自抗扰控制器参数整定方法的研究

提出了自抗扰控制器算法参数整定的计算机软件仿真分析和基于参数变换的公式推导两种方法.根据自抗扰控制方程,针对算法中多个参数需要整定的问题,结合工程中控制对象实例,采用Matlab仿真软件逐一确定各参数,寻找同类对象之间的控制参数关系,利用公式得到其他对象的控制器参数.使用Matlab仿真分析法可直观地获取参数,公式推导法则简化了同类对象的参数整定,速度快.仿真实验结果表明,这两种参数整定方法可用于常见的工业控制对象的自抗扰控制器中.     

海上浮式风电机组变桨距自抗扰控制策略研究

为有效抑制由随机风、浪载荷引起的海上浮式风电机组发电功率波动,提出了变桨距线性自抗扰控制(LADRC)策略。综合考虑气动力、水动力、结构弹性和变桨距控制等影响因素,建立5 MW级海上浮式风电机组气弹水控耦合系统动力学模型,基于恒转矩控制目标设计变桨距线性自抗扰控制器,分别采用带宽整定法和BP神经网络整定法对控制器参数进行整定,对比分析变桨距线性自抗扰控制对发电功率波动的抑制效果。研究结果表明:采用带宽整定和BP神经网络整定的变桨距线性自抗扰控制可以有效地改善海上浮式风电机组变桨距灵敏度,抑制发电功率波动。     

基于改进粒子群算法优化的自抗扰控制器（ADRC）及其应用

针对自抗扰控制器参数多,不利于整定的问题,提出了一种基于改进的粒子群算法（PSO）的自抗扰控制器参数整定方法。该方法引入了PSO中各个粒子的惯性权值的自适应调整机制,以此来维持粒子的多样性和加速粒子群算法的收敛性。利用改进粒子群算法优化的二阶自抗扰控制器控制主气温控制系统,仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于广义反向学习的改进鲨鱼算法自抗扰参数整定

针对非线性自抗扰控制器参数难以整定、很大程度影响控制精度的问题,提出一种改进鲨鱼优化算法的在线整定方式。首先,针对传统鲨鱼算法易早熟收敛陷入局部最优,且算法全局搜索精度低的问题,通过广义反向学习对鲨鱼种群进行初始化,并在鲨鱼位置更新过程中加入非线性控制因子,平衡算法的全局探索能力和局部开发能力,最后在迭代过程中加入Levy变异机制,提高算法跳出局部最优的能力。其次,将改进后的鲨鱼优化算法对自抗扰控制器参数在线整定,并将优化后的自抗扰控制器用于工程实例中,进行仿真实验。实验结果表明,整定后的自抗扰控制器很大程度提高了控制精度和抗扰动能力。     

基于多目标遗传算法的船舶航向自抗扰控制器参数整定

针对自抗扰控制器参数整定通常采用“试凑法”,整定过程繁琐复杂,无法顺利得到合理控制参数的现状,根据自抗扰控制器设计的“分离性原理”提出了一种“三步优化法”.该方法利用多目标遗传算法对自抗扰控制器参数进行分步优化,可解决自抗扰控制器参数众多、难以便捷的整定问题.对带舵机约束的15万t级油船航向二阶自抗扰器参数进行整定.结果表明,该方法行之有效,便于工程应用.     

一种单神经元自抗扰控制器

针对自抗扰控制器可调参数多且不易整定的问题,提出了一种用单神经元改进非线性状态误差反馈控制律的算法.利用神经网络的自学习能力,采用一个单神经元构造自适应参数,使参数依据系统误差的变化自动作相应地调整,从而完成参数的在线自整定.仿真结果表明,改进后的控制器调整参数大大减少,而且具有更强的适应性和鲁棒性.     

