基于动力学等价的一种通用控制器的设计

在动力学运动方程的基础上,构建了一种系统状态观测器,该观察器能够精确估计被控对象的位置、速度和加速度而无需知道其数学模型。在此基础上,设计了一种通用控制器,该控制器通过系统运动的位置、速度和加速度的负反馈作用,把原被控对象的输出轨迹引导控制到期望的系统输出轨迹,能提高系统的控制品质和鲁棒性能。分析了PID控制器、内模控制器、状态控制器、预测控制器和鲁棒控制器的算法特性,指出这些控制器与所设计的通用控制器在动力学意义上具有等价性。     

电液比例位置同步线性自抗扰控制

电液比例位置同步液压系统受到元件安装精度、死区非线性以及系统参数摄动等因素的影响,导致两侧子系统性能不一致进而引起位置不同步.针对这一问题,提出由位置控制器、死区补偿器、同步控制器组成的复合控制方案.首先,建立电液比例位置控制系统数学模型,并分析系统内部参数摄动及比例阀死区特性对同步控制精度造成的影响.在此基础上,设计线性自抗扰同步控制器,实现对系统内外扰动的实时估计与主动补偿,同时为提高液压缸动态性能,减小稳态误差,设计了比例阀死区补偿器.仿真和实验结果表明,自抗扰控制器有效地抑制了内外扰动,提高了位置同步控制精度,而死区补偿器的引入改善了系统动态响应性能,降低了稳态位置同步误差.     

六自由度液压运动平台的迭代学习控制

本文针对飞行模拟器六自由度液压运动平台的数学模型,设计了一个反馈—前馈迭代学习控制器,该控制器将迭代学习算法与传统的PID控制算法结合,控制器前馈部分用于提高系统的控制精度,控制器反馈部分用于提高系统的鲁棒性能。然后证明了控制器收敛条件并利用Simulink进行了仿真,仿真分析和实际应用表明,基于迭代学习算法的液压运动平台位置控制系统具有控制精度高、稳定性好、鲁棒性强等特点,实现了液压运动平台系统的精确位置控制。     

DSP控制器在船舶试验台位置系统中的应用研究

本文针对研究减摇水舱性能的船舶试验台位置系统,设计了基于DSP芯片的数字控制器.在建立位置系统的数学模型基础上,介绍基于TMS320LF2407A的DSP控制器的硬件结构和软件设计.实验研究表明本文设计的DSP数字控制器具有良好的控制效果.     

无刷直流电机模糊伺服控制器设计

针对直流无刷电机(BLDC)的数学模型具有较强非线性的特点,文章基于三调节因子模糊控制算法建立了其伺服控制器.与传统伺服控制器相比,为增加控制的平滑性,在模糊伺服控制器的设计中引入了第三个调节因子.将位置误差及其变化量分别作为位置控制器的输入,当位置误差处于不同的等级时采用不同的调节因子.为了验证所设计伺服控制器的有效性,分别对BLDC系统的位置跟踪、转速以及a相电流特性进行了仿真研究.此外,通过与位置环采用普通PI控制器时的位置跟踪特性进行比较,表明所设计的模糊伺服控制器性能较好,从而为无刷电机伺服控制系统的设计、开发与调试提供了一种新途径.     

永磁直线同步电机位置系统的模糊IP控制研究

针对具有电磁推力大、响应快、易于矢量解耦控制的永磁直线同步电机PMLSM,研究高精度位置伺服控制系统的设计,以满足高速加工与高精度微进给加工的需求;考虑被控对象的变化和外界扰动,控制器的参数难于在线修订,设计了一种模糊/积分-比例IP位置控制器;它将具有并联反馈环节的IP控制器与模糊控制器有效结合,根据位置偏差的变化率进行切换,即存在较大输入指令与系统输出偏差较大时采用模糊控制,而系统输出接近于输入指令时则采用IP控制器,从而发挥模糊控制器对变参数系统的自适应性和IP控制器的快速和准确性优势;仿真实验结果表明模糊/IP控制器在稳态精度和动态性能方面优于单纯的IP控制器和模糊控制器,能够满足变参数控制系统的性能指标。     

