轮式机器人模糊遗传PID转向控制实验研究

为了对模型复杂的轮式地面机器人进行转向控制，应用了模糊遗传PID控制方法。先用模糊神经网络建立车体模型，再用遗传PID进行参数寻优，最后用优化参数控制机器人转向。该方法能直观地判断PID参数是否有效。经过对车体转向控制的实验研究，控制效果良好。     

柔性内镜介入机器人模糊PID控制研究

柔性内镜以其损伤小、检查直观等优势在消化道疾病的诊断与治疗上得到广泛的应用,但其操作困难,因此研发有内镜机器人辅助医生进行内镜操作。在镜下介入手术操作过程中,人体生理活动增加了内镜远程操作的难度。针对生理活动对目标靶点位置的影响,分析内镜弯曲段结构,建立了柔性内镜机器人的运动学模型,并引入模糊PID控制策略来适应人体解剖结构、内镜参数等不确定因素影响,使内镜自动跟踪病灶靶点,避免人重复小范围的跟踪动作,提高控制精度。仿真表明,相对于传统PID控制算法,模糊PID控制算法可加快系统响应,降低系统稳态误差。     

小型无人机纵向姿态模糊自适应PID控制与仿真

针对某小型实验无人机智能自主飞行的要求,提出了一种无人机纵向姿态的模糊控制方法,设计了模糊自适应PID控制器,可有效实现该无人机的纵向姿态控制和纵向航迹跟踪.仿真结果表明,所设计的模糊自适应PID控制器较传统的PID控制器具有更好的控制性能,其响应快、超调小、精度高,而且鲁棒性和自适应能力也较强,可满足自主飞行的要求.     

轮式机器人模糊神经网络建模与模糊遗传PID转向控制的研究

针对数学模型复杂的轮式机器人的转向控制问题，提出了一种先用模糊神经网络建模，再用模糊遗传PID转向控制的方法。模糊遗传PID控制算法简单，直观性好，容易理解，能直观地判断PID参数是否有效。控制方法所需的数据完全来源于实验。经过对车体转向控制的仿真研究，由仿真结果可看出，仿真控制效果良好。控制方法能适应各种不同速度、不同转向角度等参数变化，在实际中应用实验数据就能控制，是一种有实用意义的控制方法。     

下肢康复外骨骼机器人模糊PID控制研究与仿真

下肢康复外骨骼机器人具有多输入多输出的结构,且不确定性与非线性都很高,经典PID控制已经不能很好地进行精确控制。结合经典PID控制与模糊控制,并加入了开关结构,最终采用开关式模糊PID控制来对机器人进行控制研究。使用ADAMS（Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems）建立机器人模型,在Matlab/Simulink中建立控制图。驱动输入采用正常人体步态行走时的力矩信息,通过两个软件的联合仿真,得到跟随曲线与目标曲线的对比图及误差图。结果表明,开关式模糊PID控制具有良好的精度且响应速度较快。     

基于神经网络模糊PID的足球机器人控制算法研究

通过对足球机器人运动学模型进行分析,以足球机器人系统为实验平台,论证了神经网络模糊PID控制技术应用于足球机器人运动控制的可行性。将传统的PID控制与神经网络模糊控制相结合,通过PID算法实现控制的准确性,利用神经网络模糊控制提高控制的快速性与自适应性。针对足球机器人运动控制中的实际问题,着重提出了基于神经网络和模糊控制相结合动态调整PID控制器的三个参数KP,KI,KD的设计方法。实验证明该方法增强了控制器的调节能力和简化了控制器设计,同时本方法对模型和环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。     

基于模糊PID算法吸附机器人转向控制

传统的吸附机器人在发生碰撞或者在不光滑的墙面移动时,机器人将会偏离原本设定的路线,从而降低工作效率。为了解决这一问题,本文分析了吸附式机器人系统数学模型,并提出基于模糊PID控制算法实现机器人转向控制,从而使得机器人回到原始路线,通过simulink仿真的结果可以得出,模糊PID算法相比于传统PID算法,转向系统的动态特性更好,系统的反应速度快,效率更高。     

