Development, Implementation, and Experimental Outdoor Evaluation of Quadcopter Controllers for Computationally Limited Embedded Systems
University of Michigan（密歇根大学）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
四轴飞行器越来越多地用于从业余爱好到工业产品和服务的应用。本文作为一个教程的设计，仿真，实施，和实验室外测试的数字四轴飞行控制器，包括显式模型预测控制，线性二次型调节器，比例积分微分。四轴飞行器在室外测试设施中飞行，并在环境风条件下以不同的切向速度跟踪倾斜的圆形路径。通过多个指标，如位置跟踪误差，速度跟踪误差，和板载计算时间的控制器性能进行评估。与使用计算有限的嵌入式硬件和飞行在户外环境中的挑战提出了解决方案。
2021-06-01 cs.RO cs.SY eess.SY
Multi-Objective Digital PID Controller Design in Parameter Space
本文利用鲁棒控制的参数空间方法，提出了一种多目标数字PID控制器的设计方法。绝对稳定性首先通过找到对应于单位圆内的闭环极点的数字PID控制器增益参数空间来处理。相位裕度、增益裕度和混合灵敏度界被视为频域约束。给出了满足这些约束条件的数字PID控制器参数空间域的确定方法。所有这些区域叠加，得到一个多目标数字PID控制器增益参数空间解域。以自动驾驶汽车路径跟踪控制器设计为例，说明了该方法的有效性。
2021-09-27 cs.SY eess.SY
Characterization of analog and digital control loops for bidirectional buck-boost converter using PID/PIDN algorithms
本文介绍了双向降压和升压转换器（BBC）的模拟和数字控制回路的特点，使用PID和PIDN控制算法。在MATLAB程序中，采用单位阶跃响应的时域传递函数和波特图及极点-零点图的频域传递函数，设计并实现了BBC的控制回路。这些传递函数是通过BBC的平均大信号建模获得的。模拟和数字控制回路的行动的特点，以确保BBC的稳定性和动态响应，这是可再生能源应用的瓶颈。通过波特图、极点-零点图和阶跃响应，证明了PIDN控制算法对BBC动态响应和稳定性的改善。由于功率级和控制器的传递函数的控制回路增益被证明，它被发现在模拟和数字控制回路稳定。PIDN补偿器被提出来维持稳定性和暂态行为之间的健康平衡，因为两者是间接成比例的。采用平均大信号建模技术对BBC进行建模，利用MATLAB工具进行仿真，通过单位阶跃输入、波特图和极零点图对系统的动态和稳定响应进行分析。硬件设计采用TMS 320 F28335控制器。
2020-04-21 cs.SY eess.SY
Developmental Reinforcement Learning of Control Policy of a Quadcopter UAV with Thrust Vectoring Rotors
University of Cincinnati（辛辛那提大学）
在本文中，我们提出了一种新的发展强化学习为基础的控制器的四轴飞行器的推力矢量能力。这种多旋翼无人机设计具有倾斜使能旋翼。它利用旋翼力的大小和方向来实现飞行过程中所需的状态。该机器人的控制策略是使用来自四轴飞行器的学习控制器的策略传递来学习的（相对简单的无人机设计，没有推力矢量）。这种方法允许学习具有多个输入和多个输出的系统的控制策略。通过基于物理的仿真，评估了悬停和航路点导航任务的学习策略的性能。飞行模拟利用基于强化学习的飞行控制器，而没有任何附加的PID组件。结果表明，与从头开始学习控制策略相比，使用所提出的方法可以更快地学习这种新的UAV设计，该设计是通过对传统四轴飞行器进行修改而创建的，即，增加了更多的自由度（传统四轴飞行器中的4个致动器到倾转旋翼四轴飞行器中的8个致动器）。我们证明了我们的学习政策的鲁棒性，通过显示从各种非静态初始条件的模拟倾转旋翼平台的恢复，以达到所需的状态。倾转旋翼无人机的发展政策也显示出优越的容错时，从零开始学习的政策相比。结果表明，所提出的方法引导学习行为从一个简单的系统（低维动作空间）到一个更复杂的机器人（相对高维的动作空间），并达到更好的性能更快的能力。
2020-07-15 cs.AI cs.LG cs.RO
Design of a Trajectory Tracking Controller for a Nanoquadcopter
École Polytechnique de Montréal（蒙特利尔综合理工学院）；Polytechnique Montreal（蒙特利尔综合理工学院）
本文设计了基于数学模型的四旋翼飞行器位置与轨迹控制算法，并通过仿真与实机测试验证了LQT控制器在轨迹跟踪中的优越性。
2016-08-20 cs.RO cs.SY eess.SY
Discrete-Time Fractional-Order PID Controller: Definition, Tuning, Digital Realization and Experimental Results
University of Zanjan（赞詹大学）
本文提出离散时间分数阶PID控制器，讨论其特性与应用，开发两种调参方法，展示其在复杂控制问题中的高性能表现。
2014-05-01 cs.SY eess.SY math.OC
Experimental Implementation of an Adaptive Digital Autopilot
本文提出了一种自适应数字自动驾驶仪的四轴飞行器，并给出了实验结果。在PX4自动驾驶仪控制系统结构的基础上，增加了基于回溯成本自适应控制（RCAC）的自适应数字控制律，构成了自适应数字自动驾驶仪。为了研究自适应数字自动驾驶仪的性能，固定增益自动驾驶仪的默认增益被缩放一个小的因子，这严重降低了其性能。因此，这种情况提供了一个场所，以确定自适应数字自动驾驶仪的能力，以补偿失谐的固定增益自动驾驶仪。自适应数字自动驾驶仪在模拟和物理飞行试验中进行了测试，并检查了由此产生的性能改进。
