基于改进粒子群算法的车辆液压 悬架系统自适应阻抗控制

为了避免车辆液压悬架系统行驶中受路面干扰因素的影响,提高车辆行驶的稳定性,创建1/4车辆液压悬架系统模型简图,建立车辆振动的动力学方程式.给出自适应阻抗控制系统参考模型,采用改进粒子群优化算法来优化控制器参数,改进控制系统抗干扰性能.设计控制系统的内回路和外回路,通过Simulink软件对车辆液压悬架系统自适应控制进行仿真.同时,与其他控制方法进行对比和分析.仿真结果显示:采用改进自适应阻抗控制,输出的车身加速度、悬架行程及滑阀位移跟踪误差最大值下降,整体波动幅度较低.车辆液压悬架系统采用改进自适应阻抗控制系统,能够抑制路面障碍物的干扰,有利于提高车辆行驶的稳定性.     

基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统

将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化.仿真实例结果表明,基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高,有较好的网络的泛化和适应能力,能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出.     

基于参考模型的珩磨机往复运动自适应控制仿真

针对传统的珩磨机主轴往复换向不能满足主轴往复运动高速度、高加速度及高换向精度的要求,根据珩磨机珩磨头往复运动机构的特点,建立高速数控珩磨机往复运动数学模型及其参考模型系统,应用Simulink工具对控制系统进行仿真分析.仿真结果表明,采用参考模型自适应控制方法能够使珩磨头往复运动过程与参考模型一致,同时超调量也有所减小...     

基于扩张状态观测器的通用模型参考自适应控制设计与分析（英文）

提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的任意参考模型自适应控制方法,该方法利用ESO直接估计系统状态,且对不确定性进行估计并补偿.基于ESO的模型参考自适应控制(MRAC),仅需要知道被控对象的阶次,而不必区分线性、非线性,时变、时不变,内部(参数、结构)不确定性、外部(扰动)不确定性等.此外,当参考模型与被控对象同阶并在满足期望性能指标的前提下,对被控对象模型依赖程度很低,简化了设计过程.首先,提出了基于ESO的MRAC控制器结构,并设计了控制律,进而给出了稳定性分析,最后进行了仿真验证.仿真结果表明,该方法具有鲁棒性好、控制量少、稳态精度高等优点.     

一种具有超稳定性的模型参考自适应控制系统的设计方法

本文提出了一种基于文献[1]的利用波波夫超稳定性理论设计单变量模型参考自适应控制系统的方法。本方法只用参考模型与被控对象的输出误差作为调整信息。由此设计出来的信号综合方式的模型参考自适应控制系统与其他利用超稳定性理论设计的模型参考自适应控制系统相比是很简单的,因而便于实际应用。最后给出了实验室电子线路的模拟实验结果,证明用此方法设计的系统跟随效果是良好的。     

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.     

基于神经网络PID控制的电液开口机构系统仿真

针对传统PID控制方法不能满足电液开口机构控制系统自适应力要求的问题,提出一种基于神经网络PID自整定算法.首先,建立神经网络模型,在神经网络PID控制过程中,由传感器检测并反馈液压系统的位移信息;其次,将得到的位移信息经过神经网络对PID的参数进行在线调整.仿真实验结果表明,本算法的电液开口机构超调量小,稳态精度高,系统运行平稳,自适应能力明显增强.     

一种新型三自由度液压伺服关节的动力学模型

建立了一种新型三自由度液压伺服关节的动力学空间模型,提出了一种自适应控制补偿方法,该方法能够消除死区造成的位置跟踪误差．利用Madab对该动力学模型进行了仿真试验研究,仿真试验结果表明,死区对位置跟踪误差有直接影响,该关节的动力学系统是稳定的,采用自适应控制补偿方法,可以使位置跟踪精度误差小于0．1％,且系统输出无超调．同时,系统对负载变化不敏感,具有较强的鲁棒性．     

车辆横向稳定性的模糊控制仿真

车辆横向稳定性一般是由车辆的结构来保证的,但车辆在较大侧向力作用下将丧失横向稳定性.通过建立车辆转向运动的简化模型,利用前馈补偿和模糊控制策略,将前轮转向角视为前馈输入变量来补偿转向角引起的车辆侧偏角变化;通过左右车轮制动力差产生附加力矩来控制车辆的横摆运动,同时以车辆横摆角速度为反馈输入变量来校正消除系统误差,设计了车辆模糊控制器,并对控制系统在不同车速下进行了仿真分析.仿真结果表明,施加控制的车辆与无控制的相比,横摆角速度与侧偏角的输出稳态值减小,超调量降低,改善了车辆的横向稳定性.特别在高速情况下,车辆横向稳定性改善更加明显.     

基于模糊逻辑参考模型自适应控制系统

根据参考模型产生理想控制系统的闭环响应与实际系统的输出误差,应用模糊自适应机构代替常规的自适应机构,构成一个模型参考模糊自适应控制系统.仿真结果表明,该系统自适应能力强、能适应对象特性的大范围变化.     

