基于MRFAC的感应电机控制器设计

结合感应电机这一非线性控制对象,设计了感应电机的模型参考模糊自适应速度控制器。该控制器具有传统模型参考自适应控制构架,传统模型参考自适应控制系统中的反馈控制器和常规自适应机构分别由主模糊控制器、模糊自适应机构替代,模糊逆模型结合自适应调整算法构成的模糊自适应机构对主控制器参数进行实时调整,以达到快速适应对象参数和状态变化的目的。基于模块化建模工具Matlab/Simulink建立感应电机控制系统模型,仿真结果表明该控制器运行平稳,具有良好的动、静态性能。     

基于集结模型的精馏塔产品质量非线性鲁棒控制

将奇异摄动方法应用于一个二元精馏塔的模型降阶 ,得到了一个用于控制器设计的集结简化模型。考虑到模型的误差和其他不确定性 ,设计了一个基于状态反馈的非线性鲁棒控制器。由于难以实时测量中间状态 ,又设计了一个非线性Luenberger型的观测器 ,使该控制器基于输出动态反馈。应用结果表明 ,该非线性鲁棒控制器对干扰和模型误差具有鲁棒控制作用     

动态校正的PI型广义预测控制器及其在反应釜系统中的仿真研究

提出了一种新型的广义预测控制器。由于在控制器的设计中,进行了预测误差的动态校正,并且控制器采用了比例积分型(PI)目标函数,因此该控制器对未建模动态具有很强的鲁棒性。应用低阶的模型对一个强放热的化学反应釜模型进行的仿真研究检验了该方法的有效性。     

基于LuGre摩擦模型的伺服系统自适应鲁棒控制器

针对具有摩擦非线性、参数不确定性以及外界扰动的伺服系统,建立了基于LuGre摩擦模型的控制系统模型。在此基础上,设计了自适应鲁棒控制器。该控制器包括基于模型在线参数估计的自适应补偿、稳定反馈和鲁棒控制三部分。分析了鲁棒控制部分的机理。利用Lyapunov稳定性方法证明了该闭环控制器信号有界,且跟踪误差在任意要求的精度范围内。仿真结果验证了该控制器的有效性。     

基于集结模型的精馏塔产品质量非线性鲁棒控制

将奇异摄动方法应用于一个二元精馏塔的模型降价，得到了一个用于控制器设计的集结简化模型。考虑到模型的误差和其他不确定性，设计了一个基于状态反馈的非线性鲁棒控制器。由于难以实时测量中间状态，又设计了一个非线性Luenberger型的观测器，使该控制器基于输出动态反馈。应用结果表明，该非线性鲁棒控制器对于扰和模型误差具有鲁棒控制作用。     

基于径向基函数网络的非线性通用模型控制

为了克服通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性,提出了一种基于神经网络的通用模型控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证通用模型控制策略的可实现性。其参考轨迹是一条典型的二阶曲线,由于径向基函数网络具有许多优点,该控制策略中的神经网络为径向基函数网络。该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。     

基于人手遥控学习的旋翼飞行机器人控制研究

传统旋翼飞行机器人控制方法首先需要建立本体的动力学模型,然后根据该模型进行控制器设计。但由于旋翼飞行机器人系统具有强非线性,很难得到精确模型,因此增加了控制器的设计难度。本文以人的遥控过程为研究对象分析熟练操作手和不熟练操作手两类人进行操作的过程,分别设计了可反映操作手能力水平的熟练控制器和不熟练控制器,通过分析比较建立了具有熟练操作手特点的旋翼飞行机器人单通道PD控制系统。仿真实验表明,该控制器可以使旋翼飞行机器人在悬停、前飞和侧飞3种状态下实现姿态稳定控制。     

基于ARM的搬运机器人云模型控制器设计

云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,提出至今大部分研究仍集中于理论和仿真实验。针对云模型理论研究现状,本文提出了基于ARM的一维云模型控制器的设计方法。用摄像头采集的可信度为被控量设计出一维云模型控制器,将其成功地应用到基于ARM的搬运机器人中,进行实时定位控制。实验结果表明,一维云模型控制器能保证机器人的定位系统具有良好的控制性能,证明了该云模型控制器设计的有效性和科学性,为今后云模型控制器的设计和应用提供一定的参考。     

基于Varela免疫模型的免疫控制器的设计与仿真

Varela免疫网络模型是继Jerne独特性网络模型之后的第二代网络模型,Varela免疫网络模型描述的是没有外来抗原作用时的T、B细胞因子的动态平衡关系.本文在此基础上建立了一种考虑抗原的改进的Varela免疫网络模型.然后基于这种能够在一定程度上合理描述生物免疫特性的改进Varela免疫网络模型,构造了一类与被控对象无关的免疫控制器模型.以大惯性大滞后模型为被控对象,采用仿真的方法研究了该免疫控制器的特性.仿真研究与分析表明:该免疫控制器具有一定的记忆和自学习能力,具有较好的抗纯滞后及参数自适应性能.文中将这种免疫控制器的参数变化对控制系统的影响也作了仿真研究.     

