基于有界干扰Hammerstein 模型的化工过程的预测控制

为了控制一类由Hammerstein模型描述的合有输入约束和有界干扰的非线性化工过程,提出一种鲁棒预测控制策略.该策略分为两步,第一步考虑系统状态不可测的情况,对无约束受干扰的线性模型采用鲁棒输出反馈预测控制方法计算中间变量,其中为了处理干扰,采用二次有界技术设计出能够在线更新的估计误差集合的方法使得系统有界收敛.第二步通过中间变量求解非线性代数方程和采用解饱和的方法得到满足约束的实际控制输入.为了验证方法的有效性,对聚丙烯牌号切换过程进行控制仿真.结果 表明,应用本文的控制策略,不仅能够保证优化问题的递推可行性也能保证闭环系统的鲁棒稳定性.     

基于线性函数型权重的RBF-ARX模型的磁悬浮球系统预测控制

为了充分描述磁悬浮球系统具有非线性、开环不稳定性及响应快速性等特性,建立一个带线性函数权重的RBF-ARX(linear functional weight RBF networks-based ARX model,LFWRBF-ARX)模型。与一般的RBF-ARX模型不同之处在于,它引入1个与工作点状态相关的局部线性结构作为RBF网络输出层的权值。该模型随系统工作点的变化而变化,固定工作点时为局部线性ARX模型,当工作点变化时为全局非线性ARX模型。根据该模型的结构特点,采用结构化非线性参数优化方法(structured nonlinear parameter optimization method,SNPOM)来辨识模型的结构及线性、非线性参数。然后,以辨识的模型为基础,根据模型的局部线性及全局非线性特征设计预测控制器。仿真结果表明:以该建模方法建立的模型能很好地局部和全局描述磁悬浮球系统的动态特性,并能实现小球的稳定悬浮控制,比以一般ARX模型、RBF-ARX模型为基础的控制效果更好。     

基于非线性模型预测的欠驱动船舶轨迹跟踪控制研究

针对欠驱动船舶轨迹跟踪控制系统具有非线性、大惯性、时滞、局部线性不可控等特点，结合扩展卡尔曼滤波器和序列二次规划算法，设计了基于非线性模型预测的船舶轨迹跟踪控制策略.首先，设计了具有一定复杂度的参考轨迹，用于测试船舶的各种工况及工况切换情况.其次，应用船舶欠驱动三自由度运动控制模型与所设计的参考轨迹建立了非线性约束优化问题的目标函数，采用序列二次规划算法进行优化求解，并在扩展卡尔曼滤波器中对测量函数的雅可比矩阵进行了预求解以减少算法计算量.最后，通过对一艘运输船进行仿真试验，验证了所设计轨迹跟踪控制器的有效性和实时性.     

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.     

用于非线性系统的合成故障诊断方法

鉴于对线性系统的故障诊断方法比较成熟,而对非线性系统的故障诊断还有很大不足的状况,将非线性系统在多个工作点进行分段线性化.在非线性系统中借鉴线性故障诊断方法,对每个工作点的模型进行线性故障诊断设计,取得工作点密度和故障诊断性能的均衡,同时使用动态神经网络对各个工作点的工作参数进行拟合.该方法将一组改进的鲁棒观测器与一个为其确定参数的动态神经网络相结合,对非线性系统进行故障诊断.用典型的3水箱模型验证了这个合成方法,验证结果显示,该方法有很好的全局工作点适应性和对干扰的鲁棒性.     

热连轧厚度系统的多目标鲁棒预测控制

针对热连轧厚度控制系统模型(AGC),提出基于线性矩阵不等式的多目标鲁棒预测控制算法,有效处理了液压厚度控制系统的参数不确定性、扰动以及约束等问题. 由于所得结果以非线性矩阵不等式形式给出,采用锥补线性化思想将控制器的设计转化为一个受线性矩阵不等式约束的非线性规划问题,求解线性矩阵不等式,根据其可行解构造控制器,实现系统的多目标优化控制策略. 仿真结果表明,该方法有效并具有较好的控制性能.     

