控制算法

恒流動態幅值控制算法對LED 背光亮度、整機能效、器件溫升等都有極大改善，對local dimming 恒流控制方案的設計具有重要的借鑒和參考意義。關鍵詞：local dimming；動態幅值；控制算法；節能中圖分類號：TN873.93 文獻標識碼：A0 引言目前，LED 電視采用的控制背光燈條電流的調光方式有兩種，即直流（direct current，DC）調光方式和脈沖寬度調制（pulse width modulation，PWM）調光方式[1]。DC

上,采用PD控制算法,在仿真中達到了調節時間、超調量和穩態誤差較小的良好性能。然而,實際的卸料臂大多由繩輪帶動的液壓伺服控制,由于液壓系統以及卸料臂本身的繩子收縮所帶來的時延等諸多因素的影響,卸料臂是一個非線性、時變系統[7],采用諸如PD控制等線性控制算法已經無法適應控制需求,本文在上述研究基礎上,基于模糊控制理論進行關節控制算法研究。1 關節控制算法研究卸料臂的驅動關節由四個組成,分別是回轉、內臂、外臂和三維接頭,其驅動系統為電液比例速度驅動系統,通過

物流機器人；控制算法；空間定位中圖法分類號：TP242 文獻標識碼：A1引言搬運、包裝等物流倉儲生產線的自動化與智能化應用日益增加，智能機器人也已經應用到餐飲、制造、機械、物流等多個行業，可順應現今的物流產業立體化空間理念。實現機器人路徑規劃、合理避障等功能，并通過嵌入式ARM系統實時計算最優解，改善模塊運行性能，充分遵循可擴展性、移植性等原則，是現階段智能機器人的重要發展方向。2嵌入式ARM結構的微處理器結構設計ARM結構是一個擁有較高性能的微處理器架構

物流機器人；控制算法；空間定位中圖法分類號：TP242 文獻標識碼：A1引言搬運、包裝等物流倉儲生產線的自動化與智能化應用日益增加，智能機器人也已經應用到餐飲、制造、機械、物流等多個行業，可順應現今的物流產業立體化空間理念。實現機器人路徑規劃、合理避障等功能，并通過嵌入式ARM系統實時計算最優解，改善模塊運行性能，充分遵循可擴展性、移植性等原則，是現階段智能機器人的重要發展方向。2嵌入式ARM結構的微處理器結構設計ARM結構是一個擁有較高性能的微處理器架構

困難。PID控制算法具有原理簡單、控制效果好等特點，被廣泛地應用于各種控制領域。因此，本文引入PID控制算法對加熱爐的溫度進行控制，并且為了提高PID控制算法的效果，提出了改進自適應模糊PID控制算法，實驗結果表明，改進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算法是控制領域中一種典型的、實用性強的控制算法，其主要以線性控制器為主。算法的主要思想是通過計算初始設定值與反饋環節獲取的實際輸出值的偏差e(t)，并調節比例系數k、積分系數

技術的DTC控制算法。該算法減小了輸出轉矩脈動，同時獲得恒定的開關頻率，但計算量復雜，且過于依賴電機參數；文獻[3]提出了一種簡化的無差拍空間矢量調制的DTC控制算法，雖簡化了一些實時求解一元二次方程的復雜度，但仍不能同時保證磁鏈和轉矩的無差控制，且計算過程中對參數依賴較大，降低了對電機參數的魯棒性；文獻[5]提出一種基于8開關三相逆變器的DTC控制算法。該算法分析了各扇區內轉矩、磁鏈以及直流側兩電容電壓的大小隨電壓矢量的變化情況，同時平衡直流側兩電容電壓

和開發適當的控制算法，實現對機器人多方面的操控。使用者可以通過智能手套控制機器人在多種環境下進行抓取操作，既操作方便，還能保護用戶自身安全。關鍵詞：抓取機器人;控制算法;手勢識別1.引言目前，手勢識別在手語、智能監控、機器人控制、虛擬現實等領域發揮著重要作用。隨著計算機視覺的發展和人機交互的需要，手勢識別的研究得到了巨大的發展。我國手勢識別下游應用市場也逐漸成熟?，F在，大多數消費類應用程序都在嘗試增加這種識別功能，可以帶來很多好處。它在許多應用中發揮了良好

用高效合理的控制算法實現腿足式救援機器人的穩定運動，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器人處理應急事件的重要技術手段。本文以腿足式救援機器人的模型控制算法、仿生控制算法和機器學習控制算法為主要內容進行綜述，重點介紹這3種控制算法的研究現狀、優缺點和發展趨勢。1 研究現狀穩定的運動狀態是腿足式機器人需要解決的首要問題，學者們也針對此問題展開了深入研究，并且取得了較大的研究進展。起初是圍繞機器人的結構特點展開研究，總結出

