模糊控制在数控机床工作台伺服系统的应用

为克服传统数控机床工作台伺服系统存在响应慢、动态性差等缺点,在常规PID控制的基础上应用模糊控制方法改进数控机床工作台伺服系统,使得伺服系统始终保持在最优的工作状态下,建立了数控机床工作台伺服系统的数学模型,以AMESim/Simulink软件为平台进行仿真,仿真结果表明:改进后的系统有更好的动态性、稳态性、鲁棒性以及控制精度.     

基于BP模糊神经网络的重介过程控制

针对重介选煤过程中的密度与液位强耦合,难以精确建立数学模型,控制困难、控制精度低的问题,本课题提出基于模糊神经网络的重介过程控制,它是模糊控制与神经网络的结合,模糊控制无需数学模型就可以建立控制规则,BP神经网络具有局部寻优,自适应学习能力.仿真实验表明,即使在输入变化很大的情况下也能很快的达到控制目标,控制误差在0.001内,说明模糊神经网络控制器的控制稳定性高,控制精度高,实用性强.     

基于模糊PID控制的泵流量控制系统研究

为了增强脱硫除尘离心泵流量控制系统的稳定性和提高其控制精度,使系统具有较强的抗干扰和自适应能力．建立了流量控制系统的数学模型,分析了控制系统的性能,设计了模糊PID控制器,确定了偏差e、偏差变化ec、输出量Kp、Ki、Kd的隶属度函数,建立了Kp、Ki、Kd的模糊控制规则表,利用Matlab／Simulink进行仿真,比较了系统在未加入和加入PID及模糊PID控制情况下的性能,结果表明,模糊PID控制效果最好,具有响应快、抗干扰等优越性。     

基于模糊自适应整定PID控制的刨花板供胶系统

针对刨花板供胶控制系统中供胶控制存在的非线性、纯滞后和时变性等现象,根据模糊控制、自适应控制和常规PID控制的控制思想,提出了模糊自适应整定PID的控制策略,实现了对PID参数的在线自整定,完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.仿真结果表明,与常规PID控制器相比,该控制器明显提高了供胶控制系统的动态性能和稳定性.     

直流伺服系统的模糊控制与仿真

以模糊控制为基础，提出了一种用于直流伺服系统的PI和参数在线自调整的复合模糊控制器。该控制器具有模糊控制的灵活性、适应性，同时又具有PI控制精度高的特点，可明显提高伺服系统的控制效果。利用MATLAB的SIMULINK和Fuzzy Toolbox实现了直流伺服模糊控制系统的计算机仿真。仿真实验表明，系统稳态精度高，动态响应速度快，超调量小，满足伺服系统的性能要求。     

基于滑模控制的数控机床伺服系统的摩擦补偿

以数控机床伺服系统为研究对象,对其建立了数学模型,并结合Lu Gre摩擦模型,设计了参数在线估计的PID滑模面自适应控制器.并采用李亚普诺夫函数证明系统的渐进稳定性.最后通过系统的MATLAB仿真及物理实验进一步证明了系统具有良好的跟踪性能.     

基于MATLAB的转台模糊自适应控制器设计

针对转台液压伺服系统的特点,采用模糊自适应控制可以获得满意的控制性能.对所提出的转台模糊自适应控制器,采用MATLAB模糊逻辑工具箱与编程相结合的方法进行设计,编写了用于控制程序的模糊控制查询表通用计算程序.应用表明,这种方法简单、高效.实验结果证明,所设计的模糊自适应控制器有效地提高了转台控制精度.     

基于Mamdani模糊自适应PID的液位串级控制系统设计

本文依据模糊控制和常规PID控制的基本特点,设计了一种基于Mamdani模型的模糊自适应PID液位串级控制系统,研究对具有时变、非线性的复杂系统的控制.通过引入Mamdani模型的模糊规则对PID控制参数进行修正,实现对液位系统在全工况下的优化控制.利用Matlab进行仿真,研究分析表明,基于Mamdani模糊自适应PID控制方法与常规PID方法相比具有很好的控制效果,具有更好的稳定性、鲁棒性,且控制精度高.     

伺服系统瞬态优化的模糊自适应深度强化学习方法

为了提高伺服系统瞬态性能,满足工业生产线的高精度加工要求,提出模糊自适应深度强化学习方法,用于永磁同步电机伺服系统的控制性能优化。根据伺服系统瞬态运行的响应快速性和稳定性要求,通过构造奖励函数与Actor-Critic网络,在伺服控制器中引入瞬态响应优化环节,面向实时运算需求设计学习率自适应模糊控制器,构建模糊自适应瞬态性能优化方法;建立伺服系统Simulink仿真模型,根据实际伺服系统拟合仿真模型,通过瞬态性能仿真获得优化参数,并将优化参数应用于西门子840D数控系统。以仿真运算及系统实验对该优化方法进行验证,结果表明,所提出方法使伺服系统调节时间缩短10%以上,显著提高了系统的瞬态响应速度,且未引入明显超调,验证了方法的可行性。提出的方法具有较强的通用性,为伺服系统智能控制优化提出了新的途径。     

