一种基于跟踪误差变化率的动态矩阵控制算法

作为一种基于对象阶跃响应的预测控制算法,动态矩阵控制在性能指标函数中通过对跟踪误差的优化及对控制量增量的软约束来保证控制的性能,指标函数中并没有考虑跟踪误差变化率对系统动态响应的影响.为了使对象具有更好的动态响应,笔者基于优化性能指标函数中的跟踪误差项,在指标函数中引入跟踪误差的微分项,提出一种改进动态矩阵控制算法,使得对象的动态响应更加平稳,闭环系统的鲁棒性更强.理论分析和计算机仿真结果表明了改进后的算法使系统具有更好的控制品质.     

定量反馈在导弹飞行控制中的应用

研究定量反馈理论(QFT)在导弹飞行控制中的应用,结合自抗扰控制(ADRC)算法对某型号导弹的飞行控制系统进行了设计.通过仿真和鲁棒性验证,以及对PID控制算法和自抗扰控制算法的分析比较,表明设计出的控制系统具有很好的响应特性和鲁棒性.ADRC输出响应的超调小于PID控制,但快速性略差于PID控制.采用ADRC算法设计导弹纵向控制系统的高度保持回路可以得到良好的跟踪效果,其中对升降速率的跟踪几乎没有超调,显示了良好的动态性能和稳态性能.      

基于状态预测的脉冲控制算法研究

针对采用脉冲矢量控制发动机作为控制执行机构的导弹,提出一种基于状态预测的脉冲控制算法.给出了算法的基本思路;由导弹短周期扰动运动方程组出发构造了预测模型;考虑过载指令跟踪精度及脉冲发动机能量消耗,构造了代价函数.算例设计及仿真结果表明,采用所提出的方法设计的脉冲控制算法能够保证导弹对制导回路过载指令的可靠跟踪,同时,还能够有效抑制脉冲发动机的能量消耗.     

自主车辆线性时变模型预测路径跟踪控制

为提高自主车辆路径跟踪控制的实时性和鲁棒性,研究一种线性时变模型预测路径跟踪控制方法.建立用于控制器仿真验证的纵向侧向二维车辆非线性动力学模型;从二轮三自由度模型出发,推导出线性时变路径跟踪预测模型;引入向量松弛因子解决优化求解过程中硬约束导致的控制算法非可行解问题,基于模型预测控制理论将路径跟踪控制算法转化为带软约束的在线二次规划问题;最后通过Matlab/Simulink实现车辆动力学建模和控制器设计,双移线工况仿真结果表明,所设计的控制器能够适应不同车速、不同设计参数的鲁棒性要求.     

基于GPS的太阳跟踪系统优化设计研究

优化设计了一种基于新型控制模式和控制算法的槽式太阳能一维跟踪系统,以解决太阳能程序跟踪模式下累积误差增大、控制算法不精确、跟踪精度不高的问题.增加了GPS信号接收器和角度传感器模块,增强了跟踪过程中预防算法参数变动和恢复装置状态的能力;提出了添加多重修正系数的太阳方位角计算公式,采用MATLAB软件进行模拟仿真,并通过误差分析论证了该控制算法的正确性和优越性.在太阳能槽式集热系统中,此跟踪系统能够满足东西向的一维跟踪要求,理论跟踪精度达到0.1°,实验跟踪精度达到0.23°,具有跟踪精度高、安装简单、管理方便等优点.     

多电机同步控制建模与仿真

采用偏差耦合控制结构控制4台永磁同步电机同步运动时,由于控制器结构复杂,计算量大,而且传统的PID控制算法不能在线实时调整参数,动态响应慢。因此,对4电机同步运动控制结构和控制算法进行改进,采用环形耦合控制结构和免疫单神经元PID控制器控制整个同步运动系统。仿真结果表明:该控制结构复杂度低,跟踪性能和稳态性能良好,抗干扰性强。     

用于非圆车削的离散重复控制改进算法

为了提高非圆数控车削系统中直线伺服单元的跟踪精度,该文提出了一种改进的离散重复控制算法.该算法中在输入参考信号处直接增加一个比例增益环节,在信号发生器处串联一个超前的时滞环节,并且用一个二阶低通滤波器作为控制系统的补偿函数.这些改进,不仅增加了系统的快速响应性,而且对时滞环节带来的相位滞后得到了一定的抵消补偿.通过数字仿真,发现改进的重复控制算法有很好的跟踪精度和较强的鲁棒性.     

火灾预警巡检机器人轨迹跟踪控制

针对如何减小火灾预警巡检机器人在目标轨迹跟踪过程中产生的角度和距离偏航问题,提出一种基于Backstepping的轨迹跟踪快速响应控制算法。首先根据机器人行驶偏差与轮速之间的关系,推导出移动机器人运动学模型,利用Backstepping构造出跟踪控制器,在控制器中引入虚拟反馈函数,调节控制器的跟踪效果;然后借助Lyapunov稳定性理论证明收敛性;最后,借助仿真实验和实物验证算法的有效性。研究结果表明所提出的轨迹跟踪控制方法可以使机器人减少轨迹跟踪过程中的误差,并最终使系统趋于稳定。     

四轮独立转向电动汽车路径跟踪预测控制

对于四轮独立转向(4WIS)电动汽车采取前后轮同时转向的策略,建立4WIS电动汽车动力学模型,得到相关的状态空间表达式,推导出线性时变路径跟踪预测模型.基于模型预测控制理论,结合约束条件和优化目标函数,将控制算法转化为标准二次规划问题,设计了4WIS路径跟踪控制器;然后利用Matlab/Carsim联合仿真平台,进行双移线工况下的仿真试验,最后验证控制算法对速度和路况的鲁棒性,分析了控制器参数对算法实时性的影响.     

