波浪运动补偿平台的自适应预报控制模型研究

具有广义升沉运动补偿功能的波浪运动补偿平台可以减少船舶运动对海上作业和设备的影响.该平台系统的液压机构具有非线性和大惯性的特点.为了有效地进行广义升沉运动补偿,本文采用基于等维新息的自适应自回归多步预报算法和非线性PID控制器相结合的控制策略对波浪运动补偿平台液压机构进行控制.益参数随误差变化的非线性PID控制器具有较好的适应性、抗干扰性和鲁棒性,适合波浪运动补偿平台液压机构的控制特点,可以提高控制效果.结合实验获得的船舶甲板控制点的广义升沉位移数据,仿真试验结果表明:采用上述的自适应预报控制策略对波浪运动补偿平台液压机构进行控制能有效地减少平台的广义升沉运动幅值.     

基于时间序列分析法的气垫船升沉运动预报

针对受海浪干扰的气垫船升沉运动预报问题,首先,设计基于卡尔曼滤波原理的升沉位移估计器,根据测得的升沉加速度信号,估计气垫船的升沉位移;在此基础上,基于时间序列分析法建立自回归模型并对气垫船升沉运动进行预报.以一艘侧壁式气垫船为例进行仿真,结果验证了本文提出的气垫船升沉运动预报方法的有效性.     

基于模糊逻辑系统的采矿船升沉补偿控制方法研究

采矿船是海洋资源开采中必不可少的海工装备。采矿船在海上作业时,船体受海浪载荷作用所引起的升沉运动对于水面下采矿系统作业安全性有恶劣的影响,为了减少升沉运动,需要对采矿船进行升沉补偿,提出了一种基于复合液压油缸的主被动一体式复合型升沉补偿系统。为了提高控制精度,本文提出了一种基于Mamdani型的模糊PID主动式补偿控制策略来减小升沉干扰下的补偿误差,首先对升沉补偿原理进行介绍,随后基于莫尔经验公式推导出不同海况下船体升沉幅值的计算过程,并建立所提升沉补偿系统的数学模型和传递函数,最后用所提的模糊控制算法进行控制,在规则海浪波和不规则海浪波下分别进行仿真,并和传统PID控制效果进行比较,结果表明,两种海浪波下,模糊控制算法的误差要小于传统PID控制算法的误差,可见模糊控制算法有着明显的优势。     

基于改进模糊PID算法的空燃比控制策略研究

对发动机瞬态工况空燃比进行控制时,由于单缸汽油机本身固有的非线性和时滞环节,传统PID控制很难取得满意的效果,本文构造了一种带动态补偿的模糊PID控制器.首先搭建了单缸机仿真模型,并将模糊PID控制算法应用于空燃比控制中,以适应系统的非线性;然后针对单缸机系统中固有的时滞环节提出一种动态时滞补偿器,以降低时滞环节对系统的影响;再将该时滞补偿器耦合于模糊PID控制器中,应用于单缸机瞬态工况下的空燃比控制.仿真结果表明,改进的模糊PID控制器不仅能补偿系统中时滞环节带来的非最小相位影响,而且能很好地适应发动机系统的非线性特征,从而使控制系统的稳定性、准确性、快速性均得到了很大的改善.     

深海采矿升沉补偿系统建模及其模糊控制仿真

根据中国大洋协会(COMRA)拟定的1 000 m 大洋多金属结核中试采矿系统中升沉补偿子系统设计方案及1 km 海试的状况,应用牛顿第二运动定律和MATLAB 软件,创建了该系统的数学模型,对该数学模型进行模糊控制仿真研究.仿真结果表明1 km 海试总体设计中提出的双油缸主动控制升沉补偿系统可适应海试要求,在4级海况条件下,对系统实施模糊逻辑控制能得到满意的控制效果.但在复杂海况条件下,随着外扰频率逐渐增加,系统的升沉补偿效果会不断下降,当外扰频率大于0.7 Hz 时,主动式模糊控制几乎无减振效果.因此,建议在0～0.7 Hz 范围内采用主动式模糊控制,而在外扰频率大于0.7 Hz 范围内实施被动式升沉补偿.     

基于PLC的电锅炉温度模糊预测PID控制

根据电锅炉系统的时滞和非线性特点,结合模糊控制和预测控制两种方法,设计了模糊预测PID控制器.介绍了电锅炉结构和工作原理,以S7-300 PLC为核心,对电锅炉温度控制系统进行了硬件和软件设计.在Matlab中仿真表明,模糊预测PID控制器系统超调量和稳态误差都很小,提高了系统的控制精度,具有良好的控制效果.     

