柔性关节空间机械臂传感容错无模型自适应控制

针对传感信号畸变、丢失等故障状态严重影响空间机械臂控制系统性能的问题,提出基于空间机械臂运动传感器故障观测的无模型自适应容错控制方法。采用动态线性化和递推参数估计思想设计传感故障监测器,实现对传感畸变及数据丢失等故障的判定,并进行运动状态预测估计;建立包含跟踪误差变化率项的无模型自适应控制准则函数,有效惩罚由传感故障引起的参数估计突变问题;设计面向柔性关节空间机械臂的新型传感容错无模型自适应控制(SFT-MFAC)算法。仿真结果表明,在不同传感故障情况下,所提控制策略均能快速准确识别传感故障信息,避免系统瞬时发散,有效延长系统响应时间,增加控制系统的鲁棒性。

基于地形特征时频变换的无人特种车辆速度自适应控制方法

为提高复杂环境下无人特种车辆安全性、自主性及作业能力,面向在崎岖地形下无人特种车辆应用需求,提出一种基于地形特征时频变换的速度自适应控制方法。通过度量地形特征崎岖度、建立崎岖度和车速数学模型,实现无人特种车辆在崎岖地形的自主、自适应车速规划。针对崎岖地形和坡度引起的点云数据失真问题,融合惯性测量单元传感器数据对点云进行补偿,获得了车辆前方地形的精准点云数据;针对可视距离与跟踪精度冲突问题,不同于传统横向曲率计算方式,采用以线到面的方式,将激光雷达纵向剖面点云数据进行时频变换后,在频域内选取次频区域的积分面积作为崎岖度量化值,实现对不同地形下的崎岖度量化;此外,基于上述获得的崎岖度,采用迭代搜索的方式建立速度与崎岖度数学模型,并采用滑动窗口的方式更新崎岖度,实现车速到崎岖度之间的连续映射。以可控震源野外勘探特种车为研究对象,采用上述方法在实际野外地形环境中进行多次实验。实验结果表明,所提出的方法在崎岖地形具有良好的安全性、自主性,可以识别地形和自适应控制车速。

基于无模型自适应控制的半潜式平台运动性能研究

南海海域油气资源极其丰富,半潜式平台在该海域工作时常常面临着系泊失效这一重大危险情况。该研究以一艘装配有悬链式系泊系统和DP-3动力定位系统的半潜式平台为研究对象,利用AQWA软件开展系泊失效前后半潜式平台运动性能研究。同时,借助于AQWA软件二次开发功能,将无模型自适应控制作为动力定位系统控制理论,以研究半潜式平台系泊失效后运动性能恢复。数值仿真模拟结果表明,采用无模型自适应控制作为动力定位系统控制理论的半潜式平台能很好地恢复系泊失效后的运动性能,有效地减小系泊失效带来的危害;基于偏格式动态线性化和全格式动态线性化的无模型自适应控制比基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制能让半潜式平台更快地恢复运动性能。

电液振动台加速度时域波形自适应控制策略

针对电液振动台加速度时域波形复现精度低的问题,提出了一种基于内环前馈逆补偿和外环非线性滤波的在线自适应控制策略。首先,构建了电液振动台伺服驱动机构模型,采用三状态控制策略获得了初步加速度控制性能;其次,基于多新息遗忘梯度算法辨识了三状态控制下系统参数化模型,利用零幅值跟踪技术构建了内环前馈逆补偿策略,拓展了系统频宽,降低了相位滞后误差;然后,引入了外环非线性Volterra自适应滤波算法,抑制了电液振动台模型参数偏差、非线性动态特性和不确定性扰动的影响;最后,在搭建的水平单轴电液振动台上开展了时域波形复现对比实验。结果表明,提出的自适应控制策略与传统策略相比具有更优越的加速度时域波形复现精度。

考虑储能约束的神经网络VSG参数自适应控制策略

虚拟同步发电机(Virtual Synchronous Generator, VSG)控制策略常用于处理高比例新能源并网导致系统惯量、阻尼缺失的问题,储能单元的配置制约着VSG惯量阻尼的设定。首先,建立考虑储能荷电状态(State of Charge, SOC)约束的VSG小信号模型,计算多约束条件下惯量阻尼取值范围。然后,借助径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络算法处理连续非线性函数的优点,提出一种计及储能约束的RBF神经网络VSG惯量阻尼自适应控制策略。该策略取频率偏差量和频率变化率为输入,输出为VSG转动惯量,根据二阶系统最优阻尼比确定阻尼系数取值。最后通过Matlab/Simulink仿真验证,结果表明所提计及多约束的VSG自适应控制策略能够快速响应系统频率变化,优化系统动态调节能力;减小直流母线电压跌落,增强系统鲁棒性。

