车辆座椅悬架自适应模糊PID控制及仿真

为提高车辆座椅悬架减振性能,建立了简化的三自由度车辆座椅悬架模型,结合模糊控制与PID控制理论提出了座椅悬架自适应模糊PID控制方法。该方法中以座椅垂直振动速度的误差为控制参量设计了PID控制器,将座椅垂直振动速度误差及误差变化率作为模糊控制器的输入变量,利用模糊控制规则对PID控制器参数进行在线自调整。以C级路面白噪声随机信号为输入,利用MATLAB/Simulink对自适应模糊PID控制器进行了仿真。结果表明:相对于不加控制和PID控制的座椅悬架系统,自适应模糊PID控制方法可以明显改善座椅质心处的垂直振动加速度。     

液压机械臂控制系统的改进研究

针对矿井井筒施工中采矿液压伞钻钻孔位置和姿态调整过程自动化程度低的问题,改进了传统液压系统的控制方式,对动臂油缸和钻臂油缸进行了闭环控制。为减弱机械臂位姿变化时变负载对系统动态性能影响,设计信号校正控制模块,建立阀控液压缸数学模型,使用MATLAB中的SIMULINK仿真模块构建信号校正控制模块仿真模型。根据已有产品参数为模型添加仿真参数,经典PID控制算法和模糊自适应PID控制算法用于校正系统,当输入是步进力信号时系统响应。仿真结果对比表明:两者均可改善系统稳定性,达到预期目标;模糊自适应PID控制方法用于减少过渡期的过冲,校正信号的动态性能优于传统的PID控制方法。     

负载模拟器的DRNN神经网络控制

为了增强负载模拟器的自适应能力以抵抗系统的非线性、时变参数及运动扰动的影响,特提出利用对角回归神经网络(DRNN)与PID的并联进行控制与调节的控制方法。PID保证了系统的初始稳定性,由于神经网络引入了速度信号作为参考输入,使系统具有了很好的自适应消扰能力,减小了多余力的影响。仿真和试验证明了该方法的可行性和有效性,收到了很好的控制效果。     

主动隔振系统中的PID模型参考自适应控制技术

当主动隔振系统的被控参数为定常或变化较小时,采用一般常规反馈控制可以得到满意的控制效果,但当对象在运行过程中其结构与参数及环境有剧烈变化时,仅用常规的反馈控制技术无法满足控制要求.对某主动隔振系统从无控制、常规比例积分微分（PID）控制以及基于PID的模型参考自适应控制3种情况进行了研究,提出了在主动隔振系统中采用的控制方法.仿真结果表明,基于PID的模型参考自适应控制方法能够很好地跟踪参考模型的输出,具备较强的抗干扰能力.     

汽车主动悬架自适应模糊PID控制研究

为改善汽车行驶平顺性,建立了简化的1/4车二自由度汽车主动悬架模型,提出了主动悬架自适应模糊PID控制方法。该方法中PID控制器以车身垂直速度的误差为控制参量,将车身垂直速度误差及误差变化率作为模糊控制器的输入变量,对PID控制器参数进行在线自调整。以C级路面白噪声随机信号为输入,利用MATLAB/Simulink对自适应模糊PID控制器进行了仿真,结果表明:自适应模糊PID在车身垂直速度、加速度及轮胎动载荷等控制方面明显优于被动悬架及传统PID控制,说明该法具有较好的控制效果和鲁棒性。     

高精度深度模拟器自适应控制研究

针对深度模拟器工作液体中难以完全避免气体混入的实际情况,以及由此导致的体积弹性模量随着模拟深度不同而变化所带来的控制系统存在的非线性问题,提出了一种模型参考自适应控制器。首先,根据系统特性设计了模型参考自适应率并证明其Lyapunov稳定性。接着,基于AMESim建立仿真模型,分别对常规PID控制器和提出的模型参考自适应控制器的控制效果进行仿真模拟,验证了该系统在工作压力较低时存在着显著非线性,以及提出的模型参考自适应控制器具备良好的控制效果。最后,对深度模拟器进行实验研究,表明所采用的模型参考自适应控制器的控制精度较常规PID控制器有明显提升。     

基于模糊自整定PID的力控制磨削实验研究

为保证磨削过程中法向磨削力的稳定,建立了基于X-Y数控平台的力控制磨削系统,该系统是一个非线性、时变的实时控制系统。分析了磨削过程的动力学模型并写出其状态方程。根据状态方程设计了模糊自整定PID控制器,用遗传算法整定PID参数,并记录整定过程中的输入-输出数据组,由数据组生成模糊控制规则。用该控制器与普通PID控制器进行了仿真对比,并在仿真过程中加入误差和突变信号以检验控制器的自适应性。在X-Y数控平台上进行了力控制磨削实验研究,结果表明模糊自整定PID力控制磨削方法能减小力波动,提高力控制精度。     

