故障估计下子空间预测控制的快速梯度算法

基于闭环系统观测数据,直接设计估计故障和预测控制器.在施加故障的上下限约束条件下,采用快速梯度算法估计故障.在此基础上,采用子空间预测控制策略求解一个带有线性矩阵不等式约束的优化问题.对于故障估计下子空间预测控制的最优化问题,构造了一组估计序列,以采用快速梯度算法求解.直升机悬停状态仿真实例表明,本文方法是有效的.     

子空间预测控制的快速梯度算法

基于闭环系统的输入-输出观测数据设计控制器,该方法无需建立系统的状态空间模型。采用子空间预测控制策略求解一个带有线性矩阵不等式约束的优化问题,得到最优控制器的一个最优解。对于子空间预测控制的最优化问题,通过构造一组估计序列,以便采用快速梯度算法求解。以直升机悬停状态为例,利用该方法设计控制器,验证方法的有效性。     

信息物理融合系统的分布式采样控制

针对信息物理融合系统(CPS)中的协调采样控制问题,提出了一种分布式控制算法.首先将CPS中的物理过程和数据信息处理过程建模为一组耦合关联的子系统和一组可以相互通信的控制器;然后利用输入延迟方法构造Lyapunov-Krasovskii函数,并对系统的稳定性进行了研究;接着基于稳定性理论,给出了系统在分布式采样控制律下的稳定性条件,并在此基础上设计了一种分布式采样控制算法.数值仿真结果表明:当控制器通信连接与系统耦合程度相当时,用于控制耦合程度较强的子系统控制器增益较小;当最大采样时间变大时,控制器的控制约束量变大;文中提出的算法能根据物理过程的耦合关系合理地配置CPS中的控制器资源.     

分布式HDP领导-跟随者系统最优一致控制研究

为研究行为未知的非线性多智能体系统领导-跟随者最优一致控制问题,针对智能体动态方程未知的情况,设计神经网络辨识器学习智能体动力学行为;构造以多智能体系统局部误差为输入的性能指标函数,将多智能体系统领导-跟随者一致性问题转换为求解智能体局部性能指标函数最优值的优化控制问题;结合自适应动态规划思想设计分布式迭代算法求解该优化问题,并讨论了算法的收敛性;设计基于神经网络的评价-执行结构分布式控制器来近似局部性能指标函数,通过神经网络学习迭代寻找局部性能指标函数的最优解,实现多智能体系统的最优一致控制策略。设计的分布式控制器能够根据智能体状态数据自适应产生控制策略,使多智能体系统趋于一致。     

非线性预测控制及其在微电网中的应用

针对具有异质通信延迟和数据丢失的多智能体非线性系统的输出一致性问题,提出了一种网络化的多智能体预测控制方法。首先,结合输入输出反馈线性化和分布式滚动优化的方法,解决了非线性系统的预测问题。主动通信约束补偿机制的引入,克服了传统控制器仅在最大允许时延情况下实现输出一致性的保守性问题。其次,引入了代理之间的协调和控制成本,即综合考虑了控制目标和系统约束,使得所设计的协调控制器更具物理意义且更易实现。分布式控制器的引入还将大幅减轻大规模网络化多代理控制系统的计算负担。最后,在MATLAB/Simulink软件环境中,该算法被应用在一个具有4个发电单元的分布式智能微电网上,以解决其电压恢复问题。研究结果表明:所提出的网络化分布式预测控制方案,可以有效地解决多代理系统所遭遇的通信约束问题,并使得系统在一定的性能指标下实现输出一致性,即微电网可以在较低的控制成本下,实现时延的主动补偿及给定的380 V电压值的快速跟踪。     

约束闭环系统的虚拟参考反馈校正控制

采用虚拟参考反馈校正控制方法,通过最小化由一簇输入/输出观测数据组成的L2范数的代价函数来设计控制器;对于含有椭球约束不等式条件的非线性优化问题,将目标准则函数和两约束条件转化为线性矩阵不等式形式,采用椭球优化迭代算法产生一系列体积逐渐减小的椭球序列,并最终收敛于一个最优解,同时,推导出椭球优化迭代算法所需迭代次数的一个上界;针对椭球优化迭代算法的初始化,提出一种基于凸优化理论水平集的初始椭球选取策略,采用仿真算例验证了所提出方法的有效性.结果表明：采用虚拟参考校正控制来设计闭环系统中的2个控制器时,可以得到较为准确的控制器参数估计值;采用椭球优化算法可以得到较快的收敛速度.     

