Quels sont les algorithmes de contrôle de positionnement relatif ?

Les algorithmes de contrôle incluent le contrôleur PI, le contrôleur PID, le contrôleur prédictif de modèle, le contrôleur adaptatif, le contrôleur flou, le contrôleur de réseau neuronal, etc. Introduction détaillée : 1. Le contrôleur PI est un système de contrôle de base en boucle fermée qui réalise une correction en temps réel des erreurs du système grâce à des méthodes de contrôle proportionnelles et intégrales. Le contrôleur a une structure simple, mais peut avoir un dépassement ; 2. Le contrôleur PID est une version améliorée du contrôleur PI et introduit un contrôle différentiel, qui peut répondre plus rapidement aux changements d'erreur du système et réduire le dépassement. largement utilisé et ainsi de suite.

Le système d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, ordinateur Dell G3.

L'algorithme de contrôle de positionnement relatif est principalement utilisé dans le domaine du contrôle d'automatisation pour réaliser le positionnement et le contrôle d'objets en mouvement. Voici quelques algorithmes courants de contrôle de positionnement relatif :

1. Proportionnel--Contrôleur intégral (PI) : le contrôleur PI est un système de contrôle de base en boucle fermée qui réalise l'erreur du système grâce à des méthodes de contrôle proportionnelles et intégrales. corrections temporelles. Le contrôleur a une structure simple, mais peut présenter des dépassements.

2. Contrôleur proportionnel-intégral-dérivé (PID) : le contrôleur PID est une version améliorée du contrôleur PI. Il introduit un contrôle différentiel, qui peut répondre plus rapidement aux changements d'erreur du système et réduire les dépassements. Les contrôleurs PID sont largement utilisés dans les domaines du contrôle industriel.

3. Contrôleur prédictif de modèle (MPC) : Le contrôleur MPC est un algorithme de contrôle prédictif basé sur un modèle mathématique qui développe des stratégies de contrôle optimales en prédisant la sortie future du système. Le contrôleur MPC convient au contrôle de systèmes complexes multi-variables et multi-contraintes.

4. Contrôleur adaptatif : le contrôleur adaptatif peut ajuster automatiquement les paramètres de contrôle en fonction des caractéristiques dynamiques et de l'incertitude du système pour obtenir un contrôle stable du système. Les contrôleurs adaptatifs courants incluent le contrôleur adaptatif proportionnel-intégral-dérivé (APID), le contrôleur adaptatif intégral, etc.

5. Contrôleur flou : le contrôleur flou utilise la théorie de la logique floue pour flouter l'incertitude du système et réaliser un contrôle flou du système. Le contrôleur flou convient aux systèmes complexes tels que les systèmes non linéaires, à variation de temps et à temporisation.

6. Contrôleur de réseau neuronal : le contrôleur de réseau neuronal utilise des réseaux neuronaux artificiels pour apprendre et prédire les caractéristiques dynamiques du système et formuler des stratégies de contrôle optimales. Le contrôleur de réseau neuronal a une forte capacité d'ajustement non linéaire et convient au contrôle de systèmes complexes.

En bref, il existe de nombreux algorithmes de contrôle de positionnement relatif, et différents algorithmes conviennent à différents objets et scénarios de contrôle. Dans les applications pratiques, il est nécessaire de sélectionner un algorithme de contrôle de positionnement relatif approprié en fonction des besoins et des conditions spécifiques.

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