喷涂机器人关节PID控制器自适应模型的建立

针对喷涂机器人各关节传递函数时变的特点,提出一种PID自适应控制的新方法。在对喷涂机器人进行动力学分析的基础上,应用数值法简化关节动力学方程,进而建立各关节的传递函数,并通过试验,设计在不同位置的PID控制器,获取相应的PID参数。应用最小二乘法建立PID参数与关节转角位置的关系模型。为验证模型的准确性,利用该模型指导了下一时刻关节PID控制器的设计,并进行了仿真试验。结果表明,在模型指导下所设计的PID控制器响应速度快,基本可满足喷涂作业的要求。     

基于模型参考的自适应PID控制器

提出了一种基于模型参考的自适应 PID控制器 ,通过引入一自适应误差信号 ,根据模型参考自适应控制原理的方法 ,推导了 PID参数整定的自适应率 .仿真结果表明 ,该控制器与典型的PID控制器相比 ,显著提高了系统的动态响应性能 ,系统输出能够很好地跟踪参考模型的输出 ,具有一定的抗干扰性 ,鲁棒性较好     

神经网络与PID结合的机器人自适应控制

提出了一种基于神经网络与ＰＩＤ控制相结合的机器人自适应控制系统。为加快神经网络的学习过程，研究了有效的启发式学习算法。以二关节机器人为对象仿真表明，该控制系统能使机器人跟踪希望轨迹，其系统响应跟踪精度及鲁棒性优于常规的控制策略。     

甲醛反应器温度的自适应PID控制

在Cohe-Coon整定公式的基础上,提出了一种参数自适应PID控制算法。首先辨识对象的动态特性,然后在线调整PID控制参数。对甲醛反应器温度的控制结果表明,明显改善了控制性能。     

基于极点配置的自适应PID调节器

提出一种新的自适应ＰＩＤ（比例－积分－微分）调节器。与现有的自适应ＰＩＤ调节器方案相比，它不仅算法简单，而且自整定方法所需的先验信息甚少，适用范围广。文章给出它的工作原理和设计方案，讨论了它的性能和实现问题。理论分析和仿真实验证实了该设计方法的有效性。     

时滞系统无模型自适应PID控制

为了避免工程应用中的建模问题,为时滞系统提出了一种嵌入式结构的模型参考自适应系统(MRAS).通过引入期望模型的概念,解决了传统MRAS中的期望系统性能描述问题,并采用最小二乘法作为自适应律,实现了时滞系统的无模型自适应控制.仿真实验结果证明了改进方法的有效性.     

PID调节器参数的继电自整定方法

讨论了ＰＩＤ调节器参数的继电自整定方法,即利用继电反馈所产生的极限周期振荡来估计被控对象的参数,从而整定ＰＩＤ参数。     

基于次最优模型降阶的自整定PID控制器

针对过程工业中含有振荡环节和大滞后环节较难控制的被控对象,设计了一种基于频域辨识的自整定PID控制器.该控制器采用次最优模型降阶算法,辨识出二阶加纯滞后的模型;然后基于给定的相位裕度和幅值裕度,整定出PID参数.并通过仿真实验表明对于不同的被控对象,自整定得到的PID参数均能取得较好的控制效果.     

滴丸机石蜡油液位的模型参考模糊自适应PID控制

滴丸机定型杯石蜡油液位控制系统是一个存在非线性、参数时变性和耦合性的复杂系统．通过分析建立了该液位系统的数学模型,并且将自适应控制、模糊控制和PID控制结合起来,提出了一种模型参考模糊自适应PID控制方法．该方法无需辨识被控对象参数,实时性好,便于在线控制．仿真结果表明,该方法具有较好的动态品质和调节精度,以及很强的鲁棒性,即使当被控对象参数摄动20％时,依然可以获得理想的控制效果．现场运行实验结果也表明了该方法的有效性．     

机器人自适应模型跟随控制系统

对工业机器人控制要求的不断提高,提出了不少现代控制方案。建立在超稳定性理论基础上的自适应模型跟随控制系统(AMFCS)就是一种很有效的方案。本文提出了一种自适应控制算法:单位向量加积分校正自适应算法。设计方法简单,能保证系统大范围渐近稳定,计算工作量小,易于实时控制。对机器人系统期望的解耦特性可以通过选择适当的参考模型来实现。计算机数字仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于风能转换系统的模糊PID自适应控制

以额定风速以下风能的最大捕获为目标,设计了基于模糊PID自适应控制的桨距控制器。以发电机产生的电能与理论计算的风轮最大捕获的风能误差为输入设计控制器,该控制器在运行时根据风况在线调整PID参数,实现自整定。仿真结果表明,在额定风速以下,基于高斯型隶属度函数的模糊控制方法能够将风能转换系数控制在最优值0.476附近,叶尖速比可以维持在最优值7附近,能够实现额定风速以下的最大风能捕获。     

基于神经网络辨识的自适应PID控制器

根据实际生产现场对控制的要求,提出了一种将PID控制与神经网络相结合,采用BP网络辨识未知的被控对象,使用单纯形算法寻找最优的PID控制参数,控制与学习并行的控制方案.并对二阶对象进行仿真研究,将其与单位阶跃响应进行了比较.     