2020-12-04 cs.SY eess.SY
Digital Controllers in Discrete and Continuous Time Domains for a Robot Arm Manipulator
本文阐述了单关节机械臂的离散和连续时域数字控制器的设计和性能分析。所研究的机器人手臂系统被建模为一个单自由度（DOF）的植物，有一个反馈传感器意味着一个闭环系统。该设计方法结合了离散（z平面）和连续时间（翘曲的s平面或w平面）域参数。四个数字控制器-相位滞后，相位超前，比例积分（PI）和比例积分微分（PID）的理论设计和实现，以实现40 °的相位裕度。对于补偿系统。对于性能评估，确定补偿开环系统的波特图和闭环系统的阶跃响应特性。
2019-12-19 cs.SY eess.SY
Simple Digital Controls from Approximate Plant Models
本教程中考虑了两种为低阶工厂（即过程）模型设计低阶离散时间（即数字）控制的方法。第一种多项式方法找到的控制器系数，将闭环反馈系统的极点在指定的位置，灵巧的控制，即快速和压缩的瞬态响应，当工厂模型是精确已知的。所得到的控制器的极点和零点是不受约束的，尽管作为特殊情况可以在控制器结构中包括积分器以将稳态误差驱动到零。第二频率方法确保反馈系统在指定增益交叉频率（对于期望带宽）处具有期望的相位裕度，从而相对于设备模型不确定性产生鲁棒稳定性。控制器的极点位于指定位置，例如对于标准比例积分（PI）、比例微分（PD）、比例积分微分（PID）结构或其他更一般的配置（如果需要），并且针对控制器零点解决问题。所得到的闭环反馈系统的极点和零点是无约束的。这些互补的设计程序允许简单而有效的控制，从一个工厂的模型解析，使用矩阵逆运算来解决一个小的线性方程组，作为替代更多的启发式（如试错）或经验PID调整方法。用于摇摄-倾斜-变焦相机支架的方位角控制器被用作说明性示例。这两个程序可以用来设计控制与所需的灵活性和鲁棒性之间的平衡的方式进行了讨论。
2023-03-21 cs.SY eess.SY
Direct Digital Design of Loop-Shaping Filters for Sampled Control Systems
Defence and Systems Institute, School of Engineering, University of South Australia（南澳大利亚大学工程学院防务与系统研究所）
本文提出一种基于通用线性模型的数字滤波器设计方法，通过多项式和正弦基函数分别优化零频和任意频率的响应，相比传统低阶和高阶方法更具灵活性，实测显示其在电机控制中的性能优于PID和LSS算法。
2015-07-18 cs.SY eess.SY
Adaptive Feedforward Neural Network Control with an Optimized Hidden Node Distribution
具有格型分布隐层节点的复合自适应径向基函数神经网络（RBFNN）控制存在3个固有缺点：1）自适应RBFNN的逼近域难以先验确定; 2）只能保证部分激励持续性（PE）条件; 3）通常情况下，RBFNN所需的隐层节点数很大。本文提出了一种自适应前馈RBFNN控制器的隐节点的优化分布，以适当地解决上述缺点。由K-均值算法计算的隐藏节点的分布沿着期望的状态轨迹最优地分布。自适应RBFNN满足PE条件的周期性参考轨迹。所有隐藏节点的权重将收敛到最优值。该方法大大减少了隐藏节点的数量，同时实现了更好的逼近能力。该控制方案在两种特殊情况下具有与经典PID控制相似的合理性，因此可以看作是一种具有更好逼近能力的增强型PID控制方案。对于由数字器件实现的控制器，对于具有未知动力学的机械手，该方法比具有精确动力学的基于模型的方法具有更好的控制性能，仿真结果验证了该方法的有效性。这一结果为自适应神经网络控制和确定性学习理论的协调提供了更深入的见解。
2021-04-22 cs.SY eess.SY
Longitudinal dynamic modelling and control for a quad-tilt rotor UAV
针对四倾转旋翼UAV在悬停与向前飞行模式转换中的控制难题，本文设计了带数字滤波器和数据保持功能的数字PID控制器，并通过MATLAB仿真验证了其在三个自由度上的完全稳定性。
2024-11-12 cs.SY eess.SY
Real-Time Decision-Making for Digital Twin in Additive Manufacturing with Model Predictive Control using Time-Series Deep Neural Networks
Northwestern University（西北大学）
本文提出基于时间序列稠密编码器（TiDE）作为代理模型的多步模型预测控制框架，用于增材制造数字孪生实时决策，实现熔池温度精确跟踪和深度约束控制，减少孔隙缺陷，性能优于PID控制器。
2025-04-11 cs.AI cs.LG cs.SY
Implementing Homomorphic Encryption Based Secure Feedback Control for Physical Systems
The University of Melbourne（墨尔本大学）；CSIRO’s Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织数据61）
本文提出了一种基于加密的反馈控制器安全实现方法，利用Paillier同态加密实现线性动态控制器的数字实现，包括静态增益和PID控制等特例，并展示了在FPGA上的实现及倒立摆控制器的实验结果。
2019-03-27 cs.CR cs.SY eess.SP
