Was sind die relativen Positionierungskontrollalgorithmen?

Regelungsalgorithmen umfassen PI-Regler, PID-Regler, modellprädiktive Regler, adaptive Regler, Fuzzy-Regler, neuronale Netzregler usw. Ausführliche Einführung: 1. Der PI-Regler ist ein grundlegendes Regelsystem mit geschlossenem Regelkreis, das eine Echtzeitkorrektur von Systemfehlern durch proportionale und integrale Steuerungsmethoden realisiert. Der Regler hat eine einfache Struktur, kann jedoch Überschwinger aufweisen. Der PID-Regler ist eine verbesserte Version des PI-Reglers und führt eine Differenzregelung ein, die schneller auf Systemfehleränderungen reagieren und Überschwinger reduzieren kann weit verbreitet und so weiter.

Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, Dell G3-Computer.

Der relative Positionierungssteuerungsalgorithmus wird hauptsächlich im Bereich der Automatisierungssteuerung verwendet, um die Positionierung und Steuerung sich bewegender Objekte zu erreichen. Im Folgenden sind einige gängige relative Positionierungssteuerungsalgorithmen aufgeführt:

1. Proportional-Integral (PI)-Regler: Der PI-Regler ist ein grundlegendes Regelsystem, das den Fehler des Systems durch proportionale und integrale Steuerungsmethoden erkennt. Zeitkorrekturen. Der Regler ist einfach aufgebaut, kann aber Überschwinger aufweisen.

2. Proportional-Integral-Derivativ-Regler (PID): Der PID-Regler ist eine verbesserte Version des PI-Reglers. Er führt eine Differentialregelung ein, die schneller auf Systemfehleränderungen reagieren und Überschwinger reduzieren kann. PID-Regler werden häufig in industriellen Steuerungsbereichen eingesetzt.

3. Model Predictive Controller (MPC): Der MPC-Regler ist ein prädiktiver Regelungsalgorithmus, der auf einem mathematischen Modell basiert und optimale Regelungsstrategien entwickelt, indem er die zukünftige Systemleistung vorhersagt. Der MPC-Regler eignet sich für die Steuerung komplexer Systeme mit mehreren Variablen und mehreren Einschränkungen.

4. Adaptiver Regler: Der adaptive Regler kann Regelparameter entsprechend den dynamischen Eigenschaften und der Unsicherheit des Systems automatisch anpassen, um eine stabile Regelung des Systems zu erreichen. Zu den gängigen adaptiven Reglern zählen der adaptive Proportional-Integral-Derivative-Regler (APID), der adaptive Integralregler usw.

5. Fuzzy-Controller: Der Fuzzy-Controller verwendet die Fuzzy-Logik-Theorie, um die Unsicherheit des Systems zu fuzzifizieren und eine Fuzzy-Steuerung des Systems zu realisieren. Der Fuzzy-Regler eignet sich für komplexe Systeme wie nichtlineare, zeitveränderliche und zeitverzögerte Systeme.

6. Neuronale Netzwerk-Controller: Der Neuronale Netzwerk-Controller nutzt künstliche neuronale Netze, um die dynamischen Eigenschaften des Systems zu lernen und vorherzusagen und optimale Steuerungsstrategien zu formulieren. Der neuronale Netzwerkcontroller verfügt über eine starke nichtlineare Anpassungsfähigkeit und eignet sich für die Steuerung komplexer Systeme.

Kurz gesagt, es gibt viele relative Positionierungssteuerungsalgorithmen, und unterschiedliche Algorithmen eignen sich für unterschiedliche Steuerungsobjekte und -szenarien. In praktischen Anwendungen ist es notwendig, einen geeigneten relativen Positionierungssteuerungsalgorithmus entsprechend den spezifischen Anforderungen und Bedingungen auszuwählen.

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