CN112034700B - 一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法 - Google Patents
一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112034700B CN112034700B CN202010944379.7A CN202010944379A CN112034700B CN 112034700 B CN112034700 B CN 112034700B CN 202010944379 A CN202010944379 A CN 202010944379A CN 112034700 B CN112034700 B CN 112034700B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- control
- control parameter
- fuzzy
- module
- bolt
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B11/00—Automatic controllers
- G05B11/01—Automatic controllers electric
- G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
- G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P. I., P. I. D.
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本申请提供一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法,所述方法包括:扭力控制模块获取实施扭力信息通过增量式PID控制算法得到扭力控制量;模糊推理模块获取螺栓旋转位置信息进行尺度变换、计算隶属度、建立知识库、模糊推理与反糊化处理,求得输出调整值整定比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数。位置控制模块获取螺栓旋转位置信息根据所述模糊推理模块整定的比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数通过增量式PID控制算法,得到位置控制量。将得到的位置控制量与扭力控制量反馈回执行模块,执行模块对目标螺栓执行紧固命令。本申请提供的高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法可以提高柔顺控制精度,无需建立控制设备的具体模型。
Description
技术领域
本申请涉及机器臂高精度柔顺控制技术领域,尤其涉及一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法。
背景技术
高压线由于距离地面较高,线路较长,当流动的空气遇到圆柱形的高压线时,会发生反复振动。由于多次振动,从而造成高压线因周期性的弯折而产生疲劳,甚至断裂,对线路的安全运行以及人员安全造成威胁,甚至是对杆塔造成相应的破坏。因此,一般在高压线上安装一定数量的防振锤来达到避免高压线振动的目的。在安装防振锤时需要使用螺栓对防振锤两端进行固定,在对螺栓进行紧固时,用力大小十分重要,如果用力太大会导致高压线螺栓损坏,用力太小会导致螺栓没有被拧紧,进行二次或多次紧固操作,目前常使用机器人来完成。
机器人在紧固螺栓时,通常需要利用附加的力对螺栓执行紧固任务,同时还需要把附加的力控制在一定范围内。附加力的引入对机器人控制提出了新的要求,需要机器人适应工作环境与任务目标,因此产生了机器人的环境力适应技术也就是柔顺控制技术,并得到广泛研究。
柔顺控制技术常使用PID控制器,PID控制器也称比例-积分-微分控制器,控制器中的控制点包含PID控制算法,分别是:增量式算法、位置式算法和微分先行。传统的PID算法精度低并且需要建立控制设备的具体模型。
发明内容
本申请提供了一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法,以解决算法精度低,需要建立控制设备的具体模型的问题。
本申请提供了一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法,应用于一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制系统,所述控制系统包括:扭力控制模块、模糊推理模块、位置控制模块以及执行模块,所述方法包括以下步骤:
扭力控制模块获取实施扭力信息通过增量式PID控制算法,得到扭力控制量;
模糊推理模块获取螺栓旋转位置信息进行处理,包括:尺度变换、计算隶属度、建立知识库、模糊推理与反糊化;求取最终的输出调整值整定比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数;
位置控制模块获取螺栓旋转位置信息根据所述模糊推理模块整定的比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数通过增量式PID控制算法,得到位置控制量;以及,将得到的位置控制量与扭力控制量反馈回执行模块;
所述执行模块对目标螺栓执行紧固命令。
可选的,所述位置控制模块按照下式得到位置控制量:
ΔμK=μK-μK-1=Kp[ek-ek-1]+Kiek+Kd[ek-2ek-1+ek-2];
式中,ΔμK是代表增量式输出,ΔμK与μK-1分别代表本次系统输出和上一次的系统输出,Kp、Ki、Kd分别代表比例、积分与微分控制参数,ek、ek-1、ek-2代表反馈与期望值之间的差值。
可选的,所述尺度变换按照下式输出离散量:
式中,x为原始的输入偏差,y为转换后的输出偏差,[a,b]为原始偏差的输入范围,[-n,+n]为转换后的输出范围。
可选的,所述建立知识库包括建立数据库与建立模糊规则表,所述建立模糊规则表包括建立比例控制参数规则表、建立积分控制参数规则表和建立微分控制参数规则表。
可选的,所述反糊化采用重心法输出调整值,所述输出调整值包括比例控制参数调整值、积分控制参数调整值和微分控制参数调整值。所述重心法公式为:
