精密设备主动SAWPSO-PID振动控制器设计及仿真研究

比例-积分-微分(PID)控制器具有简单、稳定性好、可靠性高、鲁棒性强等特点,在振动控制领域应用广泛。而传统的主动PID控制器参数以假设或经验性选取为主,不科学且不能充分发挥控制器性能。自适应权重粒子群算法(self-adaptive weight particle swarm optimization,简称SAWPSO)克服了传统粒子群算法寻优过程的早熟情况,能使PSO算法达到局部及全局最优的平衡。文章基于SAWPSO算法,设计了SAWPSO-PID控制器,以时间乘以误差绝对值积分(ITAE)为目标适应值函数,对精密设备振动进行了PID参数自整定的优化控制研究,并与经验型参数选定PID振动控制、被动隔振(无控)进行了对比分析。     

混合型电力滤波器在电铁谐波抑制中的仿真研究

对混合型电力滤波器的性能进行了研究,分析了其工作原理和性能.用基于自适应原理的检测方法检测出待补偿的电流值,采用改进的三角波调制电流的控制方法,使逆变器产生出待补偿电流,以减小因电气化铁道(简称电铁)牵引负荷给电力系统带来的谐波影响.同时在MATLAB的仿真软件下,利用电铁牵引供电系统中混合型滤波器进行谐波抑制的仿真模型,验证了该方案的正确性和可行性.     

一类求解无约束优化的自适应拟牛顿型信赖域算法

提出一类求解无约束优化的自适应拟牛顿型信赖域算法,信赖域半径更新准则采用由L-函数给出的一类自适应更新准则,当前迭代点处的目标函数的二阶海森矩阵用某种拟牛顿型公式近似.在一定假设的条件下,算法具有传统信赖域算法的全局收敛性质.数值实验表明,对于求解无约束优化问题算法是有效的.     

变电站容性设备介质损耗角的高精度测量方法

针对绝缘设备泄漏电流非常微弱且容易被噪声淹没的问题,以磁通门传感器组成差动方式来提取泄漏电流,克服了互感器角差和比差带来的误差影响。利用小波变换及自适应网络构成的数字低通滤波器,实现对泄漏电流的正交分量信号电阻性漏电流、电容性漏电流的数字滤波,有效地提取了基波相位。通过信号发生器及四象限乘法器构成的硬件正交分解器对漏电流信号分解,再配合数字滤波,较好地解决了电网频率波动带来的频谱泄漏,并抑制了栅栏效应。母线电压、泄漏电流经同一滤波网络,产生的附加相移相等,保证基波相位的稳定,提高了介损值测量的精确度。仿真及实验结果表明,该方法提高了绝缘设备在线监测的精度,为绝缘设备故障诊断提供可靠的依据。     

自适应PID控制在风力发电机试验系统的应用

将模糊自适应的控制模型与常规PID控制算法相结合,设计一种自适应模糊PID控制器,利用这种控制器的控制参数在线调整功能,以适应被控过程的参数时变性,并将其应用于风力发电机试验系统电源组的控制系统,来改善试验系统电源组的控制性能.结果表明,控制器参数易于整定,且具有较好的自适应性.应用自适应模糊PID控制的风力发电机试验系统电源组的控制系统能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的自适应性和优良的控制性能.     

基于改进邻域收缩法的非下采样Contourlet变换域红外图像去噪

提出了一种基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪算法。首先使用Bayes Shrink自适应阈值取代通用阈值作为改进邻域收缩法中的收缩阈值,再利用该收缩阈值对NSCT分解后的红外图像的高频子带进行系数收缩处理。仿真实验结果表明:改进算法在去噪性能和视觉效果方面相对于实验中的对比方法均有所提高,具有较好的抗噪性能和良好的边缘保护能力,能够有效的用于红外图像的去噪中。     

精密设备主动SAWPSO-LQR振动控制器设计及仿真研究

精密设备的振动控制效果直接关系到其是否能够正常使用。线性二次型最优控制算法(LQR)已广泛应用于振动控制领域。关于LQR控制器权矩阵的确定问题一直备受关注,而传统的计算往往以假设或经验性取值为主,不科学且不能充分发挥控制器性能。自适应权重粒子群算法(SAWPSO)克服了传统粒子群算法寻优过程的早熟情况,能使PSO算法达到局部及全局最优的平衡。基于SAWPSO算法,设计了SAWPSO-LQR控制器,对精密设备微振动进行了LQR权值自整定的优化控制研究;并针对不同工况进行了对比仿真。数值结果表明,合理的隔振系统参数设置及权值搜索范围对于控制效果影响较大,在此基础上的适应值函数选取亦有一定影响;但并非决定作用。研究为精密设备微振动及最优LQR振动控制提供了新思路。     

汽车自适应巡航控制的间距策略

汽车自适应巡航控制中,为确定不同车距下的控制策略,通过建立汽车行驶模型和制动模型,推导得到车速判据、第一车距判据、第二车距判据。将前后两车之间距离按此三条判据,由前至后划分为避撞区域、制动区域、降速区域、加速区域。自适应巡航系统能够判断和识别汽车当前所处区域,能够决定当前所应采取的驱动控制和制动控制策略。     

基于RBF神经网络的全向智能轮椅自适应控制

在外界扰动为有界不可测条件下,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络在线逼近全向智能轮椅的非线性逆运动学模型,提出对轮椅轨迹跟踪的直接自适应控制方法.首先,在分析全向智能轮椅平台动力学模型的基础上,设计了基于径向基函数神经网络的全向智能轮椅自适应控制器;并进一步利用李雅普诺夫稳定性理论,证明了在外界扰动及神经网络权值误差逼近有界的条件下,该控制器在全向智能轮椅轨迹控制中跟踪误差的一致稳定且有界;最后,通过全向智能轮椅轨迹跟踪仿真实验,验证了所提出控制方法的有效性和稳定性.     

变长度单元自适应索杆张力结构响应灵敏度分析

为研究主动单元长度变化对自适应索杆张力结构性能的影响,以主动单元伸长量为变量,基于非线性有限元法,通过复合函数求导,推导了自适应索杆张力结构的节点位移、单元内力以及应变能灵敏度计算公式.通过对索穹顶结构和张拉整体结构两类索杆张力结构的灵敏度分析,对比了主动索单元和主动杆单元的长度变化对结构内力、形状和应变能的影响程度,提出了满足不同自适应目标时两类结构中主动单元的选择准则.算例表明:所提出公式的计算结果与有限差分法结果一致,验证了所提理论公式的正确性.