变论域自适应模糊PID控制系统仿真与应用

由于电液伺服系统具有非线性、时滞性等问题,自适应模糊PID控制方式仍难以精确控制马达转速,故设计了变论域自适应模糊PID控制算法。通过设计合适的伸缩因子,将变论域与自适应模糊PID控制相结合,该算法可以精确控制电磁比例阀的流量进而控制马达的转速。将PID控制、模糊控制、自适应模糊PID控制和变论域自适应模糊PID控制算法进行Matlab仿真,结果表明：变论域自适应模糊PID控制具有响应快、无超调、稳态误差基本为零的特点。通过可编程控制器实现了模糊PID控制与变论域自适应模糊PID控制算法在电液伺服系统中的应用,实验数据表明,变论域自适应模糊PID控制更加精确,符合工业控制要求。     

考虑LuGre 摩擦的伺服系统自适应模糊控制

针对摩擦非线性的存在会使伺服系统控制精度难以提高的问题,建立了考虑动态LuGre摩擦的伺服系统数学模型,在系统参数和负载转矩未知的情况下设计了自适应模糊控制器,用自适应模糊逻辑系统在线逼近包含LuGre摩擦在内的非线性环节,从而实现了伺服系统高精度的位置跟踪。利用Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该控制器能有效地补偿摩擦非线性的影响,并对负载转矩变化具有较强的鲁棒性。     

非线性离散系统的自适应PID控制器

针对非线性离散系统设计了利用TSK(Takagi Sugeno Kang)模糊模型的自适应PID控制器。利用模糊模型预测控制信号误差,通过控制信号误差自适应PID控制器参数。比较系统输出和模糊模型输出自适应模糊模型的参数。该方法可以弥补系统参数的模糊性、数学模型的模型误差和系统参数的变化。非线性离散系统的仿真实验验证了所设计的自适应PID控制器对非线性离散系统控制的有效性。     

考虑齿隙伺服系统的反步自适应模糊控制

针对具有未知参数和齿隙非线性的机电伺服系统,引入一种近似死区函数建立了系统的数学模型,给出了死区函数中参数的选取方法.用两个自适应模糊逻辑系统在线逼近机电伺服系统中的未知参数和非线性环节,从而避免了对每个未知参数推导自适应律.基于反步法设计了自适应模糊控制器,可抑制未知参数和齿隙非线性对系统性能的影响.采用Lyapunov方法证明了位置跟踪误差的指数收敛性.与PID控制方法对比的仿真实验表明,本文方法能够显著减小齿轮间传递力矩的振荡,并具有很好的控制精度和鲁棒性.     

具有非线性不确定参数的电液伺服系统自适应backstepping控制

针对电液伺服系统中存在非线性不确定参数的问题,提出了一种采用积分型Lyapunov函数的自适应backstepping控制方法.首先定义积分型Lyapunov函数,将电液伺服系统中的非线性不确定参数转化为线性表示;然后逐步递推设计backstepping控制器,同时在控制律中加入阻尼项,从而补偿外界干扰对控制性能的影响;基于Lyapunov稳定性方法,设计了参数自适应律,并且在自适应律中引入充分光滑投影算子,实现对电液伺服系统中不确定参数漂移的抑制作用.搭建了AMESim与MATLAB的联合仿真平台,对所设计的自适应backstepping控制器进行仿真,作为对比,设计了不带有非线性参数估计的自适应backstepping控制器和PID算法.仿真表明,本文所设计的控制器具有良好的跟踪性能和补偿非线性不确定参数变化的能力.     

含齿隙非线性的双电机驱动伺服系统控制研究——基于反演积分自适应方法

针对存在齿隙非线性的双电机驱动伺服系统的控制问题,给出了双电机驱动伺服系统的模型,应用反演积分自适应控制方法,引入虚拟控制量和位置跟踪误差的积分,确保系统跟踪误差能够渐近稳定地趋于零。通过逐步递推选择Lyapunov函数,设计了基于状态反馈的自适应控制器,并进行了稳定性分析。通过与常规PID控制的仿真结果相比较,表明所提出的控制策略能较好地补偿齿隙非线性的影响,提高了系统的位置跟踪性能和鲁棒性。     

