智能隔震结构控制算法Simulink仿真分析

介绍了现有LQG控制算法特点,提出了基于全状态反馈的主动序列最优控制律,与现有LQG控制算法相比序列最优控制算法增益矩阵具有时变的特点。结合一栋五层基础隔震框架结构,对该两种控制方法在传感器正常工作时和染入噪声情况下的控制效果进行Simlink仿真分析,仿真结果表明序列最优控制算法的总体控制效果优于LQG控制算法,且序列最优控制算法具有良好的鲁棒性能。     

车辆半主动悬架自适应LQG控制

线性二次型高斯(LQG)随机最优控制理论和卡尔曼滤波器被应用于车辆悬架控制中。通过仿真分析得到了车体振动加速度均方根值随着悬架变形的均方根值的增大而减小的结论。提出了符合一类越野车辆实际需要的半主动悬架自适应控制策略。形成了对路面变化(包含车速)具有自适应能力的LQG控制系统。对自适应控制的效果进行了仿真分析。     

船舶横向运动LQG控制鲁棒性统计分析

首先介绍船舶横向运动多变量LQG控制与开环系统均值、均方差计算方法,提出应用两种系统均方差相对值这一统计指标评价系统减摇控制的鲁棒性。详细讨论了当船舶水动力系数在标称值附近独立地按均匀分布发生随机变化时,相对均方差的概率分布模型。并针对某船,在5级海情,18节航速、45度航向工况下,当船舶水动力系数独立地按均匀分布发生±10%、±20%、±30%随机变化时,进行了仿真计算。仿真结果表明,当水动力系数出现摄动时,LQG横向控制相对均方差指标服从正态分布,且与无参数摄动时相比,均值无明显变化。利用文中的方法和结果,可以计算船舶横向LQG控制在一定概率意义下的减摇效果。     

基于斜舵船舶减横摇LQG控制研究

研究基于斜舵船舶减横摇问题,建立了船舶基于斜舵横向运动状态空间数学模型,用递推最小二乘法对海浪扰动进行建模.将扰动模型与原来的系统模型合并为新的系统模型,并引入白噪声作为系统干扰.对扩展后的新系统,运用线性二次高斯(LQG)控制方法计算出扩展Kalman滤波增益阵和扩展随机最优控制增益阵.另外通过仿真给出了斜舵的倾斜角度对减横摇效果的影响.仿真结果表明,基于斜舵利用经典的LQG控制方法实现船舶减横摇控制是可行的.     

基于LQG/LTR的重型半挂车主动侧倾控制仿真分析

针对重型半挂车的侧倾稳定性问题,建立了八自由度的车辆模型,并以LQR主动侧倾控制方法为基础,提出了一种基于回路传输恢复技术(Loop Transfer Recovery:LTR)的LQG主动侧倾控制算法。设计各个车速下LQG/LTR局部状态反馈控制器,并进行了阶跃转向工况下车辆的仿真。仿真结果表明:LQG/LTR主动侧倾控制算法有效提高了重型半挂车的侧倾稳定性。     

主动悬架LQG控制器设计

把最优控制理论运用到主动悬架的控制策略中，通过车辆模型和控制系统的建立，进行了线性二次型最优控制器的设计，并且在输入一路面白噪声的情况下用Simulink进行了模拟仿真，仿真结果有效地证明了用LQG方法控制的主动悬架在改善汽车的平顺性和操纵稳定性上有良好的效果。     

一类载人潜水器的改进LQG控制研究

针对一类载人潜水器(MSV,MannedSubmersibleVehicle)在动力定位中多自由度之间存在的强耦合、非线性,以及系统参数的时变特性,文章采用带遗忘因子的递推最小二乘法和平方根法对系统参数进行辨识,然后在状态空间进行多输入多输出(MIMO)线性系统的最优控制研究。仿真结果表明,该两种改进LQG控制方法对于外界扰动以及系统的参数时变具有良好的控制效果,控制精度得到提高,为实际载人潜水器控制系统的多自由度动力定位控制提供了坚实的依据。     

