基于改进型神经网络的焊接机器人焊枪控制算法研究

焊接是一个复杂、参数多变、时变非线性的过程,对于焊缝跟踪控制问题,传统的PID控制方法很难有效的对焊缝进行跟踪控制。在传统PID控制中引入神经网络,提出了一种双权值神经网络控制器的焊缝跟踪控制算法。通过控制伺服电机驱动的十字滑块运动,从而实现焊枪的精确定位。通过MATLAB仿真试验验证了双权值神经网络控制器的焊缝跟踪控制算法能够较好的实现焊缝的跟踪控制。     

基于遗传整定的水下焊缝跟踪系统模糊PID控制器

提出了一种基于遗传算法整定的模糊PID控制器,并将其应用到水下焊缝跟踪系统中.水下焊缝跟踪系统是复杂的非线性系统,传统的PID控制效果不佳,因此设计了模糊PID控制器.该控制器以焊缝位置误差及其变化率作为模糊输入变量,依据Mamdani模糊推理实现PID参数的在线调整.同时,由于PID参数初值对于系统的控制效果影响较大...     

基于PSO算法的串联机械手位置跟踪模糊PID控制（英文）

在串联机械手运动控制中常采用PID控制器,存在超调较大、跟踪精度低的问题,为此设计了一种基于微粒群(PSO)算法的模糊PID控制器。首先,根据两力臂串联机械手模型,推算出动力学方程式和传递函数;然后,设计控制器的系统结构,采用PSO算法优化模糊PID控制参数,提高了系统的自适应能力和跟踪精度;最后,在MATLAB中对机械手位置跟踪控制进行仿真。仿真结果显示:PID控制超调较大,有震荡;经模糊调整后,超调变小,稳定性较好;再通过PSO优化,响应速度变快,超调量基本消除。     

基于PSO算法的串联机械手位置跟踪模糊PID控制

在串联机械手运动控制中常采用PID 控制器,存在超调较大、跟踪精度低的问题，为此设计了一种基于微粒群（PSO）算法的模糊 PID 控制器。首先，根据两力臂串联机械手模型，推算出动力学方程式和传递函数；然后，设计控制器的系统结构，采用PSO算法优化模糊PID控制参数，提高了系统的自适应能力和跟踪精度；最后，在MATLAB中对机械手位置跟踪控制进行仿真。仿真结果显示：PID 控制超调较大，有震荡；经模糊调整后，超调变小，稳定性较好；再通过PSO优化，响应速度变快，超调量基本消除。     

MAG高速焊缝视觉跟踪系统的试验研究

介绍了针对高速焊的工艺与成型特点，在焊缝跟踪系统中所应用到的参数可调模糊控制器和PID控制器，并对这2种控制嚣与算法进行了试验研究与对比分析。此外，还通过实时记录在一个跟踪过程中使用的所有控制量，建立了焊缝跟踪过程中的轨迹线，把它与焊缝的间隙中心线进行比较，获得此跟踪系统的误差范围；同时对产生的误差影响因素进行分析，提出了减小误差的改进措施。     

基于改进双模糊PID控制的Stewart平台运动路径跟踪研究

为提高Stewart平台运动控制的抗干扰能力,设计了改进双模糊PID控制系统,并对控制误差进行仿真验证。在坐标系中创建Stewart平台简图,通过矩阵变换推导出连杆运动方程式。设计了Stewart平台液压驱动机构,给出了液压伺服阀流量控制方程式。在传统PID控制基础上设计了双模糊PID控制器,通过粒子群算法对双模糊PID控制器进行优化,采用MATLAB软件对Stewart平台运动路径跟踪误差进行仿真。仿真结果表明:采用改进双模糊PID控制器,Stewart平台在有干扰环境中移动时,仍然能够保持较高的运动路径跟踪精度,对外界的干扰反应速度较快、调节效果较好。采用改进双模糊PID控制器,Stewart平台控制系统的抗干扰能力较强,提高了Stewart平台运动路径跟踪精度。     

移动焊接机器人焊缝跟踪控制系统设计

为提高移动焊接机器人的焊缝跟踪精度,结合RBF神经网络和PID控制设计了一种焊缝跟踪控制系统。介绍了焊接机器人系统组成并建立了相应的运动学模型,重点论述了RBF神经网络结构以及控制器的设计方法。通过神经网络在线辨识梯度信息,根据梯度信息在线调整比例、积分、微分系数,以提高系统控制性能。仿真结果表明:采用所述控制方法,能较好地实现复杂轨迹跟踪。在焊缝跟踪过程中,移动焊接机器人运行平稳,具有较高跟踪精度。     

