PID控制算法即比例积分微分控制算法，该算法简单、鲁棒性好、可靠性高，在工业控制中应用广泛，尤其适用于建立精确数学模型的控制系统。但是对于非线性、时变不确定和大时滞对象、难以建立准确数学模型时，PID控制算法的控制品质不时很高，尤其是以误差作为基本调节项，微分作用只在系统出现明显偏差时起作用，属事后控制，故不能很好地抑制系统的超调。而灰色PID控制算法，以灰色系统理论为基础，对系统不确定部分建立灰色模型，进行灰色预估补偿，使控制系统的灰量得到一定程度的白化，可以提高PID控制质量及其鲁棒性。
标签： grey-pid
上传时间： 2015-04-22
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电动舵机（EMA）由于具有结构简单、重量轻、负载特性好和可靠性高等优点，因而在 无人驾驶飞机（UAV）、导弹、航天器等飞行器中得到越来越广泛的应用。 传统 PID 控制以其实时性好、易于实现等特点广泛应用于控制系统，只要正确设定参 数，PID 控制器便可实现其作用，但由于舵机系统存在着非线性、时变性等不确定因素，此 时，PID 的控制效果将难于达到预期的目标。而模糊控制对控制对象的非线性、时变性等具 有较强的适应能力，其灵活性和鲁棒性较好，并且控制简单，在电机控制领域应用非常广 泛。但在模糊控制的系统中很难完全消除稳态误差，一般情况下，控制精度不太理想。 针对上述两种控制器的特点，为了提高舵机位置伺服系统的控制性能，本文设计了一 种模糊自适应 PID 控制器，兼顾了两种控制方法的优点，通过模糊规则进行推理和决策， 在线整定 PID 控制器的三个参数，实验结果表明，该控制器结构简单，效果良好。
上传时间： 2016-04-27
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’() 控制作为最早发展起来的控制策略之一，以其算法简 单、鲁棒性好、对模型精度要求低、易于设计和操作等优点，至今 仍然广泛地应用于工业控制中。随着工业控制复杂程度的增加、 实际控制对象的非线性和时变等情况的普遍存在，常规 ’() 控 制的适应性往往欠佳，实际控制场合中逐渐引进各种先进的控 制策略。但是，限于先进控制策略理论的高深和实际实现的经济 效益，对具有简单结构的 ’() 控制的改进成为人们长期以来的 研究热点。近年来，国内外已有大量的相关论文发表，实际应用 中也出现了许多新型的 ’() 控制器，不断挖掘 ’() 控制的潜 力。
上传时间： 2016-04-27
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NMPC直线跟踪控制源码，可以自行添加约束与惩罚，希望可以帮到你们资源共享
上传时间： 2018-10-17
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具有执行器故障的马尔可夫跳跃非线性系统的自适应滑模控制
标签： 滑模控制
上传时间： 2019-07-24
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基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黄心汉 ，O、l、L (华i 面面辜写j幕．武汉，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一种基于传感器和模糊规则的智能机器人运动规划方法 ．该方法运用了基于调和函数分析的人 工势能 场原 理 ．采用模糊规则 可减少推导势能函数所 必须的计算 ，同时给机器人伺服 系统发 出指令 ，使它能够 自动 地寻找通向目标的路径．提出的方法具有简单、快速的特点，而且能对 n自由度机械手的整个手臂实现最碰．建立 在非线性机器人动力学之上的整 个闭环系统和模糊控制器 的稳定性 由李雅普诺 夫原理 保证 ．仿真结 果证明 了该方 法 的有效性 ，通 过比较分析显示 出文 中所提 出的最障算法的优越性 ． 美t词：基于传感器的机器人运动控制；模糊规则；人工势能场；动态避障；机器人操作手 1 叫哑oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor诅sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al埘 IIovaland wa时 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眦 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct锄l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眦 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一丝 In conU~astto many n~ hods，rob
上传时间： 2022-02-15