式中,v0为最终输出量,k取值范围为1-49,vk为模糊集对应的输出值,uk为隶属度值。
由以上技术方案可知,本申请提供了一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法,所述方法包括:扭力控制模块获取实施扭力信息通过增量式PID控制算法得到扭力控制量;模糊推理模块获取螺栓旋转位置信息进行尺度变换、计算隶属度、建立知识库、模糊推理与反糊化处理,求得输出调整值整定比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数。位置控制模块获取螺栓旋转位置信息根据所述模糊推理模块整定的比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数通过增量式PID控制算法,得到位置控制量。将得到的位置控制量与扭力控制量反馈回执行模块,执行模块对目标螺栓执行紧固命令。本申请提供的高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法可以提高柔顺控制精度,无需建立控制设备的具体模型。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请中一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将详细地对实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的系统和方法的示例。
本申请应用于一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制系统,所述控制系统包括:扭力控制模块、模糊推理模块、位置控制模块以及执行模块。参见图1,为本申请中一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法的流程示意图。由图1所知,Kp、Ki、Kd分别代表比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数。E代表为位置偏差,EC代表为位置偏差变化率。所述方法包括以下步骤:扭力控制模块获取实施扭力信息通过增量式PID控制算法,得到扭力控制量。模糊推理模块获取螺栓旋转位置信息进行处理,包括:尺度变换、计算隶属度、建立知识库、模糊推理与反糊化,模糊推理模块处理后求取最终的输出调整值整定比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数。位置控制模块获取螺栓旋转位置信息根据所述模糊推理模块整定的比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数通过增量式PID控制算法,得到位置控制量;以及,将得到的位置控制量与扭力控制量反馈回执行模块;所述执行模块对目标螺栓执行紧固命令。
在实际应用中,实施扭力信息与螺栓旋转位置信息是由外部传感器采集获取,外部传感器,例如,图像传感器、角度传感器和压力传感器等。
所述位置控制模块和扭力控制模块按照下式得到位置控制量和扭力控制量:
ΔμK=μK-μK-1=Kp[ek-ek-1]+Kiek+Kd[ek-2ek-1+ek-2];
式中,ΔμK是代表增量式输出,ΔμK与μK-1分别代表本次系统输出和上一次的系统输出,Kp、Ki、Kd分别代表比例、积分与微分控制参数,ek、ek-1、ek-2代表反馈与期望值之间的差值。
所述模糊推理模块获取螺栓旋转位置信息进行处理,包括:尺度变换、计算隶属度、建立知识库库、模糊推理与反糊化。所述模糊化是将输入的位置偏差E与位置偏差变化率EC的精确量转化为模糊量。位置偏差E与位置偏差变化率EC都是通过尺度转换,将各自的取值范围映射到对应的论域之上,最终得到一系列的离散量。所述位置偏差E由期望位置减去实施的螺栓旋转位置得出,所述位置偏差变化率EC由位置偏差E减去上一次位置偏差E得出。
所述尺度变换按照下式输出离散量:
式中,x为原始的输入偏差,y为转换后的输出偏差,[a,b]为原始偏差的输入范围,[-n,+n]为转换后的输出范围。
所述建立模糊规则表将模糊集合从小到大分割为八份,需要七段分割线,分别是:NB(负大)、NM(负中)、NS(负小)、ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)。将位置偏差E与位置偏差变化率EC作为系统变量输入,即可以得到49条控制规则的规则库。在实际应用中,规则条数和模糊变量的模糊子集划分有关,模糊分割线数量越多其模糊控制规则条数越多,控制规则越多使控制更精细。
所述建立知识库包含数据库与模糊规则表,所述数据库包括所有输入、输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值(即经过论域等级离散化以后对应值的集合),若论域为连续域则为隶属度函数。在模糊推理模块中,所述数据库为后续的模糊推理过程提供数据。所述建立模糊规则表包括建立比例控制参数规则表、建立积分控制参数规则表和建立微分控制参数规则表。表1为比例控制参数规则表,表2为积分控制参数规则表,表3为微分控制参数规则表。需要说明的是,模糊规则是基于专家知识或手动操作人员长期积累的经验,它是按人的直觉推理的一种语言表示形式。所述建立模糊规则表为后续的模糊推理过程提供控制规则。
所述计算隶属度需要使用隶属度函数计算出隶属度,所述隶属度函数为若对论域(研究的范围)U中的任一元素x,都有一个数A(x)∈[0,1]与之对应,则称A为U上的模糊集,A(x)称为x对A的隶属度。例如:当x在U中变动时,A(x)就是一个函数,称为A的隶属度函数。隶属度A(x)越接近于1,表示x属于A的程度越高,A(x)越接近于0表示x属于A的程度越低。用取值于区间(0,1)的隶属函数A(x)表征x属于A的程度高低。所述隶属度属于模糊评价函数里的概念,模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法,其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定,而是以一个模糊集合来表示。