基于自调整神经元的无人直升机航向控制方法

直升机航向动力学包含输入非线性、时变参数和主－尾旋翼之间的强耦合,传统的比例积分微分(Proportional integral differential, PID)方法很难达到良好的控制性能。基于以上原因,通过把自调整神经元与滑模控制相结合,提出一种能够解决带有输入非线性的航向自适应控制方法。与常规自适应控制相比,用滑模条件代替误差函数作为目标函数,使控制器在保证闭环稳定性的同时,能够进一步使跟踪误差满足期望精度。证明了该方法的稳定 性,针对实际模型直升机试验平台航向动力学模型的仿真结果,以及与传统PID方法的比较都表明了该方法的有效性。     

大型液压机驱动系统摩擦补偿控制

为提高大型液压机驱动系统控制精度,提出了基于改进型Lu Gre摩擦模型的补偿控制方法。建立了液压机驱动系统的动力学模型,通过改进型Lu Gre模型来描述液压机的综合摩擦特性。分别设计了PID控制器、2自由度PID控制器以及模糊自适应控制器,通过仿真实验验证了补偿方案的有效性,并对比分析了3种补偿控制方案的效果。仿真结果表明:采用模糊自适应补偿控制方案效果最优,2自由度PID补偿控制方案次之,常规PID补偿效果最差。当以正弦运动作为驱动系统的输入信号时,采用模糊控制补偿方案的速度跟踪均方误差(Mean Square Error,MSE)能从PID补偿方案的5.771×10-3减小至5.903×10-4。采用模糊自适应补偿方案能有效地抑制摩擦对液压机驱动系统低速性能的不利影响,可显著提高其动态跟踪性能。     

基于自适应控制的四旋翼飞行器控制系统研究

四旋翼飞行器的模型参数具有不确定性和时变性,在复杂环境下执行任务时容易受到外界环境的干扰,导致常规控制器很难使四旋翼按照期望的轨迹稳定飞行。针对这一问题,基于Lyapunov稳定理论设计了一种性能优越的模型参考自适应控制方法。首先对四旋翼飞行器进行动力学建模,然后基于模型设计了自适应控制律。仿真结果表明,与常规PID控制方法相比,自适应控制方法能有效改善飞行过程中的漂移和震动,提高飞行器的抗干扰能力和自我调节能力。     

基于神经网络的电动舵回路容错控制方法研究

为了克服电动舵回路故障和非线性因素的影响,提出一种基于神经网络误差反馈学习的电动舵机容错控制器设计方法,根据电动舵机系统动力学特征建立系统非线性数学模型,采用反馈误差学习控制律进行神经网络容错控制,由参考信号和实际输出信号对比产生的误差信号驱动神经网络学习从而产生控制信号,以达到实现容错重构控制的目的,仿真结果表明,神经容错网络控制器能够达到满意的控制效果。     

基于PSO的模糊PID车载平台调平控制系统研究

为解决车载平台调平控制系统响应速度慢、自适应能力差的问题,对一款液压马达带动滚珠丝杠的调平支腿,建立其数学模型,提出了基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的模糊比例积分微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制方案.通过结合PSO算法...     

基于模糊PID的变幅液压控制系统

针对高空带电机器人作业时出现臂架振动和抖动的问题,设计了基于模糊PID控制器的闭环液压控制系统。以液压缸活塞杆速度的误差和误差变化率为输入变量,经过模糊化、模糊推理、解模糊的方式来动态调节活塞杆的速度,使其达到稳定状态。以高空带电机器人的臂架变幅液压系统为研究对象,通过建立液压平衡回路数学模型得到系统的传递函数,在MATLAB/Simulink环境内搭建模糊PID和经典PID的控制方案仿真模型,并搭建试验平台进一步验证。结果表明:与经典PID控制相比较,模糊PID控制的响应滞后时间由0.55 s降到了0.2 s,缩短了63.6%,最大超调量由0.09 m降到了0.01 m,相对降低了88.9%,稳定时间由2.4 s缩短至0.4 s,相对降低了83.3%;另外实验结果为模糊PID控制下的系统响应滞后时间相对于经典PID缩短了0.2 s,超调量降低了0.032 m,稳定时间缩短了1.7 s,跟仿真结果相一致。实验数据表明,模糊PID控制器有效地解决了臂架振动和抖动问题,提高了臂架运动控制的稳定性。     

