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质子交换膜燃料电池(PEMFC)是具有多参数影响的复杂系统,针对其时变、非线性及不确定性导致其输出动态特性难以控制的问题,设计了自适应预测控制器。该控制器以PEMFC系统的神经网络模型作为预测模型,充分利用神经网络对非线性系统的拟合能力,并在控制过程中实时对神经网络连接权值、阈值进行优化,实现自适应预测的滚动优化,保证了控制器对PEMFC控制的实时性;在控制过程中将输出电压分别反馈至自适应模型及预测控制前端,以提高系统的响应速度和控制精度。验证结果表明:基于自适应预测的控制方法具有较强的鲁棒性,学习能力强,控制精度高,并具有自适应能力,对质子交换膜燃料电池输出动态特性的稳定性具有较好的控制效果。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2015,(4)
针对线控转向汽车主动转向控制,研究了基于自适应模糊PI理论的主动转向控制方法。应用Matlab/Simulink软件搭建线控转向系统模型,并与Car Sim软件联合仿真,将Car Sim中的传统转向系统汽车改进为线控转向系统汽车。基于横摆角速度反馈的主动转向控制策略,设计了主动转向自适应模糊PI控制器。选择高速双移线仿真实验,在Car Sim中对所研究的控制算法进行了仿真验证,并与无主动转向控制和主动转向PI控制对比分析。结果表明:线控转向汽车主动转向自适应模糊PI控制相对于PI控制和无控制,能够使汽车更好跟踪期望,提高汽车行驶稳定性。 相似文献
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为提高同步转向高地隙喷雾机轨迹跟踪的稳定性与鲁棒性,提出一种基于模型预测控制理论的模糊自适应轨迹跟踪方法。首先,基于刚体运动学以及几何约束推导出喷雾机的非线性运动学模型,并对该运动学模型进行简化;然后,基于简化的运动学模型建立喷雾机的状态预测模型;最后,结合实际工况设计了模糊自适应预测控制器。仿真试验表明：与传统的预测控制器相比,模糊自适应预测控制器的跟踪速度更快、稳定性更好。场地试验表明：在进行初始误差2.5、5m的直线轨迹跟踪以及无初始误差的圆形轨迹跟踪时,其平均误差分别为0.0442、0.0602、0.0901m。本文建立的喷雾机运动学模型可以很好地体现同步转向高地隙喷雾机的运动特点,设计的模糊自适应预测控制器可以保证喷雾机路径跟踪的准确性和鲁棒性。 相似文献
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无人驾驶铰接式车辆强化学习路径跟踪控制算法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对无人驾驶铰接式运输车辆无人驾驶智能控制问题,提出了一种强化学习自适应PID路径跟踪控制算法。首先推导了铰接车的运动学模型,根据该模型建立实际行驶路径与参考路径偏差的模型,以PID控制算法为基础,设计了基于强化学习的自适应PID路径跟踪控制器,该控制器以横向位置偏差、航向角偏差、曲率偏差为输入,以转角控制量为输出,通过强化学习算法对PID参数进行在线自适应整定。最后在实车道路试验中验证了控制器的路径跟踪质量并与传统PID控制结果进行了对比。结果表明,相比于传统PID控制器,强化学习自适应PID控制器能够有效减小超调和震荡,实现精确跟踪参考路径,可以较好地实现系统动态性能和稳态误差性能的优化。 相似文献
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非对称液压缸位置伺服系统鲁棒控制 总被引：2，自引：0，他引：2
