适用于具有未知或变化时滞的PID自适应控制器

本文通过把Smith型预估和补偿方法与PID控制算法相结合,提出了一种新的、简单而有效的SIOS自适应控制算法,此法便于在实际中应用推广。文末给出了数字仿真与物理仿真结果。     

一种新的时变时滞系统控制方法

把一种新的能在线估计时变时滞系统参数的辨识算法与内模控制相结合,提出了时变时滞系统自适应内模控制算法．理论分析及仿真结果表明,该方法能够克服时滞及参数的变化,具有鲁棒性好、抗干扰能力强等特点,优于Ｓｍ ｉｔｈ 预估控制器．     

微机自适应预估控温系统

针对气体渗碳炉炉温控制对象所具有的参数时变特性和纯滞后的特点,提出了一种自适应预估补偿控制方案.文中详细介绍了系统的原理、构成、控制算法以及仿真实验结果.     

基于Smith预估器和自适应模糊PID的温控系统

针对常规温度PID控制系统由于温度惯性大、单向升温和滞后大等特性存在超调量较大、抗干扰性差等问题,提出一种新的电阻炉温度控制系统.该系统采用自适应模糊PID控制算法,在此基础上结合Smith预估补偿器,实现软切换,并采用MATLAB软件进行仿真.仿真结果表明,基于Smith预估补偿器的自适应模糊PID控制相比常规PID控制具有良好的控制性能.     

可变纯滞后时变系统模型参考自适应预估控制

基于Smith预估控制和参数最优化理论,提出了可变纯滞后时变系统的模型参考自适应预估控制(MRAPC)。MRAPC由自适应预估器,自适应过程模型,自适应机构及常规控制器所组成。它大大地减少了系统中时变参数和可变纯滞后的影响,控制性能明显地强于Smith预估控制。其后给出的仿真结果证实了MRAPC的有效性。     

MAPC控制算法在矿井通风自动化系统中的应用

本文结合矿井通风自动化实例,讨论了把Smith预估和模型参考自适应结合起来所形成的独特的控制系统,对这种控制算法(MAPC)在理论与实践的结合上进行了深入的探讨,本系统由单片机实现,取得了满意的控制效果.     

基于时间序列模型的预估控制算法

提出一种具有反馈修正的，基于时间序列模型ＣＡＲＭＡ的单值预估控制算法，对这种算法下闭环预估控制系统结构和稳定性进行了分析，对各种预估控制算法的鲁棒性进行了仿真对比。反馈修正的引入，使闭环预估控制系统的鲁棒性有很大的改善，使这种算法更适合于工业应用。     

基于自适应Smith预估器的炉温控制系统

针对目前工业炉控制系统中存在的大纯滞后现象,提出一种基于自适应Smith预估器的炉温控制系统,具体介绍了控制系统的结构与算法。常规的PID控制,Smith预估控制和自适应smith预估控制在计算机上仿真结果表明自适应Smith预估控制具有超调量更小,调整时间更快,精度更高等特点。     

碳纤维生产的微机温度控制系统设计

本文介绍了碳纤维生产的微机温度控制系统的输出接口设计方法及控制算法的设计思想,简述了微机 SCR 全数字化直接相位控制技术在温度控制中的应用。文中提出了增量式模糊控制的概念,给出一种易于用低挡次微机实现的智能自适应控制算法,即 PID—增量式模糊自适应控制算法。     

模型预估控制的解耦特性

利用严等价关系和基于多项式矩阵的预估控制算法 ,证明了各种模型预估控制算法的控制律在模型准确时是等价的。在此基础上 ,给出了模型预估控制对给定值解耦的充要条件 ,指出解耦后系统可能是不稳定的。给出了关于系统解耦且可任意配置极点的充要条件的定理。由于解耦受稳定性、鲁棒性和控制作用幅度的限制 ,给出了一种局部解耦策略。     

二自由度关节型机器人的自适应模糊滑模控制

针对二自由度关节型机器人控制问题,通过分析传统滑模控制的不足,提出一种自适应模糊滑模控制算法。采用自适应单输入单输出模糊系统来计算控制增益,同时设计了基于Lyapunov稳定性理论的自适应律,最后利用Simulink软件对自适应模糊滑模控制进行仿真实验。结果表明,机器人各关节控制力矩的抖振现象明显减弱,系统性能得到提升;自适应算法的加入使模糊滑模控制能在短时间内随着系统状态的变化自动地进行调节,稳态收敛为常数;在关节型机器人参数不确定和存在外界干扰的情况下,自适应模糊滑模控制算法依然具有良好的鲁棒性和跟踪精度。     

变论域自适应模糊分数阶自抗扰控制器设计

提出了一种变论域自适应模糊分数阶自抗扰控制算法,用以提高分数阶系统的性能;在变论域自适应模糊控制的设计中,引入分数阶扩张状态观测器和分数阶跟踪微分器;在变论域自适应模糊分数阶自抗扰控制中,利用分数阶跟踪微分器将输入信号转化为平滑跟踪和高质量差分信号,用扩张状态观测器获取每个状态变量的估计值、不确定性的实时动态模型以及外部扰动．为了消除稳态误差,提高控制精度,提出了可变值域的扩张状态误差积分;将变论域自适应模糊分数阶自抗扰控制算法和分数阶自抗扰控制 (FADRC)算法对典型的分数阶系统进行仿真,验证了所提方案的优越性和有效性．      