自抗扰控制器在6自由度液压并联机器人仿真分析中应用

以6自由度液压并联机器人为控制对象,对自抗扰控制器参数的交化与系统动态特性的关系进行了系统的分析,为自抗扰控制器的参数整定及其有效应用提供了依据。理论分析和大量的仿真实验表明,采用自抗扰控制器可以明显改善6自由度液压并联机器人的操作精度,验证了自抗扰控制器的有效性。     

基于数据挖掘的IMC-PID在线自整定算法的实现

提出了利用过程历史数据自动进行数据挖掘的PID参数在线自整定算法。算法以PID回路的动态响应特性为依据,通过给定ε-不敏感损失函数、辨识信任度函数,从可行数据集中选取有效数据集,以此作为回路参数自整定的有效数据。为确保PID控制尽可能达到最佳性能和鲁棒性,提出了基于对象组进行IMC-PID参数整定的方法。算法已应用于多个生产装置上,实际的投运结果表明,这种算法具有简便易用,推广能力强等特点,是PID参数整定算法中一种切实可行的算法。     

重型电动轮自卸车自抗扰传动控制

分析了电动轮自卸车传动控制系统的特点,提出了电动轮自卸车自抗扰传动控制,设计了基于遗传算法参数整定的自抗扰传动控制系统.仿真结果表明,自抗扰控制器完全能够满足系统控制要求,且比同样采用遗传算法参数整定的PID控制具有更强的抗扰能力和鲁棒性.     

控制参数的智能自整定算法

针对固定整定参数的控制器不能满足操作条件经常变化的控制系统要求的问题,给出了一种智能自整定控制算法,理论分析及仿真实验表明,当操作条件发生变时,该算法参数调整方便、适用能力强、应用范围广、响应快、调节时间短、控制效果明显优于其他智能自整定算法。     

基于线性自抗扰控制技术控制器设计的控制方法

为实现无超调、无偏差且快速的风扇转速设定点控制,利用线性自抗扰控制(LADRC)技术设计设定点控制器,并将控制器进行参数整定,应用于风扇转速设定点控制中。一方面,线性扩张状态观测器(LESO)存在于LADRC中,从而具有在大范围内很好地补偿参数波动对系统输出的影响,提高了系统的控制精度与响应速度;另一方面,为突出LADRC优良控制性能,对比经典的发动机控制方法,将各方法所设计的控制器应用于风扇转速设定点控制中。仿真结果表明:在两种完全不同飞行条件下的发动机模型中,只有LADRC控制器依旧满足优异的性能,其控制输出依旧满足稳态偏差为零、无超调且调节时间小于1 s。     

胎面重量控制系统的CPSO优化Smith预估线性自抗扰策略

针对轮胎行业橡胶复合挤出线重量控制系统过程机理复杂、扰动过多且难以测量等问题,设计了一种史密斯预估与线性自抗扰控制(Smith prediction-linear active disturbance rejection control, Smith-LADRC)相结合的控制方式以实现对胎面重量的稳定控制。建立仿真模型与比例-积分-微分(proportional-integral-differential, PID)、LADRC、Smith-PID进行控制效果对比以验证其优势,同时针对此控制器调参困难引入混沌粒子群算法(chaotic particle swarm optimization, CPSO)进行参数整定。经实验结果表明：Smith-LADRC相较于上述3种控制方法能够使系统具有较好的抗干扰性和鲁棒性;采用CPSO算法寻优后,相比于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO),可以很好地达到控制目的,系统输出响应快速性均得到提高,相比手动调节能更好地对系统输出进行控制,同时节省参数调节时间,提高控制效率。     

球杆系统的阻尼自适应抗扰控制

为了提高球杆系统的稳定性和抗扰性能,设计一种阻尼自适应抗扰控制策略.首先,分析球杆系统的非线性动力学过程,并在平衡点附近建立用于控制策略设计的线性模型.然后,在线性自抗扰控制(LADRC)基础上,提出一种阻尼自适应抗扰控制策略,可以克服不稳定对象的闭环振荡,提升抗扰性能.最后,通过仿真和实验,对阻尼自适应抗扰控制与LADRC的控制效果进行比较.结果表明:相较于LADRC,文中方法的震荡超调、调节时间和抗扰性能等指标更加优异,文中方法具有优越性和有效性.     

