基于MCS算法的自适应时滞补偿振动控制研究

由于Smith预估时滞补偿器对预估模型和预估时间有较高的要求,在预估模型和时间出现较大偏差时会引起时滞补偿的MCS算法出现控制效果下降甚至失稳的问题,因此,基于李雅普诺夫稳定性原理,设计一种自适应时滞补偿结构添加到时滞补偿MCS算法中,构建一种具有自适应时延补偿的MCS算法。选取悬臂梁结构为研究对象进行仿真分析,结果表明改进的MCS算法不仅克服了预估时间出现较大偏差时的失稳问题,而且具有较好的时滞补偿控制效果。     

基于MCS算法的振动主动控制时滞补偿

 针对振动主动控制中时滞会引起最小控制合成算法失稳问题,提出在传统的最小控制合成算法(MCS)的基础上,应用smith 预估器时滞补偿原理,在MCS 算法中添加时滞补偿因子,构建一种改进的具有时延补偿的MCS 算法。选取工业生产中常见的受控机械臂结构进行建模和仿真。结果表明,改进的MCS 算法克服了振动主动控制策略中时滞失稳问题,具有较好的时滞补偿控制效果。     

基于改进MCS算法的加筋板结构振动控制研究

为解决传统的MCS算法控制中,因时滞导致一定程度上的振动控制效果下降甚至失稳的问题。因此,提出将自适应Smith预估器添加到MCS算法中,结合李雅普诺夫第二法设计自适应因子,构建时滞补偿的MCS算法。利用Lissajou图形法测量了控制系统的时滞,运用Lab VIEW软件编写了MCS算法程序,通过CRIO实时控制平台进行加筋板振动主动控制实验。实验结果表明改进的MCS算法有效地减轻时滞测量误差对控制的影响,具有更好地抑制效果。     

EHA半主动悬架自适应Smith预估时变时滞补偿控制

由于传统Smith预估补偿控制对采用电动静液压作动器(Electro Hydrostatic Actuator,EHA)半主动悬架只能进行临界时滞时间的补偿,设计了一种自适应Smith预估时变时滞补偿控制器。通过计算含时滞半主动悬架系统的临界时滞,结合小时滞下悬架系统不会发生失稳的条件,得到了含时滞EHA半主动悬架时滞的时变特性,并验证了该时滞补偿控制器对时变时滞补偿的有效性。利用模糊控制算法求取了含时滞EHA悬架的半主动控制力,并进行了时变时滞补偿。建立了含自适应Smith预估时变时滞补偿控制的EHA半主动悬架仿真模型,并进行了对比仿真分析。结果表明,当时滞为0.05 s和0.1 s时,自适应Smith预估时变时滞补偿控制下的悬架簧载质量加速度和轮胎动载荷的均方根值分别改善了14.6%,5.5%和29.5%,15.5%;相比于传统Smith预估时滞补偿控制,时滞补偿效果分别提高了39.7%,41%和18%,55%.     

自适应时滞补偿加筋板无线振动控制研究

为了解决时滞问题带来的控制系统无线传输信号滞后问题,提高压电加筋板振动系统控制效果,提出一种基于改进幂次趋近律滑模算法的自适应Smith时滞补偿方法,并通过李亚普洛夫第二法则验证了稳定性,最终使得系统控制效果得到有效提升。实验结论表明,添加自适应Smith时滞补偿加筋板无线振动控制系统的控制效果为1.147V,相较于未添加自适应预估补偿的1.436V,改进后的振动幅值降低0.289V,控制效果提升13.50%。     

基于LQR-IMCS算法的智能结构振动主动控制

为了解决最小控制综合（MCS）算法在快速扰动下缺乏鲁棒性和线性二次调节器（LQR）在非线性扰动下容易失稳的问题,构造了一种自适应增益补偿函数,对标准的MCS算法进行改进.提出了基于LQR-IMCS（改进的最小控制综合）算法的新策略,并通过波波夫准则验证了该系统的稳定性.以实验室压电壁板结构的第1阶振动模态为研究对象,分别施加随机扰动和高次谐波扰动.仿真和实验结果表明：该方法相对于标准的MCS算法具有更快的收敛速度和更小的跟踪误差,对壁板的第1阶模态抑制具有良好的控制效果和鲁棒性.     

