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.     

基于改进小波阈值函数和变分模态分解的 电能质量扰动检测

针对强噪声环境下扰动特征提取困难的问题,提出一种基于改进小波阈值函数和变分模态分解的电能质量扰动检测算法.采用改进小波阈值函数滤除电能质量扰动信号的噪声,通过傅里叶变换确定预设尺度,再基于变分模态分解准确地求出电能质量扰动信号的各个本征模态函数,结合Hilbert变换和奇异值分解分别求解每个本征模态函数的振幅、频率、起止时间等特征量,并据此搭建PXI和LabVIEW结合的电能质量扰动检测平台.分别采用单一扰动、复合扰动和电网实际扰动数据验证本文算法的准确性与有效性,相比现有经验模态分解和集合经验模态分解,本文提出算法不仅具有抗模态混叠和虚假分量的能力,且在强噪声环境下仍具有较高的准确性和鲁棒性.     

基于改进幂次趋近律的壁板振动主动滑模控制

在传统幂次趋近律滑模控制算法中,幂次系数a值的选取尤为关键;若a值过大会导致在滑模函数较小时,控制出现剧烈的抖动;而a值过小会导致整个控制过程衰减速度过慢。针对该问题,构建了一种自适应的幂次系数,形成了改进的基于幂次趋近律滑模控制算法,选择飞机壁板振动模态为研究对象,仿真验证了该算法的可行性;最后通过NI-CompactRIO平台进行了壁板振动控制实验。实验结果表明,针对壁板的第一阶模态,改进的幂次趋近律滑模算法振动抑制效果达到10.59 d B,而传统幂次趋近律滑模算法效果为7.53 d B,提升了3.06 d B。     

改进最小二乘算法在主汽温控制系统中的应用

为了解决串级控制结构对测量噪声和输出扰动等外扰的克服能力较弱,控制品质较差的问题,提出了改进最小二乘算法,结合最优自适应控制而形成了在线辨识控制算法,该方法为系统辨识带来了更大的精度,具有提升信号跟踪精度和节省控制能量的双重优势,同时能有效的克服外部扰动.通过与串级比例-积分-微分(PID)控制以及基于普通最小二乘算法的自适应控制的仿真实验比较,该方法在信号跟踪上具有较强的一致性,同时控制能量的消耗也减小了一个数量级,从而验证了该方法的强鲁棒性和控制的最优性.     

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。     

不确定分数阶广义系统的滑模控制器设计与仿真

针对一类含有外部扰动的分数阶广义系统进行滑模控制研究，提出了一种改进的指数趋近律从理论上消除了抖振.通过构造分数阶反馈控制器的方法将分数阶广义系统正常化.采用积分滑模面以消除滑模运动的趋近阶段.分数阶次α分0<α<1和1<α<2两种情况讨论，运用Kronecker积与LMI方法，分别设计增益矩阵使得滑动模态方程稳定.在滑模控制器的设计中，对指数趋近律进行了性能的改进，以所设计的连续函数代替符号函数，使得当状态趋近滑动模态时可以与滑动模态实现光滑过渡.最后，通过Simulink建立滑模控制仿真实验，验证了0<α<1和1<α<2两种情况下算法的有效性.     

基于次优算法同步Buck变换器二阶滑模控制

针对同步Buck变换器设计了基于改进次优算法的二阶滑模控制器,只需检测变换器的输出电压,不需测量电容和电流,就可实现对变换器的控制。通过对次优算法引入滞环,在输出电压达到稳态时限制了变换器的开关频率。在Simulink环境下,构建状态机实现了二阶滑模控制器,验证了同步Buck变换器的启动性能和稳态性能,以及从10A跃变到20A大负载扰动和5V跃变到10V电源扰动时的鲁棒性。仿真结果表明,基于改进次优算法的二阶滑模控制器保留了滑模控制的鲁棒性,并在抵抗扰动方面优于一阶滑模。     

