小型固定翼无人机纵向姿态控制律的研究

针对无人机在实际飞行过程中受到外部环境影响大,控制精度不够高的问题;研究了一种模糊参数自整定PID控制方法来完成对无人机的纵向姿态的控制;该方法在传统的PID控制的基础上,利用无人机实际飞行中的数据,建立起模糊控制规则来实现PID参数自整定,最后在通过建立的纵向姿态模型上进行仿真控制,得出仿真曲线;仿真实验结果表明,所设计的模糊PID控制器,相比于传统的PID控制器具有更好的控制性能,并且具有很好的抗干扰能力,能够满足无人机控制系统的要求。     

主动磁悬浮系统的变论域自适应模糊PID控制

针对主动磁悬浮轴承系统具有强非线性、强耦合、模型不确定等特点,提出了一种变论域自适应模糊PID算法。该方法通过选择合适的伸缩因子,避免了传统模糊PID控制中出现规则爆炸的问题。同时针对传统伸缩因子的函数结构和参数难以确定的特点,设计了基于模糊规则的论域伸缩因子。在SIMULINK环境中对主动磁悬浮轴承系统进行仿真,仿真结果表明,变论域模糊PID算法控制的主动磁悬浮系统具有更好的动静态性能,对外界干扰具有更强的鲁棒性。     

基于自适应模糊PID的无人机四维航迹控制研究

为了提高无人机执行任务的能力,在对三维导航研究的基础上,进行了包括按时到达目标点的四维导航系统设计,给出了导航过程中高度和速度的求解方法。然后分别设计了基于自适应模糊PID的高度和速度控制器,并将其用于无人机的四维导航中。仿真结果表明,与传统的PID控制相比,基于自适应模糊PID设计的控制器能明显改善控制器性能,具有超调小、响应快、稳态精度高的优点,能够精确实现无人机的四维航迹控制。     

基于模糊控制的自适应光学校正技术

自适应光学中普遍采用的比例-积分-微分(PID)控制严格依赖于变形镜的响应模型,响应模型的标定非常繁琐且性能容易随时间和温度而漂移.采用模糊控制摆脱了对变形镜响应模型的依赖,通过波面的快速重构,从波面中提取波面评价指标,将该评价指标及其微分作为模糊PID控制器的输入.选择模糊输入和输出论域的隶属度函数,设计出模糊规则库,通过模糊推理、解模糊等过程,对PID控制器的3个参数即比例kp、积分ki和微分kd进行模糊自整定,实现了自适应控制.采用高速数字信号处理器(DSP)设计了硬件验证测试平台,通过该平台的测试,证明该方法有效可行,在不需要变形镜响应矩阵的前提下,能够将光斑的衍射极限倍增因子β值从10—12校正到3—4,与传统的PID控制基本一致,但稳定性更好.因无需标定,故降低了变形镜的安装要求.     

冗余自由度工业机器人模糊自适应PID控制研究

为提高汽车生产中涂胶工序的工作效率和空间利用率,改善机器人避障性能,设计了一款具有7自由度的冗余度工业涂胶机器人,并对其控制方法开展研究。针对现有PID控制方法应用于非线性时变的多自由度多刚体串联式开链系统时,控制效果有限、难以达到系统精度要求等问题,基于传统PID控制和模糊自适应控制算法,提出了一种带有重力补偿的模糊自适应PID混合控制方法。该方法在对冗余度工业机器人进行动力学分析的基础上,基于牛顿-欧拉分析法建立了冗余度机器人动力学模型,基于动力学分析设计了带有重力补偿的模糊自适应参数整定PID控制策略,建立了控制器模型,通过Matlab仿真实验表明,具有模糊自适应参数整定PID控制较有重力补偿的传统PID控制具有更好的控制效果。     

