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。     

基于最小控制合成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。     

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%。     

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。     

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.     

化学反应釜温度控制系统的研究

根据化学反应过程时变、非线性、时滞等特点,将模糊参数自适应PID算法及具有双调整因子的模糊控制算法应用于化学反应釜温度的控制,并进行了软、硬件的设计,通过实验获得了良好的控制效果。     

混合动力汽车传动系统扭转振动自适应抑制方法

为了提高混合动力汽车舒适性和安全性,提出混合动力汽车传动系统扭转振动自适应抑制方法。依据广义牛顿第二定律扭矩平衡原理,建立传动系统动力学方程和状态空间方程;离散化处理状态空间方程,利用长短期记忆网络,建立传动系统状态变量预测模型;引入理想延迟值时滞补偿离散状态空间方程,得到电机转速;以最小电机-车轮转速差、最小电机动作变化量为目标函数,建立扭转振动自适应控制模型;通过天牛须算法求解模型,实现扭转振动自适应抑制。实验结果表明,该方法可有效降低电机-车轮转速差,实现扭转振动自适应抑制;不同工况下,该方法抑制后电机-车轮转速差较小,具备较优的自适应抑制效果。     

多变量系统的变时滞无模型自适应单值预测控制

针对难以建模的变时滞多变量非线性系统的控制问题,基于改进具有辅助向量的多变量紧格式动态线性化泛模型,参考多变量单值预测控制算法,提出改进的目标函数,给出变时滞多变量无模型自适应单值预测控制算法,采用自适应递推算式的优化算法进行优化,给出了目标函数的加权网络参数的在线优化算法,解决了试凑法确定加权网络参数的问题.试凑法确定的加权网络参数不能保证控制算法最优,综上研究提出在线优化参数的变时滞多变量无模型自适应单值预测控制算法,仿真结果说明,单值预测控制算法具有无模型自适应控制性能及预测控制功能和参数寻优功能,故算法具有优良的控制性能.     

负电容在主-被动混合压电振动控制中的应用

针对压电被动振动方法中分支电路参数环境适应能力差、电路复杂和压电主动振动方法需要较高输入功率的问题,提出了一种基于负电容压电分支电路和小波变换自适应算法的振动主-被动混合控制策略.文中阐述了这种主-被动混合振动控制方法的原理,分析了被动控制效果、主动控制电压与负电容参数的关系.仿真和实验结果表明,这种主-被动混合振动控制方法能够有效抑制结构振动,其控制效果优于单独的主动控制或被动控制.     

含分数阶导数的1/4悬架模型时滞反馈控制研究

针对具有时滞减振主动控制技术的车辆悬架,研究分数阶导数和时滞减振联合控制对车辆悬架系统振动的影响。将含有分数阶导数的时滞反馈控制加入到1/4车辆模型中,运用稳定性切换法对系统的稳定性问题进行分析,得到系统稳定的时滞区间。根据车辆平顺性指标,在频域范围内建立基于振动响应量加权均方根值的优化目标函数。利用粒子群优化算法快速寻优特点获取最优时滞反馈控制参数得到优化控制参数;并对系统在时域下进行振动响应仿真分析。仿真结果表明,在简谐激励和路面随机激励下,分数阶导数和时滞减振主动控制技术联合应用到悬架系统中能取得良好的减振效果,可以较好地减小车身振动,提高车辆的平顺性,为车辆悬架主动控制技术提供理论依据。     

电阻炉单神经元PID自适应控制

选用单神经元自适应控制结构,采有监督Hebb学习算法实现了对电阻炉大时滞控制系统的单神经元PID控制,探讨了参数对系统性能的影响,同时,使用Matlab分别对常规PID算法、自适应单神经元PID算法进行了仿真研究与比较并对参数选择进行了仿真研究.仿真结果表明,自适应神经元结构的PID控制动态控制效果良好,具有较高的工业实用价值.     

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。     

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%.     

基于ADP的一类时滞离散系统跟踪控制

时滞现象是自然界中广泛存在的一种物理现象,时滞的存在使得被控量不能及时反映系统的变化,从而使控制系统的稳定性变差,给时滞系统控制器的设计带来很大困难.针对一类状态和控制输入均含有时滞的离散仿射系统的跟踪控制进行研究,采用自适应动态规划迭代算法求解时滞系统的跟踪控制,在自适应动态规划的基础上,建立系统性能指标函数,通过系...     

基于粒子群优化的动力设备主动振动控制研究

文章针对动力设备振动控制,利用比例-积分-微分(PID)和线性二次型调节器(LQR)最优控制理论,并引入粒子群优化算法,分别建立了PSO-PID和PSO-LQR主动振动控制器;分别从传递函数和状态空间方程2种角度出发,建立控制模型。数值结果表明,2种主动控制器均能有效降低动力设备传递至基础的峰值力,但PSO-LQR控制器对于体系稳定时态的控制效果明显优于PSO-PID控制器。对于实际工程,需要择优选取一种最适宜方法。针对主动振动控制中存在的时滞现象,对PSO-LQR控制器进行了含时滞研究,结果表明,随着时滞增加,传递至基础的峰值力与无时滞相比大幅增加,呈发散态势。     

时滞系统无模型自适应PID控制

为了避免工程应用中的建模问题,为时滞系统提出了一种嵌入式结构的模型参考自适应系统(MRAS).通过引入期望模型的概念,解决了传统MRAS中的期望系统性能描述问题,并采用最小二乘法作为自适应律,实现了时滞系统的无模型自适应控制.仿真实验结果证明了改进方法的有效性.     

用于机器人末端残余振动控制的控制误差优化输入整形器

针对工业机器人关节柔性引起的末端执行器残余振动问题,提出一种基于控制误差优化输入整形器的振动控制算法。该算法结合零振动二阶微分输入整形器(ZVDD)方程和系统响应时滞时间方程,构建了关于整形器脉冲幅值参数的线性约束方程组;以整形后末端运动过程控制误差和定位误差为优化目标,建立了控制误差代价函数;利用拉格朗日乘子法解出脉冲幅值参数的表达式并进行迭代运算求得最优解;采用预测路径规划来补偿系统时滞时间。实验结果表明:所设计的控制误差优化输入整形器能将机器人J5轴末端残余振动加速度减少至整形前的11.7%,与ZVDD输入整形器相比能减少系统响应时滞时间约88%和最大过程控制误差约60.3%,与CEM输入整形器相比能减少定位误差约53.7%。该算法可以在有效抑制残余振动的基础上,减小传统输入整形器引起的系统响应时滞时间、末端运动过程控制误差和定位误差,对提高工业机器人的定位速度和精度具有一定的参考意义。     

基于神经网络的时变时滞系统自适应内模控制

将基于人工神经网络的时变时滞系统参数辨识算法与内模控制相结合 ,提出了时变时滞系统自适应内模控制算法 .理论分析及仿真结果表明 ,该算法能克服时滞及参数的变化 ,具有鲁棒性好、抗干扰能力强的特点