本申请选择三角形隶属度函数,通过三角形隶属度函数计算出对应的位置偏差或位置偏差变化率对其模糊集合的归属程度。三角形隶属度函数如下:
y为转换后的输出偏差,[a1,c1]为模糊集合区间取值范围,b1为中间值,f为y对于模糊集合区间的隶属度;
需要说明的是当y值为a1、c1时隶属度最小,b1时隶属度最大,即获得一个模糊集合的隶属度函数。其他六个模糊集合的求取同理,只需要修改模糊集合的区间,在两边的隶属度函数只取模糊集合的一半区间,例如:第一个区间为[b1,c1],第二个区间为[a2,c2]......第七个区间为[a7,b7]。模糊集合的取值区间是可以重合的,第二个模糊集的左边界为前一个的中间值,右边界为下一个模糊集的中间值。
所述模糊推理采用并行法根据模糊规则表得到模糊控制器输出的模糊值。所述模糊推理是根据尺度变换得到的输出偏差y通过三角隶属度函数的计算,可以得到输出偏差y与每一条模糊集合的隶属度(0~1),再通过查询模糊规则表的方式查询到对应的模糊集合uk,uk在数值上等于隶属度值。例如:如表1比例控制参数规则表所示,当位置偏差E为NB,且位置偏差变化率EC为PS时,对应的uk为PS。当位置偏差E为NB,且位置偏差变化率EC为PM时,对应的uk为PS。需要说明的是,这里的位置偏差E是对应的模糊量,就是原始输入的偏差经过尺度变换得到了输出偏差y,输出偏差y经过隶属度求解得到对应的每一个模糊集合的隶属度。
所述并行法是如同举例一样,单独的处理每一条对应的规则,满足条件就输出uk。uk在数值上等于隶属度值。例如:当uk为PS,代表满足条件PS时会有输出,但输出具体值多少要根据隶属度来调整,若隶属度为1,输出为满值,若隶属度为0.5,输出为一半。最后将得到每个规则对应的所有的推理结果求和打包成一个集合u。计算公式如下:
u=u1+u2+…+u49;
通过模糊推理过程得到的是一个模糊矢量,不能直接用来作为控制量,仍需作一次转化,求得清晰具体的控制量输出。在实际应用中在模糊推理过程后需要进行将之转化成为一个确切的值用于调整比例参数、积分参数与微分控制参数。所述反糊化是采用最大隶属度法将所属模糊推理得到模糊值转化为精确的控制量。本申请采用重心法求取最终的输出调整值,重心法可以得到更加平滑的输出曲线,对输入信号更加敏感,即使微弱的输出信号变化也会调整输出值。重心法计算公式如下:
式中,v0为最终输出量,k取值范围为1-49,vk为模糊集合对应的输出值,由控制算法内部自行设定。uk为隶属度值。需要说明的是,重心法适用于调整比例参数、积分参数与微分控制参数,比例参数、积分参数与微分控制参数分别由对应的v0值。根据所述反糊化分别得到比例参数、积分参数与微分控制参数三个调整值用于位置控制模块,即可计算出适应当前控制环境的控制参数,从而实现模糊PID控制算法。
由以上技术方案可知本申请提供了一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法,所述方法包括:扭力控制模块获取实施扭力信息通过增量式PID控制算法得到扭力控制量;模糊推理模块获取螺栓旋转位置信息进行尺度变换、计算隶属度、建立知识库、模糊推理与反糊化处理,求得输出调整值整定比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数。位置控制模块获取螺栓旋转位置信息根据所述模糊推理模块整定的比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数通过增量式PID控制算法,得到位置控制量。将得到的位置控制量与扭力控制量反馈回执行模块,执行模块对目标螺栓执行紧固命令。本申请提供的一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法可以提高柔顺控制精度,无需建立控制设备的具体模型,在遇到工作环境出现较大的变化时,系统可以根据模糊推理模块保证一定的学习适应能力,具备很强的环境适应能力,可以广泛的应用于机械臂控制中。
本申请提供的实施例之间的相似部分相互参见即可,以上提供的具体实施方式只是本申请总的构思下的几个示例,并不构成本申请保护范围的限定。对于本领域的技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下依据本申请方案所扩展出的任何其他实施方式都属于本申请的保护范围。
Claims (5)
1.一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法,其特征在于,应用于一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制系统,所述控制系统包括:扭力控制模块、模糊推理模块、位置控制模块以及执行模块,所述方法包括以下步骤:
扭力控制模块获取实施时扭力信息通过增量式PID控制算法,得到扭力控制量;
模糊推理模块获取螺栓旋转位置信息进行处理,包括:尺度变换、计算隶属度、建立知识库、模糊推理与反糊化;求取最终的输出调整值整定比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数;
位置控制模块获取螺栓旋转位置信息根据所述模糊推理模块整定的比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数通过增量式PID控制算法,得到位置控制量;以及,将得到的位置控制量与扭力控制量反馈回执行模块;
所述执行模块对目标螺栓执行紧固命令。
2.根据权利要求1所述的高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法,其特征在于,所述位置控制模块按照下式得到位置控制量:
ΔμK=μK-μK-1=Kp[ek-ek-1]+Kiek+Kd[ek-2ek-1+ek-2];
式中,ΔμK是代表增量式输出,ΔμK与μK-1分别代表本次系统输出和上一次的系统输出,Kp、Ki、Kd分别代表比例、积分与微分控制参数,ek、ek-1、ek-2代表反馈与期望值之间的差值。
