自适应神经模糊推理结合PID控制的并联机器人控制方法
模糊自适应PID控制汇总
《系统辨识与自适应控制》课程论文基于Matlab的模糊自适应PID控制器仿真研究学院：电信学院专业：控制工程姓名：王晋学号：102430111356基于Matlab的模糊自适应PID控制器仿真研究王晋（辽宁科技大学电信学院鞍山）摘要：传统PID在对象变化时，控制器的参数难以自动调整。
将模糊控制与PID控制结合，利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定。
使控制器具有较好的自适应性。
使用MATLAB对系统进行仿真，结果表明系统的动态性能得到了提高。
关键词:模糊PID控制器；参数自整定；Matlab；自适应0引言在工业控制中，PID控制是工业控制中最常用的方法。
但是，它具有一定的局限性:当控制对象不同时，控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。
为了使控制器具有较好的自适应性，实现控制器参数的自动调整，可以采用模糊控制理论的方法[1]模糊控制已成为智能自动化控制研究中最为活跃而富有成果的领域。
其中，模糊PID控制技术扮演了十分重要的角色，并目仍将成为未来研究与应用的重点技术之一。
到目前为止，现代控制理论在许多控制应用中获得了大量成功的范例。
然而在工业过程控制中，PID类型的控制技术仍然占有主导地位。
虽然未来的控制技术应用领域会越来越宽广、被控对象可以是越来越复杂，相应的控制技术也会变得越来越精巧，但是以PID为原理的各种控制器将是过程控制中不可或缺的基本控制单元。
本文将模糊控制和PID控制结合起来，应用模糊推理的方法实现对PID参数进行在线自整定，实现PID参数的最佳调整，设计出参数模糊自整定PID控制器，并进行了Matlab/Simulink仿真[2]。
仿真结果表明，与常规PID控制系统相比，该设计获得了更优的鲁棒性和动、静态性及具有良好的自适应性。
1 PID控制系统概述PID控制器系统原理框图如图1所示。
将偏差的比例（K P）、积分(K I)和微分(K D)通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制，K P、K I和K D 3个参数的选取直接影响了控制效果。
基于模糊控制理论的自适应PID算法
基于模糊控制理论的自适应PID算法近年来，随着科技的发展，自适应控制技术被越来越广泛地应用于各种控制系统中。
其中，基于模糊控制理论的自适应PID算法是一种很常见的控制方法，具有很强的实际应用价值。
一、什么是自适应PID算法PID控制器是一种广泛应用于工业生产中的控制器，其可以通过对被控对象的反馈信号进行加权处理，从而实现对被控对象的控制。
但是，在实际应用中，由于被控对象的动态特性和环境条件的变化，经常会出现PID控制器参数难以确定和调节的情况，这就需要使用自适应控制技术来解决这种问题。
自适应PID算法是一种自动调整PID控制器参数的方法，其主要原理是根据被控对象的实际工作状态和控制效果来调节PID控制器的参数值，从而实现对被控对象的控制。
在PID控制器中，P 代表比例项、I代表积分项、D代表微分项，而在自适应PID算法中，P、I、D三项参数值是根据被控对象的实际工作状态和控制效果来自适应调整的。
二、模糊控制理论在自适应PID算法中的应用模糊控制理论是一种基于模糊数学的控制方法，其主要特点是可以处理不确定、模糊的信息，具有很强的适应性和鲁棒性。
在自适应PID算法中，模糊控制理论主要用于调节PID控制器中的比例项、积分项和微分项的权重。
具体来说，在模糊控制理论中，有三个基本元素：模糊集合、模糊逻辑运算和模糊推理机。
在自适应PID算法中，这三个元素分别对应着被控对象的状态、PID控制器参数的权重和PID控制器参数的调节规则。
在调节PID控制器中的比例项、积分项和微分项的权重时，主要采用了模糊控制理论中的模糊控制策略。
具体来说，首先将被控对象的状态划分为若干个模糊集合，并为每个模糊集合定义一个隶属度。
然后，根据这些隶属度和一定的模糊逻辑运算规则，得到PID控制器中各项参数的权重值。
最后，再根据这些权重值和一定的模糊推理机规则，得到PID控制器中比例项、积分项和微分项的具体参数值。
三、自适应PID算法的应用范围自适应PID算法广泛应用于各种控制系统中，主要包括以下几个方面：1、工业自控领域：在各种流程控制、物料输送、物流控制等方面均有广泛应用，如化工、机械、电力、冶金等行业。
基于人工智能技术的机器人自适应控制方法研究
基于人工智能技术的机器人自适应控制方法研究随着科技的不断进步和发展，人工智能技术的应用范围也越来越广泛。
其中，机器人自适应控制方法是一个备受研究和关注的领域。
该领域的研究旨在解决机器人在实际运行过程中出现的偏差和误差等问题，提高机器人的精度和稳定性。
本文将介绍基于人工智能技术的机器人自适应控制方法的研究现状和发展趋势。
一、机器人自适应控制方法的研究现状机器人自适应控制方法是指机器人通过学习和自身调节，使其能够适应环境和任务的变化，从而保持其稳定性和准确性。
在过去的几十年里，学者们已经提出了各种机器人自适应控制方法，如自适应模糊控制（AFC）、自适应神经网络控制（ANNC）、自适应PID控制（APC）等。
这些方法各有特点，但都存在一定的限制条件和缺陷。
近年来，随着深度学习和强化学习等人工智能技术的兴起，机器人自适应控制方法也得到了极大的发展。
深度强化学习（DRL）是一种基于模型的方法，不需要外部输入，从而使机器人能够适应复杂的环境和任务。
该方法已经被广泛应用于机器人控制领域，并取得了很好的效果。
二、基于人工智能技术的机器人自适应控制方法的发展趋势随着人工智能技术的不断发展，机器人自适应控制方法也将自然而然地得到更多的发展。
未来，基于人工智能技术的机器人自适应控制方法将呈现出以下几个趋势。
1、多传感器数据融合技术的应用在实际场景下，机器人需要根据多个传感器的信息来实现自适应控制。
