规则自调整模糊控制器在焊缝跟踪中的应用

根据水下焊接的特殊情况，设计了一种带修正函数的规则自调整模糊控制器，对不同形状的焊缝进行药芯焊丝湿法水下焊接的焊缝跟踪试验，并将采用规则自调整的模糊控制器与简单模糊控制器得到的跟踪结果进行比较，试验结果表明，采用所设计的规则自调整模糊控制器进行焊缝跟踪，能够获得更高的跟踪精度和自适应性。     

基于模糊自适应整定PID的水下焊缝跟踪

针对水下焊接过程中焊缝跟踪控制的难点问题,设计了一种用于水下焊缝跟踪的模糊自适应整定PID(比例-积分-微分)控制器,采用模糊控制器充当调节器,在线调整PID控制器的3个参数,利用PID作为控制器,实现控制量的输出;讨论了该控制器的设计方法,并在相应模型的基础上进行了带扰动的控制模拟.仿真结果表明,该模糊自适应整定PID控制器的动态响应快、超调量小、稳态精度高、抗干扰能力强,能够满足水下焊缝跟踪的要求.     

基于焊接温度场的焊缝跟踪与熔透控制

研究了从焊接温度场中获取焊缝位置和熔透信息的方法，在此基础上设计了规则自调整模糊控制器，实现了MIG／MAG的焊缝跟踪与熔透控制．该系统已成功应用于螺旋管缝内焊自动跟踪与熔透控制．     

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。     

基于多传感器融合的移动机器人自引导

利用模糊控制原理融合了三种传感器数据，设计了模糊控制器来实现自引导车对磁条的跟踪以及当小车距离方形障碍太近时对障碍的跟踪，主要是通过对模糊控制器输入的切换来实现以不同目标的跟踪，最后用Matlab的Simulink对模糊控制器进行了仿真，并给出了仿真结果。     

焊缝跟踪系统中的自调整比例因子Fuzzy—P控制器的研究

本文介绍了自调整比例因子Ｆｕｚｚｙ－Ｐ控制理论,及非接触超声传感焊缝跟踪的原理,在原理分析和试验的基础上,确定焊缝跟踪系统模糊控制规则,研制出焊缝跟踪系统中的自调整比例因子Ｆｕｚｚｙ－Ｐ控制器,并设计了控制顺的硬件及软件,实验证明,该控制器提高了焊缝跟踪系统的响应速度和跟踪精度,可以满足实际工程应用的需要。     

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．     

Research on CO2 welding inverter power source under fuzzy PI current waveform control

CO2气体保护焊中影响飞溅和焊缝成形的直接因素是焊接电流.文章通过电流波形发生器产生符合提高焊接质量的短路、燃弧阶段的电流波形,并设计了相应的模糊PI控制器,构成CO2焊接逆变电源的模糊PI电流波形控制系统,以减少飞溅,提高焊缝成形.仿真研究表明,所设计的控制器系统能使焊接电流快速、准确地跟踪给定的电流波形.文中讨论了回路电感对短路末期焊接电流大小的影响,为实际的CO2焊接逆变电源控制系统的设计提供理论依据和参考.     

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。     

基于多传感器融合的移动机器人自引导

利用模糊控制原理融合了三种传感器数据 ,设计了模糊控制器来实现自引导车对磁条的跟踪以及当小车距离方形障碍太近时对障碍的跟踪 ,主要是通过对模糊控制器输入的切换来实现对不同目标的跟踪 .最后用Matlab的Simulink对模糊控制器进行了仿真 ,并给出了仿真结果 .     

基于旋转电弧传感机器人立焊焊缝的跟踪

摘要： 为了实现机器人对立焊焊缝的准确跟踪,提高焊接的质量和效率,减少焊接工人的劳动强度,对采样电流进行组合滤波,利用“绝对差法”对第1个采样点到第32个采样点进行线性回归,拟合直线的斜率作为偏差,以偏差和偏差的变化率作为模糊控制器的输入,经过输入量的模糊化、模糊推理和输出量的清晰化,控制水平滑块伸缩跟踪立焊焊缝.通过路径规划,使焊枪从上倾45°变成下倾45°.利用基于水平滑块伸缩跟踪焊缝与路径规划组合的方法对立焊焊缝进行跟踪.实验结果表明：利用该算法,基于旋转电弧传感机器人跟踪立焊焊缝的可靠性好,精确度高.     

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.     

基于预测--模糊联合控制的分布式驱动车辆路径跟踪方法

为研究分布式驱动车辆（4wid）路径跟踪中的跟踪精度和稳定性的问题,提出了模型预测-模糊(Mpc-Fuzzy)的联合控策略, 缓解了单一模型预测控制下车辆跟踪精度与控制器计算压力间的冲突。采用模型预测控制设计了上层路径跟踪控制器,旨在利用模型预测“滚动优化”的优点降低跟踪误差的同时保证车辆的稳定性。下层采用模糊控制,将转向过度和转向不足量化为“方向偏差”和“位置偏差”,利用四轮转矩独立控制的优点进一步优化转矩输出,旨在降低模型预测控制器对参考模型线性化后带来的跟踪误差。为验证控制策略的可靠性,基于Carsim和Simulink.、Driving Scenario搭建联合仿真模型,将联合控制器和单运动学模型预测控制器进行对比研究。仿真结果表明联合控制器可在完成对给定路径跟踪的基础上,减少转向不足和转向过度的发生,降低了方向误差和位置误差。     

用T-S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制

对于常见的将 CMAC神经网络前馈控制器和常规反馈控制器相结合的机械手轨迹跟踪控制方案 ,它的控制性能同时受神经网络前馈控制器学习能力和反馈控制器控制精度的制约。该文提出的采用 T- S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制方案充分利用了 T- S模糊模型的特点和优点 ,以一种基于简化的 T- S型的模糊神经网络作为前馈控制器 ,同时反馈控制器也采用 T- S型模糊神经网络实现。针对三自由度机械手轨迹跟踪问题的仿真实验表明 ,采用 T- S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制方案是可行的和有效的