿真,并在SID BUS工业控制机上进行了电阻炉温度控制实验。仿真与实验结果表明,自适应Fuzzy PID控制器为提高Fuzzy控制系统的性能,提供了一种比较有效、实用的方法。     

三维自校正Fuzzy控制器设计讨论

讨论Fuzzy控制领域,自适应Fuzzy控制器中三维自校正Fuzzy控制器的设计实现方法和思想.同时,给出了对控制效果的评价分析方法.     

水下机器人改进S面控制及系统半实物仿真

针对S面控制器参数调整困难的问题,研究了改进的粒子群优化(MPSO)算法,自寻优确定S面控制器的控制参数,实现了S面控制器参数优化计算的快速收敛,避免了局部峰值的徘徊.同时,针对某水下航行器的运动控制系统,设计了控制半实物仿真系统,阐述了仿真系统的总体结构和水下机器人空间运动的非线性数学模型.仿真结果真实可靠地反映了水下机器人运动过程,验证了本文控制器对机器人的控制效果,对实际下水实验提供重要参考.     

柔性倒立摆的PD实时控制

针对直线一级柔性倒立摆系统的多变量特性,采用三个PD控制器实现了系统的平衡控制。建立了系统的数学模型,并利用极点配置方法整定控制器参数进行仿真实验,将所设计的控制器在实际的实验设备上进行实时控制实验。实际控制结果验证了方案的有效性和正确性。     

一种阶梯攀爬机器人的新型智能控制策略

针对现有的移动机器人不能很好地适应存在未知障碍的楼宇环境,结合阶梯攀爬机器人的运动特点,设计了两个模糊控制器——避障控制器和阶梯识别控制器.利用模糊控制器输出权值,协调控制量,实现阶梯攀爬机器人在未知楼宇环境中的自主避障与翻越阶梯.通过仿真及实验验证,该机器人在模糊控制器与权值协调的控制下,能较好地适应未知楼宇环境.     

基于PC机平台的预测控制软件包开发与应用

讨论了基于通常使用的PC机平台的实用预测控制软件的开发,该软件具有系统仿真和实时控制两大功能.系统仿真功能实现了对预测控制系统的综合仿真,包括结构扰动、随机扰动对系统的影响和控制器参数调整的作用等,并可对预测控制的作用机理进行仿真分析.实时控制功能能够实现有约束多变量预测控制算法的在线实施问题.开发并实现了该系统模型辨识与预测、多变量预测控制算法及约束处理等模块,可实现对过程控制对象的实时控制.此外,修改了经典DMC算法的移位阵,使之能够直接控制带有接分环节的不稳定对象.实时控制时,结合系统仿真功能和实时控制功能,首先辨识出模型参数,然后离线仿真,选取理想的控制参数,并将这些参数应用于实时控制中.     

基于Matlab的开放式六自由度机器人控制系统研究

针对工业机器人控制系统算法封闭的现状,自主设计了一套基于Matlab的开放式六自由度机器人实时控制系统,采用模块化分布式的控制方式,上、下位机以CAN总线进行实时通信,上位机运用基于模型设计的流程进行机器人控制器的开发;下位机以DSP为主控制器,设计6个机器人关节驱动器.控制系统将机器人正运动学、逆运动学、轨迹规划以及通信算法全都融入其中,并且本开放式平台将系统仿真、研发设计、功能测试等环节都统一在Matlab环境中,提高了开发效率.通过仿真和试验验证,该平台能够较好地控制六自由度机器人,具有实时控制、实时监测的功能,并兼具良好的开放性能.     

自动加药系统中模糊自整定PID控制方法的研究

提出利用模糊自整定PID控制器实现自动加药的方法,将控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制实现了PID控制器参数在线自调整,完善了传统PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.并把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和Simulink结合起来,方便实现了自整定模糊PID控制系统的计算机仿真.仿真结果表明模糊自整定PID对被控系统的适应性强,鲁棒性好,超调小,反应时间快,能很好地适应现实生产过程中的控制要求.     

轮履复合式农业机器人越避障控制研究

轮履复合式农业机器人具有行走灵活,通过能力强的特点,本文将模糊逻辑理论应用于轮履复合式农业机器人的越避障控制,设计了模糊控制器,建立了模糊控制规则,MATLAB仿真实验证明,该控制器可有效控制机器人攀越和避过障碍物.     

模糊逻辑控制在焊枪位置调整中的应用

设计了适合轮式轨道焊接机器人进行焊枪位置实时调整跟踪的模糊控制器,通过计算机实现了模糊控制功能,并进行了模拟仿真实验和实际的跟踪调整实验.结果表明,该模糊控制器可用于焊枪位置误差的控制过程,有利于提高跟踪精度和保证跟踪的稳定性,具有一定的应用价值.     

