模糊滑模控制在AUV控制中的应用

本文针对自治水下机器人(AUV)的控制特点,建立了AUV水平面动力学的数学模型,将模糊逻辑引入到了滑模控制器的设计中,通过模糊控制规律直接设计滑模控制量,并运用计算机仿真手段进行了验证,仿真结果验证了该控制方法具有很好的控制性能,有效地消除了滑模控制的抖振,对外部扰动具有较强的鲁棒性,而且具有良好的响应特性。     

一种自治水下机器人垂直面避碰规划方法

为提高自治水下机器人在垂直面跨越坡型、台阶型障碍的能力,提出了一种基于模糊控制的垂直面避碰规划方法.该方法以避碰声纳的输出作为输入,垂直面的深度调节量作为输出,直接建立了从障碍感知到避碰行为的映射.半物理仿真实验表明,该方法有效提高了某型自治水下机器人垂直面操纵性能,具有反应迅速、稳定性好、便于工程实现的优点.     

模糊滑模变结构控制在AUV纵倾控制中的应用

无人水下机器人(AUV)在潜浮运动过程中,纵倾角的控制对其在垂直面的运动状态起着关键的作用.尽管目前研究的控制方法对纵倾角有较好的控制效果,但是由于AUV不确定的非线性特性和模型参数,其控制性能并不理想.根据AUV垂直面的非线性模型,在特定的工作点对非线性模型进行了线性化,得到AUV垂直面纵倾运动的数学模型.设计了基于模糊控制理论的模糊滑模变结构控制器调整滑模控制的控制增益,并在海流干扰下用该控制器成功地对AUV进行了纵倾控制.仿真结果验证了该控制方法对运动模型不确定的AUV具有很好的控制性能,在外界干扰下,既保证了控制系统的快速性和鲁棒性,又能够有效地削弱抖振.     

机器人全局PID模糊滑模跟踪控制与仿真研究

为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,提出了一种机器人全局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以及干扰方面具有极高的鲁棒性.     

基于模糊混合控制的自治水下机器人路径跟踪控制

基于模糊混合控制策略,本文提出了一种用于非线性欠驱动自治水下机器人的鲁棒路径跟踪控制方法.利用Sugeno型模糊推理系统,将PD滑模控制器与非奇异终端滑模控制器光滑连接,构造了模糊混合控制器.它能充分融合这两类控制器的优势,无论系统远离平衡点还是在其附近,都能取得快速收敛的效果.如果,借助于非时间参考量,将该混合控制器用于自治水下机器人路径跟踪控制,将有利于提高它在不确定环境中的跟踪能力.最后,通过仿真计算结果验证了该控制策略的有效性.     

载人遥控水下机器人运动模糊控制

介绍载人遥控水下机器人运动模糊控制的设计思想，控制系统框图及软件控制流程。     

模糊滑模控制及应用

模糊控制和滑模控制是现代社会最先进的两种应用控制方法,有着非常好的优势,但同时两者也存在一些不足。本文结合这两者的优点,弥补不足,形成了模糊滑模控制律,在机器人、伺服控制、航空航天、混沌系统等多个方面的得到广泛应用。     

油浸式变压器内部检测球形机器人的深度悬停控制研究

为实现设计的油浸式变压器内部检测机器人在实际作业过程中能针对深度方向某具体点进行观测,对机器人的深度悬停控制进行研究.通过对机器人控制策略的分析,根据水下机器人动力学理论,建立机器人在变压器油特殊介质的动力学模型.基于鲁棒反演控制方法及滑模自适应控制理论,提出一种鲁棒反演滑模控制方法,采用模糊控制器设计滑模面切换增益,以削弱不确定干扰带来的系统抖振,并通过Lyapunov理论分析证明控制器稳定性.解决了机器人在变压器油中因耦合、外界扰动等造成的深度悬停定点过程自旋及抖动问题,仿真及实验表明了所提出控制器的有效性.     

基于变结构控制发动机转速性能研究

在发动机转速性能优化过程中,针对于传统滑模变结构控制在发动机转速控制中出现的转速抖振现象造成系统不稳定。传统的滑模变结构控制方法不能解决高频抖动问题,无法直接应用到系统中。为解决上述问题,提出通过采用模糊滑模变结构(F-SMC)的控制方法,消除高频抖振对控制器性能的影响.首先,在变结构控制变量的基础上引入模糊控制分量;其次对模糊控制分量进行了设计,并在MATLAB软件上进行了计算机仿真.仿真结果表明,采用模糊滑模方法使汽车发动机转速控制器可以提高系统的鲁棒性。     

