改进SIFT融合五官特征的旋转人脸检测算法

针对传统PID控制算法对四旋翼飞行器的姿态角进行控制时,其控制参数很难随着环境的变化进行自整定,进而影响四旋翼飞行器的稳定性的问题,提出了一种改进的PID控制算法。该算法通过改进单神经元中的K值公式提高了Kp、Ki、Kd的学习速率,从而提高了系统的响应速度;通过增加超调惩罚措施,通过适当的放大或缩小超调,可以使系统超调达到最小。通过与增量型PID、标准二次型单神经元PID算法进行比较,并且进行仿真实验。结果表明：所提方法具有参数自整定能力强且快速响应、鲁棒性强及稳定性好。     

基于自适应单神经元PID的四旋翼飞行控制研究

针对传统增量式PID控制算法在四旋翼飞行器的姿态控制中自整定参数不足的缺点,提出了一种改进的自适应单神经元PID控制算法,该算法在单神经元加权系数调整的基础上引入PSD自适应控制方法,增加了对比例系数的自适应调整;通过建立四旋翼飞行器的动力学模型和飞行试验平台对该改进算法进行仿真验证;仿真结果表明,采用自适应单神经元PID算法的控制器结构简单且响应速度快,精度高,具有更高的鲁棒性和自适应能力,能有效的实现四旋翼飞行器姿态的稳定控制。     

动平台视轴稳定控制的两种智能PID算法研究

分析了动平台下光电探测设备视轴稳定的基本原理,针对用于视轴稳定的伺服控制系统动态和稳态性能指标的高精度要求,设计了两种基于模糊控制的智能PID控制算法——FLCPID复合控制算法和PID参数模糊自整定算法。分别从理论上分析了这两种智能算法的可行性及技术特点,阐述了其设计过程。仿真计算表明,这两种基于模糊控制的智能PID控制算法均能获得优于常规PID的控制效果;FLCPID复合控制算法的调节时间小于0．05s,无超调,PID参数模糊自整定算法调节时间小于0．1s,超调量小于5％,显然前者的动态性能优于后者;后者对300ms时突加的1V扰动信号可完全抑制,有更强的鲁棒性。     

基于改进PID算法横列式双旋翼无人机系统

横列式双旋翼无人机相较于传统固定旋翼无人机具有更强的机动性与续航能力，但是传感器测量误差会影响其控制精度。针对这一问题，在理论模型方面完成了动力学模型的推导并整定了相关物理参数；在控制算法方面自主开发三轴加速度计误差补偿算法，并创新性将该算法与传统PID控制算法结合形成改进串级双闭环PID算法，可以实现对三轴加速度计测量值累积误差的抑制，同时利用Simulink进行了30次系统控制仿真，仿真结果表明：改进PID算法理论上针对y轴位移、滚转角、俯仰角与偏航角可分别降低约78%、26%、19%与44%系统超调量；在实验测控方面搭建了试验样机+测控地面站系统，最终完成10组空中悬停对比实验。实验结果表明：改进PID算法试验样机悬停高度、滚转角、俯仰角与偏航角的稳态误差较传统PID算法减少约35.68%、49.04%、2.33%与55.96%,验证了改进控制算法的精度与实际有效性。     

四旋翼无人飞行器实验平台设计及姿态控制研究

为了实现四旋翼无人飞行器姿态的稳定控制并验证控制算法的性能,设计了一种可用于四旋翼无人飞行器姿态控制算法研究及控制性能测试的物理实验平台。首先,利用牛顿-欧拉法建立了四旋翼无人飞行器的六自由度动力学模型;其次,对姿态传感器数据进行融合,利用互补滤波算法实现对四旋翼飞行器姿态进行快速准确解算;然后,在MATLAB环境下搭建了四旋翼飞行器仿真模型,并设计改进的PID控制器对飞行姿态进行了仿真;最后,搭建了一个四旋翼无人飞行器姿态控制的物理实验平台,进行了飞行器姿态控制算法的性能测试。实验结果表明了四旋翼无人飞行器实验平台设计的合理性和正确性,是一种快速有效的飞行器姿态控制算法性能测试实验平台。     

基于MATLAB的参数自整定模糊PID控制器的两种设计方法

_：鉴于模糊控制技术和PID控制技术在控制领域中的重要表现,在深入学习研究二者的基础上介绍了两种在MATLAB中实现参数自整定模糊PID控制器的方法,同时对两种方法进行了分析比较：一种通过S-Function实现模糊控制对PID控制参数进行在线整定,另一种则通过完全命令行的方式实现模糊整定与PID控制的无缝连接。通过验证,二者都可以取得理想的控制效果,且第二种方法用MATLAB实现复杂的控制算法,因此得以在学校实验室控制实验上得到了完全应用。用MATLAB 实现参数自整定模糊PID控制简单直观、便于操作,是一种比较理想的控制方法。     

