基于模糊自适应PID控制的吊车防摆定位系统

针对桥式吊车水平运动系统是一个非线性、变参数、强耦合的对象，采用模糊自适应PID控制器进行定位和防摆控制。仿真实验结果表明，系统具有良好的动态、静态特性和较强的鲁棒性。     

基于目标的动态加权模糊控制

针对单输入、多目标控制系统，提出一种基于目标的动态加权模糊控制模型。该模型根据控制目标设计子模糊控制器，通过模糊推理得到的加权系数动态连接各个子目标模糊控制器，使多个子目标模糊控制器在控制过程中既相互竞争又相互协调。该模型用于吊车控制的仿真结果证明了其有效性。     

Fuzzy—PI控制器在并车吊运系统上的应用．

针对当两台吊车”并车”吊运100m长的钢轨时，要求该两台吊车的各运动机构严格同步运行这一特殊工况，提出了一种基于PLC的复合模糊--PID控制算法，其中的模糊控制器和PI调节器都通过PLC编程来实现，这样既保留了PLC控制系统灵活、可靠、抗干扰能力强的特点，同时也增强了控制系统的动态响应速度和智能化程度。运行实践表明，...     

欠驱动桥式吊车系统自适应控制

针对桥式吊车这类非线性欠驱动系统, 提出了一种基于耗散理论的自适应控制器. 它能够有效地抑制运输过程中负载的摆动, 并将其快速准确地运送到指定的位置. 相比其他吊车控制系统, 这种控制器无需准确测量台车和负载质量以及吊绳长度, 可以根据系统响应情况来对这些参数进行在线估计, 这将极大地方便控制器在实际吊车系统中的推广应用. 对于闭环系统的稳定性, 文中通过李雅普诺夫理论及拉塞尔不变性原理进行了证明, 仿真结果也证实了这种自适应控制器能够对吊车系统进行良好的控制.     

基于能量守恒的桥式吊车参数辨识研究

针对实际桥式吊车系统物理参数不易获得的问题,提出一种基于能量守恒的参数辨识方法。该方法根据能量守恒原理建立辨识回归方程,然后用非负最小二乘法处理辨识实验数据,得到桥式吊车的控制器设计模型。以桥式吊车实验系统为背景,模拟桥式吊车的实际运行特点,进行辨识实验,获得系统的数学模型。在此基础上用LQＲ 控制器验证了该方法在桥式吊车实验系统上辨识结果的准确性,证明该辨识方法对桥式吊车的控制有很大帮助。     

基于嵌套饱和方法的吊车系统非线性控制

针对吊车系统定位和防摆的控制要求,提出了一种基于嵌套饱和方法的非线性控制策略。对吊车系统动力学方程进行部分反馈线性化,并通过坐标变换将其转化为便于控制器设计的严格前馈级联规范型;在此基础上利用嵌套饱和非线性控制方法设计了吊车定位防摆控制器。仿真结果表明,该方法在较小的控制力作用下实现了吊车系统的定位和防摆,并且对于吊车系统参数的变化具有很强的鲁棒性。     

三维桥式吊车自动控制实验系统

为分析桥式吊车系统的特性,验证各种吊车控制方法的稳定性并考察其实际控制效果,根据桥式吊车的工作原理与组成结构,设计并搭建了一个三维桥式吊车实验系统.该系统主要由机械主体、驱动装置、测量装置和控制系统四部分组成,能够较为真实地反映实际吊车系统的动态特性和运行过程:其中的控制器部分基于Matlah/Simulink平台,可...     