基于Agent的Web网页自适应检索模型

分析了Agent和一般信息检索模型的特征 ,根据Web网页信息检索的特点 ,综合布尔逻辑模型和向量空间模型的优点 ,提出了一种基于Agent的智能、主动、自适应超文本网页信息检索模型 .     

局部自适应Chan-Vese图像分割模型

经典的Chan-Vese(CV)模型不包含图像的边缘信息,当图像的目标或背景较为复杂时,分割效果并不理想.针对该问题,本文通过结合图像的局部信息对CV模型进行改进,并运用K均值聚类方法计算图像目标和背景区域的灰度均值.其次,在本原对偶理论(primal dual scheme)框架下,本文提出了模型的一个等价形式,并使用半隐式梯度下降法快速求解.实验结果表明,本文模型对合成图像和自然图像都有较好的图像分割效果.     

基于一种新的控制规则基础上的模糊自适应整定PID控制器的设计

提出一种参数自整定模糊自适应PID控制器。利用模糊逻辑控制实现了PID控制器参数在线自调整，进一步完善了PID控制器的性能，系统的响应速度加快，调节精度提高(调整时间拈从2秒缩短到0．33秒)，稳态性能改善，没有超调和振荡，具有较强的鲁棒性。并把MATLAB6．2中的Fuzzy Logic Toolbox和SIMULINK有机结合起来，方便的实现了该模糊自适应PID控制系统的计算机仿真，拓宽了Fuzzy Logic Toolbox和SIMULINK的应用范围。     

两轮自平衡机器人动力学模型分析及PID 控制方法研究

针对两轮自平衡机器人高阶次、不稳定、多变量、非线性、强耦合的特点,以其为研究对象,采用Lagrange方法建立状态方程,并对其平衡控制进行了研究,采用STM32单片机设计了控制系统进行验证,以寻求最优的系统动态性能,提高系统稳定性和鲁棒性。根据机器人俯仰角度和速度等输入参数,采用 PID算法输出 PWM 占空比可变的脉冲对驱动电机进行控制。仿真实验证明,本方法具有较好的动态性能和快速性。通过实际测试,证明了本方法的有效性。
     

基于改进LuGre摩擦模型的机器人关节模糊自适应反步控制

为实现机器人关节在非线性摩擦和外界未知干扰力矩等因素影响下的精确和稳定控制,通过改进LuGre摩擦模型来描述系统的非线性摩擦特性,采用自适应算法进行摩擦补偿来逼近摩擦力的变化,并采用模糊神经网络逼近外界未知干扰力矩对系统的影响.引入正切障碍李雅普诺夫（Lyapunov）函数对输出信号进行约束,使误差被限制在给定范围之内.利用双曲正弦函数跟踪微分器解决了虚拟输入微分引起的“微分爆炸”和一阶滤波器精度差问题,将自适应控制方法与反步控制理论相结合,提出了一种带摩擦补偿的模糊自适应反步控制方法.利用Lyapunov判据证明了闭环系统的所有误差最终一致有界,并通过仿真得出本文所提出的控制方法相比于传统PID与神经网络动态面控制（Radial Basis Function Dynamic Surface Control,RBFDSC）,位置跟踪误差分别提高了近7.5%和3%;当LuGre模型参数变化时,自适应算法也可以精确对摩擦力进行跟踪补偿,从而验证了本文所提出的控制策略的有效性和鲁棒性.     

基于单神经元自适应PID的PLC直流电机控制系统

针对微型计算机和单片机进行直流电机控制时,抗干扰能力和可靠性差等缺点,提出了一种基于单神经元PID(Proportional-Integral-Derivative)算法的PLC(Programmable Logic Controler)控制直流电机的调速系统,设计了PLC控制D/A(Digital/Analog)转换电路、直流电机驱动电路、转速脉冲反馈电路,研究了单神经元自适应PID控制算法。将有监督单神经元控制算法应用于直流电机调速系统,通过调整神经元控制器的加权系数,实现自适应PID的最优控制。单神经元PID调节在大范围调速和抑制超调方面都有明显的改善,进而提高了直流调速系统的精度。通过系统动态测试,实现了PLC控制直流电机正反转自动调速,直流电机在稳态运行时,转速误差小于1 rad/s。     

SCARA型精密装配机器人零位误差的校正

研究了ＳＣＡＲＡ型精密装配机器人零位误差校正技术，开发了精密装配机器人零位误差校正的软件，并进行了零位误差校正的实验     

小型5自由度关节式机器人

小型 5自由度关节式机器人采用组装式机械结构、敞开式布置 ,传动系统以齿形带—齿轮传动为主 ,各关节由混合型 4相步进电机驱动、手爪开合由力矩电机驱动 .实行两级计算机控制 ,各驱动动作由微处理器或单片机控制 ,运动计算和作业管理等由微型计算机完成 .机器人位置问题正解采用齐次变换矩阵法解算 ,逆解采用只保证位置的插值算法 .该机器人具有小型、轻便、机构尺寸合理、技术指标先进等特点 ,可用于教学培训、机器人科研及自动线上、下料等