安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2007B080)
- 作品数：5 被引量：28H指数：4
- 相关作者：焦俊陈无畏王继先王檀彬李绍稳更多>>
- 相关机构：合肥工业大学安徽农业大学南京大学更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目汽车安全与节能国家重点实验室开放基金安徽省国际科技合作计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程机械工程更多>>
- 基于遗传算法的自动引导车自适应变结构控制被引量：8
- 2008年
- 为了提高自动引导车控制的精度,提出了一种基于遗传算法的变结构控制方法。利用遗传算法在线调整变结构控制律中的参数,克服了常规变结构控制方法中需预先设定趋近律参数的限制,既保留了传统趋近律的优点,又有效改善了系统的控制品质,使系统最终以理想方式在滑模面上运动。试验表明直线跟踪误差为±0.02 m,曲线跟踪误差为±0.03m,没有出现抖振现象。
- 焦俊陈无畏王继先王檀彬
- 关键词：自动引导车变结构控制离散趋近律遗传算法
- 基于RBF在线辨识的AGV转向单神经元PID控制被引量：15
- 2008年
- 针对自动引导车(AGV)转向系统的复杂、非线性和时变性,提出了基于RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制来改进常规的PID控制性能。在该控制系统结构中,采用RBF神经网络辨识器实现对转向系统的Jacobian矩阵信息的在线辨识,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制。实验结果表明,与常规的PID控制方法相比,该方法具有较高的控制精度、较强的自适应性和鲁棒性,完全可适用于AGV转向系统的控制。
- 焦俊陈无畏王继先李绍稳崔怀雷王檀彬
- 关键词：单神经元非线性控制
- 基于GA和LS-SVM的AGV变结构控制被引量：4
- 2008年
- 为了提高自动引导车控制的精度,提出了一种基于遗传算法和支持向量机的变结构控制方法。利用遗传算法结合支持向量机在线调整变结构控制律中的参数,克服了常规变结构控制方法中需预先设定趋近律参数的限制,既保留了传统趋近律的优点,又有效的改善了系统的控制品质,消除了系统抖振,使系统最终以理想方式在滑模面上运动,理论分析和仿真结果表明了所提出方法的有效性。
- 焦俊陈无畏王继先朱张青王檀彬
- 关键词：变结构控制离散趋近律支持向量机
- 基于改进PSO的智能车辆转向自适应PID控制被引量：1
- 2008年
- 针对智能车辆转向系统的复杂,非线性和时变性,提出了基于改进粒子群算法的自适应PID控制,在该控制系统结构中,采用改进粒子群算法获得PID参数在线调整的信息,完成PID控制器参数的在线自整定,实现智能车辆转向的智能控制.实验结果表明,与常规的PID控制方法相比,该方法具有较高控制精度,较强的自适应性和鲁棒性,完全可适用于智能车辆转向系统的控制.
- 焦俊陈无畏李绍稳王继先
- 关键词：改进粒子群算法非线性控制
- 农用机器人转向系统自适应内模控制被引量：4
- 2011年
- 针对农用机器人转向系统状态和控制具有复杂、时滞和增益时变的特性,将Adaline神经网络(ANN)与内模控制相结合,提出一种在线调整时滞时间和控制增益的自适应控制方法。建立基于Adaline网络的增益与时滞的辨识算法,即通过反馈误差在线优化,适应性地调整时滞时间和增益,克服参数时变对内模控制和被控对象模型的影响。仿真和试验结果表明,与常规的PID控制方法相比,该方法具有较高的控制精度、较强的自适应性和鲁棒性,完全适用于农用机器人转向系统的控制。
- 焦俊江朝晖金瑞春许正荣刘波
- 关键词：农用机器人自适应内模控制非线性PID控制