因此，未来的机器人自适应控制方法将会采用多传感器数据融合技术，来获得更准确和可靠的信息，从而提高机器人的控制能力和稳定性。
2、强化学习算法的不断更新和改进强化学习算法已经成为基于人工智能技术的机器人自适应控制方法中的主流算法。
未来，该算法将进一步得到改进和优化，使其更好地适应实际场景中的复杂问题，从而提高机器人的控制能力和智能水平。
3、机器人的感知和认知能力的提升机器人的感知和认知能力是实现自适应控制的重要基础。
未来，随着深度学习、计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术的发展，机器人的感知和认知能力将不断提升，从而使其更好地适应复杂和多变的环境和任务。
并联机器人控制技术流程
并联机器人控制技术流程步骤1：系统建模并联机器人的控制技术流程的第一步是对系统进行建模。
这是通过将机器人系统划分为多个子系统来实现的。
每个子系统包括机器人手臂、传感器、执行器和控制器等。
然后，通过建立相应的数学模型来描述每个子系统的动力学和运动学性质。
步骤2：路径规划路径规划是控制并联机器人系统的关键步骤之一、它涉及到确定机器人手臂在工作空间中的路径，以便实现所需的目标。
路径规划可以是基于轨迹的，也可以是基于运动学的。
基于轨迹的路径规划是指在给定的起始和终止位置之间生成一条平滑的轨迹。
而基于运动学的路径规划是指根据机器人的运动学约束来生成合适的路径。
步骤3：动态建模动态建模是控制并联机器人系统的另一个重要步骤。
它涉及到通过建立机器人系统的动力学模型来解析和预测系统的运动。
动态建模的目标是确定机器人手臂的位置、速度和力矩等运动参数。
这些参数将用于控制机器人系统的运动和力量输出。
步骤4：控制策略设计控制策略设计是控制并联机器人系统的核心步骤之一、它涉及到选择合适的控制算法和方法来实现机器人系统的控制。
常见的控制策略包括基于位置的控制、基于力的控制和基于视觉的控制等。
选择适当的控制策略取决于机器人系统的要求和应用。
步骤5：控制器设计和实现在确定控制策略之后，需要设计和实现相应的控制器。
控制器的设计通常包括PID控制器、模糊控制器、自适应控制器等。
在设计控制器时，需要考虑机器人系统的动力学和运动学性质，以及系统的输入和输出。
然后，通过数学建模和仿真来验证和调整控制器的性能。
步骤6：实时控制和反馈实时控制和反馈是并联机器人控制的最后一步。
它涉及到将控制信号发送给机器人系统的执行器，并实时监测和调整系统的状态。
这可以通过传感器来实现，如力传感器、视觉传感器和位置传感器等。
通过实时控制和反馈，可以确保机器人系统在不同的工作条件下保持准确、稳定和安全的操作。
总结起来，控制并联机器人系统的技术流程包括系统建模、路径规划、动态建模、控制策略设计、控制器设计和实现、以及实时控制和反馈等步骤。
《新型pid控制及其应用》介绍
《新型pid控制及其应用》介绍PID控制是工业控制中常用的一种控制方法，其控制效果受到许多因素的影响，如参数选择、采样周期、控制器类型等。
本文介绍了新型PID控制方法及其应用，包括增量型PID控制、自适应PID控制、模糊PID控制、神经网络PID控制等，以及在温度控制、压力控制、电机控制等领域的应用。
关键词：PID控制；增量型PID控制；自适应PID控制；模糊PID 控制；神经网络PID控制一、引言PID控制是工业控制中常用的一种控制方法，其通过对被控对象的输入信号进行调节，使其输出信号达到期望值。
PID控制器由比例控制器、积分控制器和微分控制器三部分组成，可以通过调节其参数来实现对被控对象的控制。
但是，PID控制器的控制效果受到许多因素的影响，如参数选择、采样周期、控制器类型等。
因此，为了提高PID控制器的控制效果，研究新型PID控制方法具有重要意义。
二、增量型PID控制增量型PID控制是一种对传统PID控制进行改进的方法。
其基本思想是在PID控制器的输出信号上进行微分运算，从而得到增量信号，通过对增量信号进行比例、积分和微分运算，得到控制器的输出信号。
相比传统PID控制，增量型PID控制具有响应速度快、抗干扰性强等优点，适用于对快速变化的被控对象进行控制。
三、自适应PID控制自适应PID控制是一种通过对PID控制器的参数进行自适应调整来实现对被控对象的控制的方法。
其基本思想是根据被控对象的状态来自适应地调整PID控制器的参数，从而达到更好的控制效果。
自适应PID控制具有适应性强、鲁棒性好等优点，适用于对复杂、时变的被控对象进行控制。
四、模糊PID控制模糊PID控制是一种将模糊逻辑与PID控制相结合的控制方法。
其基本思想是将模糊逻辑应用于PID控制器的参数调整中，通过模糊推理来自适应地调整PID控制器的参数，从而达到更好的控制效果。
模糊PID控制具有适应性强、鲁棒性好等优点，适用于对复杂、非线性的被控对象进行控制。
智能化控制PID调试与人工智能的结合
智能化控制PID调试与人工智能的结合智能化控制PID调试是现代工业自动化领域的重要技术之一。
随着人工智能技术的不断发展和应用，将PID调试与人工智能相结合，可以进一步提高调试的效率和精度，实现更加智能化的控制系统。
一、智能化控制PID调试的基本原理PID（比例-积分-微分）控制是一种常用的自动控制方式，能够使系统达到稳态，提高系统的响应速度和稳定性。
实际中，根据控制对象的特点和需求，需要对PID控制器的参数进行调整。
传统的PID调试通常是基于经验和试错的方式进行，效率较低且存在一定的局限性。
二、人工智能在PID调试中的应用人工智能技术包括机器学习、深度学习和模糊逻辑等方法，这些方法能够基于大量的数据进行模型的训练和优化，实现对控制系统的智能化调节。
1. 机器学习在PID调试中的应用机器学习是一种通过模型和算法从数据中学习和预测的方法。
在PID调试中，可以通过机器学习算法对系统的特性和参数进行建模，自动进行参数调整和优化。
例如，可以使用回归算法建立系统的输入与输出之间的映射关系，基于历史数据训练模型，推导出最优控制参数。