作业型水下机器人姿态调节控制研究

为了解决在作业时水下机器人载体上的机械手伸展过程将会引起载体重心发生变化,导致水下机器人发生纵横倾运动,影响作业效率的问题,考虑到水下机器人控制系统较为复杂,因此引入模糊滑模控制,根据要求设计出一款模糊滑模控制器。利用计算机和MATLAB技术,将水下机器人姿态运动方程与常规PID控制和模糊滑模控制分别结合起来进行仿真分析。仿真结果表明,模糊滑模控制相比于常规PID控制,在机械手关节正弦运动过程中,姿态角下降了20%以上,横倾姿态角度误差减小了30%以上,纵倾姿态角误差也超过了8%以上。在悬停作业过程中,纵横倾姿态角度都下降了30%以上。通过两种不同控制方式的仿真,验证了模糊滑模控制的控制效果要优于常规PID控制,能够取得更好的控制效果,同时利用计算机技术缩短了研究时间、提高了研究效率。     

微小气动机器人系统的模糊自适应PID控制

基于尺蠖的移动机理,研制了一种具有柔性移动机构的微小气动机器人内窥镜诊疗系统。描述了微机器人系统的本体结构和运动机理,并通过分析机器人系统的驱动力学特性和机器人的移动控制特性,给出了基于模糊自适应PID的气压-位置伺服控制方法,计算机仿真实验结果表明基于模糊自适应PID算法可实现机器人系统的有效控制。     

基于导管机器人的变论域模糊PID控制研究

在微创血管介入手术中,当操作者通过主手给出期望位置后,要求导管机器人能够控制导管快速稳定并精确到达目标位置。但由于导管机器人的电机响应迟滞以及血管内的复杂环境因素,传统的模糊PID控制已经不能满足血管介入手术对导管机器人快速性、精确性、强鲁棒性的要求。通过对导管建模,导管机器人运动学、手术坐标空间变换分析,采用变论域模糊PID控制,并运用Matlab进行仿真。仿真结果证明,所设计的变论域模糊PID控制器能够提高导管机器人的响应速度、定位精度与稳定性,为血管介入手术导管机器人的控制提供良好的理论依据。     

基于解耦的工业机器人模糊PID抑振研究

该文针对工业机器人在定位过程中由于关节柔性产生的振动抑制问题,对六自由度的工业机器人进行研究,提出了基于解耦的柔性关节模糊PID抑振控制算法。首先,建立了工业机器人系统的动力学模型;然后,根据连杆之间的耦合关系设计了变参数模糊控制器,降低各连杆之间的耦合程度,并在解耦的基础上加入模糊PID控制器,对解耦后的各个关节进一步抑振;最后,通过Simulink仿真验证该算法的有效性。研究结果表明,变参数模糊解耦比定参数模糊解耦的效果更好,解耦之后的转台、大臂和小臂之间可以近似看成线性系统,再进行模糊PID控制,其抑振的效果相比传统PID控制器来说更为理想。     

一种压电驱动微小型机器人循迹的模糊PID控制研究

微小型机器人在国防军事、生物医疗、航空航天、工业应用等领域有着广阔的应用前景。本文对一种压电驱动的微小型移动机器人的运动控制展开研究,介绍在压电陶瓷在机器人运动过程中保持平行的假设条件下所得的运动学模型,进而设计模糊PID控制器对其进行循迹控制。MATLAB仿真实验结果显示出良好的跟踪控制效果机器人在模糊PID控制中的运动情况。     

基于模糊PID的武装机器人运动控制研究

运动控制系统设计是武装机器人设计中的重要内容,控制驱动电机的转速是进行运动控制的常用方法,所研究的武装机器人就是运用控制电机转速这种方法来实现运动控制的。在电机的运动控制过程中容易出现超调、振荡、丢步和两电机不同步的问题,运用先进的控制算法实现电机转速精确控制是运动控制的一种有效途径,设计了一种利用模糊自适应整定PID原理实现对步进电机速度控制的运动控制系统,然后在两驱动电机控制系统中间设计了速度同步补偿器,来保证武装机器人的直线运动性能。通过仿真和试验证实,该运动控制系统具有良好的响应速度、稳定性和控制精度,在两电机负载和干扰输入信号有所差异的情况仍然能够实现电机的同步控制,能够满足武装机器人运动控制的设计要求。     