网络环境伺服系统位置自适应控制器设计

基于Ethemet／IP网络和SERCOS网络,采用罗克韦尔自动化的伺服驱动系统和ControlLogix系统框架构建网络环境下的伺服控制系统。针对伺服系统位置控制的技术要求,对伺服系统建模分析;使用罗克韦尔自动化的运动控制器研究设计出提高控制精度的位置自适应PI控制器。实验结果表明,此控制器解决了常规PI控制器各个参数在系统运行过程中的矛盾问题,提高了机械系统的定位精度。该方案简单可靠,且易于工程实现,可以在相关的运动控制领域中推广应用。     

基于改进模糊PID位置随动系统控制

针对直流有刷电机在使用传统模糊PID控制器进行位置随动控制时,由于负载转矩变化导致系统跟随性能下降以及负载转矩未知的问题,提出了基于负载观测器的改进模糊PID控制器代替传统模糊PID控制器,在传统模糊控制结构的基础上增加负载观测器,实时观测系统负载转矩,并利用负载转矩实时调节系统控制器参数,提升了系统在负载转矩突变时的位置跟随能力。仿真结果表明：负载观测器能实时、准确地观测负载转矩,改进模糊PID控制器对负载扰动有较强的抑制能力,并有效减小了系统的调节时间和稳态误差。     

四旋翼无人直升机鲁棒飞行控制

讨论了四旋翼无人直升机的飞行控制问题,提出了一种鲁棒控制器设计方法.该控制器由内环姿态控制器和外环位置控制器两部分组成,姿态控制器采用基于信号补偿的鲁棒控制方法,位置控制器由经典的PD控制实现.将该控制器用于实验室自主研制的四旋翼无人直升机系统,实现了室内悬停飞行.实验结果验证了该控制方法的有效性.     

基于DSP的高精度陀螺稳定平台伺服控制器研制

设计了一个基于TMS320F2812 DSP的陀螺稳定平台伺服控制器,详细介绍了系统的软硬件设计.该控制器充分利用了DSP芯片周边接口丰富、运算速度快的特点,使所设计的系统硬件结构简单;将摄像机的位置和速度采样值作为反馈值组成位置和速度闭环,摄像机获得的目标位置作为给定值,控制器速度环采用模糊控制.实验结果表明,该系统硬件结构简单、稳定性好,具有良好的稳态和动态性能,能够满足稳定平台的性能要求.     

基于迭代学习的云控制设计研究及应用

针对云控制在设计和控制中存在的一些问题,提出了一种基于迭代学习控制方法的云控制器,利用迭代学习算法设置云控制器的论域,简化了云控制器的设计过程。通过对连续搅拌釜式反应器（CSTR）的控制仿真,表明该控制器大大减少了稳态误差,满足了工业过程的要求,并具有较强的鲁棒性。     

基于ARM内核的PROFIBUS总线智能型电动执行机构的开发

随着信息技术和自动化技术的发展,智能型电动执行机构成为自动化系统的重要的一部分,而电动执行机构的远程控制也成为了研究的重点。提出了一种以意法半导体公司基于ARM Cortex M3内核的STM32芯片为主控制器,具有PROFIBUS现场总线从站接口的智能型电动执行机构的软硬件设计方案。经模拟试验表明,该方案提升了执行机构的智能化水平,具有良好的效果。     

基于神经元的多变量自适应控制器的研究与设计

本文将单神经元控制器的基本思想引入到多变量控制系统,提出和设计了一种基于神经元的、具有在线学习功能的多变量控制器.该控制器具有结构简单、不依赖于对象模型和在线计算量少的特点.仿真实验结果表明,该控制器具有较好的控制效果.     