基于积分分离SNPID的果蔬膨化温度控制系统设计

在果蔬膨化温度闭环控制系统中,一般PID调节器参数难以根据环境变化实时自整定,无法实现对被控制对象的精确有效控制;此外,传统数字PID控制器在系统启动、停止或因加工不同果蔬原料而大幅增减温度设定值时,会因为PID控制器积分积累的影响,引起膨化温度控制系统超调增大,从而导致果蔬膨化温度控制系统相对稳定性降低。针对上述问题,提出了以SCL语言开发基于积分分离算法的单神经元PID控制器。将该积分分离SNPID控制器应用于果蔬膨化温度控制系统中,既能避免控制系统产生较大超调,又可通过调整权系数以增强控制系统的自适应能力,从而实现对果蔬膨化温度的精确有效控制。     

次谐波聚束器相位控制的算法改进

 为实现次谐波聚束器的数字化相位控制,利用下变频、IQ调制解调技术及商业化的PXI系统,开发了以LabVIEW为平台的低电平控制器。控制器采用了具有自学习和自适应能力的单神经元自适应PID的控制算法,满足了相位稳定度的要求,通过现场测试与传统PID算法进行比较,验证了该算法稳定性好、响应快、抗干扰能力强。     

改进PID算法在浆液PH值控制系统中的应用

为了对浆液pH值控制系统进行全面的优化控制,使整个系统在最佳状态下运行,提出了一种改进PID算法。该算法利用单神经元具有自适应、自学习能力的优势,将神经元加入到PID算法中后,改进了控制系统稳定性和控制性能较差的问题;并结合浆液pH值控制系统的特点,设计了算法的具体流程。最后,利用改进前后的两种算法对优化问题进行了仿真分析,结果表明单神经元自适应PID算法具有更好的优化效果。     

基于Labview和Matlab的模糊PID温度控制系统研发

文章以LabVIEW 图形化编程语言、模糊控制工具箱及PID工具包等为开发平台,设计温度测控系统;利用Matlab Simulink 进行仿真实验,并与常规PID的控制效果比较;利用模糊逻辑(fuzzy logic)模块及LabVIEW提供的仿真模块(simulation module)建立系统仿真框图;通过仿真曲线分析模糊PID控制效果及影响因素,动态调整K_p,K_i,K_d的设置,缩短了控制器的设计周期,明显改善系统的稳态性能以及稳态响应,具有较大的工程实用价值。     

基于模糊PID参数自整定的细胞培养箱温度控制算法

针对细胞培养箱温度控制具有非线性、时滞性、易受干扰且难以建立精确的数学模型的特点,传统的PID控制方法对于快速维持系统箱内温度稳定存在一定的局限性。提出了以温度误差和误差变化率为控制输入,培养箱内温度为控制量的模糊PID参数自整定的温度控制算法,实现了对PID参数的实时在线修正。实验表明,该模糊PID参数自整定温度控制算法,温度从26℃上升到目标温度37℃,建立稳态的时间为2890s,温度超调极小。系统温度控制精度为±0.05℃,并在相同型号的细胞培养箱上同样得到验证。在控制稳定性方面获得了比传统PID控制更好的控温效果,稳定快,极小超调,温度控制精度高,能满足细胞培养箱温度控制的要求。     

悬停状态下四旋翼飞行器特征模型的辨识

为了解决四旋翼飞行器模型阶次较高的问题,对悬停状态下四旋翼飞行器的特征模型进行了研究;首先,分析建立了四旋翼飞行器的动力学模型,并利用小扰动原理对模型进行简化,得到飞行器的特征模型结构;进而,搭建飞行器辨识实验平台,获得可靠的输入输出数据;最后,为了保证飞行器初始阶段稳定性,选择适合的参数初值,并通过模型拟合度选择在线递推算法,建立了飞行器的特征模型;通过对实验结果的分析,表明了所建特征模型的有效性。     

基于ARM的四旋翼姿态控制器设计

四旋翼姿态控制器采用集成了加速度计和陀螺仪的惯性测量单元,实时采集姿态数据,传输给Cortex-M4内核的处理芯片,利用四元数姿态解算方法,对加速度和角速度数据融合解算处理。采用位置式PID控制算法,控制四个无刷电机的转速,实现控制四旋翼飞行器的飞行姿态。建立万向云台调试系统,通过实践调试验证该控制器能实现控制四旋翼姿态的稳定性。稳定飞行时,姿态角的平均振荡范围为5度。     