并联机器人基于滑模理论的模糊控制

根据并联机器人控制的特点,运用一种基于滑模理论的模糊控制方法对它进行控制。这种控制算法简单,具有很强的鲁棒性,还能够保证系统的稳定性。仿真结果表明,它对并联机器人的控制具有良好的效果。     

基于模糊逻辑的一类非线性系统直接自适应控制

针对一类连续非线性不稳定系统,基于模糊逻辑提出了一种新的自适应跟踪控制方法,在此方法中,控制器由两部分组成：模糊逼近控制器（FAC）和模糊滑模补偿控制器（FSMCC）,其中,FAC利用模糊逻辑系统全局逼近理论控制器,FSMCC用于全局补偿逼近误差和系统的不确定性及消除外部干扰的影响,整个闭环控制系统在Lyapunov意义下全局渐进稳定踊跃误差收敛于零的某一领域内,最后通过示例验证了本方法的有效性。     

多变量模糊控制的现状与发展（Ⅰ）：关于分层,自学习,自适应等问题

回顾了多变量模糊控制近年来的发展过程，着重介绍近年来出现的一些新研究方向，并对当前该研究领域的热点课题：模糊模型的辨识、多变量模糊自校正控制、模糊解耦、模糊分层控制、模糊神经网络的研究现状以及它们的发展趋势作了进一步讨论。     

基于模糊控制技术的热轧带钢卷取温度控制

针对宝钢热轧厂层流冷却控制系统提出了一种温差模糊控制策略 ,以克服带钢头部和尾部温差精度低的缺点。通过对实际数据的分析 ,获得了完整的模糊控制规则集。模拟轧制表明该新型智能控制系统是成功的。     

用于SVC的一种模糊非线性变结构控制方法

采用直接反馈线性化方法得到有SVC单机无穷大系统线性模型状态方程。以此为被控对象,设计了一个滑膜变结构控制器,将滑膜切换面函数值及其变化率作为模糊控制器输入,以调整控制量输出。通过仿真验证,所设计的SVC模糊滑膜控制器可以有效的改善系统功率环境,受到扰动时可以迅速的平息功率的变化。     

Model-Reference Fuzzy Adaptive Control as a Framework for Nonlinear System Control

The paper presents a general methodology of adaptive control based on fuzzy model to deal with unknown plants. The problem of parameter estimation is solved using a direct approach, i.e. the controller parameters are adapted without explicitly estimating plant parameters. Thus, very simple adaptive and control laws are obtained using Lyapunov stability criterion. The generality of the approach is substantiated by Stone-Weierstrass theorem, which indicates that any continuous function can be approximated by fuzzy basis function expansion. In the sense of adaptive control, this implies the adaptive law with fuzzified adaptive control parameters. The proposed control algorithm may be viewed as an extension of classical adaptive control for linear plants, but compared to the latter it provides higher adaptation ability and consequently better performance if the plant is nonlinear. The global stability of the control system is assured and the tracking error converges to the residual set that depends on fuzzification properties. The main advantage of the approach is simplicity that suits control engineers since wide range of industrial processes can be controlled by the proposed method. In the paper, the control of heat exchanger is performed.     

模糊滑模控制研究综述

本文介绍了90年代以来将模糊逻辑和滑模控制相结合的研究工作,着重描述了模糊控制和滑模控制的相似性、启发式模糊滑模控制、直接和间接自适应模糊滑模控制、模糊神经网络在滑模控制中的应用等方面的原理和方法,分析了它们的特点和联系,本文最后还展望了这一领域的研究方向.     

基于Matlab的模糊预估控制系统的仿真

模糊预估模型在Matlab的环境下,应用模糊工具箱及Simulink对一纯滞后过程的模糊预估控制系统进行了仿真.并将其仿真结果与未用模糊预估器的仿真结果进行了比较,表明了基于模糊理论的模糊预估器对提高纯滞后系统的控制品质具有一定作用.     

基于PLC的模糊神经网络算法的工程应用

模糊神经网络控制器是由模糊控制和神经网络相结合构成,它不依赖被控对象的数学模型,并能自动产生模糊控制规则。将模糊神经网络控制器应用于锅炉燃烧器控制器的设计中。结果表明,使用这种控制器可以取得良好的控制效果。     

从一类数据信息中产生模糊规则的有限元方法

产生模糊规划的传统方法，指出利用传统的模糊规则生成方法所得到的模糊规则及由模糊规则所得到的各种控制和预测结果值得怀疑。本文邮从一类数据信息中产生模糊规则的有限元方法，基于本方法所产生的模糊规则是由所研究对象的精度决定的。最后给出的模糊规则生成的实例表明了本方法的有效性和简捷性。