Small unmanned helicopters attitude controller by an on line adaptive fuzzy control system

Since small unmanned helicopter flight attitude control process has strong timevarying characteristics and there are random disturbances, the conventional control methods with unchanged parameters are often unworkable. An online adaptive fuzzy control system (AFCS) was designed, in a way that does not depend on a process model of the plant or its approximation in the form of a Jacobian matrix. Neither is it necessary to know the desired response at each instant of time. AFCS implement a simultaneous online tuning of fuzzy rules and output scale of fuzzy control system. The two cascade controller design with an inner (attitude controller) and outer controller (navigation controller) of the small unmanned helicopter was proposed. At last, an attitude controller based on AFCS was implemented. The flight experiment showed that the proposed fuzzy logic controller provides quicker response, smaller overshoot, higher precision, robustness and adaptive ability. It satisfies the needs of autonomous flight.     

Small unmanned helicopter's attitude controller by an on-line adaptive fuzzy control system

Since small unmanned helicopter flight attitude control process has strong time-varying characteristics and there are random disturbances, the conventional control methods with unchanged parameters are often unworkable. An on-line adaptive fuzzy control system (AFCS) was designed, in a way that does not depend on a process model of the plant or its approximation in the form of a Jacobian matrix. Neither is it necessary to know the desired response at each instant of time. AFCS implement a simultaneous on-line tuning of fuzzy rules and output scale of fuzzy control system. The two cascade controller design with an inner (attitude controller) and outer controller (navigation controller) of the small unmanned helicopter was proposed. At last, an attitude controller based on AFCS was implemented. The flight experiment showed that the proposed fuzzy logic controller provides quicker response, smaller overshoot, higher precision, robustness and adaptive ability. It satisfies the needs of autonomous flight.     

利用改进布谷鸟优化算法的光伏全局MPPT方法

光伏阵列一般由大量组件构成,受环境影响易出现局部阴影,导致P-V曲线出现多峰现象。传统的最大功率点追踪(Maximum power point tracking,MPPT)控制策略如扰动观察法容易陷入局部最优, 从而降低光伏系统的发电效率。为了解决该问题, 本文提出了一种融合正弦余弦算法和自适应策略的布谷鸟优化算法(Cuckoo Search Algorithm Fusing Sine Cosine Algorithm And Adaptive Strategy ,AFCS),并将其应用于光伏全局MPPT控制中,用于改善MPPT过程中的收敛速度与追踪精度。最后设置多种光照情况并用花朵授粉算法和粒子群算法进行对比,经过MATLAB/Simulink仿真验证,该算法拥有较快的收敛速度和较高的追踪精度, 在各个光照条件下均能快速追踪到光伏阵列最大功率点, 可以有效提高光伏系统的发电效率。     

基于sub-MPLS的多阶段间歇过程质量预测与控制

针对大部分多阶段间歇过程,质量多数难以在线测量与控制问题,提出一种新颖的在线质量预测方法,基于子时段的MPLS质量预测方法.首先,采用聚类分析方法对间歇过程时间片矩阵PCA负载矩阵进行分类,依据过程变量相关性的变化,过程被分成几个操作阶段,然后,定出与质量变量最相关的阶段,在该阶段建立sub-MPLS在线质量预测模型,另外,还提出一种闭环质量控制方案.在一个典型的多阶段间歇过程-注塑过程的应用结果表明了所提出方法的有效性.     

发酵过程生物量软测量虚拟仪器系统的集成

本文根据发酵过程生物量检测特点,基于虚拟仪器技术提出了一种全新的生物量在线检测系统集成方法,该系统采用PXI（PCI Extensions for Instrumentation）总线硬件平台,结合软测量算法,有效地实现了生物量在线估计。给出了该系统的集成原理和实现方法,及系统的硬件和软件设计。实验研究表明,集成的发酵过程生物量软测量虚拟仪器系统,能够充分利用软测量技术和虚拟仪器技术的各自优势,系统硬件配置灵活,实用性强,并能得到较高的发酵过程生物量在线测量精度。     

基于摄氧率的分批发酵过程阶段辨识

针对发酵阶段难以在线辨识的问题,提出了一种基于摄氧率的需氧型发酵过程阶段辨识方法.利用在线可测的摄氧率对处于特定发酵阶段的比生长率进行预估,再利用比生长率的预估值进行发酵阶段的在线辨识.由于摄氧率极易在线获得,所以这种辨识方法非常容易实现.针对诺西肽发酵过程,利用所提出的方法进行发酵阶段的在线辨识,阶段辨识结果与过程知识相一致.这不仅可以增进对当前生产状况的了解,而且可以指导适时地实施各种控制策略,从而提高产品的质量.     

水泥回转窑多因素智能控制系统

针对水泥回转窑热工过程,提出了一种基于系统运行模式的智能控制算法.依据专家操作模式下,对影响系统各因素的在线测量数据,运用改进聚类分析算法,建立系统的运行模式,并针对每个运行模式在线学习生成一条控制规则,进而自动生成控制规则库,实现复杂的水泥回转窑热工制度的最优控制.     