基于禁忌搜索优化的直线进给系统矢量控制

数控机床的直线进给矢量控制系统中包含多个PID调节器,其控制参数直接影响系统性能。而直线进给系统是一个复杂的非线性时变系统,为了优化PID调节器控制参数,文章提出了改进的禁忌优化算法(Tabu),并将其应用于直线进给系统。在分析现有禁忌算法基础上,对Tabu算法的邻域范围、Tabu表和算法终止条件进行了改进,以直线进给系统的跟踪性能指标为目标函数,应用该算法对直线进给矢量控制系统各调节器的PID参数进行优化,并进行了实验验证。结果表明,应用文中方法优化控制器参数后,与传统PID控制相比,直线进给系统在负载改变时转速波动和位置跟踪误差显著减小,提高了直线进给系统的稳态和动态性能。     

基于混合粒子群算法的注塑机电液伺服系统控制研究

注塑机电液伺服系统是一个时滞、非线性复杂系统,传统PID控制往往难以取得理想的控制效果。为了获取良好的控制效果,提出一种用混合粒子群算法优化PID控制器参数的方法,将模拟退火算法引入到粒子群算法中,能够更加快速、准确寻优出PID控制器最优参数。利用MATLAB仿真软件建立注塑机电液伺服系统控制模型,将混合粒子群算法与粒子群算法、遗传算法进行对比。仿真结果表明:利用混合粒子群算法优化的PID控制器收敛速度快、准确性高、鲁棒性强,明显提高了系统的控制性能。     

基于AC-PID控制器的焊接机器人仿真

焊接机器人系统的核心是伺服系统,该伺服系统电机位置的精确控制是焊接机器人技术的关键,传统的PID控制算法很难对其进行精确地自适应跟踪控制。本文介绍了一种执行-评价器的自适应PID控制(AC-PID)算法,并针对焊接机器人伺服系统的电机位置进行精确地自适应跟踪控制。仿真结果表明,基于改进的AC-PID算法的控制器在鲁棒性、控制精度和控制效果都优于传统的PID控制器。     

焊缝自适应跟踪控制系统设计

为提高焊接质量,以焊缝跟踪为研究对象,基于视觉检测设计了一种焊缝自动跟踪系统。论述了焊缝偏差补偿流程;基于模糊控制提出了一种焊枪位置纠偏算法;为进一步提高焊缝跟踪精度,在模糊控制器中加入了自调节模块,其隶属度函数可以根据跟踪状态进行自适应调整,并进行了焊缝跟踪试验。试验结果表明,基于激光视觉检测的焊缝跟踪误差可控制在0. 5 mm之内,其在精密焊接领域具有较大应用前景。     

水下机器人激光视觉传感焊缝跟踪

为实现水下焊接的智能化,在设计好的水下机器人平台上,开发了一套焊缝自动跟踪算法。采用2自由度PID控制算法控制横向滑块实时精确跟踪焊缝,爬行小车依据滑块的位置与速度信号粗略跟踪焊缝轨迹的模糊控制方法实现大范围的焊缝自动跟踪。焊接试验表明,该算法具有较好的稳定性、可靠性,跟踪精度高,可达到±0.3 mm,在水下环境中移动机器人自动焊接具有良好的应用前景。     

基于改进PSO算法的EHA叉车举升系统仿真分析

为改善EHA叉车举升系统的动态特性,建立系统的电机和液压部分数学模型。针对传统PID控制系统参数调整困难、超调量大、响应速度慢等问题,将改进PSO优化算法与PID控制器相结合,提出一种PSO-PID控制器。通过MATLAB/Simulink搭建整个系统的仿真模型,对比分析采用传统PID控制与PSO-PID控制的系统的动态性能,结果表明:基于PSO-PID控制的系统,其超调量明显降低,系统的响应速度、控制精度和位移跟踪性能都得到显著提高。     

电弧传感器和超声波传感器信息融合在焊接中的应用

利用超声波熔深测量传感器和电弧焊缝跟踪传感器联合控制焊缝跟踪精度和焊接质量。电弧传感器获取焊缝偏差信息,超声波传感器获取焊缝熔深信息,将超声波获取的焊缝熔深信息转换为焊缝偏差信息后,采用最优加权与递推最小二乘法相结合的融合算法对两种传感器得到的焊缝偏差信息进行融合处理,能有效提高焊缝跟踪精度。融合处理后的焊缝偏差信息和焊缝熔深信息输入到三输入两输出模式的模糊控制器,实现了焊接质量的在线检测,提高了焊缝跟踪精度。     

