PSO算法在多模型自校正动态矩阵控制中的应用

为解决多模型控制中固定模型获取问题,将粒子群优化(PSO)算法应用于多模型自校正动态矩阵控制.对一类含跳变参数的单输入单输出离散时间系统,当模型参数突然跳变时,通过PSO算法在线优化自适应模型参数,并根据模型相似度实现固定模型的动态管理,以有效控制模型数量和减轻系统负担.模型切换策略用于选择当前与实际被控对象最接近的控制器.仿真结果表明,该方法能够较大地改善系统的瞬态响应,优于常规的自校正动态矩阵控制算法;并说明了其有效性和可行性.     

一类基于模糊系统的非线性鲁棒自适应预测控制

基于模糊系统研究了一种新的非线性鲁棒自适应预测控制算法,并应用于空天飞行器(ASV)再入飞行的姿态控制律设计.利用模糊系统的一致逼近能力,逼近被控对象中的未知干扰和不确定性因素,并基于Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律.模糊系统的权值无需调整,仅需根据系统的跟踪误差调节鲁棒自适应控制器中的参数,在线调整的参数仅为2个,从而大大简化了控制器的设计.理论分析证明了闭环系统的所有信号一致最终有界.利用所提控制算法设计了ASV高超声速飞行姿态的控制系统,仿真的系统响应时间为l.5s,且无超调,这表明该算法对参数不确定性和外界干扰具有较强的鲁棒性.     

TCSC非线性自校正控制策略的研究

针对扰动对TCSC(Thyristor Controlled Series Compensator)系统动态性能的影响,提出了含TCSC系统的非线性自校正自适应控制策略.利用微分几何法和最小方差自校正原理,设计了TCSC非线性自校正自适应控制器.这种控制器能实时检测系统的外扰,并通过控制扰动后系统发电机的功角摇摆曲线来进行自动校正.仿真表明:这种控制器对系统发电机摇摆具有良好的阻尼作用,不但能快速调节容抗、改善系统的稳定性,并且具有较强的自适应性和鲁棒性.     

基于学习的自校正控制算法

提出了一种基于学习的自校正控制算法 ,算法中包含一个自适应模型和多个固定模型 ,每一个模型都有一个相对应的控制器 .在每一采样时刻 ,将当前时段内具有最小预测误差的模型对应的控制器的输出作为控制输入 .在该算法中 ,自适应模型和自适应控制器的作用是确保闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性 ,而固定模型和固定控制器的作用是当被控对象的参数发生变化时 ,在自适应模型的参数估计收敛之前 ,暂时担当控制器的角色 ,以改善闭环系统的暂态响应 .证明了闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性 .仿真结果表明算法的有效性     

基于即时学习算法非线性系统多模型自适应控制

针对可获得大量输入输出数据的非线性系统，提出一种改进的即时模型辨识方法，并与自校正的极点配置控制算法相结合，设计多模型自适应控制器。所提出的建模方法和相应的多模型自适应控制器能较好地逼近非线性系统的动态特性，使系统的动态响应品质得到了有效的改善。     

广义极点配置隐式自校正控制器(英)

本文提出一种隐式自校正控制器,它是基于模型和辅助系统d步前向预报,将闭环极点设定在所希望位置．控制器是由辅助系统推出,其参数由对象参数调节．该控制器是一种独立、隐式控制算法．仿真表明,对于时变非最小相位系统都具有强鲁棒性及良好动态响应．     

基于学习的自校正控制算法

提出了一种基于学习的自校正控制算法,算法中包含一个自适应模型和多个固定模型,每一个模型都有一个相对应的控制器,在每一采样时刻,将当前时段内具有最小预测误差的模型对应的控制器的输出作为控制输入。在该算法中,自适应模型和自适应控制器的作用是确保闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性,而固定模型和固定控制器的作用是当被控对象的参数发生稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性,而固定模型和固定控制器的作用是当     

自校正内模控制器

提出了设计自校正内模控制的新方法。该方法把输出预测误差划分为有规律和无规律误差两部分。通过在线辨识建立有规律误差的预报模型,由此模型对误差值进行自适应预报,达到对内模控制器的在线校正,而对无规律的误差只作闭环反馈修正,最后达到消除系统的稳态余差。本方法比通常自校正内模控制算法的运算量大大减少,而在对象参数在一定范围内漂移时,同样能取到自校正效果。     

基于自校正与线性跟踪的自适应控制系统

提出一种新的自适应控制方法──基于自校正与线性跟踪的自适应控制．从系统的输入／输出完全跟踪的目标出发，根据对象的动态模型，导出自适应控制器的调节模型．对象模型的参数，采用速推最小二乘法在线估计．仿真结果表明，本系统具有对象参数变化的自适应能力．这种控制系统比较适用于被控制参数变化较慢的生产过程．     

基于自校正模型的非线性系统多模型预测控制

针对化工过程某些非线性系统的不对称动态特性,提出了一种基于自校正模型的多模型预测控制算法.在平衡点附近建立线性模型,利用当前工作点,通过二阶泰勒展开校正模型参数,补偿非线性不对称动态特性,形成了非线性系统的自校正多模型描述.以基于模型输出偏差的切换指标函数作为模型切换准则,结合状态反馈预测控制,构成了多模型预测控制器.pH值控制的仿真结果验证了该算法的有效性.     