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建模、控制算法研究以及仿真试验都是燃气轮机研制过程中必不可少的环节，本文针对三者展开研究首先，采用容积惯性法代替牛顿-拉普逊法建立三轴燃气轮机非线性动态模型，并考虑变比热、引气与冷却等环节，通过与试车数据比较验证了所建模型具有良好的仿真精度。采用容积惯性法不但提高了模型的实时性，并且动态过程更接近真实燃气轮机运转状态。分析了容积惯性法建模中低转速阶段仿真时出现的参数振荡现象产生的原因，通过增加低转速特性数据消除了参数振荡，并提出了一种基于指数平衡与样条拟合的外推方法来获得低转速特性数据。通过低压压气机特性数据外推计算与分析，证明了该外推方法具有较好的准确性。然后，针对重型燃气轮机非线性强、惯性大和负载多变等特点，提出了一种基于深度信念网络的自适应控制器。该控制器结合了深度信念网络和传统PD控制器，其中深度信念网络作用是在线调整PID参数，而传统PD控制器负责控制量的计算与输出。通过数字仿真，验证了该控制器满足燃气轮机转速控制的要求，并且具有良好的自适应性，在燃气轮机不同工况下，能够对其转速进行准确控制，使得系统快速响应的同时无超调量。最后，针对燃气轮机硬件在环仿真平台的需要，设计了一种能够采集并模拟多种范围电压、电流与频率信号的接口模拟器。搭建了燃气轮机硬件在环控制平台，在试验前对接口模拟器以及控制器进行了标定与平台的实时性验证。在已有的控制器上，完成了基于RIX作系统的多任务嵌入式控制系统开发。通过硬件在环试验，进一步验证了本文设计的控制器具有良好的控制效果与较强的自适应能力关键词：燃气轮机，容积惯性，建模，仿真，自适应控制，深度信念网络，硬件在环
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-14
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针对现有方法的不足，本文从太阳能光伏阵列的输出特性出发，针对光伏阵列本身具有非线性、时变性和无法建立精确的数学模型的特征，以及传统模糊控制与PID控制难以满足精度高、鲁棒性好的要求，提出了一种基于模糊PID控制的最大功率点跟踪控制策略，并采用升压斩波电路（Boost电路）实现MPPT功能本文首先介绍了太阳能光伏发电系统的组成和分类，分析了光伏阵列的工作特性，接着分析了Boost电路在光伏发电系统中的实现，最后概述了太阳能最大功率点跟踪的模糊控制策略中几种控制器的基本原理，利用Matlab/simulink进行仿真，分别搭建了PID控制器、模糊控制器以及模糊PID控制器的模型，将这几种控制器应用于光伏发电系统。仿真结果表明，模糊PID控制方法不仅能快速响应外界环境的变化、有效消除传统模糊控制下最大功率点处的振荡现象，而且弥补了在PID控制下系统调节过渡时间较长的缺点，使光伏系统始终工作在最大功率点，提高了光伏系统的效率。
上传时间： 2022-06-21
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请波抑制在提升电能质量以及保障供用电设备的安全稳定运行等方面有若关键性作用；无功功率不仅对于供电侧来说十分重要，而且在负载的正常运行过程中扮演着不可替代的角色。伴随功率半导体开关器件的飞速发展，大量的非线性负载涌现在电力系统中，由此带来的谐波污染和无功功率问题愈发严峻。在上述背景下，一方面可以对谐波进行抑制，另一方面又可以补偿无功功率的有源电力滤波器则受到了国内外学者们的青睐。有源电力滤波器的主电路拓扑结构是系统中最基础的部分，本文将由此出发，分别介绍各主电路的结构特征以及基本原理。简单叙述了有源电力滤液器常用的语波检测方法，比较其各白的优劣，其中着重突出本文所用到的基于瞬时无功功率的改进的ip-i法。针对传统电流跟踪控制策略对谐波信号跟踪动态效果差、控制目标单一的问题，在三相四线制不对称负载系统中，提出了一种多目标优化模型预测电流控制策略。首先建立四桥臂有源电力滤波器基于ap坐标系的离散化数学模型.以此来实现自然解耦控制：其次对预测电流进行两步预测，实现对数字处理延时效应的补偿，设置电流跟踪偏差和开关频率为目标函数，量化控制目标，预先评估各开关状态的控制效果，根据评估结果决定变流器的开关状态，去了PWM调制环节；再次讨论了采样频率以及加权系数这两个系统变量的取值对开关频率和电流畸变率所造成的影响；文章的最后，为了验证所提方法的有效性，在Matlab/Simulink仿真环境下进行实验，结果证实所提策略谐波电流跟踪性能良好
上传时间： 2022-06-22
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系统辨识与自适应控制Matlab仿真 含pdf书和源代码-北航版 《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》从MATLAB仿真角度出发，系统地介绍系统辨识与自适应控制的基本理论和方法。 《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》内容主要分为三部分：第1部分为绪论；第二部分为线性系统辨识与自适应控制，包括系统辨识（如*小二乘法、梯度校正法和极大似然法）、模型参考自适应控制、自校正控制和基于常规控制策略的自校正控制；第三部分为非线性系统辨识与自适应控制，包括神经网络辨识与控制、模糊控制与模糊神经网络辨识和无模型自适应控制。
上传时间： 2022-06-24
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