含电压稳定裕度约束的模型预测电压控制器设计

本文提出一种基于模型预测控制的新型电压控制器设计方案,当系统发生扰动导致电压下降时,该控制器通过调节发电机参考电压设定值和无功补偿点的电容器投切量,使故障后系统电压恢复并满足给定的电压稳定裕度。该滚动优化模型中,目标函数综合考虑了电压偏移和控制成本,其等式约束为系统微分代数方程式,并将电压稳定裕度约束引入到不等式约束条件中。为了提高求解效率,采用直接动态优化方法将该动态优化模型转化为非线性规划问题,并采用AMPL优化建模软件提供的内点算法求解。以新英格兰39节点系统为基础构造的算例表明了所提方法的有效性。     

基于灰色模型的广义预测控制直接算法

基于灰色模型GM（1,2）,采用两个辨识器分别辨识被控对象和闭环系统的参数,从而得到了控制器的参数,给出了一种广义预测控制的直接算法.由于此方法将被控对象视为灰色系统,需辨识的参数较基于CARIMA或CARMA模型的广义预测控制直接算法大大减少,实时性进一步提高.仿真结果表明,该方法是有效可行的.     

基于双层不变集的多智能体系统事件触发分布式预测控制

针对含有扰动的多智能体系统,提出了基于双层不变集的事件触发鲁棒分布式预测控制策略。在分布式控制结构下,对每个智能体构建了目标函数含有耦合关联项的事件触发分布式预测控制优化问题。利用输入状态稳定性理论,推导出与子系统自身信息以及邻域子系统信息相关的事件触发条件。每个智能体判断事件触发条件,仅当条件满足时,才进行分布式预测控制优化问题的求解以及子系统之间的信息交互。利用双层不变集来保证扰动作用下多智能体系统的鲁棒性能,并在此基础上给出保证算法递推可行性和闭环稳定性的充分条件。最后通过车辆控制系统对算法进行仿真分析,验证了算法的有效性。     

基于全局最优的生产全过程分布式预测控制

改进了基于纳什最优的分布式预测控制算法,提出了一种基于全局最优的分布式预测控制．在优化求解时考虑了各子过程间的协调．结合线性系统的动态矩阵控制(DMC)分析了算法的迭代收敛性,并与基于纳什优化的分布式预测控制算法进行了比较．仿真结果表明．算法迭代收敛于全局最优解,而不是纳什优化解。     

一种广义预测控制直接算法

基于灰色模型GM（1，2）采用两个辨识器分别辨识被控对象和闭环系统的参数，从而得到了控制器的参数，给出了一种广义预测控制的直接算法。由于此方法将被控对象视为灰色系统，需辨识的参数较基于CARIMA或CARMA模型的广义预测控制直接算法大大减少，实时性进一步提高。仿真结果表明，该方法是有效可行的。     

基于MATLAB/Simulink仿真的永磁同步电机新型超螺旋二阶滑模转速控制

为进一步提高永磁同步电机转速外环控制性能,设计了一种新型超螺旋二阶滑模转速控制器。基于传统超螺旋算法,提出了一种新型超螺旋算法,包括设计了变指数取代传统算法中非线性项的常指数,采用分数阶代替整数阶,构造了变边界层非线性指数函数取代开关函数。采用新型超螺旋算法设计永磁同步电机转速控制器,并进行MATLAB/Simulink仿真,过程中使用鲸鱼算法优化控制参数。所得仿真结果为：相比指数趋近律与传统超螺旋算法,采用新型超螺旋算法设计的转速控制器的转速超调、转速受扰时的下降幅度、转速稳态跟踪误差最小。根据仿真结果,得出结论为：新型超螺旋二阶滑模转速控制器在系统收敛能力、抗扰能力及抖振抑制能力方面均优于指数趋近律滑模和传统超螺旋二阶滑模转速控制器。     

基于模糊熵时延预测的车辆远程转向控制

构建某电液控制转向缸在因特网环境下的远程闭环控制模型.从时滞依赖鲁棒稳定控制理论的角度,设计一种根据网络时延所满足的时滞条件进行动态切换的控制器;从网络时延序列复杂性测度的角度,设计一种自适应加窗滑动平均时延预测算法,为控制提供切换依据.实验结果验证了这种基于模糊熵时延预测的自切换鲁棒控制器的可行性和有效性.     