基于单神经元的卫星姿态自适应PID控制

提出了一种以经典PID为基础,用单神经元加以实现的智能PID控制算法。基于误差二次型最优理论推导出相应的单神经元输入权值参数调整算法。并推导了为改进其应用上的不足,将自适应PSD控制器中递推计算增益K的方法应用到单神经元的自适应PID控制,构成具有自动调整增益K值的单神经元自适应PID控制器的学习算法。将控制算法应用到航天器姿态控制系统,数字仿真结果验证控制器有效。     

高速高精度平面并联机器人模糊自调整PID控制方法的研究

针对推力波动、负载变化等非线性因素对高速高精度平面并联机器人系统稳定时间的影响，本文设计了一种新颖的模糊自调整PID控制器：系统的位置偏差较大时，采用PI控制器，保证系统的平滑、稳定；当系统发出停止命令后，引入模糊增益参数自调整机构，加快静差消除．模糊增益参数调整机构采用“一维输入-二维输出”的推理结构，消除了参数调整中的“耦合影响”；为缩短整定时间，减少整定参数的数量，不同增益，误差E的模糊论域划分各不相同．经实验验证：引入该模糊自校正PID控制器后，机器人系统的稳定时间有显著改善．     

基于模糊自整定PID的下肢康复训练步态机器人变负载控制

针对下肢康复训练机器人中步态控制机器人的变负载问题,提出了基于模糊自整定PID的控制策略.首先推导了负载力模型,设计了模糊自整定控制器,基于Matlab/Simulink/SimMechanics建立了被控对象的动力学模型及整个控制系统的仿真模型,仿真结果表明所提出的控制策略是可行的,较经典PID控制具有超调小,响应速度快,稳态精度高等优点,能较好地跟踪规划运动曲线,满足系统控制性能要求.     

自适应模糊PID控制在AUV控制中的应用

自治潜水器(AUV,Autonomous Underwater Vehicle)是非线性、强耦合、大惯性的多输入多输出系统,又由于受到海流、传感器、执行机构等不确定性的影响,对AUV控制器的鲁棒性能提出了更高的要求.本文针对我国正在研制开发的长航程自治潜水器的特性及其对航行控制的要求,将PID控制与模糊控制的简便性、灵活性以及鲁棒性结合起来,为AUV设计了可在线修改PID参数的自适应模糊PID控制器,仿真结果证明了该种控制方法不但提高了AUV系统的动态特性,而且可在参数摄动和外界扰动时获得较好的控制性能.     

基于模糊PID的武装机器人运动控制研究北大核心CSCD

运动控制系统设计是武装机器人设计中的重要内容,控制驱动电机的转速是进行运动控制的常用方法,所研究的武装机器人就是运用控制电机转速这种方法来实现运动控制的。在电机的运动控制过程中容易出现超调、振荡、丢步和两电机不同步的问题,运用先进的控制算法实现电机转速精确控制是运动控制的一种有效途径,设计了一种利用模糊自适应整定PID原理实现对步进电机速度控制的运动控制系统,然后在两驱动电机控制系统中间设计了速度同步补偿器,来保证武装机器人的直线运动性能。通过仿真和试验证实,该运动控制系统具有良好的响应速度、稳定性和控制精度,在两电机负载和干扰输入信号有所差异的情况仍然能够实现电机的同步控制,能够满足武装机器人运动控制的设计要求。     

加工过程的模糊自适应PID控制

经典的加工过程模型随切削深度、主轴转速、加工材料、刀具形状和磨损程度不同而不同,因而具有时变性。实际加工过程要比理论上推导出的模型复杂得多,是一种具有非线性、时变性和影响因素不确定的复杂系统,甚至难以用合适的数学模型来表示。结合PID和模糊控制两者的优点,建立一种加工过程的模糊自适应PID的控制方法。对模糊自适应PID控制算法进行了理论分析,基于Matlab建立了铣削加工过程的仿真模型。仿真结果表明,运用模糊自适应PID控制方法,系统的调节时间缩短,响应速度加快,抗干扰能力和适应参数变化的能力要优于增益自适应的PID控制。     

模糊PID控制在过程控制装置上的应用

简单介绍了常规PID控制的优缺点和模糊控制的基本原理，介绍了模糊PID控制的系统结构，针对过程控制装置中的单容液位被控对象，基于Matlab仿真和组态王控制软件进行应用实现，仿真和应用实现效果均表明，模糊PID具有比常规PID更好的控制效果。仿真和应用结果对于过程控制的理论研究和工程应用，具有较好的参考价值。