语音控制的四旋翼飞行器设计与实现

基于语音识别技术,设计了一套语音远程控制四旋翼飞行器的系统。使用LD3320语音处理芯片和STM32微处理器实现语音识别功能,采用NRF24L01将识别结果传输到飞行器。选用STM32作为四旋翼飞行器的主控芯片,采用六轴运动组件MPU6050、三轴数字罗盘HMC5583L等传感器对飞行器的姿态进行实时测量,再利用数字滤波器对姿态信息进行处理,然后采用四元数进行姿态解算,最后运用双闭环PID控制算法实现姿态控制的要求。测试结果表明,通过语音可以控制四旋翼的正常飞行及姿态变化,系统稳定可靠。     

一种改进人工蜂群的分数阶PID控制器优化算法

摘 要：针对分数阶PID控制器参数整定过程参数多复杂性大,传统靠经验试凑的方法不易实现且优化效果差的问题,提出了一种改进的人工蜂群算法,实现分数阶PID控制器参数的整定.该算法通过改进人工蜂群算法中搜索方程,并引入一个淘汰机制,对分数阶控制器参数进行群智能搜索,将搜索到的参数送至分数阶PID控制器中反复迭代,以带有权值的误差绝对值积分指标（AIE）作为人工蜂群寻优的目标函数,最后得出控制器.本文以非线性系统为被控对象,经过实例仿真,验证了该算法实现的控制器比传统整数阶控制器和未改进的人工蜂群算法实现的分数阶控制器的动态性能和稳态性能都有所提高,在超调、上升时间、振荡性方面都优于未改进算法.     

Ⅰ类和Ⅱ类准周期半导体超晶格的电子子带和波函数

本文将包迹函数近似推广用于计算有理数近似下,垂直于超晶格轴的波矢K_⊥不等于零时,准周期半导体超晶格(QSS)的电子子带和波函数,对K_⊥=0的情形,分别计算了Ⅰ类的GaAs/Al_xGa_1-xAs和Ⅱ类的InAs/GaSb QSS的电子子带和波函数,直至代序数m=9和6。对于价带对导带影响强的InAs/GaSb QSS,分别计算了m=5和6时电子子带随K_⊥的变化关系。并提出了利用本文结果计算Ⅰ类的GaAs/Al_xGa_1-xAs QSS带间集体激发的具体方法。     

用铁磁共振方法同时测定单晶外延膜的Ku和K1

本文导出了兼具沿晶面法向感生单轴各向异性(K_u)和立方磁晶各向异性(K₁)的任一晶面沿任一方向的薄膜共振场公式,从而提出了同时测定K_u和K₁的一种方法。以(111)晶面为例,给出了具体方法和实验结果。     

四旋翼无人机可视化轨迹跟踪仿真系统

为了便于对四旋翼无人机控制算法进行实验仿真和验证,联合Solidworks和Matlab/SimMechanics工具箱设计了一种四旋翼无人机可视化轨迹跟踪仿真系统;利用Solidworks搭建了四旋翼无人机三维实体模型,并通过Solidworks和Matlab转换接口将该实体模型导入到Matlab/SimMechanics中;Matlab/SimMechanics提供了了三维可视化窗口,可以显示无人机的实时仿真状态;仿真平台在Matlab/SimMechanics环境中实现,与Matlab/Simulink通信方便,可方便的将Simulink设计好的控制算法添加到仿真系统中,以进行验证和参数整定,还具有姿态分析和数据分析等功能;轨迹跟踪仿真结果表明,四旋翼无人机可视化轨迹跟踪仿真系统直观可视,准确可靠,能较好地对控制算法进行研究和测试,对四旋翼无人机以及控制算法的研究和开发具有重要价值。     

四旋翼飞行器的模型参考自适应控制研究

针对四旋翼飞行器的姿态控制中的受扰动问题,提出了使用模型参考自适应算法加强四旋翼飞行器的姿态稳定性;常规控制器对四旋翼飞行器受扰时的控制很不理想,模型参考自适应控制器在外部干扰或环境影响出现时,能够结合参考模型,提高控制系统的动态品质;结合动力学模型并加以适当简化,设计了常规反馈控制器和模型参考自适应控制器,并进行了数据仿真实验;结果表明,模型参考自适应控制器能够在很大的范围内有效屏蔽干扰,缩短稳定控制时间,验证该算法在四旋翼飞行器姿态控制中是可行有效的。     

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。