控制算法

恒流動(dòng)態(tài)幅值控制算法對(duì)LED 背光亮度、整機(jī)能效、器件溫升等都有極大改善，對(duì)local dimming 恒流控制方案的設(shè)計(jì)具有重要的借鑒和參考意義。關(guān)鍵詞：local dimming；動(dòng)態(tài)幅值；控制算法；節(jié)能中圖分類號(hào)：TN873.93 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A0 引言目前，LED 電視采用的控制背光燈條電流的調(diào)光方式有兩種，即直流（direct current，DC）調(diào)光方式和脈沖寬度調(diào)制（pulse width modulation，PWM）調(diào)光方式[1]。DC

上,采用PD控制算法,在仿真中達(dá)到了調(diào)節(jié)時(shí)間、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)誤差較小的良好性能。然而,實(shí)際的卸料臂大多由繩輪帶動(dòng)的液壓伺服控制,由于液壓系統(tǒng)以及卸料臂本身的繩子收縮所帶來的時(shí)延等諸多因素的影響,卸料臂是一個(gè)非線性、時(shí)變系統(tǒng)[7],采用諸如PD控制等線性控制算法已經(jīng)無法適應(yīng)控制需求,本文在上述研究基礎(chǔ)上,基于模糊控制理論進(jìn)行關(guān)節(jié)控制算法研究。1 關(guān)節(jié)控制算法研究卸料臂的驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)由四個(gè)組成,分別是回轉(zhuǎn)、內(nèi)臂、外臂和三維接頭,其驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)為電液比例速度驅(qū)動(dòng)系統(tǒng),通過

物流機(jī)器人；控制算法；空間定位中圖法分類號(hào)：TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A1引言搬運(yùn)、包裝等物流倉儲(chǔ)生產(chǎn)線的自動(dòng)化與智能化應(yīng)用日益增加，智能機(jī)器人也已經(jīng)應(yīng)用到餐飲、制造、機(jī)械、物流等多個(gè)行業(yè)，可順應(yīng)現(xiàn)今的物流產(chǎn)業(yè)立體化空間理念。實(shí)現(xiàn)機(jī)器人路徑規(guī)劃、合理避障等功能，并通過嵌入式ARM系統(tǒng)實(shí)時(shí)計(jì)算最優(yōu)解，改善模塊運(yùn)行性能，充分遵循可擴(kuò)展性、移植性等原則，是現(xiàn)階段智能機(jī)器人的重要發(fā)展方向。2嵌入式ARM結(jié)構(gòu)的微處理器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)ARM結(jié)構(gòu)是一個(gè)擁有較高性能的微處理器架構(gòu)

物流機(jī)器人；控制算法；空間定位中圖法分類號(hào)：TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A1引言搬運(yùn)、包裝等物流倉儲(chǔ)生產(chǎn)線的自動(dòng)化與智能化應(yīng)用日益增加，智能機(jī)器人也已經(jīng)應(yīng)用到餐飲、制造、機(jī)械、物流等多個(gè)行業(yè)，可順應(yīng)現(xiàn)今的物流產(chǎn)業(yè)立體化空間理念。實(shí)現(xiàn)機(jī)器人路徑規(guī)劃、合理避障等功能，并通過嵌入式ARM系統(tǒng)實(shí)時(shí)計(jì)算最優(yōu)解，改善模塊運(yùn)行性能，充分遵循可擴(kuò)展性、移植性等原則，是現(xiàn)階段智能機(jī)器人的重要發(fā)展方向。2嵌入式ARM結(jié)構(gòu)的微處理器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)ARM結(jié)構(gòu)是一個(gè)擁有較高性能的微處理器架構(gòu)

困難。PID控制算法具有原理簡(jiǎn)單、控制效果好等特點(diǎn)，被廣泛地應(yīng)用于各種控制領(lǐng)域。因此，本文引入PID控制算法對(duì)加熱爐的溫度進(jìn)行控制，并且為了提高PID控制算法的效果，提出了改進(jìn)自適應(yīng)模糊PID控制算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的算法具有較好的控制效果。1 控制算法1.1 PID控制算法PID算法是控制領(lǐng)域中一種典型的、實(shí)用性強(qiáng)的控制算法，其主要以線性控制器為主。算法的主要思想是通過計(jì)算初始設(shè)定值與反饋環(huán)節(jié)獲取的實(shí)際輸出值的偏差e(t)，并調(diào)節(jié)比例系數(shù)k、積分系數(shù)