基于DSP和自适应PID控制器的异步电动机矢量控制交流伺服系统

在分析风力发电的变速风机具有非线性强、转动惯量大、转轴机械阻尼随转速变化大等特点的基础上,指出了自适应PID控制的重要性,介绍了基于DSP和自适应PID控制器的异步电动机矢量控制交流伺服系统,并设计了相应的软件来使该系统得到实现。试验结果表明,该伺服系统较之采用传统PID控制算法的系统具有更优良的静态与动态性能。     

模糊控制器在数控机床伺服系统中的应用

提出了利用模糊PID控制器控制数控机床伺服系统位的方法,并设计了模糊PID控制器应用于其位置控制器中进行控制。介绍了模糊PID控制器结构,以及模糊控制规则的生成方法,并且利用MATLAB语言对该控制方案进行数字仿真。仿真结果表明：该方法稳态误差为零,动态响应快,超调量小,有较好的控制效果。改造后的数控铣床扩展了功能,能完成进给部分的自动控制,加工精度有了明显提高。     

基于自适应模糊PID控制的太阳光跟踪伺服系统

针对太阳光跟踪伺服系统中传统PID控制过程中的一些问题,通过对自适应模糊PID控制系统的分析,设计了一种双轴跟踪伺服系统自适应模糊PID控制器,同时在Simulink环境中建立了方位角跟踪传动机构仿真模型并完成了仿真。仿真结果表明,太阳光跟踪伺服系统自适应模糊PID控制器较传统PID控制器具有较强的稳定性、适应性与鲁棒性,在太阳光跟踪伺服系统控制领域具有重要的实用价值与应用空间。     

基于模型跟随的神经网络PID飞行控制律设计

为了抑制飞行控制系统的外部扰动和建模误差,应用模型跟随自适应神经网络PID控制方法,进行飞行控制律设计。首先使用RBF神经网络进行飞行系统模型辨识,在线学习系统正向输入输出特性,辨识对象的Jacobian信息;然后应用BP神经网络实时在线调整PID参数,设计自适应神经网络PID控制器,控制飞行状态变量跟随模型输出;最后以F-8飞机纵向飞行控制系统为研究对象进行控制仿真。仿真结果表明,设计的控制器具有很强的自适应和抗干扰能力。     

PID控制在火箭炮伺服系统中的仿真实现——改进的专家自适应PID控制

针对传统PID（Proportional-Integral-Derivative）控制无法兼顾部分系统的静态性能和动态性能,结合专家PID控制原理,提出了一种改进的专家自适应PID控制器的设计方案,对某火箭炮伺服系统进行仿真跟踪。给出了伺服系统的分析设计过程,利用MATLAB/Simulink完成了改进的专家自适应PID控制器在某伺服系统中的仿真应用,得到了良好的跟踪特性图,说明了该方法的有效性。     

直线伺服系统非线性自适应鲁棒控制器优化设计的研究

对永磁直线电动机伺服系统提出非线性自适应鲁棒控制器的优化设计方法。在永磁直线伺服系统非线性数学模型的基础上,为实现对速度和电流的准确跟踪,建立了误差系统的动态模型。将跟踪和干扰抑制归结为非线性自适应鲁棒控制器设计问题,通过构造存储函数得到自适应鲁棒控制器的定理,以及电阻和电感的辨识算法。证明定理给出的控制器能满足干扰抑制和系统的渐近稳定。最后,用遗传算法对控制器的参数进行优化。仿真结果表明,用该方法设计的系统能很好的抑制扰动和跟踪给定,满足对高性能数控机床永磁直线伺服系统控制的要求.     