基于滑模方法的桥式吊车系统的抗摆控制

针对桥式吊车这类欠驱动系统，提出一种基于滑模控制的抗摆方法．该方法将系统状态分成两组。构造出一种双层滑动平面．结合桥式吊车系统数学模型的特点。求取了总的滑模控制量并进一步设计了控制器的参数．采用Lyapunov方法，从理论上证明了各级滑动平面的稳定性．仿真结果验证了该方法对于桥武吊车系统抗摆控制的有效性．     

基于数据融合的自适应神经网络模糊控制系统设计

基于数据融合的思想，提出一种非线性系统的自适应神经网络模糊控制器的设计方法。该方法利用数据融合技术降低了模糊控制器的输入维数，简化了模糊控制器的设计。用自适应神经模糊推理系统的神经网络自学习功能完成模糊控制器的设计。仿真结果表明，自适应神经网络模糊控制系统性能优于采用普通的模糊控制器的情况，为数据融合与智能系统技术在非线性系统中的应用作了有益的探索.     

桥式吊车的滑模变结构控制

针对变绳长桥式吊车系统负载快速和精确定位的要求,设计了一种滑模变结构控制器。基于系统的状态空间模型,分别设计了吊车位置和绳长的线性滑模面,在吊车位置滑模面中考虑负载摆动的速度项,实现了在小车和绳长定位的同时,消除负载摆动的控制目的。为了解决控制力的抖动问题,给出了将非连续函数连续化的方法,在保持控制效果的同时消除了控制力的抖振现象,从而提高了控制器的实用性。仿真实验结果证明,该控制器可实现变绳长吊车系统负载的定位要求。     

新型模糊PID控制及在HVAC系统的应用

为了推广模糊控制器在非线性系统中的应用,提出一种利用PID控制器的参数优化和调节模糊控制器的新型设计方法.通过模糊控制器的结构分析建立与PID控制之间的精确解析关系之后提出基于PID控制增益因子的模糊控制器设计算法,然后利用改进的变论域思想进一步优化模糊控制器设计参数.将其应用于暖通空调(HVAC)系统的节能控制中并与常规PID控制器相比较,仿真和实验结果表明这种模糊控制器具有超调量小、跟踪迅速、鲁棒性强等优越的控制性能.     

Design and analysis of region-wise linear fuzzy controllers

In this paper, a methodology to reduce the complexity of a robust controller based on fuzzy if-then rules is proposed. The motivation and the design of this complexity-reduced fuzzy controller are presented. This fuzzy controller with the triangular membership functions and fuzzy partition methods used here leads to a region-wise linear fuzzy controller (RLFC). The properties of the region-wise linear fuzzy controllers are discussed and the reasons why they in general perform better than the PD controllers are also provided. And the simulation results based on a second order plant are included to show that the region-wise linear fuzzy controller outperforms the PD controller. We also show that the region-wise linear fuzzy controller and original fuzzy controller have similar performances.     

一种等价于PI的二型模糊控制器设计算法

区间二型模糊集合将次隶属度做了简化,基于KM降阶算法的区间二型模糊控制器实现起来相对简单.虽然区间二型模糊控制器在一定程度上优于传统的一型模糊控制器或者PI控制器等,但区间二型模糊控制器并没有充分利用二型模糊集合的次隶属度信息.为解决这些问题,研究了普通二型模糊控制器的一般结构,提出了一种等价于PI的二型模糊控制器.该...     

模糊控制器的实时精确算法与优化设计

将T-S型模糊控制器与PID控制器相结合,提出了TS-PID模糊控制器模型。推导出了输入采用正规模糊集、三角形全交迭隶属度函数的典型TS-PID模糊控制器的插值解析表达式,揭示了TS-PID模糊控制器本质上是一种非线性PID控制器,为实际应用提供了一种快速精确的控制算法。基于该插值表达式,进一步探讨了利用遗传算法对TS-PID模糊控制器进行优化设计的方法。     

直升机的TSK模糊控制

针对直升机动力学为非线性的特点,且存在不确定因数和状态变化,利用线性控制很难得到好的控制结果,提出利用TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统控制小模型直升机.所设计的TSK模糊控制器是一个基于TSK模糊模型的非线性控制器,能保证闭环控制系统的稳定性.直升机数学模型中线性部分设计状态反馈控制器非线性部分先求TSK模糊模型,然后设计TSK模糊控制器.仿真和实验结果表明,所设计的TSK模糊控制器比线性控制器对直升机控制具有良好的动态响应和稳定性,是一种非常有效的控制方法.     