技術(shù)的DTC控制算法。該算法減小了輸出轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)，同時(shí)獲得恒定的開關(guān)頻率，但計(jì)算量復(fù)雜，且過于依賴電機(jī)參數(shù)；文獻(xiàn)[3]提出了一種簡(jiǎn)化的無差拍空間矢量調(diào)制的DTC控制算法，雖簡(jiǎn)化了一些實(shí)時(shí)求解一元二次方程的復(fù)雜度，但仍不能同時(shí)保證磁鏈和轉(zhuǎn)矩的無差控制，且計(jì)算過程中對(duì)參數(shù)依賴較大，降低了對(duì)電機(jī)參數(shù)的魯棒性；文獻(xiàn)[5]提出一種基于8開關(guān)三相逆變器的DTC控制算法。該算法分析了各扇區(qū)內(nèi)轉(zhuǎn)矩、磁鏈以及直流側(cè)兩電容電壓的大小隨電壓矢量的變化情況，同時(shí)平衡直流側(cè)兩電容電壓

和開發(fā)適當(dāng)?shù)?span id="j5i0abt0b" class="hl">控制算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人多方面的操控。使用者可以通過智能手套控制機(jī)器人在多種環(huán)境下進(jìn)行抓取操作，既操作方便，還能保護(hù)用戶自身安全。關(guān)鍵詞：抓取機(jī)器人;控制算法;手勢(shì)識(shí)別1.引言目前，手勢(shì)識(shí)別在手語、智能監(jiān)控、機(jī)器人控制、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。隨著計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展和人機(jī)交互的需要，手勢(shì)識(shí)別的研究得到了巨大的發(fā)展。我國手勢(shì)識(shí)別下游應(yīng)用市場(chǎng)也逐漸成熟?，F(xiàn)在，大多數(shù)消費(fèi)類應(yīng)用程序都在嘗試增加這種識(shí)別功能，可以帶來很多好處。它在許多應(yīng)用中發(fā)揮了良好

用高效合理的控制算法實(shí)現(xiàn)腿足式救援機(jī)器人的穩(wěn)定運(yùn)動(dòng)，提高偵察和救援效率，保障后送傷員安全。高效合理的控制算法將成為腿足式救援機(jī)器人處理應(yīng)急事件的重要技術(shù)手段。本文以腿足式救援機(jī)器人的模型控制算法、仿生控制算法和機(jī)器學(xué)習(xí)控制算法為主要內(nèi)容進(jìn)行綜述，重點(diǎn)介紹這3種控制算法的研究現(xiàn)狀、優(yōu)缺點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。1 研究現(xiàn)狀穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是腿足式機(jī)器人需要解決的首要問題，學(xué)者們也針對(duì)此問題展開了深入研究，并且取得了較大的研究進(jìn)展。起初是圍繞機(jī)器人的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)展開研究，總結(jié)出

系統(tǒng);熄火;控制算法Key words： serious limiting driving system;engine flame off;controlling algorithm 中圖分類號(hào)：TP802+.1???????????????????????????????????? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A????????????????????????????????? 文章編號(hào)：1674-957X（2021）21-0064-020? 引言國家環(huán)保法規(guī)要求，

主動(dòng)控制 控制算法 測(cè)量系統(tǒng)Summarization of Active Control of Railway Vehicle Snaking StabilityLi JiangliAbstract：With the continuous development of China's transportation industry， transportation carriers have also undergone major changes in

控制方式 ?控制算法由于儀表的更新比較快，因此對(duì)于累積流量的顯示處理也分不同的階段與方式。在獨(dú)立儀表盤控制階段，主要采用常規(guī)儀表進(jìn)行流量累積處理，是運(yùn)用時(shí)間最長、準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性也比較容易驗(yàn)證的方式。一般出現(xiàn)累計(jì)偏差現(xiàn)象，容易發(fā)現(xiàn)，也容易確認(rèn)與消除。而進(jìn)入計(jì)算機(jī)控制階段，由于流量儀表種類繁多，流量累計(jì)處理方式也不夠規(guī)范，因此出現(xiàn)較多此類問題，同時(shí)隱蔽性相對(duì)較強(qiáng)。可以看在plc+cr控制方式中的范例：在此種控制系統(tǒng)中方式下，對(duì)于累積流量的處理，有以下兩種方式：