通过不断的学习和调整，实现PID控制器的自适应调节。
2. 深度学习在PID调试中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以通过多层次的神经网络结构模拟人脑的工作原理，实现对复杂系统的建模和预测。
在PID调试中，可以使用深度学习算法构建神经网络模型，通过输入系统的状态和目标输出，自动调整PID参数。
深度学习的优势在于能够处理大规模和复杂的数据，提高控制系统的鲁棒性和性能。
3. 模糊逻辑在PID调试中的应用模糊逻辑是一种基于模糊推理的控制方法，能够处理不确定和模糊的问题。
在PID调试中，可以使用模糊逻辑对系统的状态和响应进行模糊推理，自动调整PID的控制参数。
模糊逻辑方法可以通过规则库和模糊控制器来实现对PID的调试。
根据不同系统的需求和特性，可以设置不同的模糊规则和参数，实现智能化的PID调试。
基于BP神经网络的模糊PID控制器的设计
基于BP神经网络的模糊PID控制器的设计【摘要】工业过程控制中广泛采用PID控制，但传统PID控制因其控制参数的固定，在线整定难等问题。
为此本文研究了一种新的自适应模糊PID控制方法，为了解决模糊推理没有学习能力的问题，本文又提出了一种基于BP神经网络的自适应模糊控制方法。
此方法是模糊控制、神经网络和PID控制的有效结合。
仿真实验表明，这种基于BP神经网络的模糊PID控制算法具有良好的控制效果。
【关键词】PID控制;BP神经网络;模糊PID控制Abstruct：PID control are widely used in industrial process control，but the traditional PID control because of its control parameters are fixed，and it is difficult to adjust its parameters online.So this paper studies a new adaptive fuzzy PID control method，to solve problem without the ability to learn，and put forward a kind of adaptive fuzzy control method based on BP neural network in this paper.It is the effective combination of fuzzy control，neural network and PID control.Simulation results show that this fuzzy PID control method based on BP neural network has good control effect.Keywords：PID control;BP neural network;Fuzzy PID control1.引言常规PID在控制领域被广泛应用，利用数学算法来整定参数。
基于自适应神经模糊推理系统的智能化控制技术研究
基于自适应神经模糊推理系统的智能化控制技术研究随着科技的快速发展，智能化控制技术得到了广泛应用并取得了显著的成果。
在传统的控制方法基础上，自适应神经模糊推理系统（ANFIS）作为一种新型的控制方法，已经被广泛研究和应用于工业生产、汽车、机器人等领域，取得了良好的效果。
本文主要介绍ANFIS的原理及应用，探讨其在智能化控制中的优势和发展前景。
一、ANFIS的原理ANFIS是一种由模糊理论和神经网络理论相结合的自适应智能控制算法。
模糊推理是一种可以模拟人类语言思维的方法，适用于处理模糊信息和非线性问题；神经网络是一种能够自我学习和优化的计算模型，适用于处理复杂数据和高维空间的问题。
这两种计算模型的结合，使得ANFIS可以有效处理多变量、非线性、误差较大的复杂控制问题。
ANFIS的核心是基于模糊推理的自适应调节机制。
在ANFIS系统中，通过对已知输入输出样本进行学习和训练，建立输入变量与输出变量之间的映射关系，并确定各个输入变量的权值和模糊集隶属度函数。
这些权值和函数随着学习的进行实现自适应调节，从而达到更加精确和准确的输出结果。
二、ANFIS的应用ANFIS在智能化控制领域的应用广泛，例如：1. 工业生产控制ANFIS可以应用于流程控制、生产优化、质量控制等多个领域，提高工业生产的效率和质量。
例如在钢铁生产中，利用ANFIS控制系统对生产过程的影响进行分析和优化，可以降低烧结温度、减少气体排放，从而减轻环境污染。
2. 汽车控制ANFIS在汽车动力控制、防抱死制动系统、车身稳定控制等方面的应用，可以提高车辆的行驶稳定性和安全性。
例如，在雪地、湿滑路面行驶时，利用ANFIS控制系统对车速、刹车压力等参数进行实时控制，保证车辆行驶稳定、操控性安全。
3. 机器人控制ANFIS在机器人的控制、路径规划、姿态控制等领域应用广泛，提高了机器人的自主性和智能化水平。
例如，在机器人视觉系统中，利用ANFIS对图像识别和目标追踪进行优化，可以实现机器人的自主导航和操控。
基于模糊控制的机器人控制精度优化方法与技术研究
基于模糊控制的机器人控制精度优化方法与技术研究
宫立达;林宗德
【期刊名称】《机器人产业》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】针对机器人在磨抛零件过程中由于PID无法在线实时调参导致控制精度不高的问题,本文采用“语言类”智能控制手段——模糊控制对机器人操作过程进行优化控制,从而达到提高机器人控制精度和提高实时性的目的。
【总页数】6页(P97-102)
【作者】宫立达;林宗德
【作者单位】闽南理工学院实践教学中心;闽南理工学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP2
【相关文献】
1.基于神经网络的机器人控制精度优化方法与技术研究
2.基于神经网络的机器人控制精度优化方法与技术分析
