Els algorismes de control de moviment són una de les tecnologies bàsiques en robòtica i automatització, i s'encarreguen de planificar i executar els moviments precisos d'un robot o dispositiu d'automatització. A continuació es mostren alguns algorismes de control de moviment comuns, els seus principis bàsics i escenaris d'aplicació.
1. Algoritme de control PID (control proporcional-integral- derivat)
- Principi:El controlador PID ajusta la quantitat de control del sistema mitjançant els tres paràmetres de Proporcional (P), Integral (I) i Derivat (D), per tal d'aconseguir una resposta ràpida, sense diferència estàtica i estabilitat.
- Aplicacions:Àmpliament utilitzat en automatització industrial, control de robots, aeroespacial i altres camps.
2. Control de lògica difusa
- Principi:Els algorismes de control difusos utilitzen la teoria de conjunts difusos per fer front a la incertesa i la confusió, i la presa de decisions-de raonament mitjançant una base de regles difuses.
- Aplicació:És adequat per a no-lineals, variables-en el temps i difícil d'establir un model matemàtic precís del sistema.
3. Control adaptatiu
- Principi:L'algorisme de control adaptatiu pot ajustar automàticament els paràmetres de control segons el canvi dels paràmetres del sistema per mantenir l'estabilitat i el rendiment del sistema.
- Aplicació:S'utilitza habitualment en braços robotitzats, avions i altres ocasions que requereixen un ajust-en temps real dels paràmetres de control.
4. Algorisme de control predictiu (Control predictiu)
- Principi:Els algorismes de control predictiu optimitzen les entrades de control futures modelant el comportament futur del sistema per aconseguir l'efecte de control desitjat.
- Aplicacions:Àmpliament utilitzat en el control de processos químics, sistemes d'energia elèctrica i altres camps.
5. Control de xarxes neuronals
- Principi:Utilitzant la poderosa capacitat d'aprenentatge de la xarxa neuronal, aprèn la llei de control del sistema mitjançant dades d'entrenament.
- Aplicació:En el control de sistemes no lineals complexos, el reconeixement de patrons i altres camps tenen resultats significatius.
6. Control del mode lliscant (control del mode lliscant)
- Principi:L'algoritme de control del mode lliscant defineix una superfície lliscant a l'espai d'estats del sistema i, quan l'estat del sistema arriba a la superfície lliscant, l'entrada de control es canviarà ràpidament per mantenir el sistema lliscant sobre la superfície lliscant.
- Aplicacions:Robusta en el control del motor, el control de les articulacions del robot, etc.
7. Algorismes de control robusts
- Principi:Els algorismes de control robusts es dissenyen tenint en compte la incertesa del model del sistema i les pertorbacions externes per garantir l'estabilitat i el rendiment del sistema en diverses condicions.
- Aplicacions:En indústries aeroespacials i d'automoció, on es requereix una gran robustesa.
8. Control òptim
- Principi:Els algorismes de control òptim resolen un problema d'optimització per trobar l'estratègia de control òptima per a un sistema amb un índex de rendiment determinat.
- Aplicacions:Àmpliament utilitzat en la programació econòmica, l'assignació de recursos i altres camps.
9. Control d'aprenentatge iteratiu (Control d'aprenentatge iteratiu)
- Principi:L'algorisme de control d'aprenentatge iteratiu aprèn i millora l'estratègia de control a partir de dades històriques realitzant repetidament la mateixa tasca.
- Aplicacions:Línies de producció automatitzades amb tasques repetitives, robots de rehabilitació, etc.
10. Control no lineal
- Principi:Els algorismes de control no lineals estan dissenyats especialment per a sistemes no lineals, i el control es realitza mitjançant retroalimentació no lineal o observador d'estats.
- Aplicacions:En braços robòtics, sistemes de control de vol i altres aplicacions amb característiques no lineals importants.
11. Control híbrid
- Principi:L'algoritme de control híbrid combina una varietat d'estratègies de control per adaptar-se a diferents condicions de funcionament i característiques del sistema.
- Aplicació:En sistemes complexos on s'han de considerar simultàniament múltiples objectius i limitacions de control.
12. Programació dinàmica adaptativa (ADP)
- Principi:Els algorismes de programació dinàmica adaptativa optimitzen les estratègies de control mitjançant l'aprenentatge en línia i són adequats per a sistemes amb gran incertesa i complexitat.
- Aplicacions:en els àmbits de la conducció autònoma, el control de drons, etc.
13. Model de control predictiu (MPC)
- Principi:MPC aconsegueix el control d'un sistema predint el comportament futur i optimitzant les entrades de control, normalment en un període de temps limitat.
- Aplicacions:En sistemes químics, petroliers i de gas i elèctrics.
14. Control activat-esdeveniment (ETC)
- Principi:Els algorismes de control-activats per esdeveniments actualitzen les entrades de control només quan es desencadenen per esdeveniments o condicions específiques per reduir la sobrecàrrega de càlcul i comunicació.
- Aplicació:En sistemes de control en xarxa, sistemes de control distribuïts.
15. Control Distribuït
- Principi:Els algorismes de control distribuïts comparteixen informació i decisions entre múltiples nodes de control per aconseguir el control de sistemes grans o complexos.
- Aplicacions:En camps com ara xarxes intel·ligents i sistemes multi-robots.
Cada algorisme té els seus avantatges i limitacions específiques, i la selecció d'un algorisme adequat depèn de l'escenari d'aplicació específic, les característiques del sistema i els requisits de rendiment. En aplicacions pràctiques, pot ser necessari combinar diversos algorismes per aconseguir l'efecte de control òptim. Amb el desenvolupament de la tecnologia, estan sorgint nous algorismes de control per satisfer una gamma més àmplia d'aplicacions.