Print

采用改进模糊神经网络PID控制的移动机器人运动误差研究

论文摘要

移动机器人在复杂环境中运动,容易受到各种波形的干扰,导致移动机器人跟踪误差较大.对此,创建了移动机器人平面简图模型,建立移动机器人动力学方程式.在传统PID控制方法的基础上,设计了模糊神经网络PID控制方法.采用改进粒子群算法优化模糊神经网络PID控制参数,输出最优PID控制参数.采用Matlab软件对移动机器人跟踪误差进行仿真,并与传统PID控制方法进行比较和分析.仿真结果显示:在正弦波的干扰环境中运动,传统PID控制方法不能抑制外界环境的干扰,实际运动轨迹与理论运动轨迹偏差较大;而改进模糊神经网络PID控制方法能够抑制外界环境的干扰,实际运动轨迹与理论运动轨迹偏差较小.移动机器人控制系统采用改进模糊神经网络PID控制方法,能够在线调整PID控制器参数,控制精度较高.

论文目录

  • 1 机器人模型
  • 2 改进PID控制
  •   2.1 PID控制
  •   2.2 模糊神经网络
  •   2.3 改进粒子群算法
  • 3 误差仿真及分析
  • 4 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 许洋洋,王莹,薛东彬

    关键词: 移动机器人,控制,改进粒子群算法,误差,仿真

    来源: 中国工程机械学报 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 自动化技术

    单位: 郑州工业应用技术学院机电工程学院,河南工业大学机电工程学院

    基金: 河南省高等学校重点科研计划资助项目(19A520042)

    分类号: TP18;TP242;TP273

    DOI: 10.15999/j.cnki.311926.2019.06.008

    页码: 510-514

    总页数: 5

    文件大小: 477K

    下载量: 300

    相关论文文献

    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/a2412a66eeacc90bb883e4c5.html