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基于模糊PID的雙舵輪AGV控制系統(tǒng)設(shè)計

發(fā)布時間:2023-09-14 05:52
  在這個科技飛速發(fā)展的時代,隨著世界對制造業(yè)的要求越來越高,自動化、智能制造、柔性生產(chǎn)單元成為了企業(yè)發(fā)展的目標(biāo)。要實現(xiàn)這些目標(biāo),工業(yè)機器人,視覺系統(tǒng),無人化車間這些名詞逐漸被人們所熟悉。而AGV(即自動導(dǎo)向小車)是一種集自動化、各種傳感器技術(shù)、高精度控制系統(tǒng)與一身的設(shè)備,在自動化需求極大的時代,AGV的發(fā)展具有很重要的現(xiàn)實意義。本課題通過分析AGV小車的結(jié)構(gòu)特點,以對角布置雙舵輪驅(qū)動AGV為研究對象,建立其運動學(xué)模型以及系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程,利用模糊控制不需要精確數(shù)學(xué)模型的特點,以及對非線性系統(tǒng)較好的控制性,采用模糊控制技術(shù)與PID控制結(jié)合的方式,來調(diào)節(jié)小車在路徑跟蹤過程中產(chǎn)生的位置偏差與角度偏差,來提高AGV小車的工作效率。首先,本文分析了AGV的驅(qū)動方式和運動特性的關(guān)系,提出一種對角布置舵輪驅(qū)動,配合兩個萬向輪的AGV結(jié)構(gòu),分析了這種結(jié)構(gòu)的性能,并建立它的運動學(xué)模型,計算它的運動學(xué)方程,分析其二自由度模型下前后輪轉(zhuǎn)角與質(zhì)心坐標(biāo)的關(guān)系,建立了以行駛過程中偏差為變量的狀態(tài)方程,在此基礎(chǔ)上,代入電機物理學(xué)公式,從而建立了整個AGV系統(tǒng)的狀態(tài)空間表達式。其次,由于建模條件過于理想,AGV在實際...

【文章頁數(shù)】:76 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 AGV發(fā)展和研究現(xiàn)狀
        1.2.1 AGV國外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 AGV國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.3 AGV國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.4 AGV小車導(dǎo)航技術(shù)
        1.2.5 控制器算法的研究
    1.3 主要研究內(nèi)容
第二章 雙舵輪AGV的運動學(xué)建模
    2.1 AGV小車機械結(jié)構(gòu)
        2.1.1 AGV驅(qū)動方式
        2.1.2 AGV輪系布置方式
    2.2 雙舵輪AGV不同行走姿態(tài)分析
    2.3 雙舵輪驅(qū)動AGV運動學(xué)分析
    2.4 雙舵輪AGV狀態(tài)空間方程
        2.4.1 AGV運動學(xué)狀態(tài)空間模型
        2.4.2 AGV整體狀態(tài)空間方程
    2.5 本章小結(jié)
第三章 雙舵輪AGV的控制系統(tǒng)的設(shè)計與研究
    3.1 模糊控制原理
        3.1.1 模糊控制簡介
        3.1.2 模糊控制的優(yōu)點
        3.1.3 模糊控制器模塊
    3.2 模糊控制器設(shè)計
        3.2.1 模糊控制器結(jié)構(gòu)設(shè)計
        3.2.2 模糊控制規(guī)則設(shè)計
    3.3 本章小結(jié)
第四章 PID控制與模糊控制的結(jié)合
    4.1 PID控制簡介
    4.2 常用PID調(diào)節(jié)器及其作用
    4.3 模糊PID控制器的設(shè)計
        4.3.1 具有PID功能的模糊控制器
        4.3.2 PID模糊控制器復(fù)合設(shè)計
        4.3.3 PID初始參數(shù)整定
    4.4 本章小結(jié)
第五章 控制系統(tǒng)的MATLAB仿真
    5.1 MATLAB Simulink簡介
    5.2 模糊PID控制器的仿真
        5.2.1 仿真簡化
        5.2.2 仿真平臺搭建
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
攻讀碩士期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果
致謝



本文編號:3846682

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