一种改进的自适应Smith预估器

传统的Smith预估器是基于被控对象的精确数学模型而设计的,对于缺乏精确数学模型且参数时变的大时滞系统,常规的Smith预估控制规则就很难获得令人满意的控制效果。文章在一种增益自适应Smith预估补偿器的基础上,利用信号的相关性分析技术中的平均幅度差函数,实时调整预估器的滞后时间;仿真表明,该算法具有较好的性能,加强了Smith预估器抗干扰能力,改善了参数时变的大时滞系统的鲁棒性。     

基于模糊Smith预估的恒温箱控制系统

恒温箱控制系统具有时滞、大惯性和参数时变特性,传统PID控制方法难以取得满意静态、动态控制效果。Smith一阶惯性环预估控制器适合控制大滞后系统,利用模糊控制整定惯性环节参数,可以使其随被控制对象参数变化而变化。本文结合模糊PID控制与模糊自适应Smith预估控制提出了模糊Smith控制方法,这种控制方法不仅具有常规PID控制器的优点,还具有很强的鲁棒性和自适应性。通过仿真实验表明,这方法能够提高控制质量取得更好的控制效果。     

基于免疫粒子群算法的汽车半主动悬架系统研究

为了提高汽车操纵稳定性和乘坐舒适性,对汽车半主动悬架系统进行研究.建立了三自由度1/4车体悬架的数学模型,该模型包含了悬架系统侧向位移简化模型, 推导出悬架动力学方程和状态方程.提出了一种全新的免疫粒子群混合算法,设计出免疫粒子群控制器,并将该控制方法 用于悬架系统的控制中.与模糊控制结果 进行对比,免疫粒子群控制方法 使车身垂直加速度、悬架动行程、车轮相对动载和车身侧位移的最大峰值分别降低了38.64 %、20.53 %、60.60 %和23.39 %,趋于稳定的时间分别缩短了0.45 s、0.6 s、0.4 s和0.6 s.仿真结果 表明,免疫粒子群控制算法在改善被控过程的动态和稳态性能、提高抗干扰能力以及参数时变的鲁棒性等方面均优于模糊控制方法 ,同时有效地提高了半主动悬架系统的减震性能.     

可变纯滞后时变系统模型参考自适应预估控制

基于Smith预估控制和参数最优化理论,提出了可变纯滞后时变系统的模型参考自适应预估控制(MRAPC)。MRAPC由自适应预估器,自适应过程模型,自适应机构及常规控制器所组成。它大大地减少了系统中时变参数和可变纯滞后的影响,控制性能明显地强于Smith预估控制。其后给出的仿真结果证实了MRAPC的有效性。     

纯滞后对象的进化模糊控制

针对传统Smith预估控制的缺点,提出了Smith-Evolutionary Fuzzy控制,并设计了进化模糊控制器,仿真结果说明由于进化 算法的加入,Smith-Evolutionary Fuzzy控制既能对纯滞后有很好的补偿,又能对时变系统进行了有效控制。     

不确定时滞系统的自适应支持向量机Smith预估控制

针对不确定时滞系统提出了一种自适应支持向量机Smith预估控制新方法．首先采用支持向量机对被控对象进行建模,然后设计了一个自适应支持向量机Smith智能预估器,解决了传统Smith预估控制需要预先知道被控对象精确数学模型的问题,克服了基于神经网络的Smith预估控制的不足．仿真实验结果表明,自适应支持向量机Smith预估控制方法充分利用了支持向量机的非线性映射能力,在被控对象数学模型未知的情况下对不确定时滞对象进行控制,具有良好的控制品质,特别是当对象特性发生变化时,还具有良好的适应性。     

基于自适应反演滑膜的半主动悬架系统设计

为了提高半主动悬架的平顺性,对1/4半主动悬架模型进行建模,以混合天地棚控制作为参考模型,联合滑膜变结构控制与自适应控制,利用反演的设计理念,创建出自适应反演滑膜控制器。利用Lyapunov函数,在理论上推算出悬架系统渐进平稳的基础,使得实际控制器能够得到混合天地棚模型的控制效果,并获得逐渐平稳的滑膜运动。在MATLAB/SIMULINK中,仿真分析自适应反演滑模控制器对悬架性能的影响。仿真结果表明：自适应反演滑膜控制能够得到混合天地棚模型的控制效果,与被动悬架相比,对提高半主动悬架系统的减震效果更加明显,提高了车辆的平顺性。     

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。     

时滞系统的T-S模糊PID控制

以输出误差e、误差积累Σe、误差变化率△e为控制器输入,设计了三输入单输出的T-S模糊PID控制器。针对时滞系统,分别采用传统PID控制器、Smith预估补偿器、T-S模糊PID控制器进行控制并仿真比较,结果表明:T-S模糊PID控制器具有控制精度高、响应快速、适应性强的特点;当时滞系统的时滞发生较大变化时,控制器仍具有很好的控制效果,系统稳定。     

基于能量流动分析的电磁式馈能型主动悬架控制

针对已开发的电磁式悬架作动器样机进行数学建模,并采用主环/内环分层式结构对其进行主动控制.通过对内环系统的简化分析得到控制电流可实现范围以及不同条件下作动器能量流动状态,并采用模型预测控制方法设计了全主动和半主动2种模式的主环控制器,分别侧重于车辆悬架系统振动抑制和不平路面振动能量回收.在不同路面输入条件下进行仿真对比分析,结果表明,相对于传统被动悬架,电磁式悬架作动器在全主动模式下消耗蓄电池能量,但可以将车辆乘适性提高30%,而在半主动模式下可以回收路面振动能量并将车辆乘适性提高10%.     