倾转定翼无人机姿态控制系统设计

所研究对象为四旋翼倾转定翼无人机（Quad Tilt Wing-Unmanned Aerial Vehicle, QTW-UAV）,首先对QTW-UAV的直升机模式进行动力学特性分析,建立其滚转运动数学模型,然后设计了基于模型参考的PID自适应控制器,在传统PID控制方法的基础上融合自适应控制算法,给出PID参数自整定率,实现了QTW-UAV姿态角的自适应控制。仿真结果表明,设计的控制器具有良好的稳态和跟踪性能,实现了QTW-UAV姿态稳定控制。     

模糊自抗扰控制在永磁同步电机调速系统的应用

针对直接转矩调速系统中PID控制器参数鲁棒性差,调速过程中磁链和转矩脉动大的问题,设计了一种基于模糊的改进自抗扰转速控制器;自抗扰策略代替传统的PID控制方法,模糊规则对自抗扰控制算法进行简化,减少待整定参数;与传统的PID控制方法相比,模糊自抗扰控制能提高调速系统的误差估计补偿和抗干扰能力;对比仿真结果,模糊自抗扰控制响应速度快,明显降低了系统在调速过程中的磁链和转矩脉动,表明模糊自抗扰控制具有良好的控制性能,验证了该方法的有效性。     

模糊PID在高精密球抛光机床压力控制中的应用

针对高精密球体抛光机床压力加载控制中,存在的加压精度低、抗干扰能力差等问题,提出了基于模糊PID控制策略的压力加载控制系统。分析了抛光机床的加压装置,并对机床整体控制系统进行设计;针对高精密抛光机床加压过程中存在的滞后性、非线性及时变性等特点,分析模糊PID控制器的设计过程及其软件实现;静态加载实验表明,运用模糊PID的控制系统可将静态加压误差控制在1%以内;同时,动态加工实验表明,动态误差可控制在4.2%以内。将模糊PID控制方法运用于高精密球体抛光压力控制中,提高了压力加载精度和稳定性,在实际加工中有较好的运用效果。     

基于自抗扰技术的无人机自主避障研究

摘要：随着无人机民用化的持续加速, 其应用场景越来越复杂, 自主避障技术成为拓宽应用领域的技术瓶颈. 自主避障技术的突破, 无疑成为无人机更大规模应用必要条件. 自抗扰控制器技术, 是发扬PID控制技术的精髓并吸取现代控制理论思想归纳探索而来. 自抗扰控制器具有的不依赖被控对象精确模型、算法简单、参数易于调节的特点, 使其适合作为无人机自主避障的控制算法来应用. 针对无人机避障中位置给定阶跃信号幅值较大且幅值不定的情况, 传统PID控制器快速性不能很好满足要求且需要重复调节参数, 而自抗扰控制器则具有更好的鲁棒性. 为了更好的实现无人机自主避障, 设计了基于自抗扰控制器的外环位置控制器, 对基于自抗扰的无人机自主避障系统进行仿真和实验研究, 并与传统双环PID控制器进行对比分析, 结果证明外环控制器采用自抗扰控制器的无人机自主避障系统的可行性.     

基于感知模糊自适应蚁群算法的非线性PID控制

随着系统复杂度的提高和对象不确定性因素的增加,为克服线性PID动态性能和稳态性能差的缺陷,分析了非线性PID控制器各控制参数对误差的理想变化过程,构造非线性PID控制器。由于增益参数大量增加,传统参数优化方法不再适用,在分析蚁群算法的基础上,提出了基于感知自适应蚁群算法,并加入模糊自适应信息素更新机制,用于优化非线性PID控制器的设计方法。通过仿真实验将该控制器与基于蚁群算法的非线性PID控制器和基于蚁群算法、Z-N法的PID控制器进行对比,并对控制性能和收敛性能进行了分析,结果表明该算法有效克服了传统蚁群算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优而停滞的缺陷,该控制器具有更好的动态性能和稳态性能。     