基于可编程控制器的槟榔包装控制系统设计

为解决槟榔自动包装机封口装置存在封口不牢固、包材烧穿等问题,设计了一种基于PLC技术的槟榔自动包装机封口装置控制系统,以实现槟榔包装的稳定性。介绍封口装置工艺以及控制系统结构,包括PLC、温度传感器、位置传感器、温度控制模块、伺服电机等。封口装置中温度为主要研究对象,同时为弥补传统PID控制的不足,改善传统LADRC控制参数整定困难等问题,提出一种粒子群优化改进型线性自抗扰温度控制器,以提高封口装置温度控制的鲁棒性和抗扰性。最后进行仿真和实验研究。结果表明：与传统PID以及ADRC控制器相比,加入PSO算法优化后的改进型LADRC方法,可以使系统输出响应、快速性增强,调节时间变短,封口装置实际包装温度误差<0.4°C。可见所述封口装置系统有效提高温度控制精度,一定程度上提升了槟榔自动包装机的生产效率。     

球磨机制粉系统的线性自抗扰控制

球磨机制粉系统具有大惯性、大时滞和强耦合等特点,很难建立精确的数学模型。本文分析了球磨机制粉系统的动态特性,并为其设计分散线性自抗扰控制方案。该方案综合分散控制和线性自抗扰控制器的优点,结构简单,不依赖于对象精确模型,可以对被控对象中存在的耦合、干扰和不确定性等进行估计并补偿。根据实际现场要求,对球磨机制粉系统进行设定值跟踪实验、输入扰动实验和性能鲁棒性实验,并比较所设计方案与PID方案的控制性能。结果表明,分散线性自抗扰控制具有更强的解耦能力和抗干扰能力,且性能鲁棒性更优。     

基于自校正与线性跟踪的自适应控制系统

提出一种新的自适应控制方法──基于自校正与线性跟踪的自适应控制．从系统的输入／输出完全跟踪的目标出发，根据对象的动态模型，导出自适应控制器的调节模型．对象模型的参数，采用速推最小二乘法在线估计．仿真结果表明，本系统具有对象参数变化的自适应能力．这种控制系统比较适用于被控制参数变化较慢的生产过程．     

基于参数自调节模糊-PID的PMSM矢量控制系统仿真

针对永磁同步电动机,设计了参数自调节模糊-PID控制器,并在Simulink环境下对基于参数自调节模糊一PID的PMSM矢量控制系统进行仿真。结果表明,控制系统能够稳定运行,动、静态特性良好,调速系统具有响应快速、超调量小、鲁棒性好、抗干扰能力强等优点,验证了系统设计的可行性。     

多机系统中同步发电机的励磁自适应控制研究

本文提出一种带可变遗忘因子的自校正控制算法,用于设计多机系统中同步发电机的励磁自适应控制器。并以一个两机对无穷大系统为例进行数字计算机仿真分析,结果表明,与常规控制相比,励磁自适应控制能大大提高系统的稳定性,有效地改善系统的动态品质,且取就地信息即能实现控制,有希望成为大规模复杂电力系统的控制策略之一。     

模糊PID自整定技术在叶片检测控制系统中的应用

鉴于叶片检测系统对运动控制系统高精度的要求,分析叶片检测系统的运动控制方式。基于IMAC400控制卡研究其PID参数调整原理,设计fuzzy logic的PID自整定算法,比较传统PID与模糊自整定PID的控制性能。实验结果表明:在抛物线响应中,常规PID控制的最大跟随误差为-8.602 9,而模糊自整定PID控制最大跟随误差为-8.492 2。模糊自整定PID技术对运动控制系统的稳定性及精确度均有很大的提升。     

PSO算法在多模型自校正动态矩阵控制中的应用

为解决多模型控制中固定模型获取问题,将粒子群优化(PSO)算法应用于多模型自校正动态矩阵控制.对一类含跳变参数的单输入单输出离散时间系统,当模型参数突然跳变时,通过PSO算法在线优化自适应模型参数,并根据模型相似度实现固定模型的动态管理,以有效控制模型数量和减轻系统负担.模型切换策略用于选择当前与实际被控对象最接近的控制器.仿真结果表明,该方法能够较大地改善系统的瞬态响应,优于常规的自校正动态矩阵控制算法;并说明了其有效性和可行性.