惯性特征系统最速特征模型PID控制参数辨识

以惯性特征系统作为研究对象,针对常规PID控制器参数的设置问题提出了基于系统最速特征模型的辨识算法,该算法利用惯性特征系统的输入输出特性,通过最小二乘法辨识出系统的一阶特征模型,然后再根据一阶特征模型、控制律和系统的动、稳态性能的要求辨识出系统的二阶最速特征模型,同时也计算出PID控制器的参数.仿真结果表明,该算法能够使PID控制具有最速响应的特征,为PID参数设置提供了一种计算方法.     

基于逆系统方法的非线性系统故障调节

针对一类多输入多输出非线性可逆系统,提出一种基于逆系统原理的故障调节方法.该方法通过设计被控对象的自适应观测器来估计执行器故障,并根据故障估计值,基于逆系统方法产生附加控制律对逆系统进行调节补偿,使得被控对象和经调节后逆系统的串联仍能保持为无故障时的伪线性系统模型,从而在无需改变系统正常控制器参数的情形下,方便地实现对执行器故障的良好性能容错目标.     

四旋翼无人机悬停飞行自适应PD控制器设计

提出一种基于模型参考的自适应PD控制器设计方法,用于质量可变的四旋翼无人机的悬停飞行控制。由无人机的动力学方程对悬停飞行时姿态角近似处理得出参考模型,根据参考模型选取一个与实际系统相似并且有期望动态特性的二阶系统。基于Lyapunov稳定性理论的方法,通过被控对象的输出与参考模型输出之间的误差确定控制器的参数,当被控对象参数发生变化时,自适应机构通过参数估计调整PD控制器的输出,使被控对象参数的估计值总能跟踪其实际值,并分别与常规的PD控制器和加入了限速补偿环节的PD控制器进行仿真实验对比。结果表明,该控制器的控制信号比常规的PD控制器超调量小;比加入了限速补偿环节的PD控制器调节速度快,稳定性更好。对于四旋翼无人机的悬停有更好的控制效果。     

基于BP网络的非线性广义预测学习控制器

本文提出了一种基于ＢＰ神经网络的非线性义预测学习控制器，它由一个ＢＰ网络构成。在整个学习与控制过程中，首先根据被控对象的输出与ＢＰ的学习输出之间的误差来修改网络的权值，以逐步建立被控对象的合理的多步预报模型；然后，根据网络的多步预报输出序列与设定值序列的偏差修改控制律。     

一类无模型系统的串级控制律

对于某些不易建模的被控现象,给出了一种串级控制器.这种控制器仅依赖于系统的输入和输出数据.同时又具有一定的处理时滞问题的能力.用仿真计算实例结果说明了这种控制的有效性.     

基于低通滤波器的机械手滑模控制

机械手是典型的多输入多输出非线性系统,具有时变、强耦合、非线性、快速高精度跟踪等特点.滑模控制是机械手控制的一种重要方法,但基于一般滑模控制方法设计的控制器,其输出存在高频抖动,给被控对象带来不利影响.采用滑模结合低通滤波器的控制策略,定义滑模面,利用趋近律方法设计滑模控制律,基于李亚普诺夫(Lyapunov)函数证明系统的渐近稳定性.以双关节刚性机械手为例,MATLAB仿真结果表明,该控制策略能减小抖动、实现高精度跟踪.     

基于高阶统计量的非线性控制系统性能评估方法

针对一类基于反馈线性化策略的非线性控制系统,提出一种基于高阶矩估计非线性控制器性能检测新方法.非线性闭环控制系统由外部PID控制器、反馈线性化补偿环节和非线性控制对象组成,在模型和对象完全一致时,闭环系统输入输出具有线性特征.在实际应用中,经常遇到反馈线性化补偿环节模型参数与被控对象实际值不一致的情况,上述线性关系也一般不再存在.基于这种直观认识,以闭环控制系统所具有的线性关系为性能参考基准,通过估计系统输出的三元谱和四元谱等统计特征量,构造非高斯性以及非线性等假设推理命题,检验控制系统是否还处于原期望的操作点上,通过大量仿真计算表明了非线性检测新方法的有效性.     

一类自适应虚拟参考反馈校正法研究

针对线性未知时变系统控制器设计中离线虚拟参考反馈校正法的不足,提出了基于遗忘梯度算法的自适应虚拟参考反馈校正方法.首先,通过离线虚拟参考反馈校正法初始化控制器参数;然后,在系统运行过程中实时采集控制对象两端的输入/输出数据,构造滤波器及虚拟参考信号;最后,利用滤波数据在线辨识并实时更新控制器参数.对控制器参数收敛性进行了理论分析,并仿真验证了所提方法在控制对象特性改变情况下,具有良好的自适应性.     