基于区间二型模糊神经网络反演控制抑制二惯量系统的机械振动

针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估计项,采用区间二型模糊神经网络对其进行估计,给出了基于区间二型模糊神经网络的参数自适应律.基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统输出跟踪的收敛性,并且跟踪误差可以通过调节控制参数达到任意小.仿真结果表明该方法具有较好的控制性能.      

永磁直线同步电机自适应变结构位置控制器的研究

针对永磁直线电机参数变化和外部扰动对伺服系统的影响,提出了自适应变结构位置控制设计方法.用电机的位置误差信号及其导数构造切换函数,利用自适应律对系统不确定性扰动因数的极限进行估算.经过分析验证,与基于SVPWM的矢量控制系统相比较,自适应变结构位置控制算法明显减少了由系统参数变化和外部扰动引起的推力脉动,能快速、准确地跟踪给定信号,增强了整个系统的自适应性和鲁棒性.     

电弧炉电极调节系统的自校正控制

以电弧炉电极调节系统为研究对象,提出了采用参数辨识的方法对受控模糊实时估计算法,进而采用极点配置自适应控制算法,对传统的PID电弧炉电极调节系统加以改进。仿真结果表明,自适应控制系统无论在系统的动态性能,还是在对弧长扰动的抑制能力方面,均优于PID控制,为开发新一代电弧炉自适应调节系统提供了理论依据。     

有源结构声辐射自适应控制系统的一种新算法

提出了一种适用于有源结构声辐射自适应控制系统的新算法,它直接利用传感器拾取的干扰信号和误差信号实时地建立系统模型和误差通道模型,通过解Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程得到自适应控制模型,仿真表明新算法较传统的Ｆｉｌｔｅ－ＸＬＭＳ等算法具有更好的收敛性。     

欠驱动水下航行器编队协同控制

针对复杂海况中欠驱动无人水下航行器（UUV）的水平面上编队问题,结合路径跟踪控制和一致性算法构建编队运动控制策略.将编队任务分为两步:1）对于每个UUV个体设计路径跟踪控制器,完成对各自期望路径的跟踪;2）对于多个UUV之间设计一致性协同算法,完成UUV编队的协同运动;编队控制器设计考虑了外界海流干扰及UUV模型参数不确定性等因素.针对海流干扰设计干扰观测器,利用自适应技术对参数不确定性进行在线估计,最后通过仿真验证了所设计编队控制策略的有效性.     

建筑电气设备自适应模糊PID节能控制研究

针对建筑电气设备自适应模糊PID一直存在能耗过大的问题。提出基于自适应模糊PID节能控制方法,将建筑电气设备系统的温度波动和温度波动率,作为自适应模糊PID控制系统的输入项,将PID控制系统的三个参数波动量作为输出项,构成双输入三输出控制结构。依据自适应模糊PID调节规律表中的信息,调整电气设备模糊逻辑系统的参数。通过运算自适应模糊PID节能控制函数,获取最佳温度值,实现节能目标。实验结果表明:自适应模糊PID节能控制系统起动电流低、噪声小、控制精度高;在一般扰动和大扰动下系统响应波动较小、适应能力更强、动态性能高;该算法下建筑电气设备单耗节能率为88.69%,节能效果显著。     

用于壁板结构多模态振动主动控制的改进最小控制合成(MCS)算法

针对压电壁板结构,引入具有良好非线性控制性能的最小控制合成(minimal controller synthesis,MCS)算法来抑制其振动.鉴于标准的MCS算法在快速扰动下缺乏稳定性,为进一步提高其控制效果,构造了一种新的自适应补偿因子,形成了改进MCS算法-IMCS算法,并通过波波夫准则验证了该控制系统的稳定性.选取LQR(linear quadratic regulator)控制作为参考模型,分别施加宽频随机扰动和前2阶正弦混合脉冲激励,分析比较了IMCS算法和标准MCS算法的控制效果、自适应增益因子和跟踪误差.仿真结果表明,IMCS算法具有更快的收敛速度和更小的跟踪误差;多模态扰动实验结果表明,当存在外部非线性扰动时,IMCS算法具有更好的控制效果和鲁棒性.     

基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制

为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度和冲击度,设计二次型多目标优化性能指标函数和多参数约束条件,构建自适应巡航预测控制优化命题;最后为便于问题求解,将目标函数和约束条件推导转化为以预测控制增量为优化变量的规范形式,并基于粒子群优化算法求解自适应巡航预测控制的最优控制律.通过Matlab/Simulink多工况仿真结果表明,粒子群算法求解的最优控制律能够控制自车保持更好的跟踪性和自适应性.