比例减压阀控缸输出力的非线性自适应控制

针对所研制的一款采用双直动式三通比例减压阀控非对称液压缸驱动的刮板型输送带清扫器进行研究,提出了一种基于PI(Prandtl-Ishlinskii)逆模型前馈补偿的自适应控制算法,改善了比例减压阀固有的压力滞环、死区、增益等非线性,保证了清扫器刮板驱动扭矩的精度,实现了以恒定扭矩在刮板全寿命周期内的高效清洁.针对比例减压阀的滞环特性,采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识比例减压阀的PI模型参数,进而求解其逆模型作为线性自抗扰控制器的前馈补偿.仿真和实验结果表明,所提算法有效减小了比例减压阀的滞环、死区和增益等非线性,改善了比例减压阀控缸的动态响应,相较于PID算法,跟踪速度提升了65%,在100~700N·m范围内刮板驱动扭矩误差可控制在±2N·m以内.

状态受限机械臂的固定时间收敛双环自适应控制方法

针对机械臂轨迹跟踪控制中存在状态有界、参数摄动和跟踪时间不能预知的实际工程问题,提出一种固定时间收敛的双环自适应跟踪控制算法。该算法可根据控制参数预估机械臂轨迹跟踪时间,保证轨迹跟踪误差在预设有界范围内变化,且对系统内部参数摄动和外部干扰具有较强鲁棒性。数值仿真结果表明,该算法结构简单,具有较好的控制效果和工程应用前景。

基于LabVIEW的无模型自适应控制算法实现与应用

为了有效地将无模型自适应控制算法(MFAC)应用于实际场景,该文研究LabVIEW开发环境中实现基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制(MFAC-CFDL)。实验结果表明,对于相同的被控对象,LabVIEW实现与Matlab的仿真运行结果一致,证明该方法准确性。进一步与传统的PID控制方法相比较,MFAC-CFDL显示出更强的鲁棒性,并能保证闭环系统的稳定性以及输出误差跟踪的收敛性,通过实验说明该方法工程实践应用有效性和可行性。

变流器虚拟惯量和阻尼协同自适应控制策略

针对变流器传统虚拟同步发电机控制(virtual synchronous generator,VSG)在暂态过程中出现的频率超调等问题,提出一种虚拟惯量和阻尼系数协同自适应控制策略。首先,对VSG变流器系统进行数学建模;然后,通过分析VSG有功和角频率暂态特性曲线,提出一种虚拟惯量和阻尼系数协同自适应控制策略,同时借鉴传统同步发电机小信号模型分析方法建立有功功率环路传递函数,给出参数的选取范围;最后,基于MATLAB/Simulink仿真,验证了所提自适应控制策略在改善频率和功率暂态特性方面的有效性。

列车大小交路通信协同运行自适应控制方法

针对列车运输能力与客流时空分布不匹配的问题,提出列车灵活编组方案和短编组小间隔自适应控制方法。首先,根据新型列控系统的特点,设计列车自适应闭环控制框架,构建列车最小追踪间隔模型,提出大小交路列车在小交路通信协同运行的编组方案。其次,根据列车编组方案短编组小间隔控制需求,基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法设计列车自适应控制模型,模型中通过设置奖励函数实现列车多目标控制,通过设计神经网络输出列车最优控制策略。然后,利用Matlab/Simulink仿真平台,以上海地铁2号线2A-2A列车通信协同运行为例,设置其追踪间隔为10 s,搭建加入随机阻力扰动的列车自适应控制模型并进行训练。研究结果表明:列车停车误差为0.1 m,准时误差为0.2 s,协同速度差小于2 km/h,区间最小追踪间隔为180.6 m,满足列车精准停车、速度协同和间隔安全性要求。针对DDPG算法估值过高而导致列车运行速度波动的问题,将神经网络中的Critic网络进行改进,改进后训练仿真表明:列车停车误差为0.03 m,准时误差为0.1 s,协同速度差小于2 km/h,区间最小追踪间隔为181.1 m,列车停车精度和间隔安全性均有提高,且速度波动相对平稳。最后,为验证该控制方法的实时性和安全性,假设前车在意外情况下减速停车,经仿真验证:后车停车误差为1.3 s,停车间隔为220.8 m,满足实时性和安全性的要求。研究成果可为城市轨道交通提供一种灵活匹配客流量的行车编组方案,为新型列控系统列车短编组小间隔运行提供一种安全高效的自适应控制方法。

