基于模糊控制和PID控制的一阶倒立摆系统建模与仿真

对一阶倒立摆系统的平衡控制问题进行了控制策略研究.建立了系统数学模型,分别采用模糊控制和PID控制策略设计了控制器,并用Matlab/Simulink对控制系统进行了仿真实验研究.仿真实验结果不仅证明了两种控制策略对系统平衡控制的有效性,同时也展示了它们的控制品质和特性.     

基于主轴回转误差的模糊自整定PID控制器设计

为解决常规PID调节器很难满足在线回转误差检测与控制要求的问题,以静压气体轴承回转误差控制系统为研究对象进行了探讨,提出了模糊自整定PID控制策略。根据模糊控制理论,运用常规PID控制器的设计方法,设计出了模糊自整定PID控制器,实现了PID控制器参数在线自调整。仿真试验表明,与传统的PID控制相比,模糊PID控制系统具有良好的稳定性和自适应能力。     

考虑非线性的水轮机调节系统协同进化模糊PID仿真

【目的】针对水轮机调节系统常规PID控制存在的适应性不足问题,采用模糊PID控制作为水轮机调节系统的基本控制策略,为水轮机调节系统的有效控制提供支持。【方法】采用基于模型综合特性曲线的非线性水轮机模型,建立水轮机调节系统模糊PID控制仿真模型,通过协同进化算法同时优化模糊PID控制的3个比例因子和模糊规则,并以实例验证所建水轮机调节系统的控制性能。【结果】通过对不同工况点的优化得出一组适合于全工况的通用有效模糊规则。与常规PID相比,协同进化模糊PID仿真控制使调节时间缩短了28%,超调量减少了49%,振荡次数减少了50%。【结论】引入了非线性水轮机模型,使得系统建模更加合理,仿真结果更加真实可信。采用协同进化模糊PID的水轮机调节系统的控制性能优于常规PID控制,该控制策略能使系统良好地适应运行工况的变化。     

简易旋转倒立摆及控制装置的设计

[目的]设计并制作一套简易旋转倒立摆及其控制装置.[方法]采用9S12XE单片机作为简易旋转倒立摆及控制装置的监测和控制系统的核心,采用L298驱动直流电机作为动力.通过编码器及最优控制策略LQR在平衡点附近给出系统的线性化模型,对系统的稳定性、能控性进行调试.[结果]应用Lagrange方程对试验采用的单级旋转倒立摆系统进行建模,获得了旋臂长度（r）、水平和竖直方向的角位移（Q）、摆杆质心与铰链距离（L）4者的最佳平衡点与动态方程;优化LQR控制器获得最优状态反馈增益矩阵;进行计算机编程,应用9s12XE单片机控制,并执行试验;结果表明旋转臂的转动频率趋近于摆杆的转周期则摆杆能到达正负155度以上,能很快地完成设计要求的基本动作,并且能迅速进入PID控制器调控范围,完成坚立状态.[结论]经误差分析表明该装置的稳定性良好,误差范围可控制在正负15度之内;调试结果证明,已实现了倒立摆的平衡控制.     

应用变论域模糊PID的直流电机调速系统

基于PID控制与模糊控制各自的优点,将模糊控制与常规PID控制相结合,并运用变论域的方法,设计了变论域自适应模糊PID控制器.然后,以直流电机为模型,实现对其转速的控制,使用Matlab进行可行性研究,并将其仿真结果与PID控制和模糊控制的仿真结果进行比较.结果表明,基于直流电机的变论域自适应模糊PID控制器的控制效果明显优于常规PID控制和模糊控制.     

基于VRML的倒立摆三维仿真

传统方法分析动态系统抽象而且繁琐,本文利用虚拟现实技术的编辑系统VrmlPad和软件平台VRML语言,建立倒立摆的三维虚拟场景.通过Matlab的虚拟现实工具箱将虚拟倒立摆的三维场景与Simulink中倒立摆的仿真模型连接起来,采用PID算法对倒立摆进行控制,实验结果实现了逼真的可视化和交互性仿真.整个设计分析过程较传统方法直观.     

基于遗传算法的倒立摆系统模糊九点控制器参数优化

利用改进的遗传算法,对模糊九点控制器的参数进行优化,以优化的参数为基准,对其微调后在一级倒立摆 上进行实时控制.实验表明优化后的参数能够使摆杆快速稳定,小车震荡幅值小,系统的控制效果好.     

足球机器人运动控制算法研究

在建立基于小转角的足球机器人运动学模型的基础上,提出了单神经元自适应PID控制算法和基于Kalman滤波的PID控制算法.通过仿真分析,系统在单神经元自适应PID控制下,超调量、上升时间和峰值时间分别是常规PID控制下的30.7%,54.3%和72.7%,完全满足足球机器人现场比赛竞技性的要求;基于Kalman滤波的PID控制能够抑制干扰,提高控制精度,控制效果明显改善.     

基于遗传算法的154T电动车牵引励磁PID控制器的设计

讨论了154T电动轮自卸车牵引励磁控制的基本问题;分析了传统PID控制器的不足和基于遗传算法PID控制器的优势;论述了遗传算法的原理、基本问题和实现步骤.研究了电动轮自卸车的牵引特性和牵引励磁控制系统的结构,根据设计,该系统被控对象可简化为二阶系统,而控制器采用基于遗传算法的PID控制.用MATLAB对PID参数整定进行了仿真,以考察利用遗传算法的进化能力优化PID的效果.仿真结果表明,经过遗传算法优化的PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,能获得满意的控制效果.     

木材曲线锯送料平台动力学解析及补偿控制策略研究

目的送料平台是模仿木材锯切时人工送料研发的新型机构，平台末端姿态的准确性是保障锯切质量的关键。但是平台驱动支链多，误差从硬件方面进行控制很难实现，为提高板材曲线锯切时的送料精确度，本文提出一种补偿控制策略。方法运用拉格朗日法建立平台的动力学传递函数，通过动力学解析，分析平台关键部件的运动特征。通过数学解算、模拟仿真等方法，研究末端姿态的误差及其特性，从而建立相应的误差模型；以传统PID控制为基础，融合RBF神经网络进行参数优化，设计适用于送料平台的单神经元PID控制器，用以补偿各支链的驱动位移误差，实现实时补偿控制；运用Matlab和Adams联合仿真的方法对补偿控制策略进行验证和分析，并将成功的算法移植到试验台控制器中进行板材锯切试验。结果经文中设计的单神经元PI经文中设计的单神经元PID算法补偿后，送料平台末端轨迹曲线在X、Y方向偏移误差从补偿前的3 mm降至小于等于1.5 mm，倾斜角误差从补偿前的3.5°降至1.5°，平台末端轨迹曲线与指令曲线相比，在大部分曲线段完全重合。结论文中所设计的单神经元PID补偿控制策略可以有效提高木工锯送料平台末端姿态的准确性，经过补偿控制的送料平台可以实现板材的精密曲线锯切任务。