小型涵道风扇无人机自适应解耦控制律设计

为解决小型涵道风扇式无人机俯仰通道和滚转通道之间的惯性耦合问题,采用简单自适应控制(simple a-daptive control,SAC)方法对无人机姿态角速度控制回路设计模型参考自适应控制器,使该控制回路在受到不确定扰动和参数摄动的影响下,仍能稳定跟随参考模型输出;同时对所构造参考模型进行串联前馈解耦,以使无人机跟随参考模型同步解耦,进而实现对无人机姿态角速度和自身姿态角的有效控制.仿真结果显示,该控制律能使无人机姿态稳定跟踪参考模型输出,并且有效抑制了被控对象参数摄动带来的不利影响,控制系统具有较强的自适应性和鲁棒性.     

一类时变系统模型参考自适应迭代学习控制

针对一类有限时间区间上可重复运行的有界输入有界输出稳定的一阶线性时变系统,其高频增益和惯性参数均时变,为使之能够跟踪不同的参考轨迹,将模型参考自适应控制方法与迭代学习方法相结合,提出了模型参考自适应迭代学习控制算法.基于类李雅普诺夫(Lyapunov-like)函数证明了当迭代次数趋于无穷时,跟踪误差在有限时间区间上一致收敛到零,并证明了闭环系统中参数估计和控制信号有界.系统仿真验证了所提控制算法的有效性.     

电液伺服加载系统的自适应控制

本文针对某实际电液伺服扭矩加载装置,运用Popov超稳定理论,设计了一套模型参考自适应控制系统,显著地提高了原系统的加载精度,提高了系统抗结构参数变化的能力.文章采用了特别适用于加载系统的“无模型跟踪法”,取得了满意的实验结果.     

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     

基于核极限学习机的煮糖结晶自适应控制研究

针对煮糖结晶过程难以进行自动控制的问题,提出一种基于预测模型的自适应控制方法。以逐步浓缩上升煮糖工艺为基础,基于核极限学习机构建糖膏液位和糖膏锤度的预测模型;以预测工艺偏差作为适应度函数,利用粒子群算法在线优化蒸汽阀和入料阀开度,并自动调节阀门用于跟踪理想工艺曲线。结果表明:与人工煮糖相比,自适应控制的煮糖过程更稳定且更接近理想工艺曲线,达到卸糖液位和锤度所需的时间相对减少7.06%。基于核极限学习机的煮糖结晶自适应控制方法具有可行性,可为进一步实现工业煮糖自动控制提供理论参考。     

一种基于麻雀搜索算法优化PID的气体流量控制系统设计

为了解决气体流量控制器（MFC）在使用过程中因受到系统扰动所导致的输出流量震荡不稳定以及调节时间长等问题,通常采用比例、积分、微分（PID）控制方法来改善控制效果.采用基于麻雀搜索算法（SSA）的PID参数优化方法,模拟麻雀对环境的搜索行为,对比PID参数进行优化,并将优化后的模型用于反馈补偿控制.实验结果表明,与传统PID参数设置方法相比,基于SSA的PID参数优化方法可以更快地找到最优解,系统输出流量的稳态误差远小于3%,调节时间缩短至300 ms,最大超调远小于4%,显著提高了MFC的控制性能.     

变结构模型参考自适应控制直流调速系统研究

本文研究了变结构模型参考自适应控制在直流调速系统中的应用，并进行了仿真，结果表明：受控对象能够快速地跟踪参考模型输出，系统具有较强的鲁棒性。     

基于无功功率模型的异步电机矢量控制系统转子时间常数辨识

针对异步电机矢量控制系统受电机参数变化影响大的问题,采用模型参考自适应系统(MRAS)在线辨识电机转子时间常数.为了增强辨识方法对定子电阻的鲁棒性,提高辨识精度,根据转子磁链模型构造无功功率模型建立MRAS,采用Popov超稳定性理论设计自适应规律,得到基于无功功率模型的转子时间常数辨识方法,抑制定子电阻变化对辨识精度的影响,将该转子时间常数辨识方法应用于异步电机矢量控制系统.仿真结果证明:MRAS有效地提高了矢量控制系统性能,转子磁链轨迹趋于圆形,电流谐波分量明显减少;转子磁链观测误差明显降低,其平均绝对误差相对值为2.87%;转矩脉动大大降低,其平均绝对误差相对值为2.09%.     

混合动力汽车模糊神经参考控制策略优化

为提高并联式混合动力汽车控制策略精准性,建立了基于发动机效率的模糊逻辑控制器,进一步使用神经网络模型对模糊逻辑控制器的隶属度函数进行在线学习,引入变尺度优化方法的改进型学习算法,完成了隶属度函数的在线学习后的优化;通过模型参考构成闭环在线修正,降低输出转矩的误差。通过循环仿真实验,利用模糊神经参考模型控制策略,发动机工作效率点与实时工况的匹配率更高稳定性更好,发动机平均效率提高4. 16%,峰值电源荷电状态保持在稳定的容量范围内,整车燃油经济性得到改善。因此该控制策略具有较强的工程实用性。