基于FPGA数字PLL谐振频率的跟踪研究

针对谐振频率漂移造成无线电能传输系统(MCR-WPT)传输效率低下的问题,提出一种自适应全数字锁相环的频率跟踪控制方法。采用FPGA实现的数字锁相环(PLL)跟踪发射线圈电流电压相位信号,确保发射线圈处于谐振工作状态。设计了数字锁相环的鉴相器模块、2阶环路滤波器模块以及数控振荡器模块。利用ModelSim对数字锁相环的跟踪性能进行仿真测试,得出环路增益、环路带宽对跟踪性能的影响。研制了数字PLL控制的小功率MCR-WPT系统。实验结果表明:在增益为35 Hz、初始频差小于50 Hz的情况下,电流电压信号稳态相差为零,该方法在谐振频率漂移时能完成对频率的快速跟踪,有效地提高了MCR-WPT传输效率和传输功率。     

基于模糊逻辑的高频疲劳试验机频率跟踪方法

高频疲劳机被广泛应用于疲劳试验、预裂纹实验以及裂纹延伸速度实验,而其共振系统控制的关键在于对其谐振频率的跟踪,传统的控制方式只能提供少量控制规则相关的输出变化,无法让元器件在更大的振动幅度下得到稳定运行。文章选取了模糊逻辑控制方法来进行频率跟踪实验,同时也进行PID控制方法下的频率跟踪实验,最后将2者的结果进行对比得出当测试样本在进入共振或预裂纹状态时,采用模糊逻辑控制比采用PID控制有更好的实验结果。     

同轴双电机耦合系统功率平衡研究

双电机同轴硬联运行时,2台电机速度被强制同步,由于2台相同电机参数略有差异,导致功率分配不平衡,针 对这一问题提出了基于直接转矩控制的双电机主从模糊控制系统。基于功率平衡要求,通过MATLAB仿真分析双电机 运行负载分配情况,提出双电机功率平衡运行条件。根据直接转矩控制,使用主从控制和传统PID设计的系统基本上解 决了功率不平衡问题,但其动态性能不佳。为了改善动态性能,设计了“模糊参数自整定PID”控制器。仿真结果表明, 该系统最终达到了功率平衡,有效防止双电机同轴运行时1台电机负载过大的问题,而模糊参数自整定PID与传统PID 控制的系统相比,可以提高功率跟踪的动态性能。     

燃气涡轮的模糊控制实现

燃气涡轮工作转速受进油量、进气量和试验装置特性等多种因素的影响，由于这些因素之间有很强的交叉耦合，很难建立精确的数学模型，因此按经典控制理论很难对燃气涡轮的转速进行控制。针对燃气涡轮系统的转速控制问题，文中提出了一种实用的自寻优ＦＵＺＺＹＰＩ模糊控制方案。利用模糊推理合成规则，得出了模糊控制结果，并用于实际系统控制，获得了成功。     

采用模糊逻辑的移动机器人轨迹跟踪

针对差动轮驱动的移动机器人动力学的高度非线性和运动环境的不确定性,提出了基于模糊逻辑的移动机器人路径跟踪控制方法。该方法通过合理选择模糊控制器的参数和优化规则库,使其输出合适的线速度和角速度,从而控制移动机器人准确地跟踪预规划的路径。提出了两轮差动式移动机器人的动力学模型,使得该模糊控制器对不同几何参数的差动式机器人具有普遍的适应性。在实际场地试验和亚太机器人大赛中验证该方法的有效性。     

基于双闭环滑模结构的自动泊车路径跟踪控制

为提高自动泊车系统倒车入库时的路径跟踪控制精度,保证在狭小停车场地情况下自动泊入目标车位的成功率,提出一种双闭环的滑模变结构路径跟踪控制方法。将车辆运动学模型的跟踪控制器系统转换成含有位置控制器和姿态控制器的双闭环级联子系统,并设计一种指数和幂次相结合的趋近律,使泊车跟踪路径在有限时间内达到快速收敛。基于Matlab/Simulink搭建了跟踪控制模型。仿真结果表明:设计的路径跟踪控制算法能保证跟踪点快速收敛到理想路径,可提高自动泊车入库的成功率。     

自整定PID控制的研究和实现

利用阶跃响应曲线辨识对象模型参数;通过仿真和自寻优,整定ＰＩＤ控制参数。     

基于改进滑模控制的光伏系统最大功率跟踪

最大功率跟踪控制算法是光伏发电系统中重要的研究对象之一,但是跟踪速度和跟踪精度之间的矛盾一直是研究重点。在分析了各种控制算法优缺点的基础上,结合扰动观测法提出了一种改进的滑模控制,并通过Simulink仿真和实验证明了该算法在跟踪速度和跟踪精度上的优势,为光伏系统最大功率跟踪提出了一种新思路。     