参数自整定模糊PID控制器的设计与仿真

为保证大时滞复杂系统的稳定性和抗干扰性,结合模糊控制和常规PID控制的优点,设计了一种参数自整定模糊PID控制器,根据其输出形式的不同,采用了位置式和增量式2种方法对时滞系统进行了有效控制,利用Matlab软件的Simulink和Fuzzy工具箱进行了仿真．结果表明：增量式输出方法时控制效果更好,并具有零超调、无静差、过渡时间短、稳定性好等特点．根据实验结果,总结出了调整模糊PID控制器各参数的一般规律和设计方法．     

水下拖曳系统升沉补偿液压控制系统研究

针对复杂海洋环境下拖船升沉运动对拖体定深的影响问题,提出了一种水下拖曳系统的升沉补偿控制机理并设计了其补偿系统.基于对缆绳张力影响分析提出了收放速度与升沉速度沿缆绳方向合力为零的升沉补偿机理,通过控制收放缆绳运动来抵消拖体升沉运动并达到理想拖曳速度,基于PID校正方法提高系统的相对稳定性、增加频率带宽设计了升沉补偿控制I型系统.根据线性波理论描述波浪力,通过AMESim软件软件中的液压模块、机械模块和控制模块对水下拖曳系统作业过程进行虚拟样机建模.以调整工况和收放工况为例,对控制前后拖曳体在3种不同海况条件下收放速度、缆绳张力等问题进行计算仿真.仿真实验结果表明,拖曳系统速度补偿效果明显改善,张力波动得到抑制.     

改进灰色预测模糊PID控制策略

针对过程工业对气动调节阀的控制精度与稳定性有较高要求,而常规PID控制策略自适应性与实时性差,难以取得较好的控制效果的问题,根据GM(1,1)模型灰色作用量具有的动态特征来改进灰色预测模型,结合改进灰色预测控制与模糊PID控制的优点,提出了改进灰色预测模糊PID控制策略.仿真结果表明:改进控制策略明显优于常规PID、模糊PID、灰色预测模糊PID控制策略,使系统响应速度加快,超调量减小,且适用于不同的阀门定位系统.     

基于自适应模糊时间序列法的光伏发电短期功率预测

针对并网光伏发电系统功率预测问题,提出一种基于自适应模糊时间序列法的并网光伏发电短期功率预测模型.根据光伏发电系统的历史发电数据,进行自适应算法处理,使数据结构与预测模型相适应,确定聚类数目、划分论域并定义论域区间.通过对历史数据进行模糊化处理,确定各模糊关系组,再计算各类模糊关系组的权重向量.按照模糊时间序列的方法进行光伏发电功率预测,并去模糊化得到实际预测结果.结果表明,对比时间序列预测法ARIMA模型,本文预测模型结果误差由13.66%减小到11.34%,并且在处理突变数据上有较大改进.     

深海采矿升沉补偿系统的自调整模糊控制仿真

针对深海采矿升沉补偿系统的作业过程受海洋环境和自身工作原理的影响，具有复杂性、随机性等特点，采用自调整模糊控制方法，通过可调整因子α和β自寻优，改变量化因子Ke，Kec和比例因子Ka对控制性能的影响，使升沉补偿系统具有最优的动态性能，从而实现升沉平台和扬矿管系统纵向大幅振动的最佳控制。综合运用控制软件MATLAB和虚拟样机软件ADAMS，建立升沉补偿系统的振动控制仿真模型，进行不同海况下的仿真分析。研究结果表明，应用自调整模糊控制器的升沉补偿系统能更好地抑制振动，降低振动的强度，降低幅度达75％～85％，在调整时间、控制效果及适应性等方面的性能均优于常规模糊控制器的性能，完全符合升沉补偿系统的设计要求。     

隧道围岩变形的非线性自回归时间序列预测方法研究

针对传统时间序列预测模型的单一线性和忽略施工过程影响的静态局限性,提出非线性自回归(包括NARNN与NARXNN)时间序列预测模型.该模型通过引入动态施工影响因子作为附加的外部输入,同时结合模型本身的反馈结构和延迟单元,在结构和动态特性上更加符合实际系统,可以非线性动态地考虑隧道施工全过程.运用该模型对史家山2号隧道施工过程中的围岩水平收敛和地表变形进行预测.结果表明:1)非线性自回归预测模型比传统的ARMA预测模型的预测精度高、适应性好;2)通过多次预测并对结果取平均值,可以保证非线性自回归预测模型预测结果的预测精度和稳健性;3)通过优化动态施工影响因子的取值方法,可以进一步提高NARXNN时间序列预测模型的预测精度.     