3.基于模糊自适应和优化阻抗的双机器人力/位主从协同控制方法
4.采摘机器人机械手避障方法研究——基于遗传优化和模糊PID控制器
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
PID控制和模糊＼神经元PID控制比较研究与仿真
PID控制和模糊＼神经元PID控制比较研究与仿真工业控制过程中存在很多复杂的非线性过程、难以建立精确的数学模型，传统控制方法很难实现精度要求。
本文将传统PID控制、模糊PID控制和神经元PID控制方法进行比较分析，进行了仿真结果比较，可以看出智能PID控制具有较大的优势。
标签：PID控制模糊控制神经元PID 仿真现代工业控制中很多被控制对象存在着非线性严重和较大的时间滞后性，难以建立精确的数学模型，用传统PID控制难于达到满意的控制效果。
本文将传统PID控制方法、模糊PID控制和神经元PID控制方法进行比较分析，通过仿真结果，可以看出这智能控制方法的优势。
1 模糊PID控制器设计模糊PID控制是通过计算系统误差e和误差变化ec，进行模糊推理，查询模糊矩阵，对PID三参数进行在线修改，从而使被控对象具有良好的动、静态性能，控制器结构如图1所示。
此模糊控制器为2输入，3输出系统，定义误差e、误差变化ec和Kp，Ki，Kd的模糊子集均为｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝，物理意义为：｛负大，负中，负小，零，正小，正中，正大｝。
误差e的基本论域定为[-6，6]、误差变化ec的基本论域为[-3，3]，取量化因子Ke=0.5，Kec=1，Kp，Ki，Kd三个参数的比例因子分别为：Kup=1，Kui=0.001，Kud=1，采用最大隶属度法。
2 神经元PID控制器设计单神经元控制具有结构简单、易于计算、自组织、自学习等特点，适合实时控制。
为此在增量式PID控制器基础上设计了神经元自适应PID控制器。
增量式PID控制器算法：Ki为积分系数，Kp为比例增益，Kd为微分系数，△2为差分的平方，△2=1-2z-1+z-2。
控制器结构如图2所示。
图中：rin(k)为设定值，yout(k)为输出值，x1，x2，x3是经转换器转换成为神经元的输入量，w1，w2，w3为对应于x1，x2，x3输入的加权系数，为神经元的比例系数：则单神经元自适应PID的控制算法为：权系数学习规则采用有监督Hebb学习规则，它与神经元的输入、输出和输出偏差三者函数关系如下：式中：ri(k)为递进信号，ri(k)随过程进行逐渐衰减，权系数wi(k)正比于递进信号ri(k)；z(k)为输出误差信号，c为智能控制比例因子，η 为学习速率，η>0。
基于辨识结构的自适应模糊PID控制方法
基于辨识结构的自适应模糊PID 控制方法摘要：传统的PID 控制器不能适应时变的、不确定的、非线性系统。
本文提出一种基于辨识结构的新的模糊自适应PID 控制方法。
这种方法结合模型辨识形成自适应模糊PID 自调节算法，PID 控制器的参数调节和模糊控制。
通过辨识结构可以对被控对象的模型进行在线辨识，并且预先用Ziegler-Nichols 方法调节PID 控制器的参数。
通过对误差和误差变化率的计算机操作，在模糊矩阵表中查询模糊规则以及实时的调节PID 控制参数，使控制系统的动态和静态性能指标得到优化。
仿真结果表明这种方法比传统的PID 控制有更稳定、更强的适应性和鲁棒性。
关键词：模糊PID ，自适应PID ，辨识结构，非线性控制系统1.介绍在工业过程中或多或少都会存在非线性系统，有时很难或者根本找不到精确的模型，因此普通的PID 控制在这样的条件下不能实现精确的控制。
模糊控制不需要精确的数学模型，所以它在工业过程和很多其他领域应用的越来越广泛[1,2]。
本文首先运用辨识结构建立数学模型，然后通过逻辑推理技术在线调节模糊PID 控制器的三个参数，从而得到实际的模糊PID 控制器参数。
详细地说，基于一般的PID 控制器，模糊自适应PID 控制器由模糊控制器和自适应辨识结构组成。
被控对象模型中，d k 、p k 和i k 的初始值要在线设置，系统误差e 和误差变化率ec 通过计算得到，被控对象的参数可以被控制在一个范围内变化，三个校正参数d k ∆、p k ∆和i k ∆通过模糊规则和查询模糊矩阵表进行逻辑推理来设置。
控制系统的动态和静态性能指标可以被优化，因此控制性能得到优化[3]。
2.模糊自校正PID 控制控制系统中，误差和误差变化率是输入变量，输出变量是PID 控制参数d k ∆、p k ∆和i k ∆。
这里，e 为系统误差；ec 为系统误差变化率。
()()()e k r k y k =- （1）()()(1)ec k e k e k =-- （2）e 、ec 、d k 、p k 、i k 的模糊集为{NB ，NM ，NS ，O ，PS ，PM ，PB}，e 、ec 的范围是{-6-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}，d k 、p k 、i k 的范围分别设为{-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8}。
模糊自适应PID 控制器的设计
收稿日期:2006-09-29作者简介:曾喜娟(1975—),女(汉),福建莆田人,黎明职业大学电子工程系助教,主要从事电子及电气自动化方面的研究。
文章编号:1008—8075(2007)01—0031—04・科技研究・模糊自适应PID 控制器的设计曾喜娟(黎明职业大学电子工程系 福建 泉州 362000)摘要:基于模糊自适应控制理论,设计了一种模糊自适应PID 控制器,具体介绍了这种PID 控制器的控制特点及参数设计规则,实现PID 控制器的在线自整定和自调整。
通过matlab 软件进行实例仿真表明,这种模糊自适应PID 控制器比常规PID 控制器具有超调量小,调节时间短,提高控制系统实时性和抗干扰能力。