基于磁导航的全向AGV定位技术研究

在智能车间中，自动导引车（AGV）需要一定的定位精度，而传统的驱动轮很难满足定位要求。针对定位精度问题，考虑成本控制，课题组提出了一种基于多磁导引的全向自动导引车定位方法。首先利用磁传感器实时获取自动导引车当前位置与定位标识点的偏差；然后，采用模糊PID控制生成控制量；最后，将控制量结合全向自动导引车的运动模型实现最终定位。实验结果表明：采用磁导引并结合模糊PID控制，自动导引车的运动稳定性好，定位精度可达±5 mm，同时有效地降低了硬件成本。本研究可实现自动导引车的高效、高精度定位。     

胎头位置和宫颈扩张监测方法的研究

基于空间几何原理和超声多普勒三角测量法,提出了一种胎头位置、宫颈扩张的自动测量方法,以替代产科临床使用的传统手工触诊法。研究建立了跟踪定位测量系统模型,讨论了可能引发测量误差的原因。设计并实现了超声多普勒跟踪定位系统,包括超声传感器系统、超声驱动/接收电路和测控系统软硬件。模拟测试表明,所设计的系统对胎头位置和宫颈开口的5次测量平均值绝对误差小于0.25cm,远小于传统手工触诊法的平均误差2.0cm。     

模糊自适应滑模控制研究

针对传统滑模变结构控制器(SMC)的抖振现象,提出了一种模糊自适应滑模控制方法.该方法采用模糊逻辑系统来代替传统的SMC中不连续的控制信号,以削弱其由于不连续切换引起的抖振.另外,为了补偿实际应用中系统的不确定性,给出了相应的自适应算法,以调节模糊系统的参数,并给出了算法的Lyapunov稳定性证明.最后,通过对一个感应电机位置控制的数值仿真计算,验证了方法的有效性.     

基于有效预测区域的模糊数据关联

多目标多传感器跟踪系统由数据关联和目标状态估计两部分组成,数据关联是多目标跟踪系统研究的核心。数据关联和目标状态估计两部分既有一定的独立性又有密切的联系,而将两部分合理地结合对提高跟踪系统的性能是重要的。该文以跟踪目标的有效预测区域为依据,利用基于Mahalanobis距离的模糊均值聚类方法解决数据关联问题,在一定程度上将数据关联和目标状态估计两个不同的过程相结合,仿真计算说明了其有效性。     

柔性机器人的模糊神经网络控制研究

对具有未知或变化动力学特性的两连杆柔性机器人的轨迹跟踪问题进行了研究。采用Lagrange-Euler 方程建立了柔性机器人的动力学方程。鉴于柔性机器人的高度非线性和复杂性,用智能控制策略对系统进行控制,其中在系统的反馈控制回路上设计了模糊逻辑控制器,在前馈回路上设计了动态回归神经网络控制器。在三组不同阶跃输入条件下,对模糊逻辑及智能控制器进行了仿真研究。结果证明该方案可使系统性能得到极大的改善。     

基于ANFIS控制的交流变频调速系统研究

针对交流电动机矢量控制系统因电机参数变化和负载波动等因素而使性能变差的问题,设计了一种基于自适应神经网络的模糊推理系统作为交流电动机矢量控制系统的速度调节器。仿真实验结果表明,具有自适应神经网络的模糊推理系统控制的异步电机矢量控制系统不仅动态和稳态性能都得到提高,而且具有较强的鲁棒性。     

一种复合控制器在直流调速系统中的应用

提出一种复合正交神经网络控制与传统PID控制相结合的复合控制器，仿真结果表明，相对于常规PID控制器，该复合控制器具有自学习和自适应功能，速度跟踪获得了满意的控制效果．     

一种新的离散混沌系统的延时反馈控制(英文)

以跟踪误差渐进趋近于零为基础，提出了一种新的离散混沌系统延时反馈控制方法。该方法利用离散混沌系统的N步延时输出来估计系统的不稳定N周期轨道，并作为跟踪目标，使受控混沌系统既能稳定到相空间的确定点，又能稳定到N周期轨道。理论分析和实验均表明该控制方法具有鲁棒性。     

发动机冷却液温度模糊控制系统的研究

提出了发动机冷却液温度的模糊控制方法,将冷却液温度进行模糊化,根据实验建立了相应的模糊控制规则库;应用MATLAB软件的模糊逻辑工具,计算分析得到了控制查询表,建立了以Motorola单片机MC68HC908LJ12为核心的硬件系统,并对软件进行了设计。试验表明,该方法只需对现有的发动机冷却系统进行较少的改进,便可较好地解决发动机的冷却液温度难于准确控制的问题。     

基于模糊神经系统的多传感器数据融合算法

将自适应模糊神经推理系统(ANFIS)和卡尔曼滤波器应用于目标跟踪系统中,构成多传感器数据融合算法。该算法假设在目标运动过程中,过程噪声和测量噪声是相互独立的高斯白噪声序列。使用ANFIS分别对目标的加速度和测量噪声的方差进行估计,通过卡尔曼滤波器获得目标后验状态,最终由神经网络对多传感数据进行融合得到系统输出。仿真结果表明,该算法可以通过自适应调整跟踪参数有效地防止目标丢失。