基于多重匹配同步压缩变换的充电机电压扰动分析

为了提高电力系统的安全性和稳定性,解决传统时频变换方法在电能扰动分析中不能准确分离提取扰动信号的缺陷,提出一种基于多重匹配同步压缩变换（Multiple Matching Synchrosqueezing Transform,MMSST）的电能扰动分析方法. 首先,利用MMSST将含扰动的信号分解为一组本征模态函数分量（Intrinsic Mode Functions,IMF）;然后,对每个IMF分量进行希尔伯特变换（Hilbert Transform, HT）,从而获得各个分量的瞬时频率和瞬时幅值,实现扰动信号的检测与分类. 仿真和实测实验结果表明,与经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）算法相比,MMSST可以准确地分离提取电压扰动信号中的各个扰动分量,可以实现各个扰动分量的瞬时频率和幅值的准确提取,并且具有较强的鲁棒性.     

不确定分数阶同步发电机混沌系统的滑模自适应控制及参数辨识

考虑了一种带有周期性负荷扰动和电磁功率扰动的同步发电机系统模型.基于分数阶稳定性原理,对分数阶系统的动力学特性做了仿真分析.针对系统内部参数和扰动幅值的不确定,利用径向基函数神经网络的万能逼近特性改进滑模控制方法,设计了一种基于径向基函数的自适应滑模控制器,实现参数辨识,使系统输出能渐近跟踪目标轨迹,进而抑制分数阶系统混沌振荡.研究表明,该方法控制时间短、逼近误差小,而且有效地消除了抖振,具有实时控制、鲁棒性高等特点.     

高阶反向响应过程的分数阶PID控制器设计

针对具有反向响应特性的高阶过程,提出了一种分数阶PID控制器设计方法.为了便于控制器设计,采用一种改进的微粒群优化算法对高阶过程模型进行简化处理,在此基础上,根据内模控制原理设计分数阶PID控制器,该控制器仅有一个可调参数,有效降低了控制器整定的复杂度,并根据最大灵敏度指标推导出控制器参数整定的解析表达式,克服了参数选择的盲目性.仿真结果表明,该方法可使系统具有良好的设定值跟踪、扰动抑制特性以及克服参数摄动的鲁棒性.     

船用汽轮机变工况的遗传粒子群优化智能控制方法研究

为提升船用汽轮发电机组大幅变工况时的控制精度和鲁棒性,以船用汽轮机调节系统各部件的模块化数学模型为基础,建立汽轮机组数字电液(digital electric hydraulic,DEH)闭环模糊比例、积分、微分(proportion integration derivative,PID)控制模型;融合遗传算法的选择、交叉、变异和自适应递减权重法,提出遗传粒子群智能优化算法,并结合标准测试函数验证提出算法具有较高的收敛速度和精度;基于遗传粒子群智能优化算法建立汽轮机变工况自适应智能模糊PID控制模型,实现模糊PID的量化因子与比例因子最优化设计,进而开展船用汽轮发电机组大幅变工况动态特性及扰动因素影响分析,结果表明本文建立的自适应智能模糊PID控制模型具有更好的控制稳态性能与鲁棒性,为船用汽轮机组大幅度变工况智能控制优化设计提供了有力的技术支撑。     

基于模糊滑模控制的主动队列管理算法

针对动态网络的拥塞问题,提出一种主动队列管理(AQM)算法·该算法基于模糊滑模控制器(FSMC)设计,适合于动态网络流量的变化·模糊控制的加入,缩短了到达时间,改善了滑模控制的抖振现象·对于TCP/IP网络中存在的网络模型的不确定性、网络参数的时变性以及非TCP适应流所引起的网络抖动,该算法具有很强的鲁棒性·仿真结果表明该方法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,尤其是在网络条件变化的情况下,该算法优于传统的PI控制、模糊控制和传统的滑模控制·     

不确定时滞TCP/AQM系统的滑模控制

针对具有非匹配不确定项和输入时滞的TCP线性化动态系统进行特殊线性变换,将原不确定时滞系统转化为无时滞系统.在新坐标下,基于滑模控制(SMC)设计了一种主动队列管理(AQM)算法.根据滑模到达条件设计了一种控制策略,基于LMI技术给出线性滑动超平面的设计方法,通过Lyapunov函数证明了系统的稳定性.仿真结果表明,该算法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,尤其是在网络条件变化的情况下,该方法优于传统的滑模控制,能实现准确的跟踪,具有良好的鲁棒性.     

