模型参考自适应控制,模糊控制及PID控制的综合应用

模型参考自适应控制、模糊控制及ＰＩＤ控制的综合应用ＴｈｅＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＭＲＡＣ、ＦｕｚｙａｎｄＰＩＤＣｏｎｔｒｏｌ●陈玉东刘红波ＣｈｅｎＹｕｄｏｎｇＬｉｕＨｏｎｇｂｏ１概述ＰＩＤ控制由于算法简单、可靠性高、稳定性...     

船舶航向模型参考模糊自适应控制器的设计

本文介绍了模型模糊自适应控制器的结构，调节机理。针对船舶航向控制，设计了参考模型模糊自适应控制器，并进行了仿真。与普通模糊控制器控制效果进行了比较，仿真表明参考模型模糊自适应控制有良好的控制性能。     

模糊控制器的研究与改进

对常规的模糊控制器进行了研究,分析了现有模糊控制器的优缺点,从提高模糊控制器自适应能力的角度出发,对原有的模糊控制器进行改进,使其能在运行中自动修改,调整控制,使系统的性能不断改善,直到达到预定的效果。     

单输入单输出模糊系统的自适应学习方法

基于对一种特定单输入单输出模糊系统特性的研究,提出了一种自适应学习方法,能够根据数据变化的强度及逼近精度的要求自动调整模糊规则的分析。方法采用最小二乘法对规则后件进行学习,能够以较少的模糊规则达到较高的样本数据逼近精度。     

不确定系统的鲁棒稳定性

针对一类不确定非线性系统,基于王立新1994年提出的监督控制方案提出了一种SISO系统的模型参考自适应模糊控制器设计的新方案.该方案同时利用广义多线性模糊逻辑系统的逼近能力和I型模糊逻辑系统的逼近能力,不仅能保证闭环系统状态全局稳定,而且有效避免了控制增益可能出现的奇异性问题.理论分析证明了跟踪误差收敛到零,仿真结果表明了该方法的有效性.     

应用BP神经网络进行成像误差修正

成像误差修正是摄像机标定中的一个重要的环节，而传统的像差修正方法计算复杂。提出了一种基于BP神经网络的修正成像误差的算法，建立两个神经网络分别对δu与δv进行最佳函数逼近。仿真实验结果证明利用神经网络的非线性逼近能力无须建立精确的数学模型即可提高精度，而且比传统的方法更加简单易行。     

一种新的非线性离散时间系统的模糊辨识方法

对一类非线性离散时间系统提出一种新的模糊的辨识方法。该方法在假设逼近误差界已知的情况下,基于死区函数对模糊逻辑系统中的未知参数设计自适应学习律;在逼近误差界未知的情况下,基于时变死区函数对模糊逻辑系统中的未知参数设计自适应学习律,并对时变死区进行自适应调节。证明了所设计的自适应学习律均可使辨识误差收敛到原点的一个小邻域内。仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种基于比例,量化因子在线自调整的自适应模糊控制器

针对系统在响应的不同阶段对量化、比例因子有不同的要求,本文提出了一种可判断系统所处响应阶段并对量化、比例因子进行在线自调整的自适应模糊控制器。经仿真结果表明,该模糊控制器使系统具有良好的动态、稳态特性。     

基于模糊自适应控制的全向移动机器人的运动控制研究

由于四轮驱动全向移动机器人轮系分布的特点,四轮之间存在耦合关系,在运行过程中,机器人整体运动的稳定性及控制精度都不佳。针对此问题,本文设计一种基于模糊自适应控制器的误差修正方法,结合模糊控制和PD控制,在线对机器人体进行误差修正,并将整体误差按轮系结构分布合理分配到单个轮子上,从而将整体的误差修正转化为单个轮子的误差修正。通过在Matlab-Simulink环境下仿真实验表明,在使用模糊自适应控制器进行误差修正后,机器人对线速度及角速度的跟随性明显提高,改善了机器人运动控制的精度。     

模糊控制器的研究与改进

对常规的模糊控制器进行了研究,分析了现有模糊控制器的优缺点,从提高模糊控制器自适应能力的角度出发,对原有的模糊控制器进行改进,使其能在运行中自动修改,调整控制,使系统的性能不断改善,直到达到预定的效果。     

基于模糊神经网络的模型参考自适应控制

用模糊神经网络作为控制器,依靠参考模型产生理想的控制系统闭环响应,从而随时得到控制系统的输出误差.用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,得到一种在线模糊自适应控制的新方法.通过倒立摆的仿真实验表明,该方法是可行的并能适应对象特性的大范围变化.     