关键词:模糊控制;自适应PID 控制器;matlab 中图分类号:TM57116 文献标识码:A1 引言当前绝大多数的生产过程的自动控制系统装置,不论是气动的、电动的、液动的,它们具有的控制规律都是比例、积分和微分规律(即PID 控制规律)。
PID 控制器原理简单,使用方便,适应力强,具有很强的鲁棒性,即其控制品质对受控对象特性变化不敏感,所以无需频繁的改变控制器的参数。
在实际工业控制过程中经常会碰到大滞后、时变、非线性的复杂系统。
其中,有的参数未知或缓慢变化;有的存在滞后和随机干扰;有的无法获得精确的数学模型。
传统PID 控制方法一般适用于小滞后的过程,按一定的控制性能要求,整定出一组固定的P 、I 、D 调节参数,这样的控制往往是动态和静态性能的一种折中,不能很好的解决动态和静态性能之间矛盾及跟踪设定值与抑制扰动之间的矛盾,系统控制效能不能达到最佳〔1〕。
模糊控制器是近年来发展起来的新型控制器,其特点是不要求掌握受控对象的精确数学模型,而根据人工智能的方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机,根据控制系统的实际响应情况,运用模糊推理的方法,自动实现对PID 参数的最佳调整。
模糊自适应PID 将模糊控制和PID 控制两者结合起来,扬长避短,既具有模糊控制灵活且适应性强的优点,又具有PID 控制精度高的特点,是实现系统的最佳控制的一种有效途径。
26. 如何结合模糊控制和PID控制？
26. 如何结合模糊控制和PID控制？26、如何结合模糊控制和 PID 控制？在现代工业控制领域，模糊控制和 PID 控制是两种常见且重要的控制策略。
它们各自具有独特的优势和适用场景，但在某些复杂的控制系统中，将两者结合起来往往能够实现更出色的控制效果。
那么，如何有效地结合模糊控制和 PID 控制呢？首先，我们来分别了解一下模糊控制和 PID 控制。
PID 控制，即比例积分微分控制，是一种基于误差反馈的经典控制方法。
它通过比例、积分和微分三个环节的组合来调整控制量，以实现对系统的精确控制。
比例环节主要用于快速响应误差，积分环节用于消除稳态误差，而微分环节则用于预测误差的变化趋势，从而提前进行调整，改善系统的动态性能。
PID 控制算法简单易懂，参数调整相对较为直观，在许多工业过程中得到了广泛的应用。
然而，PID 控制对于具有非线性、时变、不确定性等复杂特性的系统，往往难以达到理想的控制效果，因为其参数一旦确定，在整个控制过程中通常是固定不变的。
模糊控制则是一种基于模糊逻辑的智能控制方法。
它不依赖于精确的数学模型，而是通过模糊规则和模糊推理来实现控制。
模糊控制能够较好地处理非线性、时变和不确定性问题，对于那些难以建立精确数学模型的系统具有独特的优势。
但模糊控制的精度相对较低，稳态性能可能不够理想。
接下来，我们探讨一下将模糊控制和 PID 控制结合的方法。
一种常见的结合方式是模糊PID 切换控制。
在这种方法中，根据系统的运行状态和误差大小等条件，在模糊控制和 PID 控制之间进行切换。
例如，当系统处于较大误差或快速变化的阶段，采用模糊控制来快速响应和应对不确定性；而当系统接近稳态，误差较小时，切换到PID 控制，以实现更精确的稳态控制。
切换的时机和条件需要根据具体的系统特性和控制要求进行精心设计。
另一种结合方式是模糊PID 复合控制。
在这种方法中，模糊控制和PID 控制同时作用于系统，两者的输出通过一定的权重进行合成。
模糊神经网络PID设计方法及其优缺点
模糊神经网络PID设计方法及其优缺点模糊神经网络（FNN）PID设计方法是结合了模糊控制和神经网络技术的一种控制方法。
它将模糊控制的模糊推理和神经网络的学习能力相结合，既保留了模糊控制的灵活性和鲁棒性，又克服了传统模糊控制中参数调整困难的问题。
下面将从模糊神经网络PID设计方法的步骤和优缺点两个方面进行详细介绍。
1.建立模糊控制器：基于经验规则和专家知识，设计出模糊控制器的输入、输出变量和规则库，建立模糊推理机制。
2.构建神经网络：选择合适的神经网络结构，如多层前馈神经网络，确定网络的输入、输出节点数量，并初始化网络权值和偏置。
3.训练神经网络：将模糊控制器的输入、输出与期望的控制效果作为训练样本，通过反向传播算法对神经网络的权值和偏置进行训练优化，使得网络能够逼近模糊控制器的行为。
4.联合优化：通过联合调整模糊控制器的输入输出参数和神经网络的权值和偏置，得到最佳的控制器性能。
1.灵活性强：可以根据具体的控制需求和控制对象进行个性化设计，适用于各种复杂的非线性系统。
2.鲁棒性好：在面对系统参数变化和外部扰动等问题时，模糊神经网络PID控制器能够保持较好的控制性能。
3.自适应性强：模糊神经网络PID控制器具有自学习的能力，能够根据实际控制效果进行调整和优化。
1.参数选择困难：模糊神经网络PID设计涉及到许多参数的选择，如模糊控制器的输入输出变量划分和规则库的设计，神经网络的结构和初始权值等，参数选择不当可能导致控制性能差。
2.计算复杂度高：由于模糊神经网络PID设计方法需要进行模糊推理和神经网络训练，在实际应用中可能会面临计算复杂度高的问题。
3.调试和调整难度大：由于模糊神经网络PID控制器的结构复杂性，需要对模糊控制器的规则库和神经网络的权值和结构进行调试和调整，这增加了工程师的设计、调试和优化难度。
总结起来，模糊神经网络PID设计方法是一种结合了模糊控制和神经网络技术的控制方法，具有灵活性强、鲁棒性好和自适应性强的优点。
基于模糊PID控制器的控制方法研究
基于模糊PID控制器的控制方法研究一、本文概述随着科技的进步和工业的快速发展，控制系统的精确性和稳定性成为了诸多领域，如自动化、机器人技术、航空航天等的关键需求。
PID （比例-积分-微分）控制器作为经典的控制策略，已被广泛应用于各种实际工程问题中。
然而，传统的PID控制器在面对复杂、非线性和不确定性的系统时，其性能往往会受到限制。
因此，寻求一种更加灵活、适应性强的控制方法成为了当前的研究热点。