近程巡飞弹姿态控制优化仿真研究

近程巡飞弹姿态控制系统是一个非线性、时变性及耦合性的复杂控制系统,是近程巡飞弹武器系统型号研制的关键技术之一;传统的PID控制在不同巡飞状态下调节稳定性较差、响应时间慢、影响姿态控制的稳定性和机动性;针对近程巡飞弹姿态控制系统中PID控制参数不可调,自适应、抗干扰性能较差等问题,引入了自适应模糊PID控制方法,使系统在不同巡飞姿态和干扰条件下能够实时整定PID的三个控制参数,提高系统的控制性能;在此基础上设计了近程巡飞弹的姿态角控制回路,并以俯仰角为例,在Matlab/Simulink平台下建立仿真模型,进行仿真实验;仿真结果显示,采用自适应模糊PID的控制方法,系统控制性能更好,抗干扰能力和自适应能力优于传统PID控制,减小了巡飞过程中姿态角的波动情况。     

基于粒子群优化的自适应模糊制冷控制算法

为解决空间斯特林制冷机和探测器热负载不确定及存在变化的问题,提出了自适应模糊PID制冷控制。在空间环境中使用的斯特林制冷机参数会随着时间的变化而发生改变,探测器负载也会随着工作模式和工作时间的变化而变化,整个制冷系统涉及的变量多,参数非线性。采用传统的控制方法,在固定的单一条件、环境下得到的控制参数,环境和负载发生变化后容易性能变差甚至不稳定,控制精度和稳定性不能满足使用要求。设计了一种自适应斯特林制冷机控制器,通过综合自适应模糊PID控制的方法,采用粒子群优化算法调整控制参数以减小代价函数。通过仿真和试验验证算法的有效性和鲁棒性。     

基于模糊PID控制的永磁同步电机控制器研究

为了提高复杂环境条件下永磁同步电机（PMSM）控制器的动态控制性能与抗干扰能力,分析了永磁同步电机的速度-电流（或力矩）双闭环控制调速结构,提出了一种基于模糊PID控制原理的速度环控制策略。速度环运行时,模糊PID控制器首先将永磁同步电机转速的误差及误差变化率进行模糊化处理,然后依据模糊规则进行模糊推理,并自动在线整定出速度环PID的三个系数（比例系数、积分系数、微分系数）,不仅减少了速度环的调节时间,也能增强抵御来自电流环（或力矩环）的干扰。仿真结果表明,当永磁同步电机的转速发生变化或负载发生扰动时,相比于传统的PID控制器,模糊PID控制器能提高系统的动态性能与鲁棒性。该方法用于永磁同步电机的控制是可行、有效的。     

Fractional-order optimal fuzzy control for network delay

Fuzzy logic control has been used frequently in tuning network control system (NCS) due to its on-line dynamic static non-linear match and several remarkable fractional-order controllers have achieved satisfactory control performance when applied to NCS in present years, therefore, in this paper, a novel fractional fuzzy logic controller which combined the fractional algorithm and fuzzy logic control together has been proposed to deal with fixed and random network induced delays in closed-loop feedback systems. The comparisons of set-point tracking performances of fractional fuzzy logic PID controller (FFuzzyPID), conventional fuzzy logic PID controller(FuzzyPID), fractional optimal PID controller (FOPID), and optimal PID controller(OPID) on a representative plant with fixed and random network delays have been shown with simulations. The simulation results indicate that fractional fuzzy logic controller has higher capability to handle network delays compared with other controllers in most cases.     