用于壁板结构多模态振动主动控制的改进最小控制合成(MCS)算法

针对压电壁板结构,引入具有良好非线性控制性能的最小控制合成(minimal controller synthesis,MCS)算法来抑制其振动.鉴于标准的MCS算法在快速扰动下缺乏稳定性,为进一步提高其控制效果,构造了一种新的自适应补偿因子,形成了改进MCS算法-IMCS算法,并通过波波夫准则验证了该控制系统的稳定性.选取LQR(linear quadratic regulator)控制作为参考模型,分别施加宽频随机扰动和前2阶正弦混合脉冲激励,分析比较了IMCS算法和标准MCS算法的控制效果、自适应增益因子和跟踪误差.仿真结果表明,IMCS算法具有更快的收敛速度和更小的跟踪误差;多模态扰动实验结果表明,当存在外部非线性扰动时,IMCS算法具有更好的控制效果和鲁棒性.     

一种改进的Smith预估补偿方法

在常规Ｓｍｉｔｈ预估补偿算法控制结构的基础上,进行适当改进,使用模型参考自适应辨识方法,把控制对象与模型间的差异用增益来补偿,得模型失配条件下的Ｓｍｉｔｈ预估补偿控制效果接近于模型精确条件下的控制效果,仿真结果表明,在存在模型偏差时,提出的方法能大大改善Ｓｍｉｔｈ预估补偿 动态性能,且对外扰具有很好的抑制作用。     

一种改进的Smith预估补偿方法

在常规Ｓｍ ｉｔｈ 预估补偿算法控制结构的基础上,进行适当改进,使用模型参考自适应辨识方法,把控制对象与模型间的差异用增益来补偿,使得模型失配条件下的Ｓｍ ｉｔｈ 预估补偿控制效果接近于模型精确条件下的控制效果．仿真结果表明,在存在模型偏差时,提出的方法能大大改善Ｓｍ ｉｔｈ 预估补偿控制的动态性能,且对外扰具有很好的抑制作用．     

基于时滞补偿的气动系统位置控制仿真

为解决气动系统在控制过程中出现的时滞性、非线性性和外部干扰等问题,提出了一种基于时滞补偿的模糊比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制的策略。首先,分析气动系统的工作原理,建立气动系统的机理模型。其次,针对气动系统存在的时滞特性,在Smith预估器的结构中引入干扰观测器,并使用改进的Smith预估器来补偿系统的纯滞后环节。最后,为提高位置控制精度,设计了具有自整定能力的模糊PID控制器。仿真结果表明,改进的Smith预估器与模糊PID控制相结合的策略能够保证系统的稳定输出,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。     

无辨识自适应算法与模糊推理的组合控制

一般自适应控制算法需在线辨识系统模型，算法复杂，计算时间长。本文采用无辨识自适应算法，不用辨识系统的模型，同时应用模糊推理对控制量进行补偿，以便克服模型失配的影响。仿真结果表明，该方案是非常有效的，适合于具有时滞的工业系统。将其应用于制冷装置中的电子膨胀阀控制，使得蒸发器过热度的控制效果得到了明显的改善。     

基于改进滑模算法的加筋板时滞振动控制

为减小加筋板振动主动控制系统的时滞影响,提升系统的稳定性和控制效果,在改进指数趋近律滑模变控制法的基础上,提出应用Smith预估法进行时滞补偿。设计出针对改进指数趋近律的时滞问题补偿策略,并根据Lyapunov第二法证明了改进指数趋近律的Smith预估补偿算法的稳定性,最后利用cSPACE平台进行加筋板振动主动控制实验。实验结果表明：针对加筋板的第一阶振动模态,与传统指数趋近律相比,复合Smith预估器的改进指数趋近律滑模变控制方法的时滞补偿和振动抑制效果更为显著,减振效果达到了2.878V,提升了0.639V。     

一种改进的自适应Smith预估器

传统的Smith预估器是基于被控对象的精确数学模型而设计的,对于缺乏精确数学模型且参数时变的大时滞系统,常规的Smith预估控制规则就很难获得令人满意的控制效果。文章在一种增益自适应Smith预估补偿器的基础上,利用信号的相关性分析技术中的平均幅度差函数,实时调整预估器的滞后时间;仿真表明,该算法具有较好的性能,加强了Smith预估器抗干扰能力,改善了参数时变的大时滞系统的鲁棒性。     