基于退役电池分级互备自适应控制的一次调频

目的“双碳”目标下新能源大量并网导致电力系统等效惯量降低、电能供应不确定性增加,给电网频率安全带来挑战。电池储能响应快速、调节灵活,近年来在电网调频中得到广泛关注。考虑到目前新能源汽车发展迅猛,随之而来的是汽车电池大量退役,计及电池配置成本问题,本文开展如何在安全使用的前提下,充分利用退役电池参与到电网调频应用的研究。方法首先,构建退役电池参与电网一次调频的AGC模型,并分析退役电池充放电深度对其剩余寿命的影响,确定其运行的SOC阈值范围;其次,通过设计出力比例系数,将虚拟惯性和虚拟下垂优势最大化,同时以退役电池SOC为切换条件进行分级自适应控制;然后,引入频率偏差分配系数使另一组退役电池参与备用配合,避免一组电池频繁切换充放电状态损耗电池剩余使用寿命;最后,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,设置多组参数并对比。结果仿真结果证明,合理利用退役电池能够有效替代新电池参与到电网调频控制中,对电网频率的稳定性及安全运行提供有效支撑。结论本文所提方案中,退役电池能够有效降低电网最大频率偏差,避免电池SOC越限及频率二次跌落。同时,该方案显著减少了退役电池在负荷波动时的充放电切换次数,有利于延长退役电池剩余使用寿命。

基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制研究

为提高粉碎机的控制性能,提出一种基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制算法。方法以粉碎机STM86步进电机控制为研究对象,构建粉碎机驱动电机数学模型,并结合PID控制和模糊控制设计基于模糊PID控制算法,以实现粉碎机的自适应控制。结果表明,模糊PID控制算法对粉碎机速度和位置控制的超调量分别为4.20%和0.13%,调节时间分别为0.21 s和0.02 s、平均跟随误差分别为0.02 mm和0.01 r/min;相较于PID控制、模糊滑模控制、模糊自抗干扰控制算法,模糊PID控制算法具有更低的超调量,更短的调节时间和更小的平均跟随误差。由此得出,模糊PID控制方法可实现更优异的粉碎机自适应控制,且具有一定的实际应用价值。

基于改进灰狼算法的VSG参数自适应控制策略

由于传统的虚拟同步发电机(Virtual synchronous generator,VSG)转动惯量和阻尼系数固定不变,在电网受到扰动时,系统的功率和频率输出会发生振荡,使系统失去了一定的动态调节性能。为了解决该问题,提出一种基于改进灰狼算法VSG参数自适应控制策略。根据VSG系统受到扰动时角速度变化率对转动惯量和阻尼系数变化影响,建立了参数自适应控制函数。在系统稳定条件下,利用改进灰狼算法对虚拟同步发电机参数选择初始值,使系统的有功功率和频率输出具有更好的动态性能,提高系统的稳定性。最后通过仿真对比现有的其他控制策略,验证所提策略的有效性和优越性。

TC4钛合金铣削温度参数自适应控制方法研究

传统的钛合金铣削温度参数PID控制方法无法实时反馈钛合金铣削过程中的温度变化情况,影响实际的铣削温度控制,降低钛合金铣削加工精度。对此,设计一种TC4钛合金铣削温度参数自适应控制方法,在铣削过程中建立TC4钛合金温度热模型,分析钛合金热产生区域,计算TC4钛合金不同变形区产生的能量,得到TC4钛合金铣削速度与温度之间的变化模型。基于热焓修正复合神经网络,在自适应温度控制中赋值系统参数以减少控制振动,得到铣削温度参数自适应控制框图,制定自适应模糊逼近调节规则对照表,完成TC4钛合金铣削温度参数自适应控制方法的研究。结果表明,与传统控制方法相比,设计的方法抗干扰能力更好,响应速度较快,跟随误差更小,即鲁棒性更强。