本文旨在探讨和研究基于模糊PID控制器的控制方法。
模糊PID控制器结合了传统PID控制器的优点和模糊逻辑控制的灵活性，能够在不确定和非线性环境中实现更为精准和稳定的控制。
文章首先将对模糊PID控制器的基本原理进行介绍，包括其结构、特点和工作机制。
然后，通过对比实验和仿真分析，评估模糊PID控制器在不同场景下的控制效果，并探讨其在实际应用中的潜力和挑战。
文章还将讨论模糊PID控制器的参数优化方法，以提高其控制性能和鲁棒性。
本文的研究不仅有助于深入理解模糊PID控制器的控制机理，也为相关领域提供了一种新的控制策略选择，对于推动控制理论的发展和应用具有重要的理论价值和实践意义。
二、模糊PID控制器的基本原理模糊PID控制器是一种结合了模糊逻辑与传统PID控制算法的控制方法。
它旨在通过引入模糊逻辑的优点，改善传统PID控制在处理复杂、非线性系统时的不足。
模糊化过程：将PID控制器的三个主要参数——比例系数(Kp)、积分系数(Ki)和微分系数(Kd)进行模糊化。
这通常涉及到将连续的参数值映射到一组离散的模糊集合上，如“小”“中”和“大”。
模糊推理：在模糊化之后，模糊PID控制器使用模糊逻辑规则对输入误差(e)和误差变化率(ec)进行推理。
这些规则通常基于专家知识和经验，旨在确定如何调整Kp、Ki和Kd以优化系统性能。
解模糊化：经过模糊推理后，得到的输出是模糊的。
为了将这些输出应用于实际的控制系统，需要进行解模糊化过程，即将模糊输出转换为具体的、连续的控制信号。
控制系统中的自适应模糊控制算法
控制系统中的自适应模糊控制算法自适应模糊控制算法（Adaptive Fuzzy Control Algorithm）在控制系统中有着广泛的应用。
该算法通过结合模糊逻辑和自适应学习机制，能够在未知或不确定的环境下，对系统进行动态调整和优化。
本文将介绍自适应模糊控制算法的原理和应用，并探讨其在控制系统中的优势及限制。
一、自适应模糊控制算法的原理自适应模糊控制算法是基于模糊逻辑和自适应学习的融合。
模糊逻辑用于处理复杂的非线性系统，通过将模糊规则与系统输入输出的关系进行建模，实现对系统的控制。
自适应学习机制用于根据系统的反馈信息进行参数的调整和优化，以适应系统的动态变化。
在自适应模糊控制算法中，首先需要建立模糊集合、模糊规则和模糊推理机制。
模糊集合由一个或多个隶属度函数组成，描述了输入输出之间的关系。
模糊规则是根据专家经验或试验结果确定的，用于描述输入输出之间的映射关系。
模糊推理机制则根据输入的模糊规则和输入的隶属度函数，以及一个模糊推理算法来进行推理，产生控制输出。
其次，自适应学习机制通过不断地观测系统的反馈信息，对模糊规则和隶属度函数的参数进行学习和优化。
这种学习机制可以根据不同的学习算法进行实现，例如遗传算法、模糊神经网络等。
通过学习算法的迭代计算和反馈修正，可以逐渐提高系统的控制性能。
最后，自适应模糊控制算法还可以引入模型跟踪器，用于对未知系统进行建模和预测。
模型跟踪器可以通过系统的输入输出数据来动态调整和更新模糊规则和隶属度函数的参数，以提高控制系统的适应能力和稳定性。
二、自适应模糊控制算法的应用自适应模糊控制算法在各种控制系统中都有广泛的应用。
例如，在电力系统中，自适应模糊控制算法可以用于实现电力负荷的均衡和优化，提高电网的稳定性和可靠性。
在机器人控制系统中，自适应模糊控制算法可以用于实现机器人的动作规划和路径跟踪，提高机器人的自主导航和任务执行能力。
在交通系统中，自适应模糊控制算法可以用于实现交通信号灯的优化和调度，提高交通流的效率和安全性。
模糊自适应pid 规则(一)
模糊自适应pid 规则(一)模糊自适应PID规则1. 什么是模糊自适应PID控制？•模糊自适应PID控制是一种基于模糊控制理论和PID控制理论相结合的控制方法。
•它通过模糊推理机制和PID控制器相结合，在控制过程中动态调整控制器的参数，以提高控制精度和稳定性。
2. 模糊自适应PID规则•模糊自适应PID规则是模糊自适应PID控制中用于动态调整PID 参数的规则集合。
•这些规则是基于模糊推理机制和控制系统的反馈误差、误差变化率和积分误差等信息来确定。
模糊自适应PID规则的基本结构模糊自适应PID规则一般包含三个部分：•模糊化：将控制系统的反馈误差、误差变化率和积分误差等连续输入信号转化为模糊化的离散量。
•模糊推理：基于模糊化的信号和一系列设定的模糊规则进行推理，确定具体的PID参数调整量。
•解模糊化：将模糊推理得到的PID参数调整量转化为实际可用的连续量。
模糊自适应PID规则的示例假设我们有一个控制系统，目标是使系统输出稳定在一个设定值上。
•输入：控制系统的反馈误差、误差变化率和积分误差。
•模糊化：将输入信号进行模糊化，例如将误差分为“正大、正中、零、负中、负大”等五个模糊集合。
•模糊推理：根据一系列设定的模糊规则，推理得到PID参数的调整量。
例如，如果误差大且变化率正中，则增加P参数。
•解模糊化：将模糊推理得到的PID参数调整量转化为实际可用的连续量，例如通过模糊加权平均。
通过不断地模糊化、模糊推理和解模糊化的过程，模糊自适应PID规则可以不断地对PID参数进行动态调整，以适应控制系统的变化，从而提高控制精度和稳定性。
3. 总结•模糊自适应PID控制是一种结合了模糊控制理论和PID控制理论的控制方法。
•模糊自适应PID规则是模糊自适应PID控制中用于动态调整PID 参数的规则集合，包含模糊化、模糊推理和解模糊化三个步骤。
•通过不断地模糊化、模糊推理和解模糊化的过程，模糊自适应PID规则可以动态调整PID参数，提高控制精度和稳定性。
并联机器人-习题解答-第11章 并联机器人的控制习题解答-20210528
第11章并联机器人的控制习题解答三江学院许兆棠刘远伟11-1. 绘制并联机器人控制系统的组成的示意图，介绍并联机器人控制系统。
解：并联机器人控制系统的组成的示意图：图11-1 并联机器人控制系统的组成并联机器人控制系统：（1）并联机器人本体并联机器人本体由并联机构、动平台上的操作器和驱动系统组成。