基于参数辨识的半导体激光器温度自动控制

以保证半导体激光器的安全稳定运行为目标,提出基于参数辨识的半导体激光器温度自动控制方法。通过分析温度对半导体激光器的影响及温度控制原理,设计半导体激光器温度控制系统,在该系统支持下利用半导体激光器温度控制数学模型描述其一阶纯滞后性,根据半导体激光器的热传递性获取半导体激光器的离散运行数据,建立半导体激光器参数辨识模型,确定其最佳预估量,并将其输入到 PID 中,利用遗传算法对 PID 参数进行实时调节,以满足半导体激光器温度变化量对 PID 参数的自整定需求,实现半导体激光器温度自动控制的目标。实验结果表明,该方法可实现半导体激光器温度的快速控制,能够快速达到预期温度,温度波动范围在 0.02 ℃ 以内,温度控制后的半导体激光器发光光谱波形平稳,能够保证半导体激光器的安全稳定运行。     

ADAPTIVE FEED-FORWARD COMPENSATOR FOR HARMONIC CANCELLATION IN ELECTRO- HYDRAULIC SERVO SYSTEM

Since the dead zone phenomenon occurs in electro-hydraulic servo system, the output of the system corresponding to a sinusoidal input contains higher harmonic besides the fundamental input, which causes harmonic distortion of the output signal. The method for harmonic cancellation based on adaptive filter is proposed. The task is accomplished by generating reference signals with frequency that should be eliminated from the output. The reference inputs are weighted by the adaptive filter in such a way that it closely matches the harmonic. The output of the adaptive filter is a harmonic replica and is injected to the fundamental signal such that the output harmonic is cancelled leaving the desired signal alone, and the total harmonic distortion （THD） is greatly reduced. The weights of filter are adjusted on-line according to the control error by using least-mean-square （LMS） algorithm. Simulation results performed with a hydraulic system demonstrate the efficiency and validity of the proposed adaptive feed-forward compensator （AFC） control scheme     

基于FPGA的模糊PID控制纱线张力的应用研究

为解决纺织业中纱线张力难以实时控制的问题,基于模糊PID控制器的自身优势,将参数自整定模糊PID控制技术应用于纱线张力控制中.通过Matlab构建了参数自整定模糊PID与传统PID相对比的仿真模型,运用QuartusII开发环境,利用原理图设计与VHDL设计相结合的方式,在现场可编程门阵列(FPGA)中完成了参数自整定模糊PID控制器,并对输入数据进行了测试.实验结果表明,参数自整定模糊PID控制器可更快的达到稳定状态,超调量小,顶层电路系统设计稳定可靠,可用于纱线张力控制.     

基于PMAC的数控试验台PID参数调节研究

介绍了PMAC运动控制器中PID的控制原理,并对基于其上的数控试验台的PID参数调节进行了说明。利用PMAC自带的PID程序,通过对阶跃信号和抛物线信号响应图像的分析,整定了系统参数,使试验台获得良好的动态特性。     

车辆横摆角速度跟踪控制仿真研究

采用二自由度车辆动力学状态方程建立了车辆横摆角速度跟踪控制模型。用横摆角速度与其期望值的差值及其变化率作为模糊控制器的输入,设计了模糊自适应PID控制器。基于模糊自适应PID控制器,进行了前轮转向阶跃输入、正弦输入仿真试验。仿真和分析结果表明,设计的模糊PID控制器可实现对参考模型横摆角速度的跟踪,车辆的操纵稳定性得到了有效改善。     

MATLAB环境下的单神经元自适应实时控制系统

利用神经元模型和自学习功能构成自适应PID控制器，在Madab实时开发环境xPC Target下建立液位实时控制系统。给出了单神经元自适应PID控制器的结构和控制算法，介绍了基于xPC Target的快速原型设计方法，即通过拖拉Simulink模块搭建被控对象的实时原型，同时以神经元自适应PID控制器完成系统的实时控制。为检验控制效果还采用了PID控制器进行液位实时控制。最终结果表明：单神经元自适应控制能克服传统PID控制器不稳定的缺点，使系统具有较好的稳定性。     

Experimental evaluation of adaptive three-tank level control

Liquid level control through regulation of mass flow rates is an important application in various areas of the power industry. Very often a PID controller is used for these applications. This paper compares a nonconventional PID controller and three different types of adaptive controller, a direct model reference adaptive controller (MRAC), an indirect MRAC with Lyapunov estimation, and an indirect MRAC with recursive least-squares (RLS) updating estimation, for liquid level control. By implementing all four controllers on a three-tank system, the performances of each are compared. All controllers track a sinusoidal input very well and overall exhibit somewhat varying performance. The direct MRAC and the indirect MRAC with RLS estimation give the best performance. With Lyapunov estimation and RLS estimation, all the system parameter estimates converge to the reference model values. However, RLS estimation has a much faster convergence. It is concluded that adaptive liquid level control is an improvement over traditional liquid level control when precise level control in three coupled tanks is desired.