4.根据权利要求1所述的高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法,其特征在于,所述建立知识库包括建立数据库与建立模糊规则表,所述建立模糊规则表包括建立比例控制参数规则表、建立积分控制参数规则表和建立微分控制参数规则表。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010944379.7A CN112034700B (zh) | 2020-09-10 | 2020-09-10 | 一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010944379.7A CN112034700B (zh) | 2020-09-10 | 2020-09-10 | 一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112034700A CN112034700A (zh) | 2020-12-04 |
CN112034700B true CN112034700B (zh) | 2023-03-14 |
Family
ID=73583915
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010944379.7A Active CN112034700B (zh) | 2020-09-10 | 2020-09-10 | 一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112034700B (zh) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1058341A (ja) * | 1996-08-13 | 1998-03-03 | Nissan Motor Co Ltd | ねじの締付け制御方法 |
JP2000074764A (ja) * | 1998-08-31 | 2000-03-14 | Toshiba Tungaloy Co Ltd | ボルト軸力の測定用ソケット及びトルクレンチ並びにボルト軸力計 |
CN101053947A (zh) * | 2006-04-12 | 2007-10-17 | 前田金属工业株式会社 | 螺栓·螺母电动紧固机 |
CN101352904A (zh) * | 2008-09-16 | 2009-01-28 | 中材科技(苏州)有限公司 | 悬臂水平固定工装及使用该工装的连续固化装置 |
WO2018147493A1 (ko) * | 2017-02-09 | 2018-08-16 | 대모 엔지니어링 주식회사 | 브레이커, 장볼트 풀림 모니터링 시스템 및 장볼트 풀림 모니터링 방법 |
CN207927052U (zh) * | 2018-02-12 | 2018-09-28 | 石家庄德堃电子科技有限公司 | 一种双输入双输出先进pid智能算法过程程序控制器 |
CN109445287A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-08 | 西安西驰电气股份有限公司 | 一种基于plc板卡的内置pid模糊控制方法 |
CN111336172A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-06-26 | 中铁隆昌铁路器材有限公司 | 用于高强度螺栓的紧固钢圈及其使用方法 |
CN111376039A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-07-07 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 防震锤螺栓紧固装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7313467B2 (en) * | 2000-09-08 | 2007-12-25 | Automotive Technologies International Inc. | System and method for in-vehicle communications |
-
2020
- 2020-09-10 CN CN202010944379.7A patent/CN112034700B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1058341A (ja) * | 1996-08-13 | 1998-03-03 | Nissan Motor Co Ltd | ねじの締付け制御方法 |
JP2000074764A (ja) * | 1998-08-31 | 2000-03-14 | Toshiba Tungaloy Co Ltd | ボルト軸力の測定用ソケット及びトルクレンチ並びにボルト軸力計 |
CN101053947A (zh) * | 2006-04-12 | 2007-10-17 | 前田金属工业株式会社 | 螺栓·螺母电动紧固机 |
CN101352904A (zh) * | 2008-09-16 | 2009-01-28 | 中材科技(苏州)有限公司 | 悬臂水平固定工装及使用该工装的连续固化装置 |
WO2018147493A1 (ko) * | 2017-02-09 | 2018-08-16 | 대모 엔지니어링 주식회사 | 브레이커, 장볼트 풀림 모니터링 시스템 및 장볼트 풀림 모니터링 방법 |
CN207927052U (zh) * | 2018-02-12 | 2018-09-28 | 石家庄德堃电子科技有限公司 | 一种双输入双输出先进pid智能算法过程程序控制器 |
CN109445287A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-08 | 西安西驰电气股份有限公司 | 一种基于plc板卡的内置pid模糊控制方法 |
CN111336172A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-06-26 | 中铁隆昌铁路器材有限公司 | 用于高强度螺栓的紧固钢圈及其使用方法 |
