采用改进模糊PID控制的串联机械手追踪误差研究

针对串联机械手运动角位移跟踪误差较大问题,提出了改进模糊PID控制方法。创建串联机械手简图模型,给出机械手动力学方程式,设计了模糊PID控制系统。引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化模糊PID控制器,将改进模糊PID控制器用于控制串联机械手角位移变化。采用Matlab软件对串联机械手角位移跟踪误差进行仿真验证,并且与传统PID控制器和模糊PID控制器仿真结果形成对比。仿真结果显示,串联机械手采用PID控制器和模糊PID控制器,其角位移跟踪误差较大,而采用改进模糊PID控制器,角位移跟踪误差较小。串联机械手采用改进模糊PID控制器,可以提高控制系统的稳定性,削弱机械手的抖动现象。     

车辆轨迹的预瞄与模糊分数阶比例-积分-微分控制

为提高无人车辆轨迹控制的精度,提出了一种基于预瞄误差建模和优化模糊分数阶PID控制的车辆路径跟踪方法。根据车辆动力学特性,引入预瞄横向误差模型,以预瞄横向误差为输入,车辆前轮转角为输出,调整转角角度减小偏差实现轨迹跟踪,设计模糊分数阶PID跟踪控制器。该控制器在PID的基础上结合分数阶理论,同时利用粒子群算法优化的模糊控制器对参数进行在线调整。在CarSim/Simulink联合仿真平台进行仿真研究。研究结果表明,本文所设计的控制器可行有效,为轨迹控制的研究提供了参考。     

基于模糊PID控制算法的导盲机器人研究

结合PID控制对线性定常系统控制的优越性和模糊控制器对复杂非线性系统的有效控制,设计了一种基于模糊PID控制算法实现导盲机器人的避障循迹控制。导盲机器人采用乐高套件搭建而成,避障环节设计采用超声波传感器检测障碍物信息,控制器采集障碍物信息及机器人行驶速度信息,利用模糊PID算法实现避障;循迹环节为克服遇机器人转弯或高速行进时一般PID控制算法稳定性差的不足,采用实时跟踪偏差和偏差变化率来修正PID控制的各个参数,实现对机器人的导航控制,其中机构采用红外传感器进行识别检测。实验结果表明,利用改进算法进行导盲机器人的避障循迹控制,能够极大的提高避障的准确率,精准的循迹。     

基于遗传算法的机器人模糊控制器设计

提出了一种机器人轨迹跟踪的模糊逻辑与变结构控制相结合的控制器设计方案，采用变结构控制量作为监督控制，首先保证机器人系统状态有界，应用模糊逻辑系统逼近过程的不确定部分，利用改进的遗传算法对模糊逻辑系统的参数进行在线调节，使得系统输出能够跟踪指定轨迹，该控制方案能够消除变结构控制所固有的抖振性，计算机仿真结果表明该控制方案具有良好的跟踪性能。     

多关节机器人的自学习模糊全局滑模控制

针对模型不确定性多关节机器人的轨迹跟踪控制问题,研究多关节机器人全局滑模控制,为了削弱系统在滑动模态上的抖振,将模糊控制和全局滑模控制相结合,提出一种自学习模糊全局滑模控制方法.该方法利用模糊系统的输出代替全局滑模控制中的非连续开关切换量,并根据滑模变结构原理,设计自学习算法,动态调整模糊隶属函数的参数.通过对2关节机器人的仿真,结果表明在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方法既能达到快速跟踪,又能很好地消除控制器的抖振.     

改进PSO算法在水下机器人S面运动控制参数整定中的应用

从模糊逻辑控制方式出发,借鉴PID控制的结构而形成的S面控制器.针对粒子群优化(PSO)算法存在早熟、易陷入局部极小等现象,对基本PSO算法进行了改进,引入变学习因子和惩戒因子,更好地协调全局和局部搜索能力,有利于快速找到全局最优点,提高了PSO算法在水下机器人S面运动控制器参数整定中的优化能力.通过水下机器人的运动控制仿真试验,验证了该方法的可行性和优越性.     

基于PSO优化算法的模糊PID励磁控制器设计

针对优化发电机励磁控制器控制问题,研究模糊理论及人工智能控制方法,建立数学模型分析励磁控制器,找到将粒子群算法与模糊PID相整合的励磁控制途径,并设计了适用于低压水轮发电机的励磁控制器.粒子群优化算法优化控制系统的初始参数,模糊PID完成对系统的动态控制.仿真结果表明,改进的控制器算法相比传统PID控制和模糊控制PID,响应速度较快(上升时间少于1s),超调量小(超调量少于5%).能够满足控制器快速、准确和稳定的要求,是一种先进的控制方法.     

基于改进模糊PID的轮式机器人速度控制器设计

针对轮式机器人在行走过程中存在速度平衡超调较大与调节时间较长、速度平衡效果较差的问题,采用Matlab/Simulink与Carsim仿真软件建立轮式机器人四轮差速运动模型,对于无刷直流电机(BLDCM)系统,在原有模糊PID的基础上,结合抗积分饱和算法与变速积分算法,提出一种改进模糊PID控制的调速方法。仿真结果表明,通过抗积分饱和与变速积分算法改进后的模糊PID控制器与传统模糊PID控制器相比,在机器人速度平衡控制过程中,超调降低30%,调节时间降低33%,具有速度响应时间短、速度响应曲线波动小的优点。搭建了轮式机器人实验验证平台,实验结果表明,改进后的模糊PID控制调速方法的速度响应快,满足轮式机器人速度控制需求。所提设计可为轮式机器人速度稳定系统调试提供理论指导,并可应用于以速度调控为主导的控制系统。     

基于粒子群优化的船舶PID自动舵的改进

受生物免疫反馈过程的启发,利用模糊逻辑的适应性,提出一种模糊免疫PID控制策略,并以此对传统的PID型航向自动舵进行改进.用一种模糊控制器来模拟免疫系统中的反馈机理,以航行的经济性为目标,采用线性递减权值策略的全局PSO算法,对控制器进行参数优化.并对比2种采用免疫PID控制器的系统组成方案,指明适用于船舶航向控制的控制系统形式.实验仿真结果表明:该控制器能很好地根据船舶动态特性的变化,自动地进行适应性免疫调节,具有跟踪速度快、航向控制超调小以及抗扰性强等优点.     