基于模糊树模型的间接自适应模糊控制

提出了一种基于模糊树模型的间接自适应模糊控制器的设计方法. 采用模糊树辨识方法离线辨识系统中的未知非线性函数, 得到初始的控制器, 然后在线调节模糊树模型中的线性参数, 改善控制器的性能, 实现对有界参考信号的跟踪控制. 通过对倒立摆系统进行数值仿真, 验证了所提方法的有效性和优越性.     

模型参考模糊自适应控制*

本文提出了一种模糊自适应机构的设计方法，所设计的自适应机构为偏差的非线性函数。用模糊自适应机构替代常规自适应机构，构成一个模型参考模糊自适应系统。导出了该系统稳定的充要条件，提出了一量化因子的选择方法，设计方法简单，便于工程应用。仿真结果表明：ＭＲＦＡＳ系统自适应性能好，抗内外扰动的能力强。     

基于模糊参考模型机制的网络自适应拥塞控制

在高速通信网络的发展过程中,业务流呈现出的突发性和多样性为提高网络服务质量制造了更多的困难。该文提出的网络自适应拥塞控制方法以模糊参考模型机制的核心来提高主动队列管理算法在突发性网络状况中的适应能力,以2条信息通道分别实现主动队列管理的控制与学习功能,并结合参考模型机制实现模糊反向推理算法,针对网络突发性状况自适应调整主控制通道的控制行为。仿真研究表明,该控制方法提高了拥塞控制机制的自适应性能,并在自适应性能和实时性能上获得了较好的平衡。     

潜艇推进器模型参考模糊自适应PID控制方法研究

本文主要介绍了模型参考模糊自适应PID控制在潜艇推进液压伺服系统中的应用。潜艇推进液压伺服系统因随外界环境的变化而变化,因此常规PID控制无法满足要求,本文采用模型参考模糊自适应PID控制对其进行控制,并对控制结果进行仿真分析,通过与传统PID控制进行比较从而得出该控制方法可以有效抑制负载干扰和参数扰动,具有很强的鲁棒性。     

一种基于小波网络的模型参考间接自适应控制方法

本文提出一种基于小波网络的模型参考间接自适应控制方法,利用两个小波神经网络作为间接自适应控制系统的控制器和辨识器来构成自适应控制系统,与一般神经网络控制系统在同等结构下进行仿真相比,小波网络的控制精度高,跟踪效果好.     

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。     

基于模型参考的鲁棒自适应控制

针对一类具有未知参数、未建模动态和外界干扰的不确定非线性系统,选择适当的参数对这些不确定性进行估值、补偿和模型参考,利用Backstepping方法,设计了一种新的鲁棒自适应控制器。该控制器能保证闭环系统的所有信号是全局有界的,跟踪误差收敛到一个小的残差集内。仿真结果表明该方法的有效性。     

一类非线性系统的间接自适应输出反馈模糊控制

针对一类未知非线性系统,提出一种输出反馈控制方法。首先在假设系统状态已知的情况下设计状态反馈控制器,实现跟踪性能。然后在系统状态不完全可测的情况下,通过设计高增益观测器对系统的状态进行估计,实现输出反馈控制器设计。最后证明所设计的输出反馈控制器可获得状态反馈控制器所取得的最大最小问题的跟踪性能。     

具有任意非线性输入的鲁棒模型参考自适应控制

提出了一种分析具有任意非线性输入的模型参考自适应(MRAC)的新方法,它不要求对象是稳定的,允许系统存在未建模动态和有界扰动.同时给出了一种提高非线性输入自适应系统特性的补偿方案,它通过在控制律中引入跟踪误差,可以提高系统的暂态及稳态精度,而又不破坏MRAC系统的收敛特性.