A novel intelligent controller for combating stiction in pneumatic control valves

Pneumatic control valve introduces limit cycles in process variables due to stiction nonlinearity. In this paper a novel stiction combating intelligent controller (SCIC) based on fuzzy logic has been proposed. The proposed technique reduces the complexity of the overall control scheme as it does not require any additional compensator. The SCIC controller is a variable gain fuzzy Proportional Integral (PI) controller making use of Takagi-Sugeno (TS) scheme. The performance of the SCIC controller has been investigated and compared with conventional PI controller on a laboratory scale flow process. SCIC controller outperformed PI controller and provided promising performance with lesser aggressive stem movement.     

Gain scheduling control of nonlinear systems based on approximate input-output linearization

The gain scheduling control mostly has been developed based on Jacobian linearization around the operating points related with scheduling variables. In this paper, We introduce a gain scheduling control method based on approximate input-output linearization. First, the nonlinear system is approximately input-output linearized via a diffeomorphism. Then, a gain scheduling controller with derivative information is developed. The proposed controller consists of two parts. The outer loop controller is like a feedback linearizing controller and the internal controller is a gain scheduling controller. It is shown that the overall resulting controller has a simple structure and at the same time achieves better tracking performance over the existing Jacobian-based gain scheduling controller.     

无模型控制器的设计问题

介绍了非建模自主适应控制器，又称无模型控制器，它是一种通过非经典的设计途径完成的。该途径的特点是：建模和反馈控制一体化，打破PID概念的束缚，冲破经典控制器设计的线性框架，使设计出来的控制器具有一定的结构自适应性，并采用了功能组合设计方法。文中还介绍了对控制器收敛分析的部分结构。     

一种专家控制器—设计原理和比较研究

本文应用人工智能原理中的问题归约技术设计了一种专家控制器.比较研究表明,该专家控制器是可行的,其控制性能比模糊控制器和 PI 调节器都要优越得多.文中所提出的控制归约与或图,实际上为设计专家控制器示范了一种形式化的方法。     

Z源逆变器的模糊PID电路控制系统设计

设计一种基于模糊PID的控制器,用于Z源逆变器输出电压的控制。模糊PID控制器结构简单,性能优良。通过仿真分析和试验验证,证明该控制器对负载和输入电压突变具有一定的抗干扰能力,能保证Z源逆变器输出电压的稳定性。     

典型滞后超前控制器的频域法工程设计技术

所开发的典型超前/滞后串联校正型控制器的频域法工程设计方法依据的是简单的控制器结构,考虑了较宽范围的工业控制需求,设计步骤不多,设计计算量不大,所以在实际工程中有较大的应用潜力。特别是采用步进式的迭代设计思路,可经过多轮的简捷设计,设计出高性能的高阶控制器。电机调速控制系统的设计应用案例表明,应用该方法简单易行,可以设计出性能比PID控制器更优的控制器。     

Design of low cost universal artificial neuron controller for chopper fed embedded DC drives

Artificial neural network (ANN) has become very popular in many control applications due to their high computation rate and ability to handle nonlinear functions. This paper proposes an artificial neuron controller for closed loop speed control of DC drive fed by DC chopper. Neuron control is used to reduce the steady state error, overshoot and settling time. The signal corresponding to the motor speed error and change in speed error are used as inputs to ANN Controller. The controller outputs the required change in duty cycle of pulse width modulated gating signal applied to DC chopper. Thus the voltage fed to the armature of the DC motor is adjusted for achieving the desired speed response. The training patterns for the neuron controller are obtained from the conventional PI controller and the effectiveness of the proposed neuron controller is studied using simulation studies.The designed controller was implemented in a low cost 8051-based embedded system and the results are documented. Two-loop control system was implemented with an inner ON/OFF current controller and an outer ANN speed controller.A conventional controller has heavy computation burden whereas a trained neural network requires less computation time. The artificial neural network has the ability to generalize and can interpolate in between the training data. This advantage of ANN makes the ANN controller universal. The ANN controller designed was tested on two different motors and found to work effectively on driving both of them.