弧焊机器人焊缝跟踪模糊控制器

本文研究一种用于弧焊机器人焊缝跟踪的模糊控制器,介绍了该智能控制器的结构和原理,所设计的模糊控制器具有积分功能。在机器人关节位置控制中表现出良好的控制特性,实现焊炬对焊缝的精确跟踪与基于机器人动力学模型的传统ＰＩＤ控制器相比,ＦＬＣ明显地提高了控制性能,文中给出了计算机仿真和实际焊接实验结果。     

机器人主动柔顺恒力打磨控制方法

为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳定性理论证明了所提方法的跟踪误差收敛为零.通过仿真和实验,验证了所提方法的有效性和适用性.研究结果表明：在内环控制相同情况下,与外环控制为PID控制器相比,所提出的机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法减小了打磨过程中的力跟踪误差和位置超调量,提高了机器人打磨力控制系统的控制效果和鲁棒性,实现机器人柔顺恒力控制.     

机器人并行实时采集系统的设计与实现

针对具有被动关节的机器人系统,采用并行处理技术,设计实现了高速实时数据采集系统,该系统可以完成机器人系统的数据采集、数据处理、数据存储、图形显示和交互式控制等功能.实验结果证明本采集系统满足了机器人实时控制的需要,有利于机器人完成高精度操作任务.     

单目视觉定位实现机器人跟踪的实验系统和控制方法

提出一种基于视觉定位的多机器人跟踪控制方法.首先,采用单目视觉定位技术,建立平面物理坐标与视觉图像坐标之间的映射关系.然后,结合轮式移动机器人的运动学模型,基于Lyapunov方法设计轨迹跟踪控制器.最后,结合视觉定位确定机器人的平面坐标位置,分阶段规划机器人运动轨迹,实现多机器人跟踪控制.仿真和实验结果表明:该方法具有可行性和有效性.     

三连杆单杠体操机器人的仿人智能运动控制

用基于动觉智能图式的仿人智能控制方法设计了多控制器、多控制模态结构的单杠体操机器人运动控制器.模仿体操运动员的运动控制特征,将单杠体操机器人摆起倒立过程分解为顺序执行的6个过程,用定性定量结合的分析方法设计了感知特征基元和控制模态基元及相应的动觉智能图式群.仿真实验很好地完成了过程姿态和能量兼顾的多控制目标,并进一步实现了大回环动作的运动控制.     

基于最优控制的倒立摆系统

对单级倒立摆系统的平衡控制问题进行了研究.首先建立了系统的数学模型,然后运用线性二次型最优控制策略设计控制器,并进行了仿真研究,最后在实际设备上完成了实时控制实验.仿真和实验结果表明,控制系统具有优良的品质和特性,不仅动态性能和稳态性能好,鲁棒性也很强.     

FUZZY LOGIC CONTROLLER FOR SEAM TRACKING OF ARC_WELDING ROBOT *

本文研究一种用于弧焊机器人焊缝跟踪的模糊控制器（ＦＬＣ）,介绍了该智能控制器的结构和原理．所设计的模糊控制器具有积分功能,在机器人关节位置控制中表现出良好的控制特性,实现焊炬对焊缝的精确跟踪．与基于机器人动力学模型的传统ＰＩＤ控制器相比,ＦＬＣ明显地提高了控制性能．文中给出了计算机仿真和实际焊接实验结果．     

采用混合算法优化神经网络滑模控制的机器人跟踪误差

为了避免机器人关节角位移受外界影响,提高运动轨迹的跟踪精度,采用混合算法优化神经网络滑模控制器,并对优化后的控制器进行仿真验证.建立机器人平面简图模型,利用拉格朗日定理推导出机器人关节运动方程式,采用神经网络算法构建RBF神经网络自适应滑模控制系统.为了增强控制系统的稳定性,削弱外界波形对机器人运动轨迹的干扰,利用粒子群算法和差分进化算法在线优化RBF神经网络滑模控制律参数,设计了改进RBF神经网络滑模可调参数的自适应控制律,保证机器人控制系统的稳定性.通过MATLAB软件进行仿真实验,并且与优化前机器人关节角位移输出误差形成对比.仿真结果显示：随着干扰波形幅度的增大,采用神经网络滑模控制器,机器人关节输出角位移误差逐渐增大,系统不稳定,而采用混合算法优化神经网络滑模控制器,系统反应速度较快,机器人关节输出角位移误差较小.机器人采用混合算法优化神经网络控制器,能够提高控制系统的抗干扰能力,稳定性较好、输出精度较高.