黑箱系统的一种简便自适应预测控制策略

采用一种输入输出增量式一元线性回归模型作为黑箱系统的预测模型,应用投影算法估计模型参数.该模型将对象输出增量分解为2个分量:一个为非零控制增量作用下的强制分量,另一个为控制增量为零时的自由分量,是一种非齐次时变线性模型.此外,应用广义预测控制理论,提出了一种基于该模型的自适应多步预测控制策略,导出了基于该模型的多步最优预测算式和最优控制律.该控制策略不仅具有广义预测控制的强自适应能力和强鲁棒性,且模型参数少,算法简单,适用于黑箱系统的控制.仿真结果表明该控制策略是有效的.     

蒸发过程的非线性模型预测控制

针对蒸发过程的六效逆流蒸发系统存在着多变量、非线性且回路间具有较强耦合等特点,基于物料衡算和热量衡算在其稳态工作点附近建立了动态模型,并应用非线性模型预测控制策略进行了仿真研究.为了更好地解决非线性模型预测控制中的优化问题,采用遗传算法来计算其控制序列,并将输出变量的约束作为惩罚项加到目标函数中,以保证求出的控制量可行.与常规PID控制结果比较表明,非线性模型预测控制在控制性能上有了较大改善并起到了节能降耗的作用.     

四象限变流系统建模及滑模控制方法

基于四象限变流器的状态空间平均模型,针对其多变量、时变性和非线性问题,通过线性化处理,推导出其交流侧电流幅度对直流侧输出电压的微变瞬态模型、传递函数控制模型和稳态模型.基于这3个模型,并依据四象限变流系统控制必须兼顾输入和输出多个物理量静、动态品质的特点,提出了一种滑模变结构配合插入积分补偿环节的控制方法,并运用线性切换控制策略,进行了电压控制器的设计和系统仿真研究.试验结果和仿真结果均表明,该系统具有良好的控制性能.     

基于蚁群算法PID神经网络的热连轧活套系统自适应解耦控制

带钢热连轧机活套系统是一个耦合的多输入多输出非线性系统。针对活套系统的解耦控制问题,通过对活套系统动态耦合过程的分析,在工作点附近建立控制对象的动态数学模型。利用基于蚁群优化多个单神经元和RBF神经网络相结合的自适应控制策略以减弱系统的耦合影响。最后的仿真结果验证了本方法的有效性,表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果。     

新型蝙蝠算法辨识船舶运动模型参数

为准确、有效辨识出船舶运动模型的参数,以构建精确的船舶运动模型,将群智能优化算法中新型蝙蝠算法引入船舶运动模型的参数辨识。将船舶运动模型参数辨识问题转化为一个多维变量函数优化问题,分析了新型蝙蝠算法求解船舶运动模型参数辨识的适应性;给出了采用新型蝙蝠算法进行船舶运动模型参数辨识的流程。基于实船实验数据,采用新型蝙蝠算法辨识了实船一阶线型响应型模型参数。实例显示,将船舶运动模型参数辨识问题转化成优化问题,通过新型蝙蝠算法对构建的误差准则目标函数的优化,能够快速找到使得目的函数最优的一组变量,该变量即为辨识得到的模型参数。研究表明,提出的技术路线简明且适用,是一种有效的计算机辅助船舶运动模型参数离线辨识方案。     

舰载直升机系留优化设计

在系留计算的基础上，对舰载直升机系留进行了优化设计．建立了合理的优化设计数学模型，对系留方案的优选和舰甲板系留点位置的调整分别采用了筛选法和逐步调整的试算法，进一步改进了舰甲板系留点的布置，使系留索的张力分配合理．优化设计计算取得了满意的结果     

基于小生境免疫算法的船舶FNN自动舵设计

结合隔离小生境技术的特点和免疫遗传算法的全局收敛特性,提出一种基于小生境免疫遗传算法的模糊神经网络控制器优化设计方法,并将其用于船舶自动舵的设计.隔离小生境能有效解决局部和全局收敛的矛盾,可以解决船舶运动控制的FNN控制器难于设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足.将神经网络结构辨识器作为船舶的辨识模型,船舶运动模型采用二阶非线性方程,模糊神经网络控制器为主控制器,对船舶航向运动控制系统进行仿真研究.结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,由此设计的船舶自动舵控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,与BP学习算法相比控制效果更趋于为理想,可以进一步提高航行的性能.     