基于模糊理论的数控伺服系统仿真研究

在数控伺服系统中,当系统参数发生变化或者受到外界干扰时,采用PID控制容易导致过大的超调甚至引起震荡,从而使系统的动静态性能变差。本文提出一种模糊PID控制器,它结合了PID控制和模糊控制的优点,具有较好的自适应和抗干扰能力。以本研究所研制的数控高速铣齿机Z轴位置伺服系统为研究对象,在Matlab中分别采用PID和模糊PID控制进行仿真。结果表明,模糊PID控制器具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,更能满足数控伺服系统的性能要求。     

基于感知模糊自适应蚁群算法的非线性PID控制

随着系统复杂度的提高和对象不确定性因素的增加,为克服线性PID动态性能和稳态性能差的缺陷,分析了非线性PID控制器各控制参数对误差的理想变化过程,构造非线性PID控制器。由于增益参数大量增加,传统参数优化方法不再适用,在分析蚁群算法的基础上,提出了基于感知自适应蚁群算法,并加入模糊自适应信息素更新机制,用于优化非线性PID控制器的设计方法。通过仿真实验将该控制器与基于蚁群算法的非线性PID控制器和基于蚁群算法、Z-N法的PID控制器进行对比,并对控制性能和收敛性能进行了分析,结果表明该算法有效克服了传统蚁群算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优而停滞的缺陷,该控制器具有更好的动态性能和稳态性能。     

一种神经元控制模型参考自适应伺服系统

针对存在于摩擦非线性和负载转动惯量时变的伺服系统,提出一种神经元模型参考自适应控制设计方法。导出了控制对象离散数学模型,介绍了伺服系统结构和控制器设计,并用波波夫超稳定性理论证明该系统是渐近超稳定的。仿真结果表明系统具有良好的动态性能、稳态精度和鲁棒性。     

多线切割机速度同步系统的自适应逆控制

分析了多线切割机放线系统张力锤的速度调节和张力控制的机械结构原理; 针对高速运行时数字PID控制系统存在的问题, 提出了一种自适应逆随动控制系统结构, 该系统以主电机为参考模型, 是由一个系统辨识环节和一个自适应控制器环节构成, 引入虚拟模型自适应地调整控制器, 使放线电机与主电机具有类似的动态特性; 样机的实验结果证明了该系统的可行性; 对跟随误差进行了全面的分析并提出了提高控制精度的方法.     

模糊控制在非线性摩擦环节中的应用

在高精度、超低速伺服系统中,由于非线性摩擦环节的存在,使系统的动态及静态性能受到很大程度的影响,主要表现为低速时出现爬行现象,稳态时有较大的静差或出现极限环振荡;由于传统的PID控制很难解决伺服系统中的非线性问题,因而不能适用于高精度、超低速伺服系统;本文通过引入模糊自适应整定PID控制,利用模糊规则在线调整比例、积分、微分环节,使系统具有一定的智能,从而非常明显的改善伺服系统的静态及动态性能.     

飞行仿真转台伺服系统滑模控制器设计

针对转台位置伺服系统中存在的非线性摩擦环节．设计一种补偿摩擦的滑模控制器。该控制器把摩擦作为系统的有界扰动，利用滑模控制，在仅知道摩擦力矩上界的情况下，对摩擦进行补偿。仿真结果表明，该控制器有效地抑制摩擦力矩的影响，实现高精度的位置跟踪，鲁棒性强。     

一种混合神经网络飞行控制方法研究

讨论了一种基于神经网络控制的飞行控制方法。针对复杂非线性系统难以建立精确模型的特点,利用神经网络的任意非线性逼近能力进行控制器设计,首先应用神经网络在线辨识对象逆模型,进行控制系统反馈线性化;接着利用circle theorem（圆定理）设计线性PID鲁棒控制器,控制系统输出跟随系统输入,然后应用神经网路自适应逆方法设计混合控制器,最后以F-8飞机纵向飞行控制模态为研究对象进行仿真。仿真结果表明,该控制方法具有较强的自适应和抗干扰能力。     

电液伺服系统可拓自适应PID控制策略研究

针对电液伺服系统存在非线性、参数不确定性及外部负载扰动等问题,提出一种新型的控制方法--可拓自适应PID（propotional-integrate-differential）控制．该控制方法的体系结构由常规PID控制器和可拓策略推理两部分组成,其中可拓策略推理包含特征量提取、关联函数计算、特征模式划分、控制推理决策等模块．通过关联函数来划分系统特征模式,结合控制要求对不同的系统特征状态切换控制方式并自适应整定PID控制参数．将设计的控制方法应用于电液伺服位置跟踪系统,仿真研究表明,采用可拓自适应PID控制策略的电液伺服系统具有良好的跟踪性能及较强的鲁棒性,能实现控制状态的有效转变．