针对阀控非对称液压缸位置伺服系统存在参数摄动和不确定外负载的问题,提出了一种鲁棒H∞自适应反步控制器的设计方法。在设计控制器时,通过对子系统选择合适的Lyapunov函数,避免了高阶系统中对虚拟控制量重复求导的问题;使系统的跟踪误差满足鲁棒H∞性能指标,增强了系统的鲁棒性;考虑到控制输入前的不确定参数会导致所设计控制律和自适应律互相嵌套,把系统模型中的时变参数进行变量置换,并对整个系统构造了一个合适的Lyapunov函数,从而解决了该问题;最后对闭环系统的稳定性进行了证明。仿真结果表明,与PID控制器相比,所设计的控制器使系统的输出对给定信号的跟踪速度更快,具有更小的跟踪误差,且对参数变化有较强的鲁棒性。 相似文献
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水稻直播机自动驾驶模糊自适应控制方法 总被引：4，自引：0，他引：4
为了提高在水田等恶劣环境下作业的自主导航水稻直播机的性能,提出了一种利用模糊逻辑推理自适应调整PD控制器参数Kd的最优控制方法。首先根据水稻直播机的运动学模型,建立链式空间状态模型;然后基于链式空间状态模型,设计了PD控制器,并根据现场实验确定了参数Kp、Kd的取值范围,通过仿真得出了Kp和Kd的值,以及两者比值对系统稳定性和响应速度的影响;最后,提出了模糊自适应控制方法。仿真结果表明,相对于固定参数的PD控制器,模糊自适应控制方法超调较小、上线速度更快、稳定性较好。实地实验结果表明,该方法在水泥路面上平均绝对横向偏差小于0.021 m,水田直线跟踪平均绝对偏差小于0.040 m,与传统的PD控制和纯追踪控制相比,能够有效提高自主导航控制系统的稳定性和快速性。 相似文献
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基于改进粒子群优化模糊控制的农业车辆导航系统 总被引：9，自引：0，他引：9
以采用机器视觉导航的农业车辆为研究对象,提出了一种基于改进粒子群优化自适应模糊控制的农机导航控制方法。建立了车辆2自由度转向模型和视觉预瞄模型,对车辆横向控制进行状态描述。对粒子群算法进行了改进,提高了粒子群算法的收敛速度,降低了算法计算时间。构建了自适应模糊控制器,在模糊控制器中引入加权因子,以横向偏差和航向偏差时间误差绝对值积分(ITAE)之和作为系统目标函数,通过粒子群算法计算得到最优加权因子,进而调整控制规则实现导航车辆的自适应控制。仿真和导航试验结果表明,提出的控制方法可以迅速消除横向误差,具有超调量小、响应速度快等特点,既保留了模糊控制算法的优点,又提高了系统控制品质。在相同参数条件下,与常规模糊控制相比,改进模糊控制算法导航精度显著提高。当车速为0.8/s时,直线路径跟踪最大横向偏差不超过4.2 cm,曲线路径跟踪最大横向偏差不超过5.9 cm,能够较好地满足农业车辆导航作业要求。 相似文献
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电液位置伺服系统的自适应控制 总被引：2，自引：1，他引：2
根据已知参数设计一电液位置伺服系统,针对系统中参数或外界干扰的变化引起系统的误差,对其使用了两种模型参考自适应控制:通过构建目标函数,使被控对象趋近于参考模型的以局部参数为最优的自适应控制,通过Matlab仿真表明,加了自适应控制器的系统响应明显变快,对突加负载和外干扰有自适应能力;采用状态观测器的自适应控制,通过构建状态观测器,并利用Matlab函数求解状态观测器的反馈矩阵,然后根据少量的输入输出变量由状态观测器构造系统的全部变量,用来实现控制作用,使系统对于参数变化或外界干扰具有很强的自适应能力和鲁棒性。 相似文献
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基于BDS的果园施药机自动导航控制系统 总被引：5，自引：0，他引：5
根据果园施药机自动导航喷药作业需求,设计了一种基于北斗卫星导航系统(BDS)的施药机自动导航控制系统。该系统主要包括RTK-BDS接收机、导航控制器、转向控制器、电控气动转向系统和三轴电子罗盘。其中转向控制器、电控气动转向系统和三轴电子罗盘构成转向角闭环控制回路,该回路可根据导航控制器发送的施药机期望转向角实现转向角的随动控制。将施药机的运动学模型和纯追踪模型相结合,设计了施药机直线跟踪导航控制器,输入为位置坐标和方位角,输出为期望转向角。针对果园地形特点对施药机进行了导航路径规划,并在果园进行现场试验。试验结果表明:所设计的导航控制系统,在施药机行进速度为2 km/h时,直线跟踪最大误差不大于0.13 m,平均跟踪误差不大于0.03 m,能满足果园自动导航作业精度要求。 相似文献