船舶航向在线自学习智能控制方法

为更快更好地控制船舶在预定航线上航行,提出一种船舶航向在线自学习模糊神经网络智能控制方法.模糊子集处理船舶控制中的不确切信息,通过神经网络训练模糊推理系统中的参数,旨在把模糊推理和神经网络融合,使船舶航向智能控制器具有在线自学习功能.该方法能实时控制风流扰动下作为非线性时变系统的船舶而无须依赖船舶运动数学模型.模拟试验结果表明,即使在有环境扰动情况下,该方法也能很好地控制具有很大惯性船舶的航向.     

基于区间证据推理的不确定性航线配船方法

为弥补不确定性航线配船模拟算法的不足,提出一种基于区间证据推理的航线配船解析算法.该方法以证据推理理论为基础,以船舶公司期望效用最大化为目标,考虑航线特征及船舶属性等因素,构建出一个多航线、多船型的航线配船模型.与目前的模拟算法相比,该方法具有稳定性好、准确性高、可以处理模糊数据等优点.最后,通过算例验证了模型的可行性和方法的有效性.     

直线超声电机非线性模型辨识

针对直线超声电机具有很强的非线性，理论建模困难，提出采用辨识方法建模. 首先分析了直线超声电机在不同驱动条件下的阶跃响应，提出将直线超声电机速度模型简化为带纯延迟的一阶惯性系统，驱动频率和相位差对电机动态参数的影响转化为所建模型时间常数、系统增益和延时间参数的变化. 然后用最小二乘法辨识出模型参数与驱动频率和相位差之间的函数关系，建立了直线超声电机的调频、调相控制非线性模型，为直线超声电机高精度控制提供了模型依据. 最后，通过比较直线超声电机阶跃响应的实测值与仿真值，验证了所建模型的有效性.     

吊舱推进船舶操纵性仿真研究

为进一步提高吊舱推进船舶的操纵性能,根据船舶在操纵过程中的运动状态,建立了吊舱推进船舶综合仿真模型。分析吊舱推进器推力大小、回转角度与船舶操纵的关系,改进了现有三自由度非线性船舶运动方程,提出了吊舱推力矢量模型以及具体计算方法。在Matlab平台下分别实现了吊舱推进船舶和传统推进船舶模型的仿真,并比较了这两种船的回转操纵和Z形操纵性能。结果表明该模型能正确地反映吊舱推进船舶操纵运动状态并为吊舱推进控制技术的研究提供了可信的数学模型。     

变参数FOPDT型系统的强鲁棒自适应PI控制器设计

针对基于非线性模型控制器设计困难的问题,将非线性系统用变参数形式的一阶惯性加延迟(FOPDT)模型描述,并进行控制器设计,从而简化控制器的设计过程并提高控制性能.采用一种新型的自适应比例积分(PI)控制器结构,通过增益参数切换和积分复位实现高精度的设定点跟踪和扰动抑制性能.仿真及实验结果表明:文中方法使系统控制精度提高10倍,达到0.01°;超调量有所减少;模型变化时,阶跃响应和干扰抑制效果仍佳;与传统的PI方法比较,文中方法具有良好的动态、稳态响应性能和鲁棒性.     

船舶航向非线性迭代滑模变结构PID控制

针对一类不确定非线性受扰动系统,提出非线性迭代滑模变结构PID控制方法.通过对系统输出迭代设计非线性滑模函数,并引入传统PID控制,综合了滑模变结构控制与PID控制的鲁棒性强的特点,避免了传统PID控制积分引起的超调以及变结构控制的抖振问题.设计了船舶航向控制器.仿真结果表明,非线性迭代滑模变结构PID控制下的系统阶跃响应超调明显减小,定常干扰下的静态误差得到消除,稳定时间明显缩短并可通过设计参数调节,表明控制算法具有强鲁棒性.     

船舶动力定位系统的非线性输出反馈控制

针对动力定位船舶的速度不可测问题,考虑带有环境扰动的动力定位船舶运动非线性数学模型,提出一个非线性观测器-控制器控制方案,实现仅依赖于船舶位置和艏向测量值的船舶动力定位的输出反馈控制,且其观测器具有分离的稳定性.应用串级非线性系统理论证明了最终的船舶动力定位输出反馈闭环系统是全局渐近稳定的,所设计的输出反馈控制律迫使船舶的位置及艏摇角全局渐近收敛于期望值.以一艘供给船为例进行仿真研究,结果验证了所设计的船舶动力定位输出反馈控制律的有效性.