CN111376039A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-07-07 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 防震锤螺栓紧固装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Accurate Bolt Tightening Using Model-Free Fuzzy Control for Wind Turbine Hub Bearing Assembly;Christian Deters,等;《IEEE》;20151231;第1-12页 * |
透平压缩机常见振动故障分析与处理;朱瑞,等;《深冷技术》;20121231;第60-65页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112034700A (zh) | 2020-12-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Bottasso et al. | Aero-servo-elastic modeling and control of wind turbines using finite-element multibody procedures | |
CN106054594B (zh) | 基于控制输入饱和的无模型自适应控制方法 | |
CN109581868B (zh) | 基于评判辨识结构的可重构机器人分散神经最优控制方法 | |
CN107688291A (zh) | 基于单神经元的压电陶瓷平台前馈与闭环复合控制方法、系统 | |
Qi et al. | Stable indirect adaptive control based on discrete-time T–S fuzzy model | |
Kim et al. | Robust self-learning fuzzy controller design for a class of nonlinear MIMO systems | |
Reyes-Reyes et al. | Bounded neuro-control position regulation for a geared DC motor | |
Rahimi et al. | Designing and simulation for vertical moving control of UAV system using PID, LQR and Fuzzy Logic | |
Matin et al. | Design Intelligent PID like Fuzzy Sliding Mode Controller for Spherical Motor | |
Bensafia et al. | Fractional order model reference adaptive control for SCARA robot trajectory tracking | |
Dehghan et al. | Comparison of fuzzy and neural network adaptive methods for the position control of a pneumatic system | |
CN112034700B (zh) | 一种高压线防振锤螺栓紧固柔顺控制方法 | |
Li et al. | Stable neuro-flight-controller using fully tuned radial basis function neural networks | |
Deng et al. | Modified Elman neural network based neural adaptive inverse control of rate-dependent hysteresis | |
Das et al. | Fuzzy Fractional Order PID Controller Design for Single Link Robotic Arm Manipulator | |
CN104155876B (zh) | 一种pid控制器的分离实现方法 | |
JPH07210208A (ja) | 火力プラント制御におけるオートチューニング方法及びそれを利用した火力プラント制御装置 | |
Hendzel et al. | Reinforcement learning in discrete neural control of the underactuated system | |
Mrad et al. | Experimental comparative analysis of adaptive fuzzy logic controllers | |
Yordanov et al. | Comparative analysis of control quality between PI and FUZZY controller of experimental electrohydraulic servosystem | |
Mohamed et al. | Analysing various control technics for manipulator robotic system (robogymnast) | |
Ye et al. | Fuzzy active disturbance rejection control method for an omnidirectional mobile robot with MY3 wheel | |
Yin et al. | An Adaptive Control Method for Robot Constant Force Polishing Device | |
Cong | Two adaptive friction compensations for DC servomotors | |
Lian | Intelligent control of a constant turning force system with fixed metal removal rate |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |