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二级分类:
基于视觉的智能车模糊PID控制算法
基于视觉的智能车模糊PID控制算法,基于freescale公司的16位HCS12单片机设计一种智能车零碎。
零碎摄像头采集路径信息,通过单片机的模糊推理机在线整定PID参数,使小车能按照任意给定的黑色引导线平稳地寻迹。
2023/2/8 1:43:36
167KB
视觉
智能车
模糊PID控制算法
1
基于模糊自适应PID的智能车辆路径跟踪控制
选取车辆当前位姿和参考位姿来构造车辆的动态位姿误差,建立车辆路径跟踪闭环控制系统的仿真模型,并设计了模糊自适应控制器,利用模糊推理的方法,对控制器的参数进行自动调整。
利用常规和模糊自适应控制算法分别进行仿真实验仿真结果表明,模糊自适应改善了控制器的动态功能且具有较好的自适应能力
2019/5/2 6:14:12
535KB
路径跟踪控制
1
剩余型直觉模糊推理的三Ⅰ方法
本文研究了由左连续三角模所生成的直觉三角模的性质,给出了与直觉三角模相伴随的剩余型直觉蕴涵算子的等价刻画,揭示了直觉模糊蕴涵算子和模糊蕴涵算子的关系.结合模糊推理的三Ⅰ方法,针对剩余型直觉蕴涵算子,提出直觉模糊推理IFMP问题的三Ⅰ方法和分解方法,给出两种方法的求解公式,并讨论了它们的还原性,证明了三Ⅰ方法和分解方法具有良好的还原性.最初提出了IFMP问题的α-三Ⅰ方法,并给出相应的算例分析.
2017/9/19 3:31:01
264KB
模糊推理;直觉模糊集;三角模;剩余型蕴涵;三Ⅰ方法
1
Matlab模糊神经网络非线性逼近逼近
利用Matlab神经模糊推理零碎y=0.5*sin(pi*x)+0.3*sin(3*pi*x)+0.1*sin(5*pi*x)非线性函数进行逼近
2016/2/9 15:54:20
2KB
Matlab
模糊神经网络
数学函数逼近
1
模糊神经网络的构建及MATLAB仿真
1)神经模糊系统——用神经元网络来实现模糊隶属函数、模糊推理,基本上(本质上)还是FLN。
2)模糊神经系统——神经网络模糊化,本质上还是ANN。
3)模糊-神经混合系统——二者无机结合。
2016/2/13 10:50:16
1.41MB
模糊神经网络
MATLAB仿真
1
C实现模糊控制算法
C实现模糊控制算法,一个模糊控制零碎的创建,先要模糊化,再进行模糊推理。
2015/5/26 2:19:30
23KB
C模糊控制
1
ANFIS经典入门教程
ANFIS经典教程入门讲义自顺应神经-模糊推理系统
2022/9/8 14:18:15
1.5MB
ANFIS
1
Fuzzysimulink有关模糊PID问题概述-自适应模糊PID.rar
Fuzzysimulink有关模糊PID问题概述-自适应模糊PID.rar最近很多人问我关于模糊PID的问题,我就把模糊PID的问题综合了一下,希望对大家有所帮助。
一、模糊PID就是指自适应模糊PID吗?不是,通常模糊控制和PID控制结合的方式有以下几种:1、大误差范围内采用模糊控制,小误差范围内转换成PID控制的模糊PID开关切换控制。
2、PID控制与模糊控制并联而成的混合型模糊PID控制。
3、利用模糊控制器在线整定PID控制器参数的自适应模糊PID控制。
一般用1和3比较多,MATLAB自带的水箱液位控制tank采用的就是开关切换控制。
由于自适应模糊PID控制效果更加良好,而且大多数人选用自适应模糊PID控制器,所以在这里主要指自适应模糊PID控制器。
二、自适应模糊PID的概念根据PID控制器的三个参数与偏差e和偏差的变化ec之间的模糊关系,在运行时不断检测e及ec,通过事先确定的关系,利用模糊推理的方法,在线修改PID控制器的三个参数,让PID参数可自整定。
就我的理解而言,它最终还是一个PID控制器,但是因为参数可自动调整的缘故,所以也能解决不少一般的非线性问题,但是假如系统的非线性、不确定性很严重时,那模糊PID的控制效果就会不理想啦。