1）并联机构并联机构是并联机器人的执行部分的主要部分，通过机构的运动确定动平台及操作器的运动，决定了动平台及操作器自由度、工作空间、奇异位形、主要工作精度等，没有并联机构，就没有并联机器人。
2）操作器操作器是并联机器人的执行机构，除了操作器本身的驱动器控制其运动外，操作器的运动主要取决于动平台的运动。
3）驱动系统驱动系统由驱动器、动力装置和驱动控制器等组成，驱动器和动力装置是驱动系统本体。
驱动系统的形式有液压、气压、电和微驱动系统。
（2）控制系统控制系统由驱动控制系统、计算机硬件和控制软件、输入/输出设备（I/O设备）和传感器组成，如图11-1中虚线框中所示。
1）驱动控制系统驱动控制系统控制驱动器，使驱动器按照操作器的位姿要求工作，为并联机器人提供动力和运动。
2）控制部分计算机硬件和控制软件、输入/输出设备（I/O设备）是控制系统的控制部分，计算机硬件和控制软件组成控制器，通过计算机硬件和控制软件控制驱动器等的运动，并通过传感器的负反馈信息修正驱动器的运动，输入/输出设备（I/O设备）用于输入控制数据和修改控制软件，改变驱动器输出的运动和力的变化的规律；从I/O设备输入的控制数据主要是动平台工作中的位姿数据；驱动器输出的运动和力的变化的规律和要求决定了控制系统的控制规律，也决定了控制软件。
3）传感器传感器为控制系统的传感部分，用于监视操作器或动平台、驱动器和其他工作器件的运动、力和温度等；对操作器或动平台监视的传感器，监视操作器或动平台的位姿、速度和加速度；对驱动器监视的传感器，监视驱动器输出的动力和运动；对其他工作器件监视的传感器，有监视连杆的力的传感器，有监视操作器、动平台和连杆的温度的传感器等；传感器将监视得到的信息负反馈给控制器；没有传感器的并联机器人由人控制；对动平台和操作器没有传感器监视的并联机器人，为并联机器人本体开环控制的并联机器人；对动平台和操作器有传感器监视并有负反馈信息给控制器的并联机器人，为并联机器人本体闭环控制的并联机器人。
模糊pid规则自整定
模糊PID规则自整定模糊PID控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它结合了PID控制和模糊逻辑的优点，能够实现对复杂系统的有效控制。
在模糊PID控制中，通过模糊规则的自整定，可以实现对PID参数的优化调整，提高系统的控制性能。
一、模糊逻辑在PID控制中的应用在传统的PID控制中，通常通过调整比例、积分和微分三个参数来控制系统的输出。
然而，对于一些复杂的系统，传统的PID控制方法往往难以取得理想的效果。
这时，引入模糊逻辑理论可以有效地解决这一问题。
在模糊PID控制中，通过将系统的输入和输出与模糊集合进行映射，可以将传统的PID 控制转化为模糊逻辑控制。
这样，就可以利用模糊逻辑的推理能力，实现对PID参数的自整定。
二、模糊规则的自整定在模糊PID控制中，模糊规则的自整定是关键的一步。
通过自整定，可以实时地调整PID参数，以适应系统状态的变化。
建立模糊规则首先，需要建立一套完整的模糊规则。
这些规则是基于系统的输入和输出信息，以及它们对PID参数的影响。
例如，当系统的输出偏离设定值较大时，可能需要增加比例参数；当系统的输出波动较大时，可能需要减小积分参数；当系统的输出超调较大时，可能需要减小微分参数。
模糊推理根据建立的模糊规则，通过模糊推理来调整PID参数。
具体来说，通过比较系统当前的输入和输出与设定值之间的差异，利用模糊逻辑的推理方法，可以确定应该如何调整PID参数。
PID参数调整根据模糊推理的结果，实时地调整PID参数。
这可以通过在线计算或离线调整来实现。
在线计算是指在每个采样时刻都根据当前的系统状态来计算新的PID参数；离线调整则是在一段时间内根据历史数据来调整PID参数。
三、结论模糊PID规则自整定是一种有效的控制方法，它结合了模糊逻辑和PID控制的优点，能够实现对复杂系统的有效控制。
通过建立模糊规则和进行模糊推理，可以实时地调整PID 参数，以适应系统状态的变化。
这种方法在许多领域都得到了广泛的应用，如机器人控制、电力系统控制等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
２ ０ １ ６年 １ ２月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｓ
Ｖｏ １ ． ３ ３ Ｎｏ ． １ ２
Ｄｅ ｃ ．２ ０ １ ６
自适应 神 经 模 糊 推 理 结合 Ｐ ｌ Ｄ控 制 的 并 联 机 器 人控 制 方法 水
和 比例积 分微分 （ Ｐ Ｉ Ｄ） 控 制的机 器人控 制方 法。首 先 ， 利 用浮 动 坐标 系描 述 法 （ Ｆ Ｆ Ｒ Ｆ ） 来模 拟机 器人 柔性 组件 ，
并构建并联机器人的拉格朗 日 动力学模型。然后 ， 根据模糊推理 中的模糊规则来 自适应调整 Ｐ Ｉ Ｄ控制 器参数。
最后 ， 利 用神 经 自适应 学 习算 法使 模糊 逻辑 能计 算隶属度 函数参 数 ， 从 而使 模 糊推 理 系统 能 追踪 给 定 的输入 和 输 出数据 。将该 控制 器与传 统 Ｐ Ｉ Ｄ控制 器、 模糊 Ｐ Ｉ Ｄ控 制 器进 行 比较 ， 结果表 明 ， Ａ Ｎ Ｆ Ｉ Ｓ自整 定 Ｐ Ｉ Ｄ控 制 器大 大
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｉ ｓ ｓ ｕ ｅ ｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｏ ｆ ａ ｈ ｙ ｄ ｒ ａ ｕ ｌ ｉ ｃ ｄ ｉｖ ｒ ｅ ｎ ｐ ａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ ｍａ ｎ ｉ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｏ ｒ ｗ ｉ ｔ ｈ ６ ｄ ｅ ｇ ｒ ｅ ｅ ｓ ｏ ｆ ｆ ｒ ｅ ｅ ｄ ｏ ｍ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ —
