碳纤维角联织机经纱张力的H∞网络化控制

碳纤维作为一种基础性原材料被广泛应用于航空航天、新能源汽车等高尖端领域。为实现CANbus网络环境下碳纤维角联织机的经纱恒张力控制,提升碳纤维织物性能,本文提出了一种H∞网络化经纱张力控制策略。首先,进行了织机分区域的动力学分析,深入研究了基于Kelvin模型的经纱张力动态模型建立;其次,在建立双向通道数据丢包和网络时延依赖的网络化模型基础上,给出了闭环系统均方指数稳定及H∞稳定的充分条件,并用Lyapunov泛函、锥补线性化迭代(CCL)算法,给出了带有观测器的最优H∞控制器的设计步骤;最终,仿真表明所提出的控制器可有效地提高经纱张力控制系统对网络因素及开口扰动的鲁棒性。     

碳纤维角联织机卷取系统张力网络化控制研究

针对碳纤维角联织机卷取系统中的张力控制问题,对卷取系统进行动力学分析并建立动力学模型;在考虑网络诱导时延、数据包丢失及网络带宽占有率等因素的基础上设计一种自适应模糊PID控制器,将此控制方法与常规的PID控制方法进行仿真对比。结果表明,在同时存在网络诱导时延、数据包丢失及网络带宽占有率的情况下,自适应模糊PID控制方法超调量小、输出张力波动小、跟踪效果良好、系统稳定性强,具有更好的控制效果。     

基于动态事件触发机制的双通道时延网络预测控制

本文针对传感器-控制器通道和控制器-执行器通道均存在时延的网络控制系统(NCSs),研究了在动态事件触发机制(DETM)下基于模型的网络预测控制(NPC)问题。通过在静态事件触发机制(SETM)中引入一个内部动态变量,设计了双通道动态事件触发机制,采用龙伯格观测器对系统状态进行估计,提出了基于模型的网络预测控制方法主动对双通道网络时延进行补偿,根据Lyapunov稳定性理论,给出了网络控制系统渐进稳定的充分条件,通过数值仿真验证了所提方法的有效性。     

基于周期事件触发的永磁同步电机滑模控制

研究了永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)的周期事件触发滑模控制问题。为了节约通信资源,采用周期事件触发机制来决定是否将状态通过网络发送到控制器。首先基于传统的事件触发机制设计了滑模控制器,通过设计事件触发条件,给出了实际滑模存在的充分条件,并证明了系统的鲁棒实际稳定性。在此基础上,提出了一种周期事件触发滑模控制方法。结合周期事件触发机制的特点,估计了相邻两次采样时刻之间误差的上限。通过适当地选择控制增益,给出了选择采样周期的方法,保证系统的鲁棒实际稳定性以及实际滑模的存在性。最后,Simulink仿真验证了本文设计的周期事件触发滑模控制器的有效性。     

量化参数失配下基于事件触发的量化反馈滑模控制

针对量化器参数不匹配和外部干扰问题,利用事件触发方法设计了线性不确定系统的量化反馈滑模控制方法。首先在动态量化机制中考虑了时变量化器灵敏度变化率,提出一种新的离散在线调整策略,并建立了编码器和解码器侧的量化参数的时变比例模型。接着,结合所设计的量化器事件触发机制,证明了所提出的滑模控制律可以有效消除量化器参数失配的影响,实现不确定线性系统的全局鲁棒镇定。然后分析了帧间时间的下限以确保没有 Zeno行为。最后通过算例验证了理论结果的有效性。     

基于自适应事件触发的交通网络预测控制

为了降低网络控制系统的通信资源占用率,提出了一种自适应事件触发模型预测控制策略,实现自适应状态传输并保证系统稳定.在自适应机制下,只有当满足触发条件时,系统状态和控制器控制律才由无线网络发送,自适应触发参数决定当前采样数据发送的频率.设计了一种鲁棒的预测控制器,保证网络控制系统的闭环稳定性.通过仿真实例验证了本文方法的...     

基于动态事件触发策略的多AUV一致控制

针对多个自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicles,AUVs）编队问题,为了减少多AUV频繁通信造成的能量消耗,提出一种基于分布式动态事件触发的领导者-跟随者一致控制算法. 设计一个包含广义位置和载体速度的辅助变量简化AUV模型. 同时基于滑模变结构控制、一致性理论及动态事件触发策略,...     

基于事件触发的TCP网络滑模控制

针对存在不确定参数和UDP流干扰的TCP网络拥塞问题,提出了一种基于事件触发的TCP网络滑模控制策略.通过利用全局滑模控制方法,使整个系统的响应过程都具有鲁棒性,在此基础上引入事件触发机制,在保证系统状态稳定的同时,节约了网络资源.通过李雅普诺夫理论证明了TCP网络闭环系统里的所有信号是有界的,同时也有效地避免了Zen...     