基于粒函数的浅层轨道交通精准停车控制的设计与仿真（英文）

设计了一种新型的浅层轨道交通,该系统适用于人口密集、交通拥挤区域的地下浅层,表面使用透明玻璃封顶,浅层沟内运行小型轨道列车.基于这种新型浅层轨道交通系统建立对应列车模型,提出基于粒函数的模糊控制算法,并分别设计了比例-积分-微分(PID)控制器和模糊粒函数控制器对其精准停车进行车速控制.仿真实验表明:该设计的跟踪性能强于PID控制器,停车精度也较高.     

纯滞后系统的灰色预测控制

本文针对具有纯滞后的系统的控制,采用了一种基于 GM(1,1)模型的灰色预测控制算法。这种新型控制器的主要优点是不需要掌握关于被控对象模型结构的先验信息,并具有计算简单、自适应性强等特点,是一种通用控制器。数值仿真及结果对比验证了该算法的有效性。     

全分布式车身电器系统的局域网组网优化方法研究

基于全分布式汽车车身电器系统,提出了一种基于有序样品聚类分析的局域网组网优化方法.首先给出了全分布式汽车车身结构及局域网连接方法;然后将组网优化问题转化为有序样品的有限容量聚类问题,并建立了局域网组网优化模型,通过可行解空间全局搜索方法给出了该问题的求解算法;最后将该组网优化方法用于某国产公交客车的车身电器系统的全分布式设计,证明这种方法是可行的.     

基于粒函数的浅层轨道交通精准停车控制的设计与仿真

设计了一种新型的浅层轨道交通，该系统适用于人口密集、交通拥挤区域的地下浅层，表面使用透明玻璃封顶，浅层沟内运行小型轨道列车.基于这种新型浅层轨道交通系统建立对应列车模型，提出基于粒函数的模糊控制算法，并分别设计了比例-积分-微分（PID）控制器和模糊粒函数控制器对其精准停车进行车速控制.仿真实验表明：该设计的跟踪性能强于PID控制器，停车精度也较高.     

参数自寻优模糊控制器在中央空调温度控制系统中的应用

在中央空调温度控制系统中设计应用了一种参数自寻优模糊控制器。针对中央空调温度控制系统被控对象非线性、大滞后和时变等特点，该模糊控制器在规则可调整模糊控制器基础上引入了加权因子α和比例因子Ku的在线调整优化算法。运行结果表明，这种算法增强了系统的鲁棒性，在不同工作条件下，系统保持了良好的控制品质。     

多包传输机制下航空发动机分布式控制系统故障检测

考虑航空发动机分布式控制系统中,传感器与控制器间采用多包传输机制,传感器节点将测量数据封装为多个数据包发送给控制器,在每一采样时刻,同时产生的多个数据包只有一个能够发送,不能发送的数据包则被数据总线丢弃,针对这种情况,设计了神经网络预估器,用预估值来更新未被传输的数据包,使多包传输分布式控制系统"变为"单包传输分布式控制系统,建立了基于状态预估的多包传输分布式控制系统模型,构建了相应的故障观测器,将观测器误差系统看成一个离散周期系统,并应用周期系统稳定性理论推导了神经网络预估器和故障观测器能够稳定工作的条件。最后,给出了具体的故障检测步骤,仿真结果验证了所提出的故障检测算法的有效性。     

基于果蝇优化算法的PID控制器设计与应用

针对传统的Z-N法得到的PID参数,难以获得最优的控制性能,提出一种基于果蝇优化算法的PID控制器参数优化的方法。果蝇优化算法具有控制参数少、实现简单和优化性能良好的优点,运用此算法设计出PID控制器,与Z-N法和遗传算法设计的PID控制器进行比较。仿真结果表明:果蝇优化算法的PID控制器比Z-N法和遗传算法的PID控制器所得结果更优,比遗传算法具有较快的收敛速度,并应用于环形一级倒立摆系统的稳定控制问题,达到较好的控制效果。