基于模糊双曲模型的混合H_2/H_∞控制

针对一类离散非线性系统,提出一种基于模糊双曲模型(FHM)的多目标控制器设计方法.利用模糊双曲模型来表述一类非线性系统,建立基于模糊双曲模型的控制器.该控制器本质上是一种模糊控制器,也是具有饱和特性的非线性反馈控制器.使用LMI方法设计该控制器以保证闭环系统是渐近稳定的,并且可以通过求解一个基于LMI的优化问题,得到次优的控制器增益矩阵,使得闭环系统同时满足H2性能指标上界最小和H∞范数界γ.仿真结果表明,该方法是有效的.     

一类大时滞过程的预测PI控制器

针对较为常见的一类大时滞过程,提出了一种预测PI控制器.该控制器把PI控制器参数与Smith预估器参数有机结合起来,减少了控制器参数,从而避免了这些参数在整定时的相互影响,使得控制参数易于整定.仿真和应用结果均表明,该预测PI控制器在一类时滞过程控制中具有优良的性能.     

一种基于粗集理论方法的水位模糊控制器设计

应用粗集理论中知识表达系统决策规则的简化方法对模糊控制规则进行约简来设计粗糙模糊控制器,通过约简简化控制系统,从而得到一个最简控制决策规则,使系统更易于控制。完成了水箱水位粗糙模糊控制器的设计,并分别进行了模糊控制和粗糙模糊控制仿真研究,研究结果表明该粗糙模糊控制能有效改善模糊控制的性能。     

基于变结构的移动机器人侧向控制器的设计

采用基于后推与模糊滑模控制相结合的方法设计了移动机器人的变结构状态反馈控制器,实现了对道路跟踪侧向误差的渐近镇定控制.应用Lyapunov定理推导了移动机器人满足非完整性约束的时变光滑状态反馈镇定控制律;将状态控制区域分为远离奇异点的稳定工作区域与含有奇异点的非稳定区域2部分.设计模糊控制嚣来控制移动机器人的状态从非稳定区域向稳定区域转变,并采用移动机器人Amigobot作为实验平台验证了控制器设计的有效性.研究结果表明:侧向误差较大时,模糊控制器确保移动机器人在稳定区域内沿着模态切换线减小误差;当侧向误差较小时,时变光滑状态反馈控制实现对移动机器人的平稳镇定.在控制器设计中,将移动机器人的平移速度视为渐变参数,根据侧向误差能量函数的变化进行模糊自适应调节.     

直流调速系统的模糊免疫PID控制器研究

为了增强直流调速系统的抗扰动能力和鲁棒性能,提出了一种基于生物体免疫反馈机理的模糊免疫PID控制器.该控制器由一个PID控制器和一个基本的免疫型比例控制器顺序串联而成,免疫型比例控制器中的非线性函数由模糊推理来实现.利用Matlab/Simulink对闭环调速系统进行仿真,结果表明,与常规的PID控制器相比,该系统具有调整时间短、抗扰动能力强、鲁棒性好等优点.     

压电智能结构的一类非线性控制器设计方法

根据重置微分方程理论,提出了压电智能结构的一类非线性振动控制器设计方法.通过模拟压电分流阻尼开关系统的作用效果,设计了一个满足Lyapunov稳定性的非线性控制器,建立了被控系统的动力学模型,研究了控制器的控制算法,模拟电路中电感、电阻的数值以及开关的作用仅仅作为数学表达式存在于控制器的设计中,克服了被动压电分流阻尼技术存在要求大物理电感的缺陷,同时提高了控制器的环境适应性.悬臂梁的数值仿真结果表明控制器不仅能够较好地控制被控目标模态,而且对其它模态也有一定的抑制效果.     

适用于非线性对象的神经元变结构PID控制

针对具有严重非线性的受控对象,提出了一种神经元变结构PID控制方法.该方法将变结构PID控制器与神经元控制器相结合,用一个神经元实现变结构PID控制器中结构变化的部分;同时用另一个神经元实时调整PID控制器的参数,提高了控制系统的响应速度和鲁棒性.将所提出控制方法用于pH中和过程控制,仿真实验结果表明,该方法具有满意的控制品质及较强的适应性.     

单神经元模糊自适应内模控制器

利用单个神经元在线调整常规模糊控制查询表 ,并将该方法应用于调整内模控制器的滤波器参数 f,以增强系统的鲁棒性 .研究结果表明 ,用这种模糊单神经元控制器调节内模控制器参数的效果要优于常规的模糊控制器     

带Smith预估器的模糊PID组织温度控制系统

针对激光热疗法中组织温度模型的纯滞后和大惯性,提出一种新颖的带Smith预估器的模糊PID控制系统.模糊PID控制器是由一个简单的模糊PI控制器和一个简单的模糊PD控制器并行结合而成.模糊PID控制器的增益通过解析推导与线性PID控制器的增益相联系.设计好的线性PID控制器的增益可用于在线设计模糊PID控制器.计算机仿真结果表明模糊控制系统在组织温度控制中比对应的线性PID控制系统鲁棒.     

汽车电动助力转向与主动悬架集成控制及其仿真

文章根据汽车系统动力学原理,建立了汽车电动助力转向和主动悬架集成控制的动力学模型。对PD控制的EPS、最优控制下悬架和集成控制的系统进行了仿真计算。计算结果表明,该模型较好地反映了汽车转向时的实际工况,EPS和主动悬架的集成控制的效果优于单独控制,为系统的集成优化打下了基础。