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
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(1)车次查询;
(2)站点查询;
(3)站站查询;
(4)商店查询;
(5)附近商业环境查询。
2022/9/4 9:02:57 9.76MB Bussearch
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更重要的是,借助此功能,只需将鼠标悬停在热键上即可在页面上按文本块自动翻译!还支持PDF文件中的翻译,但是由于chrome呈现pdf文件的技术限制,因而只能从上下文菜单中使用。
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视觉导航是智能采棉机器人的基本技术之一。
棉田组成复杂,存在遮挡和照明,难以准确识别出犁沟,从而提取出导航线。
提出了一种基于水平样条分割的野外导航路径提取方法。
首先,通过OTSU阈值算法对RGBcolor.space中的彩色图像进行预处理,以分割犁沟的二值图像。
棉田图像成分分为四类:犁沟(成分包括土地,枯萎的叶子等)。

),棉纤维,棉的其他器官和外部区域或阻塞物。
通过利用HSV模型的色相和值的显着差异,作者将阈值分为两个步骤。
首先,他们在S通道中分割棉绒,然后在棉线区域之外的区域中在V.通道中分割犁沟。
另外,需要形状学处理以滤出小的噪声区域。
其次,水平样条用于分割二值图像。
作者检测水平样条中的连通区域,并合并由棉毛或附近大连通区域中的亮点引起的孤立的小区域,从而获得犁沟的连通区域。
第三,根据相邻导航线候选之间的距离较小的原理,以图像底部的中心为起点,并从连通域的中点开始依次选择候选点。
最后,作者对连接域的数量进行计数,并计算连接域边界线的参数变化,以确保机器人是否到达了野外或遇到障碍物。
如果没有异常,则使用minimum.squares方法由导航点拟合导航路径。
2017/7/15 20:54:57 896KB otton-Picking Robot Horizontal Spline
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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