系統;熄火;控制算法Key words： serious limiting driving system;engine flame off;controlling algorithm 中圖分類號：TP802+.1???????????????????????????????????? 文獻標識碼：A????????????????????????????????? 文章編號：1674-957X（2021）21-0064-020? 引言國家環保法規要求，

主動控制 控制算法 測量系統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，因此對于累積流量的顯示處理也分不同的階段與方式。在獨立儀表盤控制階段，主要采用常規儀表進行流量累積處理，是運用時間最長、準確性與穩定性也比較容易驗證的方式。一般出現累計偏差現象，容易發現，也容易確認與消除。而進入計算機控制階段，由于流量儀表種類繁多，流量累計處理方式也不夠規范，因此出現較多此類問題，同時隱蔽性相對較強?？梢钥丛趐lc+cr控制方式中的范例：在此種控制系統中方式下，對于累積流量的處理，有以下兩種方式：

要控制方法，控制算法簡單易實現，但由于PI環節的作用總有一定的滯后性，這就使得當系統參數發生變化時，PI控制環節很難快速跟隨響應。在雙閉環PI控制算法的基礎上稍作改進，電壓外環摒棄傳統的PI控制而采用滑?？刂撇呗?，電流內環先進行解耦，再采用PI控制，并通過Simulink加以仿真驗證，結果表明，采取滑?？刂坪笙到y的響應速度有所增加，抗干擾能力有所增強。1 三相電壓型PWM整流器數學模型的建立PWM整流電路的拓撲結構如下圖1所示，包含三對橋臂，每對橋臂由上下

，無人船航向控制算法主要有傳統PID、模糊PID自適應控制、神經網絡控制和其他一些基于專家經驗智能算法的結合算法等[2]。但是這些算法與無人船航向控制器的設計結合時大都采用Nomoto線性無人船模型[3]。由于無人船裝載狀態、外界干擾等時常發生變化，線性模型已經不能精確描述系統的動態響應特性[4]。針對上述問題，本文在具有非線性特性的船舶運動模型中考慮了相關參數和外部干擾的不確定性，設計了非線性Backstepping自適應控制算法，并使用Lyapunov

應用于無人機控制算法，但在面對風擾影響時，由于參數難以實時調整，無人機飛行受到限制。在此基礎上，文獻[3]提出了改進型的雙閉環PID控制算法，該算法提高了四旋翼無人機抗干擾能力，但依賴于精確模型，且當外界干擾發生變化時難以適應。文獻[4]采用模糊PID來實現四旋翼無人機姿態控制，具有魯棒性好、調節速度快、超調量小等優點，但模糊控制規則因無成熟的設計方法而難以制定。在風擾影響下，由于風對無人機產生的力的作用存在不確定性，傳統PID控制算法無法使無人機保持穩定

的電流環預測控制算法.1 交流伺服系統電流環PI控制性能分析1.1 電流環模型圖1 電流環PI控制算法的結構框圖Fig.1 Structural block diagram of current loop PI control algorithm在同步旋轉坐標系下，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為一個控制周期.圖2 電流采樣時序示意圖Fig.2 Sch

行器以PID控制算法為主，但PID參數的調節易受環境影響，遠不能滿足不同行業的差異化需求[1]。例如：在PID參數保持不變的情況下，當掛載重量為100 g時，飛行器飛行穩定；當掛載重量為200 g時，飛行輕微不穩定；當掛載重量為300 g時，飛行極其不穩定。因此，需要重新調整PID參數，以適應不同的載重需求，確保飛行器穩定飛行。針對以上問題，提出了一種自適應的四軸飛行器單雙環并行調節的PID控制算法，具有成本低、實時性強、數據處理率高的優點。1 四軸飛行器

橫向動力耦合控制算法。該控制是利用Lyapunov函數實現的，旨在保證對參考軌跡的精確跟蹤，特別是在耦合的縱向和橫向動力學中，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向控制。該控制基于機器人形式主義的算法，對車輛進行控制。它將車輛視為一個多體多鉸鏈系統，并使用改進的Denavit Hartenberg（DH）建模方法對車輛進行建模。然后使用Newton-Euler算法來計算車輛的直接動力學模型。控制算法的目標是確保任何時間變化操縱的參考軌跡

制的非凸函數控制算法開發了一種用于自動駕駛汽車中自適應巡航控制的非線性非凸函數控制算法。具有該控制算法控制器的主要目標是跟蹤所行駛道路的中心線，同時還需避開障礙物。該控制算法采用外循環非線性模型預測控制器，內循環則是基于最佳預測距離的簡單線性反饋控制器，并根據簡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行求解優化，克服了常規方法的有關限制條件。通過仿真結果驗證了該算法的有效性，并通過縮放車輛模型來強化試驗結果的可

