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基于模糊决策的推土机滑模鲁棒自适应控制系统(2009年)

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简介:
本文提出了一种基于模糊决策的推土机滑模鲁棒自适应控制策略,结合了滑模控制与模糊逻辑的优点,增强了系统的稳定性和响应速度。该方法能够有效应对外部干扰和系统参数变化带来的挑战,在实际应用中表现出优越性能。 为解决推土机作业效率低的问题,提出了一种基于自动控制的工作装置优化方法。该方法根据发动机转速及其变化率,并结合操作经验和试验数据,利用模糊决策技术来调整铲刀的位置以实现最佳性能。考虑到电液伺服系统的特性,设计了一个滑模鲁棒自适应控制器,采用逐步递推的方法跟踪经过模糊决策后确定的铲刀目标位置。通过使用状态反馈线性化和逐步递推方法建立了滑模控制策略,并基于Lyapunov稳定性理论制定了参数自适应律,在此过程中融入了鲁棒控制设计以确保对模糊决策量进行精确的位置追踪控制。实验结果显示,所提出的滑模鲁棒自适应控制系统具有良好的性能表现。

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客服
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  • (2009)
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    本文提出了一种基于模糊决策的推土机滑模鲁棒自适应控制策略,结合了滑模控制与模糊逻辑的优点,增强了系统的稳定性和响应速度。该方法能够有效应对外部干扰和系统参数变化带来的挑战,在实际应用中表现出优越性能。 为解决推土机作业效率低的问题,提出了一种基于自动控制的工作装置优化方法。该方法根据发动机转速及其变化率,并结合操作经验和试验数据,利用模糊决策技术来调整铲刀的位置以实现最佳性能。考虑到电液伺服系统的特性,设计了一个滑模鲁棒自适应控制器,采用逐步递推的方法跟踪经过模糊决策后确定的铲刀目标位置。通过使用状态反馈线性化和逐步递推方法建立了滑模控制策略,并基于Lyapunov稳定性理论制定了参数自适应律,在此过程中融入了鲁棒控制设计以确保对模糊决策量进行精确的位置追踪控制。实验结果显示,所提出的滑模鲁棒自适应控制系统具有良好的性能表现。
  • VSS____变结构__
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    本文探讨了自适应模糊VSS(变量结构)控制技术,并深入分析了其在滑模和模糊滑模控制系统中的应用,展示了该方法在提高系统鲁棒性和响应速度方面的优势。 自适应模糊滑模控制器设计的MATLAB源代码对于研究滑模变结构控制的同学非常有用。
  • 改进方案.zip____
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    本研究提出了一种改进的模糊自适应滑模控制方法,结合了模糊逻辑和滑模控制的优点,提高了系统的鲁棒性和响应速度。该方法适用于复杂动态环境中的精确控制系统设计。 一种简单的模糊自适应滑模控制方法通过采用模糊自适应技术来消除传统滑模控制中的抖振问题。
  • 切换.zip__切换___
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  • 械手补偿方法.rar_仿真___
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    本资源探讨了针对机械手系统的自适应模糊滑模控制策略,并提出了一种基于模糊理论的补偿方法,以提高系统鲁棒性和响应速度。适用于研究模糊控制、滑模变结构控制及其仿真应用。 基于模糊补偿的机械手自适应模糊滑模控制 MATLAB 仿真程序
  • ).rar_二由度__
    优质
    本资料探讨了基于模糊逻辑和自适应技术改进的传统滑模控制系统在处理二自由度系统中的应用,旨在提高系统的鲁棒性和响应速度。 基于模糊自适应增益调整的二自由度机器人滑模控制采用S-function实现。
  • RBFNN新型同轴八旋翼无人
    优质
    本文提出了一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)的新型同轴八旋翼无人机模型,并设计了自适应鲁棒反推滑模控制器,以增强其飞行稳定性和精确性。 新型同轴八旋翼无人机的自适应RBFNN建模与鲁棒反推滑模控制研究
  • _beartoh_matlab_fuzzy___.rar
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    本资源为MATLAB实现的自适应模糊控制系统代码及文档。包含beartoh模型应用实例,适合研究和学习模糊逻辑与自适应控制理论。 基于MATLAB的自适应模糊控制算法实现代码可以分为几个关键步骤:首先定义模糊逻辑系统的结构,包括输入变量、输出变量以及它们各自的隶属函数;其次建立规则库以描述系统行为;然后使用MATLAB内置工具或编写脚本来调整参数和学习过程,使控制器能够根据反馈信息进行自我优化。此方法适用于处理非线性及不确定性较强的动态系统控制问题,在实际应用中表现出良好的鲁棒性和适应能力。
  • PID型_PID_PID_
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    本研究探讨了模糊自适应PID控制模型,结合了模糊逻辑与传统PID控制的优势,实现了参数的动态调整,提高了系统的鲁棒性和响应速度。 基于模糊自适应PID控制的建模仿真是为了帮助大家更好地理解和应用这一技术。我自己也是初学者,在分享过程中可能会有不足之处,请大家指正。
  • _MATLAB用_
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    本课程聚焦于自适应鲁棒控制理论及其在MATLAB中的实现,深入探讨系统设计中如何结合自适应控制和鲁棒控制技术以增强系统的稳定性和性能。 自适应鲁棒控制的实现可以通过MATLAB代码和Simulink图来完成。