基于时滞补偿的气动系统位置控制仿真

为解决气动系统在控制过程中出现的时滞性、非线性性和外部干扰等问题,提出了一种基于时滞补偿的模糊比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制的策略。首先,分析气动系统的工作原理,建立气动系统的机理模型。其次,针对气动系统存在的时滞特性,在Smith预估器的结构中引入干扰观测器,并使用改进的Smith预估器来补偿系统的纯滞后环节。最后,为提高位置控制精度,设计了具有自整定能力的模糊PID控制器。仿真结果表明,改进的Smith预估器与模糊PID控制相结合的策略能够保证系统的稳定输出,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。     

一种新的时变时滞系统控制方法

把一种新的能在线估计时变时滞系统参数的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,该方法能够克服时滞及参数的变化,具有鲁棒性好、抗干扰能力强等特点,优于Ｓｍ ｉｔｈ 预估控制器．     

一类时滞系统的Fuzzy-PI-Smith控制方法

为了解决Smith预估器当系统参数发生变化时鲁棒性差的缺点,将Fuzzy控制器和Smith预估器二者结合起来,并在模糊控制器中加入PI控制器来消除系统的稳态误差,从而给出了一类时滞系统的Fuzzy-PI-Smith控制方法。通过仿真研究可以看出,设计的控制器具有较好的稳态和动态性能。     

基于线性自抗扰的烷氧基化装置温度控制系统

烷氧基化装置温度控制系统具有大时滞特性,温度高效控制困难.建立系统数学模型;提出内环为PD控制器,外环为Smith预估器与线性自抗扰控制相结合的控制策略,以解决时滞系统采用自抗扰控制时扩张状态观测器输入信号不同步及Smith预估器抗扰能力差的问题;设计线性自抗扰控制器;从不同点加入扰动进行数值仿真实验,仿真结果证明了所提出方法的有效性.     

基于新型趋近律的半主动悬架模糊滑模控制

面向重载运输车辆的行驶过程,为了提高驾驶员的乘坐舒适性和行车安全性,设计一种基于新型趋近律的半主动悬架模糊滑模控制器。首先,为解决实时测量路面信号的问题,基于改进的参考天棚模型,将簧下质量的运动状态直接作为控制系统输入;其次,针对滑模控制引起的系统抖振和收敛速度慢的问题,引入可变边界层饱和函数的新型趋近律,再将模糊控制与滑模控制相结合,以保证控制精度和控制鲁棒性;最后,将重载运输车辆半主动悬架作为仿真对象进行仿真。结果表明,相较于传统模糊滑模控制,车身垂向加速度降低78.9%,车轮动载荷下降13.6%,悬架动挠度减小31.4%。所设计的控制器可提升以车身垂向加速度和悬架动挠度为评价指标的乘坐舒适性和以车轮动载荷为评价指标的行车安全性,为半主动悬架系统的智能控制研究提供参考。     

基于电动静液压作动的新型汽车主动悬架

作动器是汽车主动悬架系统研究的关键。在分析传统被动悬架和电液伺服主动悬架及功率电传作动系统PBW(Power-By-W ire)的基础上,提出了基于功率电传的电动静液压作动器EHA(E lectro-Hydrostatic Actuator)新型汽车主动悬架结构型式。建立了1/4汽车动力学模型,设计了用于EHA主动悬架控制的模糊控制器。为了研究可控悬架的响应特性以及验证模型的有效性,利用建立起的基于EHA的主动悬架动力学模型,在一定路面输入下进行了仿真分析。结果表明,与传统被动悬架相比,基于EHA的模糊控制主动悬架大大改善了汽车的平顺性和操纵稳定性。     

一种基于改进的模糊Smith控制主动队列管理算法

针对网络中传输延时给拥塞控制带来不利影响,而现有算法过于依赖精确模型的弱点,提出将模糊控制与改进的Smith预估补偿相结合的设计用于与TCP连接的主动队列管理算法.通过改进的Smith预估补偿器对时延进行预估补偿,使得对TCP的拥塞控制更加及时;而模糊控制器无需被控对象的精确数学模型即能实现良好的控制,可以克服Smith预估补偿依赖精确模型的缺点.两者的结合对于时滞网络的控制可以达到优势互补的作用.最后通过仿真验证了方法的有效性.     

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。     

基于电液比例阀减振器半主动悬架系统的研究

为提高汽车的平顺性和操纵稳定性,设计了以电液比例阀半主动减振器为控制对象,采用自适应神经网络控制方法的半主动悬架系统。在对电液比例阀减振器阻尼力变化规律进行分析的基础上,建立了基于电液比例阀减振器的半主动悬架模型,采用神经网络自适应控制方法对模型进行了研究。路面输入采用积分白噪声模拟B级路面谱,以簧载质量垂向加速度、悬架动行程以及轮胎动载荷作为评价指标。利用Matlab/Simulink工具箱进行仿真,结果表明,设计的半主动悬架与被动悬架相比,其平顺性与稳定性均得到了良好的改善。