基于事件触发机制和最小学习参数的FAHV指定时间收敛自适应控制

针对当前吸气式高超声速飞行器自适应控制结果仅能实现误差渐近收敛于预设包络、神经权值在线更新存在计算爆炸、对机载资源过度占用的难题,提出了基于事件触发机制和最小学习参数的FAHV 指定时间收敛自适应控制方法。首先,阐述了一种不依赖精确误差初值同时又能确保误差指定时间收敛的改进预设性能控制机制;其次,构建了用于FAHV 干扰辨识的相对阈值事件触发神经网络;最后,设计了相对阈值事件触发控制算法,有效降低了闭环控制器对通信资源的消耗,在非等周期信号传输的基础上实现了良好的控制精度。仿真结果表明,所提方法能够在低计算与传输资源消耗下对高度/速度参考信号实施指定时间跟踪。     

多重事件触发机制下四旋翼飞行器的姿态跟踪控制

为减少四旋翼飞行器姿态跟踪控制中内部计算与通信资源的损耗,提出了基于反步法和多重事件触发机制下的四旋翼飞行器姿态跟踪控制。建立了四旋翼飞行器的动力学模型,并以滚转角系统为例,利用反步法设计连续控制器,实现了飞行器滚转角对参考信号的跟踪控制;通过引入事件触发机制构造了事件触发控制器,基于Lyapunov稳定性理论证明了所设计的事件触发控制器可以使滚转角系统保持稳定,且避免了Zeno现象;同时,在不同的参数作用下,采用相同方法对四旋翼飞行器的其他3个系统分别设计了各自对应的事件触发机制和事件触发控制器;由此构建的4个事件触发机制共同构成了四旋翼飞行器的多重事件触发机制。仿真结果表明,在多重事件触发机制作用下,所提事件触发控制器在3 s内共触发150次即可达到与周期采样控制器连续采样3 000次相同的跟踪效果。     

织造过程中经纱张力计算机控制系统的研究

为了提高织机生产效率和扩大织造品种范围，提出了织造过程中经纱张力控制的目标和相适应的控制方案，研制了经纱张力计算机控制系统，达到了预期的性能指标。     

Evenness Control of Rapier Loom Tension by Using Neural Network

The neural network model （NNM） is used to control the evenness of rapier loom tension and to model the uncertain parameters of drafting process. This model can estimate recursively the tension and incorporate predictive control strategies. After controlling the effect testing, it can be seen that the behavior is excellent following different set point and variations, such as the diameter of the beam of weaver, air stream, density of warp and weft, type of textile, etc. An optimum steady state scheme has been fixed in keeping evenness of tension of loom. This method improves obviously the efficiency and quality of production.     

基于事件触发的线性网络化控制系统主-被动混合容错控制设计

针对一类具有时变时延的线性网络化控制系统(NCS),在离散事件触发通信机制下,研究了执行器任意失效故障的主-被动混合容错控制问题.建立了基于事件触发机制的闭环故障系统模型,设计了能使系统在发生故障集以内的故障时稳定的被动容错控制器.同时,设计故障诊断观测器估计任意执行器失效故障的大小,一旦获得准确的故障信息,立即重构控制器以补偿故障的影响.所设计的主-被动混合容错控制器在执行器任意失效故障下,不但能使系统稳定而且具有良好的控制性能.仿真算例验证了本文方法可在确保故障系统稳定的前提下能有效地节约网络通信资源.     

卷取张力控制新方法

介绍了一种新的卷取机张力控制方法,其关键技术在于取消传统动态力矩补偿,同时满足无冲击张力给定和升速过程中恒张力指标要求.采取的一系列措施后,这种新的方法已成功应用于高精度生产轧机.     

基于广义预测控制的对角递归神经网络控制器

提出一种基于广义预测控制的对角递归神经网络控制器，并给出该神经网络控制器和辨识器的学习率范围．仿真实验表明，所采用的神经网络控制结构适合于带纯时延的未知的非线性被控对象的广义预测控制，同时能有效地改善神经网络学习的收敛性．     

基于三阶拟牛顿方程的对角三阶拟牛顿法

基于三阶拟牛顿方程,结合Zhang H.C.提出的非单调线搜索规则设计了求解大规模无约束优化问题的对角三阶拟牛顿算法。该算法在每次迭代中利用对角矩阵逼近Hessen矩阵的逆,使存储量和计算量明显减少,并且证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性。数值试验表明该算法是有效的。     

测氧传感器单参数精确控制碳势

针对气体渗碳零件质量不稳定问题，使用测氧传感器对渗碳过程进行碳势控制。结果表明：单参数控制碳势波动大的主要原因是炉气中的CO含量不恒定。根据渗碳设备、工艺等具体情况，可采用单一渗剂，配制混合渗制，稀释剂和富化剂按比例同步增减，以及用甲醇作稀释剂，醋酸乙脂作富化剂等4种处理。     

实现对角优势的V规范预补偿器的伯德图设计法

多变量系统Ｎｙｑｕｉｓｔ阵列法的核心是设计一个预补偿器，使补偿后的系统为对角优势．本文所提出的Ｖ规范补偿网络的伯德图设计法，对预补偿器的设计是逐元进行的，与传统的逐列（或逐行）设计法相比，具有更大的灵活性，便于观察整个频段上的补偿效果，得到结构更简单的补偿器，又避免了大量的计算．