基于模型预测控制的桥式起重机防摇设计

针对桥式起重机工作过程中吊重摇摆的问题,基于预测控制策略提出了一种电子防摇设计方法.首先对桥式起重机进行动力学分析,利用Lagrange方程,建立了面向控制的数学模型.其次,根据对象的历史信息和未来输入预测其将来输出,结合预测误差补偿,通过性能函数的优化得到其控制律.最后,仿真结果表明,所设计的防摇系统能实现小车快速定位和吊重摆角的有效抑制.与最优防摇控制相比,系统超调量和摆角幅度均大大减小,显示了该防摇方法的优越性;加入参数摄动和测量噪声,防摇系统仍能很好地达到控制目标,说明了该防摇方法具有较好的鲁棒性.     

一种基于GAN的多船轨迹预测方法

为更好地预测船舶密集水域多船会遇避碰场景中的船舶轨迹,基于生成式对抗网络思想,提出一种多船轨迹预测模型——Vessel-GAN。针对船舶轨迹特点,Vessel-GAN模型基于时序卷积网络的多船历史轨迹编解码、船舶交互特征提取、终点信息引导和避碰损失函数等技术,通过在历史轨迹上的对抗训练,实现了能够拟合船舶航行行为数据分布的多船预测轨迹生成。基于琼州海峡近5000万条由AIS数据构建的船舶交互数据集的实验表明,相较Social-GAN基准模型,Vessel-GAN在计算速度方面提升了36%,平均位移精度、终点位移精度分别提升28%、41%,生成的多船预测轨迹更加符合船舶真实行为特征,且具有更好的预测实时性和稳定性。     

五体船纵向运动预报的一种工程算法

针对五体船型的特点,基于STF切片理论,计入船体运动时湿表面的变化及其对船体流体动力性能的影响,提出了五体船纵向运动预报的一种工程算法.计算结果和五体船模试验结果在多个工况下进行了对比.结果表明,该算法对五体船运动预报具有相当的准确性,且简单实用,对五体船的主尺度、侧体位置优化等方面有着积极的意义.     

一种基于遗传算法的多模型预测控制方案

针对时滞系统的特点,提出一种基于遗传算法的多模型预测控制方法.利用多个模型逼近整个被控对象的动态特性,针对每个子模型,设计相应的子控制器,通过加权的方式,将有限个控制量映射成最终的控制量;子控制器采用预测控制算法,利用遗传算法得到权值的全局最优解;比较该控制方案和PID控制在时滞系统中的应用效果.仿真结果表明：该算法不但克服了建模的不精确性和参数的时变性,使系统具有良好的控制性能,而且具有较强的鲁棒性.     

气体分馏装置多变量预测函数控制方法

针对气体分馏工业过程中存在的多变量、强耦合、大滞后等系统特性,设计了一种预测时域可调的多变量预测函数控制算法.该方法结合单变量预测函数控制及Simith预估器的特点,通过对预测时域进行分段设定,以期达到较好的快速性和稳定性.以气体分馏装置的脱丙烷塔为例,依托现场的实测模型,对提出的算法进行了验证.结果表明,所提出预测时域可调的多变量预测函数控制算法调节时间短,跟踪效果好.     

多体动力学仿真在柴油机平衡性预测中的应用

为了消除作用在柴油机机体上的不平衡一级往复惯性力,提出了一种基于多体动力学仿真技术的方法,通过振动分析来评价发动机的平衡性是否达到预计的设计目标.建立了柴油机的动力学模型,根据设计结果设定平衡轴的参数,对某单缸柴油机不安装和安装一级平衡轴100%平衡一阶往复惯性力的平衡轴进行仿真,结果表明:安装一级平衡轴后,各悬置3个方向的一阶振动速度明显降低,有助于改善整机的NVH(噪声、振动、舒适性)性能,仿真结果与实验结果基本符合.     

多变量广义预测控制及一种简化算法

推导了多变量广义预测控制算法，该算法能有效地处理过程的不稳定性和非最小相位特性，并具有良好的解耦性能。同时提出一种处理纯滞后对象的新方法，即将近似法和广义预测控制相结合解决时滞的方案。这种方法可以解决通道之间时滞不同的对象，并且针对广义预测控制算法的复杂性对其简化算法（多变量单值广义预测控制算法）进行了研究。通过仿真研究表明，多变量单值广义预测控制算法在跟踪性、鲁棒性、抗干扰能力等方面都得到很好的控制效果。     

一种改进的广义预测控制方法

为了改善建筑结构控制效果,在模型不精确的前提下达到振动控制的目的.采用实际测量和预测相互结合的广义预测控制算法,通过引入相对稳定性矩阵和可调增益参数的办法来改进原控制算法,提高在地震作用时主动控制系统的稳定性.数值仿真表明:单纯附加相对稳定性矩阵来设计控制器虽然可以提高控制系统的稳定性,但控制效果不能保证,只有引入可调增益参数方可保证振动控制的效果;可调增益参数应该根据实际控制的效果进行调整,而相对稳定性矩阵可根据原系统矩阵来选取,最好取对角矩阵;其对角元素选取以改善原控制系统的极点分布为目的.     