交流伺服系统自适应反演滑模控制器设计

针对火箭炮交流伺服系统中存在的转动惯量及负载力矩变化大、冲击力矩强等特性,提出了一种自适应反演滑模控制方法. 该方法通过选择适当的Lyapunov函数保证了系统的稳定性,自适应反演控制率渐近跟踪被控对象的参考位置信号,滑模控制抑制了参数摄动及负载扰动. 理论及仿真研究结果表明,该控制器不仅能够保证系统的响应速度和控制精度,而且具有较强的鲁棒性.     

数控机床神经元自适应位置控制算法

在传统PID控制器的基础上,基于神经元的自学习特性,提出了适用于数控机床位置伺服控制的神经元控制器。该算法的特点是不需要系统建模,结构简单,控制参数实时自适应调节,运算简单,适用于工程实际应用。仿真和数控机床伺服系统的实时控制实验表明,当受控对象的运行环境未知时,该自适应控制算法仍然有效。     

CNC机床伺服系统模糊控制研究

在模糊参数自适应PID控制的基础上,提出了具体算法,在MK6340/3五坐标数控群钻磨床上的大量试验表明,该方法可用于高速、高精度、实时性强的数字伺服系统。     

机床控制中的双模参数自调整模糊控制器

为提高超精密机床的加工精度,设计了一种双模参数自调整模糊控制器,其能根据误差和误差变化的大小实现两种模糊控制规则的自动切换和参数的自调整.针对所给定的超精密机床交流伺服系统,将该模糊控制器和PID控制器控制性能进行了仿真分析,仿真实验中模糊控制器的动态跟随性能和定位精度都明显优于PID控制器.结果表明,该模糊控制器能很好地适应交流伺服系统的非线性特点,其性能优于PID控制器.     

模糊自适应PID控制器在交流伺服控制系统中的研究

交流伺服控制系统中的永磁同步电机是一种多变量、强耦合和非线性的系统,采用传统的PID控制难以达到较好的控制效果。将模糊自适应PID应用于永磁同步电机的控制中,运用模糊控制原理对PID参数进行整定。仿真结果表明,与传统的PID控制相比较,采用模糊自适应PID控制器的交流伺服控制系统具有更好的动态和稳态性能,实现了较好的控制效果。     

一种用于机器人视觉伺服系统的参数自适应模糊控制器

提出了一种用于机器人视觉伺服系统的参数自适应模糊控制器,使得模糊控制规则可以得到实时在线的调整。仿真结果表明基于参数自适应模糊控制器的机器人视觉伺服系统的性能较一般模糊控制机器人视觉伺服系统有了较大的改善。     

模糊控制用于高精度 CNC 系统多轴轨迹联动研究

分析了数控机床伺服进给系统的动特性对多坐标联动轮廓加工误差的影响规律，提出了模糊推理耦合轮廓误差补偿方法的原理，并给出了相应的控制算法及实现措施。该方法依据系统的轮廓误差，通过自适应模糊控制手段向各联动轴提供附加补偿作用，进而提高ＣＮＣ系统的轮廓加工精度。通过在四轴数控机床上实验，证明该补偿方法的可行性。     

基于模糊PID控制的火炮随动系统

常规的PID控制技术已经很成熟,但对于大质量的随动系统,常规的PID控制技术不能满足理想的控制效果。针对这个问题,采用了模糊PID控制完成了火炮随动系统的控制设计,并建立数学仿真模型。仿真结果表明文中设计的算法要比常规的PID算法精度高,鲁棒性好。     

机床位置模糊调节的实验研究

提出在ＣＮＣ系统中采用模糊控制替代ＰＩＤ控制，用模糊调节改变位置系统增益，以减少跟随误差、加快系统响应速度和提高抗扰动能力。采用主从ＣＰＵ结构实现位置调节，并对伺服电机进行控制实验。     

基于规则自校正模糊控制器的交流伺服系统

提出了一种规则自校正模糊控制器,并将其用于交流伺服系统的控制中,设计了一种在线的模糊推是算法,使得模糊控制规则可以得到实时在线的调整。仿真结果表明基于规则自校正模糊控制器的交流伺服系统的性能较一般模糊控制交流伺服系统有了较大的改善。     

自适应模糊控制半主动悬架

文中建立了双自由度半主动悬架控制模型．提出了应用自适应模糊控制汽车半主动悬架的研究方法,其中对自适应模糊控制方法作了一些调整,从而使算法更简捷有效,在一定程度上弥补了自适应模糊控制算法的复杂性所带来的弊端．理论分析和ＭＡＴＬＡＢ仿真计算表明,自适应模糊控制半主动悬架具有良好的性能．