在现实控制中,被控系统并非是线性时不变的,往往需要动态调整PID的参数,而模糊控制正好能够满足这一需求,所以在接下来的这一节我们将讨论模糊PID控制器的相关问题.模糊PID控制器是将模糊算法与PID控制参数的自整定相结合的一种控制算法.可以说是模糊算法在PID参数整定上的应用. 1.模糊算法的原理 模糊算法是一种基于智能推理的算法,虽然称之为模糊算法其实并不模糊,实际上是一种逐步求精的思想.一个模糊控制器主要是由模糊化,模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库(包括数据库和规则库)构成的.在此我们

模糊控制系统的构成与与常规的反馈控制系统的主要区别在于控制器主要是由模糊化,模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库(包括数据库和规则库)构成的.具体实现过程如下所示: (1)预处理: 输入数据往往是通过测量设备测量得到的一个具体数据,预处理就是在它们进入控制器前对这些数据进行分类,或性质程度的定义.预处理过程也是量化过程,它是在离散空间中把输入数据划分为若干个数字级别.例如,假设一个反馈误差为 4.5,误差空间是(-5,-4…4,5),量化器会使它靠近离它最近的级别,四舍五入到 5.称量化器量化

本节是PID控制算法的C语言实现系列的最后一节,前面8节中,已经分别从PID的实现到深入的过程进行了一个简要的讲解,从前面的讲解中不难看出,PID的控制思想非常简单,其主要问题点和难点在于比例.积分.微分环节上的参数整定过程,对于执行器控制模型确定或者控制模型简单的系统而言,参数的整定可以通过计算获得,对于一般精度要求不是很高的执行器系统,可以采用拼凑的方法进行实验型的整定. 然而,在实际的控制系统中,线性系统毕竟是少数,大部分的系统属于非线性系统,或者说是系统模型不确定的系统,如果控制精度要求

这几天一直在考虑如何能够把这一节的内容说清楚,对于PID而言应用并没有多大难度,按照基本的算法设计思路和成熟的参数整定方法,就算是没有经过特殊训练和培训的人,也能够在较短的时间内容学会使用PID算法.可问题是,如何能够透彻的理解PID算法,从而能够根据实际的情况设计出优秀的算法呢. 通过讲述公式和基本原理肯定是最能说明问题的,可是这样的话怕是犯了“专家”的错误了.对于门槛比较低的技术人员来讲,依然不能透彻理解.可是说的入耳了,能不能透彻说明也是一个问题,所以斟酌了几天,整理了一下思路才开始完成P

1.原理 这种控制必须精确地确定对象模型,首先将操作人员(专家)长期实践积累的经验知识用控制规则模型化,然后运用推理便可对PID参数实现最佳调整. 自适应模糊PID控制器以误差e和误差变化ec作为输入,可以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求.利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改,便构成了自适应模糊PID控制器,其结构如图4-17所示. 离散PID控制算法为: 式中, k为采样序号,T 为采样时间. PID参数模糊自整定是找出PID三个参数 Kp, Ki, Kd 与e和ec之间的模

在PID控制算法的C语言实现九中,文章已经对模糊PID的实质做了一个简要说明.本来打算等到完成毕业设计,工作稳定了再着力完成剩下的部分.鉴于网友的要求和信任,抽出时间来,对模糊PID做一个较为详细的论述,这里我不打算做出仿真程序了,但就基本概念和思路进行一下说明,相信有C语言基础的朋友可以通过这些介绍性的文字自行实现.这篇文章主要说明一下模糊算法的含义和原理. 实际上模糊算法属于智能算法,智能算法也可以叫非模型算法,也就是说,当我们对于系统的模型认识不是很深刻,或者说客观的原因导致我们无法对系统

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 这篇文章主要介绍我对PID的理解,以及选择PID算法的过程. 一 PID的理解和学习过程 二 飞控的PID效果 先上个飞控PID的响应的视频:介绍在后面 地址:http://v.youku.com/v_show/id_XNzYxMTI1NzA4.html 一 PID的理解和学习过程 什么是PID呢?查维基百科可以知道: PID是以它的三种纠正算法而命名的.这三种算法都是用加法调整被控制的数值,其输入为误差值(设定值减去测量值后的结果)或是由误差值衍生的信号.这

参考: PID控制器开发笔 浅谈位置式PID 专家PID控制在快速系统中的仿真及应用(这篇了论文介绍的积分分离PID.专家PID(脚本实现和simulink实现)很详细) PID控制算法的C语言实现一 PID算法原理 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在我所接触的控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的

你是否经历过一个人独自摸索前进磕磕碰碰最终体无完肤,然后将胜利的旗帜插到山顶的时刻,如果有,本文也许能帮你在调试FOC电流环的时候给你带来一些帮助和思路. 如果本文帮到了您,请帮忙点个赞

1.打开模糊控制工具箱,编辑输入输出变量的隶属度函数和模糊控制规则,如下图所示,导出为fuzzy_control.fis文件. 2.打开Simulink模块,建立下图所示的系统框图,两输入,一输出,处理模块是Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer(或者Fuzzy Logic Controller). 3.在MATLAB窗口命令下输入fuzzy=readfis(‘fuzzy_control’)将之前建立的模糊控制器加载到工作空间,将Simulink中模糊控制模

一.WPF最常见的一个阴影效果的类是DropShadowEffect.它有几种比较有用的属性比如:Color设置颜色Direction设置投影的方向ShadowDepth设置投影距纹理下方的距离Opacity设置透明度等等. 角度的设置是这样的: 下面是一个例子和效果: <TextBlock Text="HELLO WORLD" Foreground="Green" HorizontalAlignment="Center" Margin=&