網絡的自適應控制算法李 靜(山東商務職業學院 煙臺 264000)現在很多實際系統很難用線性方程來描述,DRNN神經網絡在處理非線性問題上具有很大的優勢,具有較強的信息處理能力。論文提出了一種基于DRNN神經網絡的自適應PID控制算法,仿真結果顯示出:該控制算法在較短的時間內可以使系統獲得較好的動態性能,過渡過程的時間較短,具有較強的魯棒性。神經網絡; 自適應; 系統辨識; 控制算法; 非線性; 辨識Class Number TM2561 引言在現實世界中

BS自動優化控制算法及應用防抱死制動系統（ABS）是汽車上最重要的主動安全系統，其可保證汽車在緊急制動過程中不發生轉向失靈、側滑等事故，但是會增加汽車的制動距離。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特性而不能使汽車制動特性達到最優。介紹了常用的ABS算法，并給出了一種能夠自動優化實現汽車最優制動性能的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。制動時，控制車輪滑移率在設定好的范圍

基于非線控制算法的三相感應異步電機設計異步電動機具有結構簡單、堅固等特點，其多被作為牽引力系統中的牽引電機。異步電動機性價比較高，相比其它電機，其承受負荷的能力較強，但其在使用時存在控制困難問題。異步電動機數學模型較復雜，且使用過程中出現非線性情況較難控制。使用傳統的控制算法較難實現異步電機良好的控制。為此，本文提出了非線性控制算法，即模糊PI控制和MOGA優化算法的結合，以減小電機控制中理想值和實際值的誤差，主要用于電動汽車牽引力系統的速度控制。本文詳細

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

改進的PID控制算法及MATLAB仿真分析高淑芝1張 萌1柴梓晴2（1.沈陽化工大學信息工程學院，遼寧 沈陽 110142；2.北京理工大學計算機學院，北京 100081）PID控制器具有可靠性高、魯棒性好、結構簡單、易于實現等優點?；诖?，介紹PID控制技術的發展和研究進程，提出一種自整定參數的專家模糊PID控制算法。結果顯示，此方法在調節時間、穩定性和抑制超調量方面都要優于一般的抗積分飽和控制法。PID控制；模糊PID；控制算法PID控制器以結構簡單、

-LQR智能控制算法李春祥1,趙德奇2,藍聲寧1(1.上海大學土木工程系，上海200072; 2.上海工程勘察設計有限公司，上海200050)摘要：針對時滯LSSVM-LQR智能控制算法存在的穩定性問題，提出相關的穩定性控制算法，以確保時滯LSSVM-LQR智能控制算法的魯棒性。該算法的主要思路為：在時滯LSSVM-LQR控制算法中，加入控制力限制條件。當滿足控制力限制條件時，控制程序繼續運行；當不滿足控制力限制條件時，控制程序自動跳出，便執行穩定性控制算

isting控制算法為ABS提出了一種魯棒控制的方案?？刂破魇腔诔壟まD（ST，Super-Twisting）控制算法建立的,這是一個高階滑?？刂破?。ABS是非線性和不確定系統,因此需要采用魯棒控制方法。通過模擬，ST控制算法在簡化的車輛模型上得以開發和應用。仿真結果表明,控制器能夠快速收斂并且性能良好。所提出的ABS包含傳統制動系統的所有主要組件。在制動過程中，車輪與路面之間產生的摩擦力正比于正常的車輛負荷。大多數ABS的驅動程序是根據市場上的試驗數據

引言廣義預測控制算法（Generalized Predictive Control，簡稱GPC）是汲取多種控制算法的優點，在預測控制算法的基礎上提出的，此種控制算法的數學模型是通過推導控制律參數而獲取，在理論研究和實際應用中都得到了重視［1］。分別采用PID控制算法、多變量動態矩陣控制算法和多變量廣義預測控制算法對300MW機組70%負荷點處定壓運行進行仿真研究，分析了在此種工況下三種控制算法的優劣性［2］。1 多變量廣義預測控制算法以實際工業生產過程為基

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重慶工業職業技術學院 自動化學院,重慶 401120；2中冶賽迪(集團)電氣技術有限公司，重慶 400013為了克服控制算法因魯棒性差難以實現對不確定性復雜關聯系統控制的缺陷，探討了仿人智能融合控制算法的魯棒性。討論了傳統控制面臨的挑戰，粗略地分析了不確定性復雜關聯系統的控制論特性，研究了系統的仿人智能融合控制策略，針對具體對象構造了相應的控制算法。以二階時滯對象控制為例，分別采用PID

楊治平，陳姍姍，聶振華重慶電子工程職業學院，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