基于ARIMA与信息粒化SVR组合模型的交通事故时序预测

该文基于自回归滑动平均(ARIMA)模型和支持向量回归机(SVR)模型,构建时间序列组合预测模型,对道路交通事故相关指标进行趋势预测。通过ARIMA预测模型进行线性拟合;基于模糊信息粒化方法,将ARIMA预测模型残差季度变化趋势映射为包含最小值Low、中值R、最大值Up三个参数的模糊信息粒;并以其为输入构建SVR模型,对季度残差变化趋势进行预测;最后根据SVR残差预测值修正ARIMA模型预测值。实证研究结果表明:时间序列组合预测模型精度优于单一ARIMA模型,由模糊信息粒子确定的预测区间较好描述了实证数据的季度变化趋势。     

基于时间序列算法的电力无功测量

为了对电力系统的无功进行有效的控制,必须对无功进行预测.对无功的预测也就是对系统功率因数的预测.利用时间序列分析方法,建立了3种预测模型,分别是自回归模型、滑动平均模型和混合模型.通过对3种模型的比较,最终选用混合模型的时间序列分析方法对电力系统的功率因数进行预测.经实测检验,混合模型分析方法的误差非常小,表明该方法具有一定的实用价值.     

时变分数时滞系统的最优预报自适应控制算法

在用广义模型描述被控过程的基础上,本文提出一个极点配置最优预报自校正PID控制算法,该算法兼有PID和自校正,以及克服时滞的最优预报器的特点。计算机数字仿真结果表明这种控制策略对具有未知或时变分数时滞系统是非常有效的。     

灰色预测模糊自调节PID控制器及其仿真

结合灰色预测、模糊自调节与传统PID控制的设计思想,提出灰色预测模糊自调节PID控制算法.该算法用系统输出误差和系统输出预测误差合成的综合误差作为PID控制器的输入,同时模糊自调节系统又能根据综合误差及其变化率来调整PID参数.仿真结果表明,与模糊自调节PID控制器相比,该控制器具有良好的动态性能和鲁棒性.     

两种改进的GM(2,1)模型及其在船舶横摇预报中的应用

实时准确地预报船舶横摇运动是目前船舶运动研究的一个重要课题,对于提高船舶的耐波性和适航性具有重要的意义.灰色GM(2,1)模型有2个指数分量,能反映出序列摆动的运动情况,但预测精度仍然不足.因此在GM(2,1)模型对非线性复杂横摇运动进行建模及预测的基础上,基于误差补偿的思想,用周期外延和神经网络2种方法分别对灰色模型进行改进.仿真结果表明,灰色-周期外延组合预测模型和灰色-BP神经网络组合预测模型均能准确有效地预报船舶横摇运动,进一步提高灰色模型的预测精度,为船舶减摇控制打下了良好基础,具有实用价值.     

基于时滞补偿的气动系统位置控制仿真

为解决气动系统在控制过程中出现的时滞性、非线性性和外部干扰等问题,提出了一种基于时滞补偿的模糊比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制的策略。首先,分析气动系统的工作原理,建立气动系统的机理模型。其次,针对气动系统存在的时滞特性,在Smith预估器的结构中引入干扰观测器,并使用改进的Smith预估器来补偿系统的纯滞后环节。最后,为提高位置控制精度,设计了具有自整定能力的模糊PID控制器。仿真结果表明,改进的Smith预估器与模糊PID控制相结合的策略能够保证系统的稳定输出,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。     

时间序列预测模型及其应用

预测预报是时间序列分析的应用之一，人们根据大量的观测数据对系统进行分析，主要原因是为了能够预测出系统在未来的特性，以便对系统的特性进行处理或控制．文章给出了自回归-滑动评价混合模型（ARMA模型）、平稳序列模型、差分序列模型（ARIMA模型）三种时间序列预测模型，并给出了具体的例子．     

交流伺服系统PFC-PID串级控制的仿真研究

为了提高交流伺服系统的跟踪性能,将预测函数控制（PFC）和PID控制相结合,提出了一种PFC-PID串级控制策略.内环采用PID控制来提高抗干扰性,把内环作为外环PFC控制的广义对象,对广义对象进行拟合简化,得到一阶加纯滞后系统,作为PFC的预测模型,外环采用PFC来获得良好的跟踪性能.通过仿真及与PID控制的比较表明,采用PFC-PID串级控制策略能够改善交流伺服系统的控制特性.