三、模糊PID控制规则是怎么定的?这个控制规则当然很重要,一般经验:当e较大时,为使系统具有较好的跟踪功能,应取较大的Kp与较小的Kd,同时为避免系统响应出现较大的超调,应对积分作用加以限制,通常取Ki=0。
当e处于中等大小时,为使系统响应具有较小的超调,Kp应取得小些。
在这种情况下,Kd的取值对系统响应的影响较大,Ki的取值要适当。
当e较小时,为使系统具有较好的稳定功能,Kp与Ki均应取得大些,同时为避免系统在设定值附近出现振荡,Kd值的选择根据|ec|值较大时,Kd取较小值,通常Kd为中等大小。
另外主要还得根据系统本身的特性和你自己的经验来整定,当然你先得弄明白PID三个参数Kp,Ki,Kd各自的作用,尤其对于你控制的这个系统。
四、量化因子Ke,Kec,Ku该如何确定?有个一般的公式:Ke=n/e,Kec=m/ec,Ku=u/l。
n,m,l分别为Ke,Kec,Ku的量化等级,一般可取6或7。
e,ec,u分别为误差,误差变化率,控制输出的论域。
不过通过我实际的调试,有时候这些公式并不好使。
所以我一般都采用凑试法,根据你的经验,先确定Ku,这个直接关系着你的输出是发散的还是收敛的。
再确定Ke,这个直接关系着输出的稳态误差响应。
最后确定Kec,前面两个参数确定好了,这个应该也不会难了。
五、在仿真的时候会出现刚开始仿真的时候时间进度很慢,从e-10次方等等开始,该怎么解决?这时候肯定会有许多人跳出来说是步长的问题,等你改完步长,能运行了,一看结果,惨不忍睹!我只能说这个情况有可能是你的参数有错误,但如果各项参数是正确的前提下,你可以在方框图里面加饱和输出模块或者改变阶跃信号的sampletime,让不从0开始或者加个延迟模块或者加零阶保持器看看……六、仿真到一半的时候仿真不动了是什么原因?仿真图形很有可能发散了,加个零阶保持器,饱和输出模块看看效果。
改变Ke,Kec,Ku的参数。
七、仿真图形怎么反了?把Ku里面的参数改变一下符号,比如说从正变为负。
模糊PID的话改变Kp的就可以。
八、还有人问我为什么有的自适应模糊PID里有相加的模块而有的没有?相加的是与PID的初值相加。
最后出来的各项参数Kp=△KpKp0,Ki=△KiKi0,Kd=△KdKd0。
Kp0,Ki0,Kd0分别为PID的初值。
有的系统并没有设定PID的初值。
九、我照着论文搭建的,什么都是正确的,为什么最后就是结果不对?你修改下参数或者重新搭建一遍。
哪一点出了点小问题,都有可能导致失败。
……大家还有什么问题就在帖子后面留言哈,如果模型实在是搭建不成功的话可以给我看看,大家有问题一起解决!附件里面是两个自适应模糊PID的程序,大家可以参考下!所含文件:Figure38.jpgsimulink有关模糊PID问题概述结构图:Figure39.jpgsimulink有关模糊PID问题概述Figure40.jpgsimulink有关模糊PID问题概述
2022/9/4 9:33:16
17KB
matlab
1
基于改进粒子群算法的模糊小波神经网络建模
随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。
提出了一种自顺应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。
将小波函数融入到自顺应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与顺应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。
仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。
2022/9/4 1:58:55
128KB
模糊小波神经网络;
小波函数;
自适应模糊推理系统;
改进粒子群优化算法;
1
钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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