气动肌肉驱动仿生关节的模糊PI控制研究

气动肌肉做为一种新型驱动器具有质量轻、柔顺性好等特点.但由于其模型的非线性,使得传统的P1控制不能达到较好的位置控制效果.笔者针对气动肌肉的特性,建立了模糊PI控制规则,并在dSPACE实时控制平台上,对由一对气动肌肉组成的仿生关节进行了控制研究.结果表明,采用模糊规则设计的PJ控制器,能够灵活实现PI参数的在线自调整,提高了系统的响应速度.     

基于气动肌肉驱动的下肢康复机器人设计与仿真

为实现气动肌肉在多自由度康复机器人中的应用,设计一种用于步态康复训练二自由度下肢康复辅助训练机器人,驱动器由气动肌肉和拉伸弹簧并联驱动关节以实现节能辅助行走。建立人体下肢运动学和动力学模型,并以标准CGA步态曲线作为关节输入,通过SolidWorks/Motion进行运动学仿真,验证所设计的模型符合人体下肢运动规律。针对气动肌肉伸展时存在非线性使得关节控制困难,提出了模糊自适应PID控制算法。在MATLAB/Simulink中进行仿真控制实验,仿真结果表明：相比传统PID算法,模糊PID自适应控制算法使外骨骼达到更好的跟随效果。最后通过实验平台验证了模糊PID自适应控制算法能够满足患者主动康复训练的需求。     

豆浆液浓度控制系统中模糊自适应PID控制器的设计与仿真

针对豆腐皮机械化生产工艺中豆浆液浓度的要求,文章设计了一种应用于豆浆液浓度控制系统中的模糊自适应PID控制器.该控制器以常规PID控制为基础,根据偏差和偏差的变化率,利用模糊逻辑,实现了PID参数的在线自调整,进一步完善了PID控制器的性能,提高了豆浆液浓度控制系统的控制精度.仿真结果表明:该控制器既具有常规PID控制器高精度的特点,又具有模糊控制器响应速度快的特点,改善了控制系统的动态特性,能够使系统达到满意的控制效果.     

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。     

基于模糊PID的伺服压力机位置控制系统

伺服压力机是目前成形装备发展的一个新方向.为了提高其位置控制的响应特性,针对其非线性、时变性、滞后性,提出了基于模糊算法和PID算法的模糊PID控制器,在C++ Builder中开发模糊PID控制器以实现PID参数的在线修正.阶跃响应和正弦跟随的实验结果表明,所设计的模糊PID控制器能够有效的提高响应速度、降低超调量和稳态误差,并且具有较强的抗干扰能力.模糊PID控制器拥有比传统PID控制器更好的控制效果,可以有效的提高伺服压力机位置控制性能.     

基于模糊自适应PID控制的六旋翼飞行器稳定性控制

介绍了六旋翼飞行器的运动方式,根据牛顿-欧拉方程完成动力学模型的建立.依据模糊控制的相关理论以及模糊自整定PID控制器的设计过程,完成了基于模糊自适应PID算法的控制器的设计.通过对自适应模糊PID控制器进行Matlab/Simulink下的系统仿真分析,得出所设计的控制器能够较好的完成悬停任务,实现对飞行器的稳定性控制.通过试验验证了六旋翼飞行器的控制稳定性.     

融合光纤感知的气动执行器夹持力控制策略研究

为了降低气动执行器夹持力/气压迟滞的影响,提高夹持力跟踪控制精度,提出一种基于Prandtl-Ishlinskii （P-I） 逆模型的前馈补偿结合模糊PID的控制策略。分析气动执行器的夹持力/气压迟滞特性,通过初载曲线法辨识迟滞模型参数,建立P-I逆模型;设计融合FBG力感知的模糊PID控制算法,基于自制的FBG传感器实现夹持力反馈,通过标定实验验证传感器的静态特性。在Simulink中构建前馈补偿和融合FBG力感知的模糊PID相结合的复合控制器,完成与传统PID以及模糊PID控制器的夹持力控制仿真对比。仿真结果显示：前馈补偿可以降低稳态误差,提高控制精度。最后,在气动执行器夹持力控实验平台上开展动态跟踪实验,验证了所设计复合控制器的有效性。     

模糊自适应PID控制器在液压AGC系统中的应用

针对液压AGC(Automatic Gauge Control)系统生产工艺中对厚度控制的要求,设计一种应用于液压AGC系统的模糊自适应PID控制器。该控制器以常规PID控制为基础,根据偏差和偏差的变化率,利用模糊逻辑实现PID参数的在线自调整,进一步完善PID控制器的性能,提高厚度控制系统的控制精度。仿真结果表明:该控制器既具有常规PID控制器高精度的特点,又具有模糊控制器响应速度快的特点,而且具有良好的动态、稳态性能以及较强的鲁棒性,能够使液压AGC系统达到满意的控制效果。     

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...     

基于改进模型的气动肌肉神经网络串级控制

气动肌肉的理论模型是其控制器设计的基础。为了得到较完整的气动肌肉的理论模型,作者在Chou理想模型的基础上,综合考虑影响气动肌肉特性的主要因素,推导了气动肌肉收缩力-位移-气压三者之间的解析表达式,建立了相对简单而又较为完整的气动肌肉的改进静态数学模型。在此基础上,利用神经网络控制器的自适应与鲁棒性等优点,设计了一种针对气动肌肉驱动关节的神经网络PID串级控制器,该串级控制器采用内环气压控制器与外环位置控制器分别对气压与位置进行闭环控制,实验结果验证了该控制器的有效性。