不确定时滞系统的自适应支持向量机Smith预估控制

针对不确定时滞系统提出了一种自适应支持向量机Smith预估控制新方法．首先采用支持向量机对被控对象进行建模,然后设计了一个自适应支持向量机Smith智能预估器,解决了传统Smith预估控制需要预先知道被控对象精确数学模型的问题,克服了基于神经网络的Smith预估控制的不足．仿真实验结果表明,自适应支持向量机Smith预估控制方法充分利用了支持向量机的非线性映射能力,在被控对象数学模型未知的情况下对不确定时滞对象进行控制,具有良好的控制品质,特别是当对象特性发生变化时,还具有良好的适应性。     

基于自适应Smith预估器的炉温控制系统

针对目前工业炉控制系统中存在的大纯滞后现象,提出一种基于自适应Smith预估器的炉温控制系统,具体介绍了控制系统的结构与算法。常规的PID控制,Smith预估控制和自适应smith预估控制在计算机上仿真结果表明自适应Smith预估控制具有超调量更小,调整时间更快,精度更高等特点。     

无模型坐标补偿积分滑模约束的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制

为了解决四轮自动驾驶汽车轨迹跟踪的复杂控制问题，提出一种新的全格式无模型自适应坐标补偿积分滑模约束控制方案。控制方案只需要自动驾驶车辆轨迹跟踪的I/O数据，不涉及车辆模型信息，即前轮转角输入数据和车辆横摆角输出数据。因此，该方案对于不同车型均能实现轨迹跟踪控制。在轨迹跟踪过程中只针对车辆横摆角进行控制易造成跟踪轨迹偏差，本文在全格式无模型自适应控制的基础上加入坐标补偿算法；为了提高系统在运行过程中的鲁棒性，加入积分滑模控制；为了应对在滑模控制过程中系统运行在饱和区域，设计了动态补偿，使轨迹跟踪系统运行在滑模控制的线性区域。最后，对无模型自适应积分滑模约束控制方案、原型无模型自适应控制算法和PID算法进行仿真比较。仿真结果表明，所提算法比传统控制方法具有更好的控制性能，跟踪波动误差在0.09%以内，稳定时间在0.5 s以内，跟踪曲线平滑。     

一种基于改进的模糊Smith控制主动队列管理算法

针对网络中传输延时给拥塞控制带来不利影响,而现有算法过于依赖精确模型的弱点,提出将模糊控制与改进的Smith预估补偿相结合的设计用于与TCP连接的主动队列管理算法.通过改进的Smith预估补偿器对时延进行预估补偿,使得对TCP的拥塞控制更加及时;而模糊控制器无需被控对象的精确数学模型即能实现良好的控制,可以克服Smith预估补偿依赖精确模型的缺点.两者的结合对于时滞网络的控制可以达到优势互补的作用.最后通过仿真验证了方法的有效性.     

模糊内模预估控制在烟叶复烤中的应用

烟叶复烤过程是一个不确定的时滞系统,为了对时滞性进行有效的控制,本文提出了一种新的模糊内模预估控制方法。它的最大特点是采用智能化的模糊模型预估器作为被控过程的内部模型,对实际输出起预测作用,从而克服时滞对系统带来的不利影响。同时,根据预测误差建立模糊内模控制器,在线修正、补偿被控过程的模型失配。数字仿真显示,这种控制方法优于常规控制方法,在烟叶复烤过程有广泛的应用前景。     

浅谈Smith预估控制及其改进算法

在工业过程控制领域中,时滞系统的控制一直受到人们的关注,也是目前过程控制研究领域的一个重要课题。Sm ith预估补偿控制方法从理论上为解决时滞系统的控制问题提供了一种有效的方法。     

时滞TCP网络的自适应滑模控制

针对具有输入时滞和状态时滞的TCP网络的拥塞控制问题,提出了一种基于自适应滑模控制的主动队列管理算法。通过引入一个特殊变换将原时滞系统转化为无时滞系统,从而消除时滞带来的影响。考虑到网络系统不确定性上界很难获得,提出了一种自适应律以适应系统的不确定的上界,并根据此自适应律设计了一个滑模控制器,所设计的控制器不仅可以使队列长度快速收敛到设定值,而且维持较小的队列振荡。仿真结果表明,该算法可以获得良好的暂态和稳态响应,该方法优于传统的PI控制和滑模控制。