Robust fuzzy control for a plant with fuzzy linear model

A robust complexity reduced proportional-integral-derivative (PID)-like fuzzy controllers is designed for a plant with fuzzy linear model. The plant model is described with the expert's linguistic information involved. The linguistic information for the plant model is represented as fuzzy sets. In order to design a robust fuzzy controller for a plant model with fuzzy sets, an approach is developed to implement the best crisp approximation of fuzzy sets into intervals. Then, Kharitonov's Theorem is applied to construct a robust fuzzy controller for the fuzzy uncertain plant with interval model. With the linear combination of input variables as a new input variable, the complexity of the fuzzy mechanism of PID-like fuzzy controller is significantly reduced. The parameters in the robust fuzzy controller are determined to satisfy the stability conditions. The robustness of the designed fuzzy controller is discussed. Also, with the provided definition of relative robustness, the robustness of the complexity reduced fuzzy controller is compared to the classical PID controller for a second-order plant with fuzzy linear model. The simulation results are included to show the effectiveness of the designed PID-like robust fuzzy controller with the complexity reduced fuzzy mechanism.     

Symbiotic organisms search algorithm for optimal evolutionary controller tuning of fractional fuzzy controllers

With the development of technology and the practical needs of complex engineering applications, fuzzy controllers have been widely applied. In contrast to a traditional integer-order fuzzy controller, a fractional fuzzy controller can extend the integral and differential order of a fuzzy controller to any real number, which describes the controlled object more accurately and enhances its control performance. However, a fractional fuzzy controller has a larger number of control parameters, which makes it difficult to calibrate. Because the parameter controller tuning values of the fuzzy controller clearly influence its control performance, this paper proposes to optimize the parameter controller tuning process using the symbiotic organisms search algorithm. A large number of simulation tests were carried out to compare the symbiotic organisms search-based parameter controller tuning method with parameter controller tuning based on five other representative swarm intelligence algorithms. The experimental results show that the symbiotic organisms search algorithm better optimizes the parameters of the fractional fuzzy controller.     

Design of a hybrid fuzzy logic proportional plus conventionalintegral-derivative controller

Presents approaches to the design of a hybrid fuzzy logic proportional plus conventional integral-derivative (fuzzy P+ID) controller in an incremental form. This controller is constructed by using an incremental fuzzy logic controller in place of the proportional term in a conventional PID controller, By using the bounded-input/bounded-output “small gain theorem”, the sufficient condition for stability of this controller is derived. Based on the condition, we modify the Ziegler and Nichols' approach to design the fuzzy P+ID controller. In this case, the stability of a system remains unchanged after the PID controller is replaced by the fuzzy P+ID controller without modifying the original controller parameters. When a plant can be described by any modeling method, the fuzzy P+ID controller can be determined by an optimization technique. Finally, this controller is used to control a nonlinear system. Numerical simulation results demonstrate the effectiveness of the fuzzy P+ID controller in comparison with the conventional PID controller, especially when the controlled object operates under uncertainty or in the presence of a disturbance     

模糊灰色预测控制研究

本文给出了典型模糊控制器的一种化简方法,使得连续型模糊控制器的计算量接近离散型模糊控制器,本文的研究将为连续型模糊控制器的实际应用提供有力的支持。     

磁悬浮系统的模糊自适应PID控制

针对磁悬浮系统开环不稳定、强烈非线性等特性,结合PID控制和模糊控制的优点,提出一种改进的模糊自适应PID控制方法(IFPID).将微分环节从模糊控制器中剥离出来,只对比例和积分参数进行模糊整定.设计时采用非线性模糊化,利用S-函数建立磁悬浮系统的非线性模型并进行仿真.仿真结果表明,IFPID控制系统的抗干扰和适应参数变化的能力都优于常规PID控制,具有较好的动态特性和稳定性.