航天器大角度姿态快速机动控制器参数优化设计

针对许多空间任务对航天器大角度快速机动能力提出要求的问题,研究了控制器的参数优化设计。基于一类采用四元数描述的大角度姿态快速机动Lyapunov控制器模型,以设计参数为优化变量,时间最优为优化目标,执行机构输出力矩为约束条件,建立了大角度姿态快速机动控制器优化模型。使用混合遗传算法对控制器参数进行了优化设计。仿真结果表明,经优化处理的控制器参数可在满足输出力矩约束条件下有效缩短机动时间。该方法对控制器参数的选择不依赖于设计者的经验,实施起来简单有效。     

Delay-dependent robust H∞ control for a class of uncertain switched systems with time delay

For linear switched system with both parameter uncertainties and time delay, a delay-dependent sufficient condition for the existence of a new robust H infinity feedback controller was formulated in nonlinear matrix inequalities solvable by an LMI-based iterative algorithm. Compared with the conventional state-feedback controller, the proposed controller can achieve better robust control performance since the delayed state is utilized as additional feedback information and the parameters of the proposed controllers are changed synchronously with the dynamical characteristic of the system. This design method was also extended to the case where only delayed state is available for the controller. The example of balancing an inverted pendulum on a cart demonstrates the effectiveness and applicability of the proposed design methods.     

多螺旋桨浮空器的抗饱和控制器设计

针对执行机构受不对称约束的多螺旋桨浮空器,采用直接法和间接法设计了抗饱和控制器,通过线性变换将不对称约束转换为对称约束,利用广义扇形条件处理饱和非线性,采用2次Lyapunov方程分析饱和受限闭环系统的L2性能,给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的综合条件,并将抗饱和控制器设计转化为LMI的凸优化求解问题,采用现有的YALMIP工具箱进行求解,分别给出采用直接法和间接法设计的抗饱和稳定控制器的仿真结果,以验证2种控制器设计方法的有效性.     

基于MATLAB的直流调速系统仿真研究

利用MATLAB软件的Simulink仿真平台,对直流调速系统进行数学建模和系统仿真的研究.所给出的仿真方法,可以灵活地调节系统的调节器参数,从而获得理想的设计结果,并对设计出的系统进行了分析.     

仿人智能控制器的研究及工程应用

本文介绍了仿人智能控制器的适用范围和基本算法,提出了改进的仿人智能控制器即九点控制器的优化控制策略。通过对工程设计中温度的控制方案设计,比较了九点控制器与PID控制器算法对系统动态性能的影响。九点控制器算法简单、系统响应速度快、参数整定简单,特别适合于无数学模型的控制对象。九点控制器的参数可进一步优化,从而转化为九点五态控制器。     

一种规则生成和参数自调整模糊控制器及其应用研究

控制过程中,对象常具有非线性、时滞、不确定性和参数时变的特点,而普通模糊控制器因控制规则固定,影响控制效果.针对这些问题,基于模糊神经网络的方法,设计一种模糊控制器,对学习算法进行推导,实现模糊控制规则的自生成和参数自调整.经仿真实验并根据其特点,将之应用于烧结控制过程,表明该控制器有良好的控制性能.     

离散多变量递推自校正PID控制

本文给出了一种新的离散多变量递推自校正ＰＩＤ控制器设计方法。该方法只对被控制过程进行近似解耦，并通过极小化一个广义性能指标函数以获得ＰＩＤ控制器参数。广义性能指标函数是由预测误差及控制作用所组成，极小化问题的解是以递推形式给出，便于在每一周期里对ＰＩＤ参数进行新的修正。自校正算法不受被控过程模型阶数的限制，可以很方便地为高阶被控过程设计ＰＩＤ控制器。一个仿真算例表明了本文方法的有效性。     

一种时变约束控制自校正控制算法与应用

提出一种约束控制量的自校正控制算法，其约束因子按指数规律衰减；给出了该约束因子适时恢复的方法，此算法克服了最小方差控制律和广义最小方差控制所存在的缺点，仿睦衣实时控制的结果均表明此算法对工业过程控制具有实用参考价值。     

连续型模糊PID复合控制器在直流位置伺服系统中的应用

为了实现直流位置伺服系统的高速和高精度位置控制,针对实际伺服系统中存在的非线性、强耦合等各种不确定因素,提出了一种连续型模糊控制算法,以抑制各种非线性因素对被控对象的影响,同时引入传统的PID控制器,进一步改善了系统的稳态性能.通过实际运用表明,该连续型模糊PID复合控制器可以明显地提高直流位置伺服系统的动态性能和稳态精度,同时系统具有较强的适应性和鲁棒性.     

一种新的重复自适应摩擦补偿方法及其在高精度伺服系统中的应用

针对高精度转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦及周期性波动力矩扰动,为提高转台位置的跟踪精度,提出了一种新的重复自适应摩擦补偿方法,将重复控制机制引入到基于自适应控制的摩擦补偿策略中.电机中摩擦模型采用摩擦参数非一致性变化的LuGre动态模型.该方法的控制律包含一个参数自适应律、等效PD控制律和一个重复控制律.其中,参数自适应律用来估计未知模型参数并予以补偿,而插入的重复控制器用来提高系统运动曲线的跟踪性能.Lyapunov方法证明该补偿方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐近跟踪.最后,通过对高精度伺服系统的仿真研究证明了该改进补偿方法的有效性.