基于LQG的弹性倒立摆动态稳定性控制

机械系统的轻量化,将使其材料弹性刚度减弱,从而导致系统振动加剧。为了实现对具有弹性的不稳定机械系统的控制,对弹性倒立摆的动态稳定性控制进行了研究。通过动力学分析,建立了车型弹性倒立摆系统的动力学控制模型,并对系统进行了线性化和可控、可观性分析。利用线性二次高斯(linear quadratic Gaussian,LQG)控制方法对其进行动态稳定性控制。相应的仿真研究和实时控制结果证明,该系统具有良好的控制效果和鲁棒稳定性。     

喷气/偏置动量轮联合微小卫星三轴稳定控制

针对偏置动量轮加喷气的微小卫星姿态控制方案,给出了LQG和Lyapunov控制的两种三轴稳定控制方法.首先以轨道系为参考建立了卫星、偏置动量轮以及喷气系统模型,在此基础上设计了两种喷气/动量轮联合控制律.仿真结果表明两种控制方法,将动量轮和采用PWM技术的喷气系统进行联合控制,与单独动量轮俯仰控制、喷气进行滚动-偏航控制的传统方法相比较,具有更高的控制精度,并且减少喷气系统的燃料消耗,同时还可以减少动量轮饱和的机会.     

单路口交通信号智能控制方法

应用模糊理论和机器学习方法，通过对到达车辆数目的模糊分类，将不同车辆数目到达情况下的信号控制决策方案以规则集的形式存储在知识库中，在交通信号控制过程中使用遗传算法对规则集进行改进．经过仿真实验，对该方法的控制效果与定时控制和感应控制进行了模拟比较，仿真实验的结果说明该方法的控制效果明显优于传统控制方式。     

对丢失数据包的网络控制系统的分析及最优控制

针对同时存在前向通道和反馈通道数据包丢失的离散时间系统,分别将数据包丢失作为独立的贝努利过程进行建模。通过对量化器量化水平参数的约束条件,确保状态估计在均方差意义下的稳定,并基于约束条件获得前向通道的最大丢包率的一个上界。与此同时,基于线性二次型最优控制(LQG)性能指标和状态估计,给出了具有数据包丢失的系统最优控制律,运用线性矩阵不等式(LMI)技术和二分法进行优化设计,并给出了反馈通道最大丢包率的一个优化算法。最后通过仿真实例验证了理论结果。     

Guaranteed control performance robust LQG regulator for discrete-time Markovian jump systems with uncertain noise

Robust LQG problems of discrete-time Markovian jump systems with uncertain noises are investigated. The problem addressed is the construction of perturbation upper bounds on the uncertain noise covariances so as to guarantee that the deviation of the control performance remains within the precision prescribed in actual problems. Furthermore, this regulator is capable of minimizing the worst performance in an uncertain case. A numerical example is exploited to show the validity of the method.     

高层建筑风振反应的T-S模糊控制

研究了高层建筑在顺风向脉动风荷载激励下T—S模糊控制问题。受控结构为拟建于澳大利亚Melboume的一幢钢筋混凝土结构办公楼，高306米，总共76层，控制设备为安装于结构最顶层的主动调谐质量阻尼器，主动控制力由T—S型模糊控制器求得。选取LQG控制的仿真结果为T—S模糊控制器的学习样本，采用减法聚类法和混合学习算法对T—S模型进行结构与参数辨识，通过改变结构刚度束检验模糊控制器的鲁棒性。仿真结果表明：T—S模糊控制器鲁棒性好，控制效果能够满足高层建筑风振舒适度的要求；与Mamdani型控制器相比，在线计算时间短，无计算时滞问题。     

BTT导弹自动驾驶仪LQG/LTR积分控制设计

为实现BTT导弹准确跟踪指令的要求,采用LQG/LTR积分多变量控制方法设计自动驾驶仪。以某飞机型BTT导弹为例根据其气动特点建立了俯仰独立、偏航-滚转耦合的气动模型,分别设计了俯仰及偏航-滚转通道自动驾驶仪,对设计结果进行仿真。仿真表明所设计的自动驾驶仪能够很好的跟踪指令,鲁棒稳定定性较强,具备一定抵抗通道间耦合的能力。