梁 娟 ， 赵开新 ， 陈 伟
（ １ ． 河 南工 学院 计 算机科 学与技 术 系 ， 河南 新 乡 ４ ５ ３ ０ ０ ２ ； ２ ． 武 汉理 工大 学 自动化 学 院， 武汉 ４ ３ ０ ０ ７ ０ ） 摘 要 ：针 对 ６自由度 液压驱 动并联 机 器人 的精 确控制 问题 ， 提 出一种 结合 自 适 应神 经模 糊 推理 系统 （ Ａ Ｎ Ｆ Ｉ Ｓ ）
Ｌ ｉ ａ ｎ ｇ Ｊ ｕ ａ ｎ 。 ｌ ＿ ，Ｚ ｈ ａ ｏ Ｋ ａ ｉ ｘ ｉ ｎ ，Ｃ ｈ ｅ ｎ Ｗｅ ｉ 。
（ １ ． Ｄ ｅ ｐ ｔ ．ｏ ｆＣ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ＆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｈ ｅ ｎ ａ ｎ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｆＴ ｏ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｘ ｉ ｎ ｘ ｉ ａ ｎ ｇ Ｈ ｅ ｎ ａ ｎ ４ ５ ３ ０ ０ ２， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｆＡ ｏ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ， Ｗｕ — ｈ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆ ｏ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｗ ｕ ｈ ａ ｎ ４ ３ ０ ０ ７ ０，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｐ ａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ ｍ ａ ｎ ｉ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｏ ｒ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｉ ｎ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ（ Ａ Ｎ Ｆ Ｉ Ｓ ）ａ ｎ ｄ Ｐ Ｉ Ｄ ｃ ｏ ｎ － ｔ ｒ ｏ １ ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ ， ｉ ｔ ｕ ｓ ｅ ｄ ａ ｌ ｆ ｏ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｆ ｒ ａ ｍ ｅ ｏ ｆ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｅ ｅ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ（ Ｆ Ｆ Ｒ Ｆ ）ｔ ｏ ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍ ａ ｎ ｉ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｏ ｒ ｌ ｆ ｅ ｘ ｉ ｂ ｌ ｅ ｃ ｏ ｍ ｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｓ ， ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ．
ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ Ｌ ａ ｇ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ ｍａ ｎ ｉ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｏ ｒ ．Ｔ ｈ ｅ ｎ，ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｒ ｕ ｌ ｅ ｓ ｉ ｎ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ，ｉ ｔ ｄ ｅ ｉｖ ｒ ｅ ｄ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ３ ６ ９ ５ ． ２ ０ １ ６ ． １ ２ ． ０ １ ６
Ｐ ａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ ｍａ ｎ ｉ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｏ ｒ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｉ ｎ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｎ ｄ ＰＩ Ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ
减 小 了末端 器位 移误 差 ， 能很好 地控制 并联机 器人 末端机械 手 的运动 。 关键 词 ：并联机 器人 ；自适应神 经模糊 推理 系统 ； Ｐ Ｉ Ｄ控 制 ； 动 力 学模 型
中图分 类号 ：Ｔ Ｐ ２ ４ ２
文 献标 志码 ：Ａ
文章编 号 ：１ ０ ０ １ － ３ ６ ９ ５ （ ２ ０ １ ６ ） １ ２ — ３ ５ ８ ６ — ０ ５