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题名凿岩机器人钻臂GPC-PID改进控制
被引量：1
- 1
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作者
程健
王雷坤
魏文彬
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机构
江西理工大学机电工程学院
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出处
《制造业自动化》
CSCD
2019年第12期40-43,共4页
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基金
江西省研究生创新专项资金项目(YC2016-S307)
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文摘
为减少广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)因大量的在线计算导致实时性较差的特性,提出一种改进的GPC-PID自适应控制策略。根据实时检测到的钻臂运行数据与目标值进行对比,并依此所得的偏差值为依据对是否进行自适应系数的重新计算以及是否进行自适应系数的更新进行判定,以此达到避免不必要计算,减少计算量的目的。仿真结果表明,通过采用上述控制策略可以在保证控制效果的前提下大幅减少在线计算量,从而提高了系统的实时性,提高了钻臂的工作效率。
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关键词
钻臂
广义预测控制
PID
自校正参数
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名凿岩机器人钻臂GPC-PID双模控制
被引量：1
- 2
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作者
黄开启
王雷坤
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机构
江西理工大学机电工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第11期104-107,共4页
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文摘
为避免广义预测控制(GPC)起始阶段存在因所获信息少而对双三角钻臂造成的控制不稳定,以及计算中因矩阵不可逆而造成的数值病态,提出以GPC和比例—积分—微分(PID)控制为基础的双模式自适应控制策略。根据广义预测PID算法得出在线更新的自校正参数,以此参数是否在规定范围内为依据判定采用PID控制模式或GPC模式。仿真结果表明:所提出的双模控制策略可以有效降低广义预测控制起始阶段的不稳定现象,提高运行中的跟踪效果,同时也能保证计算发生病态时钻臂控制的正常运行。
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关键词
广义预测控制
比例-积分-微分(PID)
双模控制
自校正参数
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Keywords
generalized predictive control(GPC)
proportion-integration-differentiation(PID)
dual-mode control
self-tuning parameters
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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