遭受执行器攻击的工控系统输出反馈滑模控制

针对工业控制系统存在测量噪声及外界执行器攻击问题,提出一种基于无偏状态估计的输出反馈离散滑模控制方法。在执行器攻击存在的情况下,构造等效滑模控制律。由于攻击信号与系统状态未知,通过引入无偏状态观测器从遭受噪声干扰的传感测量数据中获得系统真实状态的最小方差无偏估计量。在此基础上,利用一步延时攻击估计得到攻击信号的近似估计值,使所设计的鲁棒滑模控制律得以实现。给出了在此控制律作用下滑模面的收敛性分析及闭环系统最终有界稳定的证明。数值仿真实验结果验证了面向执行器攻击的无偏状态估计器的有效性,也表明与传统滑模控制方法相比,提出的输出反馈滑模控制方法对执行器攻击具有更强的抑制力,能够有效提高系统的鲁棒性能。     

三维坐标点集的空间直线度高精度快速评定

针对3维坐标点集合空间直线度误差评定时出现的精度不高、评价效率低的问题,提出一种具有较高精度和较好鲁棒性的3点高精度快速算法(3PHFA).该算法依据国家标准规定的空间直线度有效判别形式,通过3维最小二乘法(3DLSA)拟合、空间坐标转换、坐标投影和确定最小包容圆(MCC),并最终确定最小包容圆柱面(MCS).通过在3DLSA基础上增加高效搜索算法,空间直线度评定精度提高约20%,耗时1s以内.对比不同评定算法表明:3PHFA具有效率高、精度高、鲁棒性好的优点,其误差评定精度全面优于3DLSA,适用于三坐标测量机(CMM)这类实时处理系统,具有良好的实用价值.     

基于干扰观测器的AUV深度自适应终端滑模控制

针对欠驱动自治水下机器人（autonomous underwater vehicle,AUV）在外部干扰和系统内部扰动下深度难以控制的问题,提出基于非线性干扰观测器（nonlinear disturbance observer,NDO）的自适应终端滑模控制方法。首先建立欠驱动AUV在垂直面上的状态方程并对其简化,其次根据简化后的系统状态方程构建NDO对外部干扰进行观测,再结合反步法设计出自适应终端滑模控制器;最后通过李雅普诺夫稳定性理论证明控制系统的稳定性。结果表明：欠驱动AUV最大跟踪误差为0.137 5 m,峰值时间为2.1 s,证明了所设计的控制器能够实现深度控制,降低抖振,具有较强的鲁棒性。     

单片微机多任务处理能力分析

阐述了影响单片微机多任务处理的因素；通过对查询方式、中断方式下的多任务处理情况进行分析，找到了与单片机微机处理能力相关联的参数及程序结构因素，指出单纯的查询方式和中断方式并不是提高单片机多任务处理能力的最好手段。理想的方法是，充分利用好单片机的软硬资源，根据事件的轻重缓急、以及处理程序原长短安排中断源及程序结构，做到最大限度地提高单片机CPU效率。     

Adaptive Modulation and Coding Based on Fuzzy Logic Cognitive Engine

Adaptive modulation and coding( AMC) which depends on channel state information( CSI) can make the modulation and coding scheme( MCS) for the sender changed, and make the spectrum efficiency enhanced. The traditional method of AMC establishes a lookup table of MCSs at first,and then the sender chooses the proper MCS according to the CSI from feedback channel. However,this method is not suitable for frequency selective and fast fading channel. Thus, a method based on fuzzy logic cognitive engine is proposed in this paper. The type of channel is recognized by the fuzzy logic cognitive engine,then the MCSs are modified to suit for the channel type. The simulation results show that the proposed method is more suitable for frequency selective and fast fading channel. And it is more reliability under the condition of meeting the bit error rate( BER).