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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
针对四旋翼无人机飞行过程中遇到信号干扰时姿态控制性能变差的问题,设计了基于串联模糊自整定PID控制器。系统采用串级PID控制算法,在内环角速度控制器中加入了模糊自整定PID参数控制器,提高了系统稳定性和抗干扰能力。在无人机飞行控制实验过程中响应速度快,振荡幅度小,缩短了系统稳定的调整时间。在该实验系统的基础上开设了本科生开放创新实验——四旋翼无人机控制系统设计,有效提高了学生专业知识运用能力和创新能力。  相似文献   

2.
《鸡西大学学报》2022,(1):75-79
针对电力驱动康复机器人控制系统响应滞后、易抖动等问题,提出了基于模糊理论和RBF神经网络的控制策略。采用模糊PID算法确定初始参数,同时利用RBF神经网络的快速学习能力解决了传统的PID控制器无法实现参数自适应调整的问题。以某二两杆康复机器人上肢做位置跟踪仿真实验,结果表明,与传统的控制方法比较,该方法控制的系统响应快、超调量小,具有更好的跟踪性。  相似文献   

3.
为帮助学生更好地学习微型无人机相关知识,设计建成一体化的微型四旋翼无人机半物理虚拟仿真实验平台。由可升降装置和万向节联结组成平台基底,地面站软件对四旋翼无人机进行在线控制,四旋翼无人机虚拟系统利用Unity3D搭建。通过虚拟运动场景搭建、运动控制和物理系统,完成四旋翼无人机的虚拟仿真实验。制作了四旋翼无人机组装动画,由实验平台的用户界面系统将实验平台的各个部分结合起来。  相似文献   

4.
板球系统是一个典型的多变量、非线性控制系统。针对板球系统在PID控制中震荡大、精度低、实时性差等问题,应用拉格朗日方程对板球系统在忽略干扰因素条件下进行数学建模,采用粒子群算法对模糊RBF神经网络初始参数进行优化,并设计RBF神经网络与模糊PID控制相结合的控制方法。在MATALB环境下完成板球系统定位实验,仿真结果表明,经粒子群优化模糊RBF神经网络的PID参数后,提高了板球系统的定位精度,并增强了系统控制的实时性。  相似文献   

5.
设计并搭建了基于光电图像处理的四旋翼无人机教学实验平台。该教学实验平台采用姿态传感器MPU6050以及摄像头OV7725作为主要机载传感器,ARM嵌入式系统芯片STM32F4系列作为主控芯片以及R5F100LEA系列作为辅控芯片。采用优化的单环PID控制算法,结合光电图像处理算法对特定目标物进行识别,实现了四旋翼无人机的自动控制实验。实验结果表明,提出的机载控制系统能很好地进行飞行控制实验,并能实现沿预设路线行走、投递特定物品以及找寻特定物品等无人机遥感教学实验功能。  相似文献   

6.
针对四旋翼无人机携带未知质量载荷对机体姿态控制带来的影响,提出了一种基于扰动观测器的自适应控制方法。该四旋翼无人机在携带未知质量载荷时的动力学模型,针对未知质量载荷对四旋翼无人机造成的干扰,设计了扰动观测器并基于此提出了一种自适应姿态控制器。使用Lyapunov方法证明了该控制器的稳定性。同时,在四旋翼无人机上携带一个未知质量的载荷,分别使用自适应控制器和反步控制器控制四旋翼无人机姿态来进行对比实验,验证控制器的有效性。  相似文献   

7.
针对传统PID控制在无刷直流电机控制系统中达不到良好的控制效果的问题,在无刷直流电机的数学模型基础之上,设计一种模糊神经网络自适应PID控制器,该控制器利用模糊控制非线性控制作用和BP神经网络的学习能力及适应能力相结合对PID参数进行在线实时调整。对基于模糊神经网络自适应PID控制器的无刷直流电机的双闭环控制系统进行仿真实验,实验结果表明,可以提高控制系统的响应速度,减小超调量,对负载及电机参数的变化都有较强的鲁棒性。  相似文献   

8.
为了帮助高职院校学生理解无人机控制技术,提出适用于教学实践的四旋翼无人机设计的方法。对四旋翼无人机基本控制系统进行分析,并整体设计。选用STM32F103作为飞控核心芯片,设计四旋翼无人机飞控,利用校企合作企业的上位机工具箱和飞控平台,搭建测试系统。结果证明:该方法可以帮助学生很好地理解四旋翼无人机基本控制原理,帮助学生更好地掌握无人机控制技术,为后续无人机维修技能提供有力的知识铺垫。  相似文献   

9.
为了使四旋翼无人机更加智能,控制更加简便,需设计新的控制方式。语音识别技术发展日趋成熟,在信息处理和自动化等领域应用相当广泛。通过在Android设备上传入语音命令操控四旋翼无人机,调整飞行姿态、速度、方向,解放了人的双手,实现了语音控制无人机飞行。不同环境下的测试结果表明,该系统功能良好。  相似文献   

10.
为了进一步提高微型四旋翼飞行器的稳定性、转向灵活性与可控性,提出并采用多种传感器、WiFi无线通信、嵌入式微控制器等多种技术,并结合四元数、双闭环PID控制等,设计出一款基于WiFi的微型四旋翼飞行器。详细阐述了该系统构成、硬件设计与软件设计。实践表明,飞行器机身采用"X"型设计,软件系统采用四元数、双闭环PID控制等,其飞行稳定性高、可控性好、转向更灵活。  相似文献   