一种多步递推广义预测自适应控制

提出了一种基于多步递推预测的广义预测自适应控制算法。由于本算法是利用在线辩识参数直接递推求解控制律，从而大大减少了计算量，便于在微机上用汇编语言实现。     

一种滑翔增程弹非线性模型预测控制方法

为实现对某滑翔增程弹滑翔弹道的跟踪控制,以达到增程的目的,采用具有解析形式控制律的非线性模型预测控制方法设计其控制系统。将滑翔增程炮弹控制系统分为质心控制和姿态控制2个回路设计,通过质心控制回路将方案质心位置指令转换成弹道倾角和弹道偏角指令;再由姿态控制回路转换成升降舵偏角和方向舵偏角指令;倾斜稳定控制器将滚转角指令转换成副翼偏角指令。以某滑翔增程弹为例进行仿真计算,结果表明,该控制器具有很好的控制效果,能够克服干扰因素的影响,实现滑翔增程的目的。     

基于模糊预测控制的机车制动控制方法

为了减少模型参数、噪声耦合和随机性干扰对机车制动控制系统控制精度和稳定性的影响,提出1种基于模糊预测控制的制动控制方法,利用基于满意度的T-S模糊建模方法建立精确的预测模型.研究结果表明:通过模糊遗传算法进行滚动优化,获得全局最优解作为预测控制控制器的输出,进而提高系统控制快速性和稳定性,仿真结果验证了该方法的有效性.     

模型预测控制性能评价的一种改进方法

历史性能指标和设计性能指标的残差控制图可用于模型预测控制的性能评价, 但是当外界干扰和模型变化很小或性能指标存在严重的自相关现象时,残差的图很难检测出性能的变化.提出用残差的累积和控制图对模型预测控制性能进行监视,在Shell塔模型上的仿真实验表明了该方法解决问题的有效性.     

模型预测控制性能评价的一种改进方法

历史性能指标和设计性能指标的残差控制图可用于模型预测控制的性能评价,但是当外界干扰和模型变化很小或性能指标存在严重的自相关现象时,残差的-X-图很难检测出性能的变化。提出用残差的累积和控制图对模型预测控制性能进行监视,在Shell塔模型上的仿真实验表明了该方法解决问题的有效性。     

基于增广状态空间法的稳定平台离散模型预测控制

针对旋转导向钻井稳定平台存在的摩擦问题,提出了将增广状态空间模型与模型预测控制相结合的稳定平台离散预测控制算法,以提高平台系统的控制精度和稳定性.建立了带摩擦的稳定平台广义被控对象的数学模型,以增广形式的状态空间模型为基础,结合滚动时域控制原则,通过对稳定平台离散模型的状态空间形式进行增广变换,设计了增广状态空间模型下的预测控制器.仿真结果表明,稳定平台预测控制系统保证了钻井工程对控制精度和动态特性的要求,并且对有摩擦干扰力矩及模型参数摄动具有较强的鲁棒性.     

广义预测控制的鲁棒性分析

分析了广义预测控制的状态空间结构,指出其实质是状态反馈;推导了在存在建模误差时闭环系统传递函数与标称系统传递函数之间的关系,并结合小增益定量给出了频率域中闭环系统鲁棒稳定的条件,仿真倒子验证了条件的正确性。     

工业锅炉汽包水位系统智能调节研究

针对工业锅炉中具有较复杂动态特性的汽包水位系统,提出了用广义预测控制算法对锅炉汽包水位控制的一种有效方法。该方法是预测控制技术的一个非常重要的分支,将这种算法用于锅炉汽包水位控制的仿真研究表明,该控制方案表现出良好的控制品质并能适应被控对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力。它明显优于传统的 PID 控制。     

一种高速顺序采样方法

论述了一种适用于低速采样系统采集高频宽带周期信号的高速顺序采样方法 .利用在本地锁相环产生的一个与信号重复周期Trep相近的时钟信号作为采样保持电路的控制信号 ,采样时钟周期Ts 与信号重复周期之间的差值为ΔT =± (Ts-Trep) ,而时间ΔT反映了等效采样的时间分辨力 .探讨了锁相环路的设计和系统触发原理 ,给出了差频采样的原理框图及相应的触发电路 .该方法突破了传统顺序采样在使用商用可编程延时器时的局限性 ,在测控、虚拟仪器、信息处理等领域具有广泛的应用前景     

船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模糊自适应控制

针对大型船舶控制特性,设计了船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模型及其辨识和预测算法,提出基于径向基函数神经网络多步预测模型和模糊小脑模型关节神经网络控制器的大时滞船舶航向模糊控制自动舵方案,解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,以达到对具有大时滞、不确定非线性特性的大型船舶实现高精度输出跟踪控制.仿真结果表明对设定航向具有精确的跟踪控制效果.