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文章首先介绍整个受电弓控制系统的硬件部分,并以直线电机运行为例,简要介绍整个控制系统软件运行流程。之后建立直线电机d-q轴数学模型,根据实际使用的丹纳赫IC33-100A7型直线电机具体机械电气参数设计直线电机模型。并建立由电流内环、速度外环PI控制器,位置外环PID控制律滑模变结构器组成的全闭环控制系统仿真模型。最后对所建立的全闭环控制系统仿真模型进行了性能测试与分析,得到了较为满意的仿真结果,为实际调试直线电机运行的电流内环、速度外环PI控制器的比例环节参数、积分时间等参数提供参考。有效地减小了参数调试的工作量,并完成直线电机的调试运行。根据位置环控制器仿真结果得到了确切的滑模控制器参数,并使用VC++编写受电弓模拟试验台水平作动器全闭环控制实际运行程序。 相似文献
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面向机器人力控自适应抓取,设计一种微型直线串联弹性驱动器及其机电一体化系统。开展非线性校正试验,采用BCM法对微型直线串联弹性驱动器感知系统进行校正,以提高力控系统测量精度。基于双位移传感器构建驱动力、位移同步感知方法,并开展模型辨识试验建立目标变形轨迹及驱动力观测模型,根据目标变形轨迹模型建立驱动力PID控制策略。开展阶跃力控与自适应抓取试验,优化力控制器参数并研究串联弹性力控自适应抓取特性。试验结果表明,建立的微型串联弹性驱动器具备感知驱动一体化特性,可在无力传感器的情况下实现驱动力准确感知与控制。微型串联弹性驱动器力控超调量极低,当目标驱动力幅值为15N时,超调量为0.6%。在机器人力控自适应抓取试验中,指尖抓持姿态可通过驱动力控制实现调控,使指尖抓持力方向指向物体质心,从而达到增强抓持稳定性的目的。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2016,(3)
在无位置传感器永磁同步电机直接转矩控制系统中,将定子磁链观测和转速估计相结合,设计了一个用于估计转子位置和转速的模型参考自适应(MRAS)观测器。该MRAS观测器在估计转子转速的同时还可以观测定子磁链,避免了传统磁链估计方法存在的由积分初始值和直流分量偏差引起的磁链漂移问题。仿真结果表明,该模型参考自适应系统在低速和高速时均有较好的估计效果,通过设置合理的积分初始值,电机转子处于不同的位置时电机均可顺利起动。 相似文献
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基于T-S模型的柴油机怠速控制系统设计 总被引：1，自引：1，他引：0
《拖拉机与农用运输车》2017,(6)
针对柴油机怠速控制系统中控制对象的大滞后性、惯性、非线性等特点,提出一种基于T-S模型的模糊PID控制器的设计方法。它的前件采用模糊推理的方法将基于语言变量的专家经验转化为T-S模型的模糊规则,后件则采用PID的控制形式,这样设计可以充分借鉴常规PID控制器参数调整的各种成熟经验,使模糊控制规则的制定和参数的调整更简单易行,且物理意义明确。大滞后、非线性控制对象的现场试验表明,T-S模型模糊控制器有着很强的适应性和鲁棒性,明显改善了系统的动静态性能。该控制器设计简单,与Mamdani系统相比在形式上更加紧凑和易于计算,可以很方便地采用自适应的思想来创建系统模型,同时也可以广泛应用在其它需要闭环控制的实际工程项目中,因而具有一定的研究价值。 相似文献
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