在大多数自动化控制过程中,被控对象具有不同程度的延迟,不能及时反映系统所受的扰动。这种情况对系统的控制极为不利,会产生较大的超调,降低系统的稳定性。针对纯滞后系统的特点,对这类系统的补偿方案进行了详细介绍:PID算法、Smith预估补偿算法和Dahlin控制算法。同时以Smith预估补偿算法为例,在不同的参数下,利用MATLAB的Simulink工具箱对Smith预估控制系统的特性进行仿真,并分析其稳定性条件。结果表明,在模型匹配的情况下,此种算法具有很好的稳定性和鲁棒性,可以明显的加速调节过程,提高控制

灵育科技PID控制算法原理笔记

基于总体最小二乘法的迭代学习控制算法的研究

参考轨迹更新的点到点迭代学习控制算法优化及应用

c、用抛物线过渡的线性插值 单纯线性插值将导致在结点处关节运动速度不连续，加速度无限大。

根据重心法原则 模糊控制器控制表

为了弥补潜艇动力机械被动隔振系统低频隔振效果的不足,建立了混合隔振多步预测自校正控制系统。详细阐述了混合隔振系统模型的建立,混合隔振预测自校正控制系统的设计,并给出了一个具体实例设计和仿真过程。从仿真结果来看,所提出的混合隔振多步预测自校正控制系统,有效地弥补了舰船动力机械被动隔振系统的不足,且系统具有较强的鲁棒性能。

BLDC电机控制要求了解电机进行整流转向的转子位置和机制。对于闭环速度控制，有两个附加要求，即对于转子速度或电机电流以及PWM信号进行测量，以控制电机。 大多数BLDC电机不需要互补的PWM、空载时间插入或者空载时间补偿。可能会要求这些特性的BLDC应用仅为高性能BLDC伺服电动机、正弦波激励式BLDC电机、无刷AC、或PC同步电机

（3）多输入多规则模糊推理 以二输入为例，对于多规则的情况，规则库可以描述为： R： R1：IF x is A1 and y is B1 THEN z is C1; R2：IF x is A2 and y is B2 THEN z is C2; …… Rn：IF x is An and y is Bn THEN z is Cn; 则当二维输入变量的模糊取值分别为A*和B*时，根据R推理得到的模糊输出C*等于所有根据Ri推理得到的模糊输出Ci的并集。 2.7 模糊推理

MIT Cheetah 3四足机器人开源控制算法论文。文中提出了一种用于确定力矩控制四足机器人地面反作用力的模型预测控制（MPC）的实现方法。将机器人动力学简化为凸优化问题，同时仍能捕获系统的全三维特性。利用简化模型，地面反作用力规划问题的预测范围为0.5秒，并以20-30Hz的频率在1ms内求解至最优。尽管使用了简化模型，但该机器人能够在各种速度下进行稳健的运动。实验结果展示了对步态的控制，包括站立、小跑、飞跑、快步、跳跃、步速、三足步态和全3D疾驰。机器人的前进速度高达3米/秒，横向速度高达1米/秒，角速度高达180度/秒。我们的方法足够通用，可以使用相同的增益和权重集执行所有这些行为。