条件技术在控制模式切换中的应用

工业过程控制中存在着各种控制模式,在各种控制模式之间的切换会使系统产生饱和现象,影响系统的性能。通过在具有控制模式切换的系统中引入条件技术的可行性参考输入的概念,设计抗饱和控制器,减小由于模式切换过程产生的对被控对象产生的阶跃影响。通过仿真证明了所设计的抗饱和控制器缩短了系统输出的调节时间,削弱了由于模式切换对被控对象带来的阶跃影响,使整个控制系统具有明显的抗饱和效果。     

离散时间系统多模型切换控制器

基于离散时间系统模型,提出一种切换控制器,这种控制器可保证经过多次切换,系统的状态是Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定的·同时针对被控对象参数不确定范围对被控对象建立多个模型,每一个采样时刻根据输出误差,选择最优模型及切换控制器,避免了切换控制器造成的切换频繁、过渡时间过长的弊端,改善了瞬态响应     

基于模型参考的自适应PID控制器

提出了一种基于模型参考的自适应 PID控制器 ,通过引入一自适应误差信号 ,根据模型参考自适应控制原理的方法 ,推导了 PID参数整定的自适应率 .仿真结果表明 ,该控制器与典型的PID控制器相比 ,显著提高了系统的动态响应性能 ,系统输出能够很好地跟踪参考模型的输出 ,具有一定的抗干扰性 ,鲁棒性较好     

带前馈的广义不确定系统的脉冲鲁棒控制及其设计

利用矩阵代数方法，研究了带前馈的广义不确定时变系统在输出反馈下的消除系统脉冲行为的鲁棒控制问题。系统不确定量是时变的、范数有界的。根据前馈控制矩耻是非奇异阵（特殊情形）和奇异阵（一般情形）的两种情况，给出了在理想系统满足不同条件下的输出反馈阵的设计方法。当理想系统满足输出反馈能正常化条件时，得到一个重要结论：对任意给定的不确定量范围，都可以设计相应的脉冲鲁棒控制器。在理想系统满足脉冲能控、脉冲能观的情况下，给出了脉冲鲁棒控制的具体设计步骤。     

一种新颖的用于单相逆变器的重复控制器

单相逆变器越来越被广泛应用于不间断供电装置和其他工业设备中.为了让单相逆变器能够输出高质量及最低谐波总含量的正弦波电压,提出了一种新颖的数字重复控制算法.在这种方法中,重复控制器嵌套于状态反馈控制中,其中重复控制器能够消除周期性的扰动,跟踪周期或直流参考信号,实现无差跟踪.这里系统地阐述了该控制器的设计方法,并分析了采用该控制器的系统的稳定性.基于设计结果搭建仿真模型,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于扩张状态观测器的轮式移动机器人全阶滑模控制

针对存在模型参数摄动和外部有界扰动不确定因素影响下的非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于扩张状态观测器的全阶滑模移动机器人轨迹跟踪控制方法.通过坐标变换将耦合的系统动力学模型转化为2个独立的子系统,再将模型参数摄动和外部有界扰动不确定因素扩张为一个新的变量,进而分别对2个子系统设计扩张状态观测器用于估计并补偿系统的总和扰动,抑制其对系统控制性能的影响,结合滑模控制理论设计基于扩张状态观测器的全阶滑模控制器,保证系统输出稳定跟踪给定信号且消除传统滑模控制中抖振突出的问题,提高系统滑动模态的品质.仿真对比结果验证了所设计控制方法的优越性和有效性.     

钻进中钻柱系统的辨识

在钻井过程中,钻柱振动系统是一个很复杂的动态系统,它不仅具有复杂的不确定的边界条件,而且具有显著的随机特征。在随机信号理论基础上,提出了一种用互相关辨识钻柱系统的新方法;结合输入信号和输出信号,利用钻柱系统的脉冲响应,讨论了钻柱的临界转速、钻柱共振、钻柱与井壁之间的相互作用、所钻地层岩性等钻井工程问题。     

基于DSP的单相逆变电源智能控制系统

针对逆变电源模糊控制系统输出存在振荡的问题,以数字信号处理器（DSP）为核心,将可变论域思想引入模糊自整定PID控制结构中,设计了一种基于可变论域的模糊自整定PI双闭环逆变电源控制器,实现了在线调整模糊论域的伸缩变化。仿真结果表明：阻性负载情况下,与常规PID控制器相比该控制器的输出超调小、自适应能力强,可以提高逆变电源系统的稳态精度和动态性能。     

基于C8051F020的密度分析数据采集系统

在自动化密度分析仪中,需要实现对多路温度、压力模拟信号进行采集,并顺序输出数字量控制多个数字开关。该系统采用基于分布式模式的系统设计方案,上位机通过USB接口获得下位机发送的数据,利用编程软件完成人机交互界面的设计以及对通信数据的处理与储存,下位机采集现场数据并控制如电磁阀等动作机构。     

一种线性自抗扰控制器参数自整定方法

针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法. 算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定. 为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究. 结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法.     

Multi-objective Optimization of Controller for Process with Reverse Response and Dead Time

Due to the difficulty of controlling the process with inverse response and dead time,a Multi-objective Optimization based on Genetic Algorithm (MOGA) method for tuning of proportional-integral-derivative (PID) controller is proposed. The settings of the controller are valued by two criteria,the error between output and reference signals and control moves. An appropriate set of Pareto optimal setting of the PID controller is founded by analyzing the results of Pareto optimal surfaces for balancing the two cr...     

车辆单神经元模型参考自适应控制算法研究

针对智能车辆油门控制系统,提出了一种单神经元模型参考自适应控制算法.首先通过实验研究获得油门控制系统的传递函数,再以该函数获得的数学模型为依据设计了自回归滑动平均模型（NARMAX）神经网络,并对系统输出进行离线辨识和在线预测.采用免疫模糊思想改进二次型单神经元控制算法,构建基于NARMAX神经网络预测的模型参考自适应控制系统,定义了一种评价车辆纵向运动的目标函数,采用浮点遗传算法寻找各控制器的最优值.仿真结果表明,NAR-MAX神经网络可辨识和预测车辆油门系统的动力特性,与免疫模糊和二次型单神经元算法相比,单神经元模型参考自适应算法的阶跃响应速度显著提高.