要控制方法，控制算法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，但由于PI環(huán)節(jié)的作用總有一定的滯后性，這就使得當(dāng)系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，PI控制環(huán)節(jié)很難快速跟隨響應(yīng)。在雙閉環(huán)PI控制算法的基礎(chǔ)上稍作改進(jìn)，電壓外環(huán)摒棄傳統(tǒng)的PI控制而采用滑模控制策略，電流內(nèi)環(huán)先進(jìn)行解耦，再采用PI控制，并通過Simulink加以仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明，采取滑模控制后系統(tǒng)的響應(yīng)速度有所增加，抗干擾能力有所增強(qiáng)。1 三相電壓型PWM整流器數(shù)學(xué)模型的建立PWM整流電路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如下圖1所示，包含三對(duì)橋臂，每對(duì)橋臂由上下

，無人船航向控制算法主要有傳統(tǒng)PID、模糊PID自適應(yīng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和其他一些基于專家經(jīng)驗(yàn)智能算法的結(jié)合算法等[2]。但是這些算法與無人船航向控制器的設(shè)計(jì)結(jié)合時(shí)大都采用Nomoto線性無人船模型[3]。由于無人船裝載狀態(tài)、外界干擾等時(shí)常發(fā)生變化，線性模型已經(jīng)不能精確描述系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性[4]。針對(duì)上述問題，本文在具有非線性特性的船舶運(yùn)動(dòng)模型中考慮了相關(guān)參數(shù)和外部干擾的不確定性，設(shè)計(jì)了非線性Backstepping自適應(yīng)控制算法，并使用Lyapunov

應(yīng)用于無人機(jī)控制算法，但在面對(duì)風(fēng)擾影響時(shí)，由于參數(shù)難以實(shí)時(shí)調(diào)整，無人機(jī)飛行受到限制。在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[3]提出了改進(jìn)型的雙閉環(huán)PID控制算法，該算法提高了四旋翼無人機(jī)抗干擾能力，但依賴于精確模型，且當(dāng)外界干擾發(fā)生變化時(shí)難以適應(yīng)。文獻(xiàn)[4]采用模糊PID來實(shí)現(xiàn)四旋翼無人機(jī)姿態(tài)控制，具有魯棒性好、調(diào)節(jié)速度快、超調(diào)量小等優(yōu)點(diǎn)，但模糊控制規(guī)則因無成熟的設(shè)計(jì)方法而難以制定。在風(fēng)擾影響下，由于風(fēng)對(duì)無人機(jī)產(chǎn)生的力的作用存在不確定性，傳統(tǒng)PID控制算法無法使無人機(jī)保持穩(wěn)定

的電流環(huán)預(yù)測(cè)控制算法.1 交流伺服系統(tǒng)電流環(huán)PI控制性能分析1.1 電流環(huán)模型圖1 電流環(huán)PI控制算法的結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Structural block diagram of current loop PI control algorithm在同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下，可得q軸電壓Uq為(1)式(1)中：Iq為q軸電流；ψf為永磁體磁鏈.(2)式(2)中：ΔIq為q軸電流的變化量.(3)式(3)中：Tc為一個(gè)控制周期.圖2 電流采樣時(shí)序示意圖Fig.2 Sch

行器以PID控制算法為主，但PID參數(shù)的調(diào)節(jié)易受環(huán)境影響，遠(yuǎn)不能滿足不同行業(yè)的差異化需求[1]。例如：在PID參數(shù)保持不變的情況下，當(dāng)掛載重量為100 g時(shí)，飛行器飛行穩(wěn)定；當(dāng)掛載重量為200 g時(shí)，飛行輕微不穩(wěn)定；當(dāng)掛載重量為300 g時(shí)，飛行極其不穩(wěn)定。因此，需要重新調(diào)整PID參數(shù)，以適應(yīng)不同的載重需求，確保飛行器穩(wěn)定飛行。針對(duì)以上問題，提出了一種自適應(yīng)的四軸飛行器單雙環(huán)并行調(diào)節(jié)的PID控制算法，具有成本低、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)處理率高的優(yōu)點(diǎn)。1 四軸飛行器

橫向動(dòng)力耦合控制算法。該控制是利用Lyapunov函數(shù)實(shí)現(xiàn)的，旨在保證對(duì)參考軌跡的精確跟蹤，特別是在耦合的縱向和橫向動(dòng)力學(xué)中，例如車道變換，避障控制以及在緊急駕駛情況下的車道保持和轉(zhuǎn)向控制。該控制基于機(jī)器人形式主義的算法，對(duì)車輛進(jìn)行控制。它將車輛視為一個(gè)多體多鉸鏈系統(tǒng)，并使用改進(jìn)的Denavit Hartenberg（DH）建模方法對(duì)車輛進(jìn)行建模。然后使用Newton-Euler算法來計(jì)算車輛的直接動(dòng)力學(xué)模型。控制算法的目標(biāo)是確保任何時(shí)間變化操縱的參考軌跡