嵌入式电子节能控制器的设计与实现

节能控制能够有效降低能耗,对保护环境等方面具有重要影响。但目前大多数电子节能控制器都是通过采用单片机技术和双向晶闸管过零触发交流调压电路对电子节能控制器进行设计。通过介绍电子的负荷特点和节能原理,分析电子节能控制器的硬件组成电路,并对电子节能控制器的主要软件程序的流程图进行设计,完成电子节能控制器设计。但这种方法节能控制效果较低,难以保证电子节能控制器性能,为此,提出一种基于模糊PID控制的嵌入式电子节能控制器设计与实现方法。首先通过对嵌入式电子节能控制器的处理器、电源电路、复位电路、系统时钟电路、JTAG接口电路、D/A转换电路、功放电路、双极性电源电路以及嵌入式电子节能控制器硬件PCB板器件布局等的设计,完成嵌入式电子节能控制器硬件设计。在此基础上,选用模糊PID控制方法对嵌入式电子节能控制器进行设计。通过分析模糊PID控制原理,介绍加入自调节因子的模糊PID控制的算法设计,以此确定输入输出隶属度函数,再利用模糊推理和模糊规则,得到电子节能控制器的模糊控制过程,从而完成嵌入式电子节能控制器的设计。实验证明,所提方法能够有效提高嵌入式电子节能控制器的节能控制效果,具有良好的使用价值。     

自适应模糊PID前馈补偿在机载挂飞摆扫转台控制中的应用

针对机载挂飞转台的摆扫速度控制问题,提出了一种利用模糊自适应PID技术进行前馈补偿的复合控制策略。首先根据实际应用提出摆扫转台的期望摆扫速度曲线,并对直流力矩电机驱动的摆扫转台进行了建模;然后根据扰动前馈补偿的控制原理,提出了模糊自适应PID前馈补偿方法,为摆扫转台的速度环设计了模糊PID控制器,并在此基础上设计了与之相适应的的自适应前馈补偿函数;最后进行了仿真结果验证。通过Matlab仿真结果表明,相对于模糊PID控制,所设计的模糊自适应PID前馈补偿控制器能有效的跟踪期望的转台摆扫速度,大幅地提高了在有稳定干扰和摆扫速度越变情况下的跟踪精度。     

基于AFSMC算法的四旋翼飞行器控制策略研究

针对四旋翼飞行器在飞行过程中,控制系统存在非线性、强耦合、不确定性和鲁棒性差的问题,建立了关于四旋翼飞行器的动力学数学模型,将自适应控制、模糊控制和滑模控制相结合,提出基于自适应模糊滑模控制(AFSMC)的快速平稳控制策略。采用模糊系统推理方法实现理想控制律的逼近。在满足李雅普诺夫稳定性条件的前提下进行控制器的设计和稳定性分析,并结合四旋翼的数学模型和给定参数进行了MATLAB仿真。仿真结果表明,AFSMC控制器相比常规PID控制器具有良好的动态性能和抗干扰能力。     

模糊PID控制在电视跟踪伺服系统中的应用

针对电视跟踪伺服系统提出了一种模糊PID控制方法，该方法结合简单模糊控制与常规PID控制的优点,讨论了模糊PID控制器的设计方法，同时利用MATLAB软件中的模糊控制工具箱进行了系统的辅助设计与仿真实验.仿真结果表明，该控制方法可使电视跟踪伺服系统性能得到提高.     

Robust adaptive fuzzy neural tracking control for a class of unknown chaotic systems

In this paper, an adaptive fuzzy neural controller (AFNC) for a class of unknown chaotic systems is proposed. The proposed AFNC is comprised of a fuzzy neural controller and a robust controller. The fuzzy neural controller including a fuzzy neural network identifier (FNNI) is the principal controller. The FNNI is used for online estimation of the controlled system dynamics by tuning the parameters of fuzzy neural network (FNN). The Gaussian function, a specific example of radial basis function, is adopted here as a membership function. So, the tuning parameters include the weighting factors in the consequent part and the means and variances of the Gaussian membership functions in the antecedent part of fuzzy implications. To tune the parameters online, the back-propagation (BP) algorithm is developed. The robust controller is used to guarantee the stability and to control the performance of the closed-loop adaptive system, which is achieved always. Finally, simulation results show that the AFNC can achieve favourable tracking performances.