WPF 阴影效果 制作WPF的阴影效果可以有很多种,貌似后来性能不好,然后被微软给X掉了.现在只有几个是可以用的,先暂时学习下现在有的,等以后看看用什么来代替原来的那些效果. 1.首先最常见的一个阴影效果的类是DropShadowEffect.它有几种比较有用的属性比如:Color设置颜色,Direction设置投影的方向,ShadowDepth设置投影距纹理下方的距离,Opacity设置透明度等等.角度的设置是这样的: 下面是一个例子和效果: <TextBlock Text="Shado

磁钉导航AGV实验 2016-03 本机器是采用RFID电子地标配合磁钉传感器的定位导航AGV.本AGV已初步实现里程计精确解算,磁钉数据融合,AGV定点精准停车.原地旋转换向.远程无线调度的功能,初步达到协定的第一阶段研发期望效果. 一.        AGV车体物料清单 序号 物料名称 价格(元) 数量 供应商 1 主控板 1 (arm) 2 磁导航传感器 1 自主研发 3 电机 2 德恩科 4 电机驱动板 2 5 RFID射频模块 1 6 WIFI模块 1 7 开关电源模块3V3/5V0

1. AGV小车的发展背景 在现代化工业的发展中,提倡高效,快速,可靠,提倡将人从简单的工作中解放出来.机器人逐渐替代了人出现在各个工作岗位上.机器人具有可编程.可协调作业和基于传感器控制等特点,自动导向小车(Automated Guided Vehicle 简称AGV)便是移动机器人的一种,是现代化工业物流系统中的重要设备,主要为储运各类物料,为系统柔性化.集成化.高效运行提供了重要保证. AGV小车构成系统图 AGV小车有三个关键系统,运行系统.导引系统.控制系统,其它还包括有路线系统及安全

一.开篇 慢慢的.慢慢的.慢慢的就快要到飞控的主要部分了,飞控飞控就是所谓的飞行控制呗,一个是姿态解算一个是姿态控制,解算是解算,控制是控制,各自负责各自的任务.我也不懂.还在学习中~~~~ 近期看姿态预计部分看的太累了,明显发现基础知识太薄弱,什么欧拉角.DCM.四元数.gyro误差.矫正.正交化等各个概念.然后就是各种转换公式.接下来结合代码介绍一些主要的东西.太深入的还不了解~~~ 一定要多看论文啊,英文版的论文(也没有中文的.国人的悲哀啊).尽管看着头疼,看是看完了以后就会发现很多不了解

C#实现PID控制的模拟测试和曲线绘图   本文分两部分,一部分是讲PID算法的实现,另一部分是讲如何用动态的曲线绘制出PID运算的结果. 首先,PID算法的理论模型请参考自动控制理论,最早出现的是模拟PID控制,后来计算机成为控制器,由于计算机控制是一种采样控制,需把模拟PID转换成数字PID,就是模拟PID的离散化,两者中间是香浓定理.当然这些和编程是没关系的,我们只需要有个数字模型就能开展后面的工作了. 在编程时,可写成:   绝对式计算公式 Uo(n) = P *e(n) + I*[e(

模糊自适应PID算法就是在经典的PID的基础上添加模糊控制规则库,建立这个库的目的就是算法能够自己来进行改变P.I.D的值. 就拿温度的上升过程控制来说,刚开始的时候,希望温度能够快速的升到终点温度,并且以尽量小的波动将温度稳定在目标温度处(最好不让其超过).此时如果利用经典的PID控制方式,那么此时的P值就是恒定不变,但是我们希望他刚开始的时候尽量大.加入规则库,就可以实现,可以用语句 if冷 then 加大热 当然也有: if热 then 加大冷 从而快速的改变温度. 就好比我们在冬天里用冷

实际项目背景:甘肃省,航天510所的LIPS100电推力器.一共有三个控制变量,开环控制变量是:Ia(阳极电流).mmrf(阳极主流率) 这个阳极主流率是阀门变量,不能够突变,模拟用(大学一年级课,电路分析基础中)类似电感放电的e指数公式. 要求:比例控制参数P可调,阶跃响应在通电前设定幅值3.5~12.8 假设仿真实验时长120S,在第60S时给定阶跃控制信号. 把查表用的TXT文件放到MATLAB当前文件夹路径.fDemandToIa.txt和subBestSchedule_2.txt MA

给四轴调了好久的PID,总算是调好了,现分享PID参数整定的心得给大家,还请大家喷的时候手下留情. 首先说明一下,这篇文章的主旨并不是直接教你怎么调,而是告诉你这么调有什么道理,还要告诉大家为什么'只'使用PID的四轴会在飞行中震荡,告诉大家为什么光使用PID并不能实现对四轴姿态'足够好'的控制.文章中还是涉及了不少自控原理和其他控制相关的姿势,没有一点底子的话确实会看着很困惑(不然那么些人花好几年学控制还有什么意义?).如果你只想知道结论的话,直接看文章开头和结尾部分就好了(作者也支持大家这么

一.初识PID控制器 冬天乡下人喜欢烤火取暖,常见的情形就是四人围着麻将桌,桌底放一盆碳火.有人觉得火不够大,那加点木炭吧,还不够,再加点.片刻之后,又觉得火太大,脚都快被烤熟了,那就取出一些木碳……直到火盆里的火刚刚合适.这样一个看似简单的情形中就包括PID控制系统的四个主要过程:设定目标,测量,比较和执行.结合PID控制器这四个过程来重新阐述上述情形是这样的:人烤火时所期待的最合适的温度是我们设定的目标:每个人都是一个传感器,能感知到温度的大小(虽然只是模糊的感知)——这是一个测量的过程:我