铣削过程的约束型智能控制研究

本文通过设计并实现一个铣削力模糊自适应控制系统ＦＡＣ探讨了铣削过程的约束型智能控制问题。联机运行结果表明：ＦＡＣ系统可行，在线智能控制铣削力的效果较满意，通过在线调节工作台进给速度来智能控制铣削力可以实现粗加工阶段的生产率最大化。     

基于PLS模型的自适应间歇过程质量预测

间歇生产过程中,很多质量指标不能在线测量,导致过程很难控制。该文应用部分最小二乘(PLS)方法建立软测量模型,通过批次初期在线测量的过程变量对最后的产品质量进行预测。同时,利用过程中得到的中间质量测量值对最后的预测结果进行修正。为了解决过程参数随时间变化的问题,在每个批次结束后利用新数据对原模型进行更新。将该法用于异丁烯酸甲酯(MMA)聚合反应过程,仿真结果显示,该法能够克服过程参数变化的影响,有效地预测最后的产品质量。     

一种新的不下机器人运动控制方法

对神经网络和模糊理论在水下机器人运动控制中的应用进行了探讨,提出了神经网络多步预测模型的非线性广义模糊预测控制算法,用神经网络方法实现了对水下机器人这一非线性系统的在线计算、滚动优化和在线控制,采用强化学习方法来构筑模糊控制系统中的神经网络,给出了神经网络多步预测模型及相应的控制算法和操作过程,计算机仿真结果验证了本文所提方法的有效性。     

连铸机在线对弧精度控制技术

连铸机在线对弧是连铸设备安装的关键工序,其工序质量直接影响到生产后的铸坯质量.阐述了在线对弧工艺和离线对弧工艺,指出采用合理的作业程序和控制技术可保证对弧的精度.     

试验模型与烘干过程的动态分析

通过各种阶跃输入下的开环响应试验,对烘干过程的动态特性作了调研。并将复杂的数学模型近似地转换成多个用于控制系统的线性简化模型。然而,过程本身的非线性,使所得的模型适应性差。即改变工作点将导致特性的改变或模型的重建。进一步通过模型参数在线估计将消除这种局限性。就此意义来说,非线性系统的在线辨识相当于系统的准线性化或连续线性化过程。     

矿渣粉磨生产工艺智能调控系统研究与应用

矿渣粉磨生产过程具有强耦合、非线性、大滞后等特点,人工对其进行有效控制十分困难。提出一种矿渣粉磨生产工艺闭环调控系统,在长期设备与工艺研究基础上,借助物联网技术采集大量数据,结合专家经验并通过数据分析来实时监控工况发展趋势,研究矿渣粉磨生产工艺过程闭环调控方法;系统增加了前端矿渣水分在线检测,增强系统提前反应速度,在后端通过微粉粒度在线检测,形成闭环控制;生产过程中替代人工精细调节工艺,自动纠正参数变化,并优化参数匹配。系统应用于某生产现场,取得了较好的运行效果。     

定心机控制系统中的位置与误动作问题及处理

定心机是无缝钢管生产中,管坯穿孔前在线热状态下,对管坯前端面实行预先热定心工艺的一种机械。设计这种控制系统的核心是理解并分类设备的工艺,进而设计一个简单实用的控制系统。管坯定心前的准确停止位置问题及没有管坯到来而出现的热金属检测器误动作问题是影响定心机控制系统正常运行的难题,为解决这一问题,提出了一种"量化惯性加挡板"的控制方法,解决了准确停止位置问题,对于没有管坯到来而出现的热金属检测器误动作问题,采用了PLC编程得到解决。经实践证明,控制系统设计合理,运行可靠。     

时变分数时滞系统的最优预报自适应控制算法

在用广义模型描述被控过程的基础上,本文提出一个极点配置最优预报自校正PID控制算法,该算法兼有PID和自校正,以及克服时滞的最优预报器的特点。计算机数字仿真结果表明这种控制策略对具有未知或时变分数时滞系统是非常有效的。     

金属切削过程颤振的计算机模式识别及在线监控

本文从模式识别理论和切削过程的动态特性出发,建立了反映切削过程稳定性的模式向量平面.在此平面上,用模式向量端点的轨迹来刻划切削过程动态稳定性的变化,制定了颤振早期诊断的判据及其颤振的控制策略,并建立了切削过程颤振的在线监控试验系统.     

宽带钢热连轧工作辊热辊形模型

实现工作辊热辊形的在线预报是板形控制的难题之一.采用一维有限差分方法建立了工作辊热辊形在线计算模型,并利用该模型计算了热轧过程中和下机后任意时刻工作辊温度场及其热辊形.仿真和在线应用结果表明,此在线模型计算速度快,精度高,能满足板形在线过程控制的需要.     

合成氨厂实时操作优化控制

介绍大型合成氨厂在线实时操作优化控制系统。运行结果表明,该系统使用方便,经济效益明显,在合成氨厂具有广泛推广价值。     

中厚板轧机设定计算功能的在线实施

针对中厚板轧机,研究了如何将设定计算功能嵌入过程控制系统,并应用于在线·将设定计算功能划分成轧制规程计算、轧机设定及控制参数计算以及模型自学习计算三个组成部分,分析了各部分的主要功能及其联系·设计了设定计算功能的在线数据流程和调用逻辑,根据具体轧线的检测仪表布置和生产工艺过程,多次调用设定计算功能·通过预设定计算、再设定计算、阶段前修正计算、道次修正计算、自学习计算以及待温时间修正计算,发挥设定计算及生产过程中实测数据的作用·     

凸度板形矢量法在中厚板中的应用

为了有效控制中厚板板形和发挥轧机生产能力,将凸度 板形矢量分析法应用于中厚板轧制规程的计算·首先分析板凸度计算模型并给出相应的在线数学模型,然后分析了凸度 板形矢量法的机理·并基于该方法分析中厚板伸长阶段的轧制特点,将伸长阶段的规程计算分解成三步:伸长阶段前几个道次在轧机能力允许范围内采用大压下量,减少轧制道次;伸长阶段的后3,4个轧制道次,采用凸度 板形矢量法,控制轧件凸度和板形;通过调节总轧制道次数或最大轧制力限制系数,使得最后道次的出口厚度等于目标厚度·通过长期在线应用,表明该方法对板形有较强的控制能力,适合于中厚板的在线计算机过程控制·