光伏阵列最大功率预测模型的研究

本文基于支持向量机回归拟合的最大功率预测模型,对光伏阵列的最大功率点进行预测跟踪.仿真实验表明,预测模型具有较高的精度和效率,系统运行稳定,对于环境的变化有较好的响应能力.     

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.      

PID神经网络混沌优化及其在机械臂轨迹跟踪控制中的应用

针对BP优化PID神经网络（BP-PDNN）易陷入局部极小的不足,提出了一种变尺度混沌优化PID神经网络设计方法,即MSCOA-PIDNN,将其应用于机械臂轨迹跟踪控制中.利用混沌运动的遍历性优化网络权值,通过压缩优化变量取值区间提高搜索效率.采用MSCOA-PIDNN建立机械臂系统的预测模型,以多步预测性能指标为目标函数,优化PID神经网络控制器,从而实现机械臂系统轨迹跟踪的有效控制.仿真结果表明,MSCOA-PIDNN在机械臂轨迹跟踪控制中性能优于BP-PIDNN.     

双舵轮自动导引车轨迹追踪控制算法

为提高双舵轮自动导引车(automated guided vehicle, AGV)轨迹跟踪控制性能,设计了基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器。以双舵轮自动导引车为研究对象,首先建立自动导引车运动学模型,求得车体转弯半径,并重点分析双舵轮自动导引车转向优势;然后,对双舵轮导引车建立了基于模型预测控制的轨迹跟踪模型,并考虑车体运动性能指标及各类约束,最后通过仿真实验验证了模型预测控制算法用于双舵轮自动导引车的可行性,且分析了控制时域权重和预测时域长度两项模型参数对系统性能的影响;与基于比例-积分-微分轨迹跟踪控制器的自动导引车进行轨迹跟踪对比仿真实验。最终实验表明,采用该模型预测控制器可以满足各类约束条件,高效精准完成对连续大曲率目标路径的有效跟踪,同时具有较高的实时性和鲁棒性。     

无模型预测控制及在溴化锂机组控制中的应用

为解决带有时滞特性的制冷系统的控制问题,提出了一种改进的无模型自适应预测控制算法,并将其应用到制冷系统控制方案中。首先,提出一种引入两个参数L1,L2的参数估计控制方案,改善了MFAPC( Model-Free Adaptive Predictive Control) 的伪偏导数参数估计过程,使算法在达到减参目的的同时提升了稳定效果; 之后在控制输入准则函数中加入了控制输出误差和。最后引入典型线性和非线性时滞系统、跟踪时变信号系统、溴化锂制冷系统,对其跟踪控制问题进行了仿真比较研究。仿真结果表明,改进的无模型预测控制算法能取得更稳定的输出结果,且有更快的响应速度和更好的控制性能,同时解决了带有时滞特性的制冷系统控制问题。     

基于PSO算法的HVAC系统LSSVM预测控制

针对暖通空调(HVAC)系统,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测控制方法。该方法利用LSSVM建立HVAC系统预测模型并预测系统的输出值,引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造加权预测控制性能指标。由PSO算法滚动优化得到系统的最优控制量。利用该控制方法对一个HVAC系统进行仿真实验,结果表明该方法具有较好的控制效果。     

预测控制方法在位置跟踪控制中的应用研究

将预测控制与前馈控制相结合 ,提出了一种适合于位置跟踪系统控制的复合控制算法 .对该算法的稳态跟踪性能进行了理论分析 ,并针对一快速成型系统的X轴永磁交流伺服电机的控制进行了仿真和实时控制实验研究 .结果表明 ,该复合控制算法具有很好的鲁棒性能 ,其跟踪性能比不带前馈分量的预测控制算法更好     

基于转向响应特性的智能车辆轨迹跟踪双闭环控制

智能车辆轨迹跟踪的准确性与鲁棒性是车辆运动控制性能的重要表征,基于路径预瞄信息的跟踪控制研究使车辆性能显著提升. 然而,车辆转向系统响应不足给车辆实时准确的基于预瞄信息跟踪参考轨迹带来挑战. 针对此问题,实时引入转向系统状态建立双闭环轨迹跟踪控制结构,保证智能车辆轨迹跟踪控制算法对转向系统响应不足的鲁棒性. 具体结构外环基于预瞄信息使用模型预测控制求解最优转向角,内环基于转向状态误差使用PID方法设计反馈控制律以补偿转向响应不足. 双闭环结构耦合控制输入保证了车辆鲁棒最优跟踪控制. 最后通过Carsim与Simulink联合仿真,验证了该双闭环控制结构的有效性.      

多无人系统跟踪与编队的自主式预测控制算法

针对多无人系统的跟踪与编队问题,考虑跟踪与编队控制目标存在不一致及不可实现的情况,综合目标规划与预测控制方法,设计了一种确保控制目标一致且可实现的自主式预测控制算法.首先根据给定的跟踪与编队控制目标,通过为各无人系统引入规划控制目标,对目标代价函数进行重新设计,解决跟踪与编队控制目标不一致问题;然后对引入的规划目标进行约束设计,保证其具有可实现性;其次为各无人系统设计预测控制终端约束集,进一步保证对规划控制目标的收敛性;最后对重新设计的目标代价函数与相关约束进行整合,为各人系统构造独立的控制优化问题,并给出相应的自主控制实施算法,将不一致、不可实现的跟踪与编队控制目标规划出一致、可实现的控制目标.针对为各无人系统所构造的控制优化问题,进一步将其描述为线性矩阵不等式形式,并通过MATLAB求解仿真,验证了所提出的自主预测控制算法的有效性.