四旋翼无人机执行任务时会受到大气紊流对姿态的干扰, 为此提出一种运用变论域模糊理论优化传统PID控制器的方法。根据运动学方程建立了控制精度更为准确的四旋翼无人机非线性模型。由于大气紊流具有随机性强的特点, 基于Dryden模型得到了大气紊流的分量模型。考虑到传统PID控制器抗干扰能力不足, 因此, 结合可变论域模糊控制设计出了变论域模糊自适应PID控制器。在Simulink环境下对两种控制器先后加入了大气紊流和阶跃响应干扰进行仿真比较, 结果显示, 优化后的控制器鲁棒性和稳定性均优于PID传统控制器。

对于复杂环境下四旋翼无人机(UAV)在斜面上完成精准降落, 提出了一种新颖的系统框架。通过带有板载大疆Manifold, 视觉传感器guidance的四旋翼无人机实现斜面平稳降落。采用比例—积分—微分(PID)控制方法对无人机的自主降落控制算法进行了优化, Manifold对获取的导航数据进行实时计算, 四旋翼无人机可以精准到达降落点上空。提出通过代价函数筛选四旋翼无人机平台大疆(DJI) M100采集的数据, 并采用反向补偿算法完成了在斜面上的精准降落。实验结果表明, 所提算法能够有效保持四旋翼飞机在飞行时的位姿稳定, 并能在斜面上精准降落。

激光器系统中半导体激光器的功率输出稳定度和工作温度有很大的关系, 为了使大功率半导体激光器输出功率稳定, 需要对激光器实现高精度、快速温度控制。针对现有的激光系统中激光器温度控制系统存在控制精度不够高、控制速度慢等问题, 设计了一种温度稳定系统, 采用PT-100热电偶测量激光器温度, 并使用最小二乘法对温度数据进行拟合, 使得温度测量精度达到0.01 ℃; 使用改进粒子群算法优化(PSO)的PID控制器实现温度控制。仿真实验和实际测试表明, 所设计的温度稳定系统能够很好地控制激光器温度, 达到目标温度所需的调节时间小于11 s, 达到稳态后温度波动在±0.02 ℃内。与传统的温度控制方式相比, 所设计的系统能够实现参数自整定并自动调节温度, 对大功率激光系统中激光器温度具有良好稳定效果。

针对四旋翼飞行器多输入多输出、强耦合、非线性且欠驱动等特点带来的对外部干扰敏感问题, 提出了基于积分型反步法的控制系统。首先建立了四旋翼飞行器的动力学模型, 然后设计了位置控制回路外环及姿态控制回路内环的双闭环控制结构PID控制器,和由李雅普诺夫稳定性理论证明的Integral Backstepping法的控制器, 最后在Matlab/Simulink中对这两种控制器进行仿真实验分析。结果表明, 使用Integral Backstepping算法的控制器模型在控制精度、调节时间和抗干扰性上都明显优于经典PID算法。

通过对四旋翼飞行器进行动力学建模, 设计了简单PID控制器和动态调节PID控制器, 并对动态调节PID进行了模糊规则的建立, 成功地实现了对四旋翼姿态的控制;通过系统仿真比较了两种PID控制器的控制效果, 结果表明, 动态调节PID控制器相比于简单PID控制器具有更好的控制效果。

转台在遥感测试领域中有着广泛的应用, 同时对其控制效果的要求也越来越高, 尤其对于低速大惯量转台的控制。针对由于转动惯量估计不准、扰动模型不确定等因素造成系统模型不能被准确描述, 经典状态观测器无法准确观测出系统状态的问题, 提出了不依赖于精确系统模型的扩张状态观测器来跟踪反馈系统中不确定因素的作用量。首先对扩张状态观测器进行了分析和设计, 构建了非线性PID控制器的仿真结构框图, 并将系统在Simulink下进行了仿真模拟。试验结果表明, 该方法使转台低速稳速精度相对于传统PID控制提高了8. 6%, 跟踪误差下降为原来的13. 3%, 有效提高了低速大转矩转台控制系统的性能。

四旋翼飞行器在受到风力等大扰动的情况下，单纯的PID控制受到积分环节和饱和限幅环节的共同作用，容易产生windup现象，系统动态响应变差，造成飞行器大超调甚至失调。通过建立四旋翼飞行器的动力学仿真模型，分析了windup现象产生的原因，设计了参数模糊可变的anti-windup PID控制器，用于缓解windup现象。对比分析了该控制器与现有的模糊PID控制器、参数为定值的anti-windup PID控制器的性能，仿真结果表明，基于anti-windup技术的模糊PID控制器，能够更加有效地抑制windup现象，加快飞行器的姿态调节过程。

机械制冷机是红外探测器组件的重要组成部分，它为红外探测器提供精确、稳定的低温工作环境。机械制冷机普遍采用PID温度控制算法。工程应用中，PID参数的整定大多依赖于调试者的经验，缺少PID参数设计的理论分析。结合制冷机的控制模型，根据波特图和Nyquist稳定判据，分析了PID控制参数的频域设计方法。仿真结果表明，该方法可靠有效，可为机械制冷机PID温度控制参数的在线整定提供指导。

为了使三维光存储技术的应用水平得到提高, 以DVD伺服技术、双光子吸收技术为基础组建了一套信息存储系统。针对DVD光学读取头系统, 采用RBF神经网络自适应PID控制器进行控制, 充分利用RBF神经网络的自学习和全局非线性逼近能力, 在线调整修正PID控制器的3个参数, 使其达到一种最优控制, 并通过MATLAB软件进行了计算机仿真。由仿真结果可以得出: 通过应用RBF神经网络自适应PID控制算法, 系统单位阶跃响应的调整时间为0.25 s, 并使系统的超调量降低到几乎为零。

搭建了一套基于DVD聚焦循道伺服技术和双光子吸收三维光存储技术的双光头三维光盘存储系统。针对DVD光学读取头传递函数,采用BP神经网络自适应PID控制算法,构建PID控制系统仿真模型,通过BP神经网络的超强自学习和非线性逼近能力在线调整PID控制器参数,并进行计算机Matlab仿真。仿真结果表明,BP神经网络自适应PID控制算法提升了系统的响应速度,减小了系统的超调量。