回推非线性PID复合控制在伺服系统中的应用

针对机床伺服电机位置控制中存在的转动惯量和负载力矩变化大等特点,提出了一种回推非线性PID复合控制方法.非线性PID控制可对传统PID控制器的比例、积分、微分系数进行实时调整,实现了系统的调整控制.回推算法保证在误差较大时能够快速收敛,提高了跟踪能力.仿真结果表明复合控制策略具有更好的稳定性和动态跟踪精度.     

基于粒子群优化的焊接工作台伺服系统PID控制

提出了基于粒子群优化的焊接进给工作台位置PID控制。焊接进给工作台是焊机伺服系统的重要组成部分,其位置控制对提高焊接质量具有重要意义。采用简单高效的PID控制算法,但由于焊接伺服系统具有非线性等特点,使得PID控制器参数调整困难,传统的齐格勒—尼柯尔斯法则参数整定效果不佳。粒子群算法是一种全局优化算法,可以有效地实现PID参数整定,因此,在Simulink软件下建立进给工作台位置控制模型,采用粒子群算法来实现PID参数的调整,并进行了仿真。仿真结果显示,基于粒子群优化的PID控制器具有超调量小、精度高的特点,控制效果明显好于齐格勒—尼柯尔斯法则。     

基于MPSO的电液举升伺服系统自适应模糊PID控制

为提高电液举升伺服系统位置控制精度,提出一种基于改进的粒子群算法(MPSO)优化的自适应模糊PID控制策略。根据流体动力学原理,建立伺服阀控非对称缸系统数学模型,分析系统动态运动特性。综合考虑多种不确定扰动影响,设计自适应模糊PID(AF-PID)控制器,并通过MPSO算法对AF-PID控制器中的量化因子和比例因子进行迭代寻优。利用MATLAB/Simulink和AMESim仿真软件,搭建系统的联合仿真模型,并对所设计控制器的控制性能进行仿真验证。结果表明:相同工况下,相较于常规PID和AF-PID控制器,MPSO-AF-PID控制器作用下系统的轨迹跟踪性能最优,能更好地满足起下管柱作业需求。     

单叶片吊具鲸鱼优化算法模糊PID控制研究

针对某单叶片吊具摆臂角度控制缸组同步控制精度较低的问题，提出了一种基于鲸鱼优化变论域模糊PID控制器。建立了单个液压缸的数学模型和双液压缸同步控制的模型，并针对模糊控制器利用鲸鱼优化算法对模糊基本论域伸缩因子表达式中的变量系数k₁与k₂优化处理，输出ΔK_P、ΔK_I、ΔK_D实时调节PID参数。通过对模糊PID控制、PID控制、鲸鱼优化算法模糊PID控制的仿真分析，验证了与PID控制和模糊PID控制相比，鲸鱼优化算法模糊PID的同步控制精度更高，同步误差消减的更快速且误差峰值较低；阶跃响应性能更优秀。     

电液位置伺服系统的复合控制

针对典型的电液位置伺服系统,将PID控制与重复控制相结合,设计了一种复合控制器.其中,PID控制采用遗传算法对其参数进行优化.计算机仿真表明,复合控制器的应用改善了系统的动态性能,比单纯的应用经典PID控制取得了更好的周期信号跟踪效果.     

基于优化非线性控制的齿轮传动系统动态误差研究

针对齿轮传动系统运动角位移跟踪误差较大、振动幅度相对严重等问题,对直齿圆柱齿轮运动过程中产生的角位移和输出扭矩等进行研究。建立齿轮传动系统模型,给出齿轮传动系统动力学方程式。对传统线性PID控制系统进行改进,设计非线性PID控制系统。引入粒子群算法,对粒子群算法权重系数进行改进。采用改进后的粒子群算法优化非线性PID控制系统,通过反馈误差对PID控制器参数进行调节,从而达到控制系统输出误差的补偿目标。利用MATLAB软件对优化后的齿轮传动系统输出误差和扭矩进行仿真,并且与线性PID控制结果进行对比。结果表明:与线性PID控制系统相比,优化后的齿轮传动控制系统能够在线调节各项控制参数,从而提高齿轮传动精度。该控制系统反应速度快,稳定性较好,抗干扰能力强,具有较高的控制精度。