制的非凸函數(shù)控制算法開發(fā)了一種用于自動(dòng)駕駛汽車中自適應(yīng)巡航控制的非線性非凸函數(shù)控制算法。具有該控制算法控制器的主要目標(biāo)是跟蹤所行駛道路的中心線，同時(shí)還需避開障礙物。該控制算法采用外循環(huán)非線性模型預(yù)測(cè)控制器，內(nèi)循環(huán)則是基于最佳預(yù)測(cè)距離的簡(jiǎn)單線性反饋控制器，并根據(jù)簡(jiǎn)化的車輛模型來生成具有無碰撞軌跡的合成輸入。該算法還通過使用延拓法和廣義最小殘差法來進(jìn)行求解優(yōu)化，克服了常規(guī)方法的有關(guān)限制條件。通過仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性，并通過縮放車輛模型來強(qiáng)化試驗(yàn)結(jié)果的可

網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制算法李 靜(山東商務(wù)職業(yè)學(xué)院 煙臺(tái) 264000)現(xiàn)在很多實(shí)際系統(tǒng)很難用線性方程來描述,DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理非線性問題上具有很大的優(yōu)勢(shì),具有較強(qiáng)的信息處理能力。論文提出了一種基于DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)PID控制算法,仿真結(jié)果顯示出:該控制算法在較短的時(shí)間內(nèi)可以使系統(tǒng)獲得較好的動(dòng)態(tài)性能,過渡過程的時(shí)間較短,具有較強(qiáng)的魯棒性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 自適應(yīng); 系統(tǒng)辨識(shí); 控制算法; 非線性; 辨識(shí)Class Number TM2561 引言在現(xiàn)實(shí)世界中

BS自動(dòng)優(yōu)化控制算法及應(yīng)用防抱死制動(dòng)系統(tǒng)（ABS）是汽車上最重要的主動(dòng)安全系統(tǒng)，其可保證汽車在緊急制動(dòng)過程中不發(fā)生轉(zhuǎn)向失靈、側(cè)滑等事故，但是會(huì)增加汽車的制動(dòng)距離。為保證ABS性能而采用了ABS控制算法，但往往需要犧牲汽車的制動(dòng)特性而不能使汽車制動(dòng)特性達(dá)到最優(yōu)。介紹了常用的ABS算法，并給出了一種能夠自動(dòng)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)汽車最優(yōu)制動(dòng)性能的ABS控制算法。常用的ABS控制算法可以分為3類。第1類控制算法采用固定的滑移率作為控制參數(shù)。制動(dòng)時(shí)，控制車輪滑移率在設(shè)定好的范圍

基于非線控制算法的三相感應(yīng)異步電機(jī)設(shè)計(jì)異步電動(dòng)機(jī)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、堅(jiān)固等特點(diǎn)，其多被作為牽引力系統(tǒng)中的牽引電機(jī)。異步電動(dòng)機(jī)性價(jià)比較高，相比其它電機(jī)，其承受負(fù)荷的能力較強(qiáng)，但其在使用時(shí)存在控制困難問題。異步電動(dòng)機(jī)數(shù)學(xué)模型較復(fù)雜，且使用過程中出現(xiàn)非線性情況較難控制。使用傳統(tǒng)的控制算法較難實(shí)現(xiàn)異步電機(jī)良好的控制。為此，本文提出了非線性控制算法，即模糊PI控制和MOGA優(yōu)化算法的結(jié)合，以減小電機(jī)控制中理想值和實(shí)際值的誤差，主要用于電動(dòng)汽車牽引力系統(tǒng)的速度控制。本文詳細(xì)

6）3種主動(dòng)控制算法的結(jié)構(gòu)振動(dòng)控制效果研究樊文華，鄒萬杰*（廣西科技大學(xué)土木建筑工程學(xué)院，廣西柳州545006）針對(duì)不同類型的結(jié)構(gòu)，由Matlab中的相關(guān)函數(shù)命令求出相應(yīng)的控制力狀態(tài)反饋增益矩陣，繼而得出結(jié)構(gòu)振動(dòng)的位移、加速度和控制力，比較分析了3種主動(dòng)控制算法的控制效果，并給出了基于Matlab的三層框架結(jié)構(gòu)的算例.分析結(jié)果表明：主動(dòng)控制能夠有效地減小結(jié)構(gòu)的地震響應(yīng)，特別是當(dāng)結(jié)構(gòu)剛度較大時(shí)，3種主動(dòng)控制算法控制效果均較理想；而當(dāng)結(jié)構(gòu)剛度較小時(shí)，各種控制算