基于反步滑模方法的车辆纵向自适应控制

车辆纵向控制是自动驾驶研究的关键技术之一,建立了复杂的车辆纵向动力学模型,设计了合适的控制算法,并构造了控制器,提升了控制性能。首先,在考虑道路倾角、轮胎形变和车轮滑动等影响因素的基础上,建立了复杂的车辆纵向动力学模型;然后,综合运用自适应方法和反步滑模控制方法对所建模型设计控制器,并对控制系统的稳定性作了证明;最后,采用MATLAB/Simulink软件对控制系统进行仿真分析。研究结果表明:通过自适应反步滑模方法设计的控制器具有较好的稳定性,能够控制车辆以极小的误差以期望速度行驶。研究成果可为车辆自动驾驶及交通拥堵的缓解提供技术支撑。

基于模糊滑模控制器的机械臂自适应控制研究

为提高机械臂自适应控制精度,研究了基于模糊滑模控制器的机械臂自适应控制方法。通过设计干扰观测器,可以估计机械臂动力学模型内的外界干扰值;依据外界干扰值,对机械臂进行前馈补偿控制;以前馈补偿控制力矩为基础,设计模糊滑模控制器,完成机械臂自适应控制。实验结果表明,该方法可有效自适应控制机械臂,令机械臂各关节运行轨迹精准跟踪指定轨迹,且控制后的运行轨迹平滑,无抖动现象,即该方法可提升机械臂自适应控制精度与抗干扰性。

基于模糊自适应PID控制器的夹具自适应控制研究

为提高夹具自适应控制的稳定性和响应速度,以电磁无心夹具为研究对象,提出一种基于模糊自适应比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制器的控制方法。首先构建夹具数学模型,然后结合模糊控制和PID控制的优势,构建模糊自适应PID控制器对夹具进行自适应控制,最后通过在MATLAB软件上进行仿真。结果表明,该方法实现了阶跃信号、突加负载、正弦信号输入等不同条件下的夹具控制,且具有优异的控制性能。整个控制过程中,该方法超调量为2.11%,响应时间0.08 s。相较于PID控制器、模糊控制器、自抗扰控制器、模糊滑模控制器,该方法提高了夹具自适应控制的精度和响应速度,且可用于实际夹具自适应控制中,具有一定的实际应用价值。

风电叶片多点分级静力加载无模型自适应控制及实现

兆瓦级风电叶片静力加载试验目前一般采用多点同步逐级加载的方法实现。为解决静力加载试验多点同步协调控制及各加载点力耦合的问题,提出了一种不基于加载对象数学模型的静力加载自适应控制算法,并通过伺服绞车+力传感器+三坐标测量仪+控制采集装置搭建了试验系统,通过PLC根据算法调整伺服电机的转速以实时调整加载载荷的变化率,从而实现各加载点载荷同步、匀速、稳定变化。加载系统采用竖向加载方式,在满足试验要求的基础上大大节约了占地面积,经现场试验,加载时间控制在3 min以内,加载同步性控制在1%以内,最大载荷可达300 kN,对各种叶片适应性良好,具有一定的通用性。

基于IMFAC的无人艇抗干扰航向自适应控制

针对无人艇在航向控制中易受风浪流等环境干扰,导致控制效果下降的问题,提出一种结合细菌觅食算法的改进无模型自适应控制算法;文章首先分析了偏格式动态线性化方法在无人艇航向控制中的应用问题,并设计了虚拟输出项以满足无模型自适应控制假设条件,建立了基于偏格式动态线性化方法的无模型自适应航向控制器;针对无模型自适应控制算法参数初始值选取范围问题,设计了改进细菌觅食算法对参数初始值进行预整定,保证了算法的快速收敛;最后通过半物理仿真试验验证了所设计算法的有效性;试验表明,在模拟的3级海况干扰下,无人艇在30°阶跃航向控制和±30°方形航向控制中,相较于传统算法出现的较大稳态误差,使用无模型自适应控制算法能在经过10 s左右调整后,将误差稳定趋近于零,实现无人艇的航向自适应控制。

基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制方法

截割路径自适应控制是提高采煤机生产效率和质量的重要手段,但现行方法控制精度较低,在实际中,截割路径RMSE、MAE均比较高。针对现行方法存在的不足和缺陷,提出基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制方法。采用多传感器融合技术感知采煤机截割运动学模型中位置及状态信息,并对多传感器数据融合处理,根据采煤机截割运动学规律得到采煤机截割路径,模糊化截割路径偏差,利用PID控制器调控比例、积分、微分3个参数,修正采煤机截割路径偏差,实现基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制。实验证明,设计方法应用下的采煤机截割路径RMSE和MAE得到了明显降低,为采煤机截割路径自适应控制提供了一定参考。