11.
A closed-chain robot has several advantages over an open-chain robot, such as high mechanical rigidity, high payload, high precision. Accurate trajectory control of a robot is essential in practical use. This paper presents an adaptive proportional integral differential (PID) control algorithm based on radial basis function (RBF) neural network for trajectory tracking of a two-degree-of-freedom (2-DOF) closed-chain robot. In this scheme, an RBF neural network is used to approximate the unknown nonlinear dynamics of the robot, at the same time, the PID parameters can be adjusted online and the high precision can be obtained. Simulation results show that the control algorithm accurately tracks a 2-DOF closed-chain robot trajectories. The results also indicate that the system robustness and tracking performance are superior to the classic PID method.  相似文献   

12.
污泥焚烧炉温度控制过程中,由于投入污泥块热值不均以及外界环境干扰,传统的PID控制不能快速稳定地将炉温控制在所需范围内。为适应环境变化,实现更高效的炉温控制,提出一种基于NFOA-BP算法的污泥焚烧温度控制方法。该方法将改进型果蝇算法与BP神经网络结合,通过NFOA算法优化神经网络的初始权重和阈值,进而提高神经网络的全局搜索能力。将NFOA-BP算法应用于污泥焚烧炉温度控制系统,与传统PID温度控制系统进行仿真对比实验。结果表明该系统响应平稳、迅速,超调减小,正确率达到95%以上,比传统PID调节方法提高5%左右。  相似文献   

13.
传统PID控制难以在非线性、迟延、时变和具有扰动特质的超临界主汽温度控制系统中达到满意的控制效果.因此,提出了一种采用多步预测、滚动优化和反馈校正的神经网络预测控制系统.以某超临界电厂主汽温度为研究对象,MATLAB仿真结果表明:不同的工况建立的主汽温度神经网络动态模型,能够很好地预测对象的动态特性,取得了优于传统PID的控制效果.  相似文献   

14.
在PD策略的计算力矩法基础上,讨论了系统参数不确定的空间机械臂系统的控制问题.针对空间机械臂载体的位置不受控制,姿态受控制的情况下,对系统动量守恒关系进行了分析,得到了空间机械臂的系统动力学方程.采用PD策略的计算力矩法,考虑协调参数的不确定性,得到了系统的闭环动态误差方程.在此基础上提出了一种基于RBF神经网络的补偿学习控制方法,设计了具有不确定性的自由漂浮空间机械臂关节空间的补偿控制方案.将基于神经网络的补偿学习控制与计算力矩法相结合,利用进化学习来消除系统参数不确定性而造成的轨迹跟踪不准确的问题,实现了对空间机械臂关节空间内的轨迹跟踪控制.数值仿真的结果验证了该方法的有效性.  相似文献   

15.
传统PID的算法模型对于复杂的过程和非线性系统难于建立准确的数据模型,甚至在控制过程中出现不稳定现象.为解决此类问题,按PID控制方式选择神经元学习控制所需的状态变量,将自适应神经元与ID控制算法结合起来,较好地解决了交流变频调速系统负载扰动、时滞现象及非线性控制的问题.通过仿真实验比较传统PID和NN PID算法,说明NN PID具有较好的鲁棒性.  相似文献   

16.
针对典型电液伺服控制系统非线性、参数时变的特点,常规PID控制无法满足控制性能要求.文中提出将小脑模型(CMAC)神经网络和PID相结合的控制策略.仿真结果表明,经过CMAC神经网络对常规PID控制器的输出不断在线学习,系统能够有效抑制扰动,并具有实时性好,输出误差小,鲁棒性强等优点.在系统参数变化,外界扰动的影响下,其控制性能得到明显提高.  相似文献   

17.
针对传统的单个RBF神经网络集成中个体的隐节点个数和初始参数难以客观确定的不足,为了提高泛化能力,提出一种以高斯核函数的混合优化的RBF神经网络的方法,首先引入正交最小二乘法动态客观的获取数据中心的个数、数据中心及权值;然后通过计算隐层中心点间最小距离作为扩展常数;最后使用剃度法调节权值、中心及扩展常数使网络参数和结构达到最优.该方法结合了正交最小二乘法和剃度算法的优点,通过从结构和算法两方面的调整提升了单个的传统的RBF网络的性能.并将上述优化混合的RBF神经网络与主成分分析方法相结合建立模型.本文以广西5月逐日降水事先初选的众多预报因子进行主成分分析算法提取有效的几个综合因子,然后使用混合算法优化的径向基网络建立降水预测模型.结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报,具有一定的普遍适用性.  相似文献   

18.
为改善传统PID的控制缺陷,提出了BP神经网络PID控制算法应用于高炉TRT顶压控制系统中的设计构想,并针对影响高炉炉顶压力稳定的两个重要参数,运用Matlab软件进行仿真,结果表明,该优化控制算法对高炉顶压控制系统的控制效果明显优于传统PID。  相似文献   

19.
环境可靠性试验箱内的温湿度具有高耦合度、强非线性、大时滞的特点,传统的PID控制方式存在调节时间过长、控制的稳定性较差、鲁棒性不好等问题。文章根据箱内温度和湿度变化的特点,提出用积分分离PID控制和单神经网络相结合的控制算法来控制温湿度,并对控制算法进行了仿真实验。仿真结果表明,该算法提高了系统的控制精度和响应速度,同时具有较强的抗干扰能力。  相似文献   

20.
NTRODUCTIONAftermuchresearchandsomesuccessfulap plicationsofArtificialNeuralNetwork (ANN)tocontrolsystems,ANNhasbecomeoneoftheim portanttoolstoshowtheintelligenceofthehu manbrain .SinceANNcanbeusedtodescribeanynonlinearcontinuousfunction ,ithasdrawnmuchat…  相似文献   

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