改進(jìn)的PID控制算法及MATLAB仿真分析高淑芝1張 萌1柴梓晴2（1.沈陽化工大學(xué)信息工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110142；2.北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，北京 100081）PID控制器具有可靠性高、魯棒性好、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)?；诖耍榻BPID控制技術(shù)的發(fā)展和研究進(jìn)程，提出一種自整定參數(shù)的專家模糊PID控制算法。結(jié)果顯示，此方法在調(diào)節(jié)時(shí)間、穩(wěn)定性和抑制超調(diào)量方面都要優(yōu)于一般的抗積分飽和控制法。PID控制；模糊PID；控制算法PID控制器以結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、

-LQR智能控制算法李春祥1,趙德奇2,藍(lán)聲寧1(1.上海大學(xué)土木工程系，上海200072; 2.上海工程勘察設(shè)計(jì)有限公司，上海200050)摘要：針對(duì)時(shí)滯LSSVM-LQR智能控制算法存在的穩(wěn)定性問題，提出相關(guān)的穩(wěn)定性控制算法，以確保時(shí)滯LSSVM-LQR智能控制算法的魯棒性。該算法的主要思路為：在時(shí)滯LSSVM-LQR控制算法中，加入控制力限制條件。當(dāng)滿足控制力限制條件時(shí)，控制程序繼續(xù)運(yùn)行；當(dāng)不滿足控制力限制條件時(shí)，控制程序自動(dòng)跳出，便執(zhí)行穩(wěn)定性控制算

isting控制算法為ABS提出了一種魯棒控制的方案?？刂破魇腔诔?jí)扭轉(zhuǎn)（ST，Super-Twisting）控制算法建立的,這是一個(gè)高階滑模控制器。ABS是非線性和不確定系統(tǒng),因此需要采用魯棒控制方法。通過模擬，ST控制算法在簡(jiǎn)化的車輛模型上得以開發(fā)和應(yīng)用。仿真結(jié)果表明,控制器能夠快速收斂并且性能良好。所提出的ABS包含傳統(tǒng)制動(dòng)系統(tǒng)的所有主要組件。在制動(dòng)過程中，車輪與路面之間產(chǎn)生的摩擦力正比于正常的車輛負(fù)荷。大多數(shù)ABS的驅(qū)動(dòng)程序是根據(jù)市場(chǎng)上的試驗(yàn)數(shù)據(jù)

引言廣義預(yù)測(cè)控制算法（Generalized Predictive Control，簡(jiǎn)稱GPC）是汲取多種控制算法的優(yōu)點(diǎn)，在預(yù)測(cè)控制算法的基礎(chǔ)上提出的，此種控制算法的數(shù)學(xué)模型是通過推導(dǎo)控制律參數(shù)而獲取，在理論研究和實(shí)際應(yīng)用中都得到了重視［1］。分別采用PID控制算法、多變量動(dòng)態(tài)矩陣控制算法和多變量廣義預(yù)測(cè)控制算法對(duì)300MW機(jī)組70%負(fù)荷點(diǎn)處定壓運(yùn)行進(jìn)行仿真研究，分析了在此種工況下三種控制算法的優(yōu)劣性［2］。1 多變量廣義預(yù)測(cè)控制算法以實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過程為基

仿人智能融合控制算法的魯棒性仿真研究*朱順蘭?1，黃 蕙1，張四平21重慶工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 自動(dòng)化學(xué)院,重慶 401120；2中冶賽迪(集團(tuán))電氣技術(shù)有限公司，重慶 400013為了克服控制算法因魯棒性差難以實(shí)現(xiàn)對(duì)不確定性復(fù)雜關(guān)聯(lián)系統(tǒng)控制的缺陷，探討了仿人智能融合控制算法的魯棒性。討論了傳統(tǒng)控制面臨的挑戰(zhàn)，粗略地分析了不確定性復(fù)雜關(guān)聯(lián)系統(tǒng)的控制論特性，研究了系統(tǒng)的仿人智能融合控制策略，針對(duì)具體對(duì)象構(gòu)造了相應(yīng)的控制算法。以二階時(shí)滯對(duì)象控制為例，分別采用PID

楊治平，陳姍姍，聶振華重慶電子工程職業(yè)學(xué)院，重慶 401331All kinds of robots are introduced and applied that is fast extremely under the multiple motor controlled，it makes control algorithm and implement technology of the motors that are accelerating updat