PID神经网络混沌优化及其在机械臂轨迹跟踪控制中的应用

针对BP优化PID神经网络（BP-PDNN）易陷入局部极小的不足,提出了一种变尺度混沌优化PID神经网络设计方法,即MSCOA-PIDNN,将其应用于机械臂轨迹跟踪控制中.利用混沌运动的遍历性优化网络权值,通过压缩优化变量取值区间提高搜索效率.采用MSCOA-PIDNN建立机械臂系统的预测模型,以多步预测性能指标为目标函数,优化PID神经网络控制器,从而实现机械臂系统轨迹跟踪的有效控制.仿真结果表明,MSCOA-PIDNN在机械臂轨迹跟踪控制中性能优于BP-PIDNN.     

智能车辆轨迹跟踪控制方法研究

针对智能车辆的轨迹跟踪控制问题,提出了一种可以调节参数的智能车辆轨迹跟踪控制方法.首先,设计了模糊控制器对智能车辆进行路径跟踪控制;其次,为了提高车辆在高速下的路径跟踪效果,设计模型预测控制器,并结合轮胎的动力学特性及车辆动态特性对轮胎侧偏角、质心侧偏角等进行约束;然后,为了提高车辆在不同工况下的路径跟踪效果,进一步设计了基于PSO算法的模型预测控制器.比较三种控制器的控制效果,选择典型工况在联合仿真平台上进行仿真.结果表明,提出的智能车辆的轨迹跟踪控制方法可以有效地对车辆轨迹进行跟踪.     

一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

工业机器人轨迹跟踪的自适应模糊变结构算法

为提高工业机器人的轨迹跟踪控制性能,提出了一种自适应模糊变结构控制算法,即对滑模区中趋近运动的趋近律进行重新设计,新设计的趋近律能够随着机器人轨迹跟踪误差的改变而做出相应变化,从而使设计后系统的抖振减小,滑模过程中的趋近运动得到改善,控制性能也得到提高.针对该算法设计了自适应模糊变结构控制器,并与其他方法做了实验对比分析,结果表明该算法的响应速度、跟踪精度等更优.     

基于全局PID模糊滑模算法的机器人跟踪控制仿真

为了解决机器人跟踪控制过程中采用PID控制算法会出现抖动和误差的问题,提出一种机器人全局PID模糊滑模跟踪控制算法.通过将PID滑模控制和模糊控制相结合,设计了全局PID模糊滑模控制;基于模糊规则,对滑模控制增益进行自适应调整,从而消除建模误差和干扰,削弱了控制时产生的抖振、在线调整控制器参数和估计误差,并通过积分来消除外界干扰,因此提高了控制精度.仿真结果表明,与常规的PID算法相比,该方法在处理控制抖动和消除误差和干扰方面具有极高的鲁棒性.     

改进PSO算法在污水处理控制器优选中的应用

针对控制性能指标不兼容难以选择控制器,提出了一种改进的PSO控制算法.构造了基于多性能指标参数的目标函数,研究了基于PSO的改进控制算法,剖析了可快速搜索到收敛于全局最优极值所对应各个控制器控制参数机理,以SBR工艺污水处理系统控制器参数选择为例,建立了DO参数控制模型,设计了改进的PID控制器和多模态HSIC控制器.仿真实验显示:改进的PSO算法有更强的鲁棒性和更好的动静态控制品质.研究结果表明该算法用于污水处理系统控制器参数优选的合理性与可用性.     

机器人模糊学习控制

针对机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种模糊学习算法,并设计出结构合理的模糊学习控制器,该控制器通过自身从过去趋向的学习能力可自动调整其模糊控制规则。将这种方法用于一个两自由度机械手的控制,仿真结果显示控制效果良好,所提出的控制器比惯用的模糊控制器展示出更良好的应用前景。     

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。     

基于改进型广义双曲正切模型的机器臂控制算法研究

针对存在复杂干扰情况下的机械臂轨迹跟踪控制问题,采用了一种基于双曲正切模型的鲁棒自适应控制方案。利用高解释性的改进型广义模糊双曲正切模型的全局逼近特点,设计一种自适应控制器用于机器人轨迹跟踪控制;同时以解一个线性矩阵不等式方程来保证系统的鲁棒稳定性。通过Lyapunov理论验证设计的控制器能够有效地克服不确定性对系统的影响,实现闭环系统的渐近稳定。仿真实验表明此控制算法具有较高的跟踪精度和较强的鲁棒性。     

一种基于模糊神经网络的机器人轨迹跟踪控制

提出一种模糊神经网络,并将其应用于两关节机械手轨迹跟踪控制。该网络采用三角形隶属度函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理。这种模糊神经网络能够在线调节输出隶属度函数中心以及关节间耦合权值,使得控制器具有更好的学习与自适应能力。仿真结果表明,这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制中,是一种行之有效的控制方法。     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。