采用SGCMG的两轮单辙平台自平衡控制技术

针对以自行车、摩托车为代表的两轮单辙平台的自然不稳定问题,采用单框架控制力矩陀螺(SGCMG)为平衡控制机构,研究两轮单辙平台不同工况下自平衡控制算法。分析两轮单辙平台横向力矩,推导横滚转动动力学方程,并根据不同状态误差设计了增益调度PID控制器;建立轮-地接触点模型,修正曲线运动时目标横滚角,减小反馈静差,获得更好的动态响应;以前叉转向趋势预估未来时刻转向角度与目标平衡横滚角度,提前调整姿态以重力矩抵消离心力矩,模拟人骑行时的预判压弯行为。相关算法经仿真验证与实车测试,可在静止与曲线运动等工况下保持动态平衡,效果良好,表明了算法的有效性。

基于优化趋近律的DC/DC变换器终端滑模控制

针对趋近律滑模控制下的Buck变换器存在输出电压精度不足、抖振大的现象,提出一种基于修正滑动函数优化改进型趋近律的控制方法。滑动函数的优化策略能够使趋近律具备积分器的作用,迫使被控系统在有限时间内收敛,从而达到系统输出无静差的控制效果,且改进型趋近律可以保证系统在收敛至滑模面附近后进行高效切换,从而达到降低抖振的目的。为了验证算法的有效性,分别设计出优化指数趋近律的滑模控制器以及优化改进趋近律的滑模控制器,在Matlab/Simulink环境下进行了仿真实验,并在Buck变换器样机上进行了算法验证。实验结果表明,基于修正滑动函数的趋近律优化方式可以消除变换器的电压输出静差,其中优化改进趋近律的控制器实现了直流变换器输出电压的高精度控制。

三相电压型PWM整流器的自抗扰控制研究

三相电压型PWM整流器是一个多输入多输出的强非线性结构,并对三相电压型PWM整流器的数学模型和自抗扰控制器进行了原理分析;为了改善整流系统抗扰性及参数摄动等问题,采用一种改进型的非线性自抗扰控制方案,同时给出了离散形式的表达式;然后,重新构造了常规自抗扰控制器中非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)和扩张状态观测器(ESO)的非线性函数,以此来克服非线性函数的不平滑性能,从而减小整流系统输出的高频颤振现象;在MATLAB/Simulink环境下进行仿真和搭建了实验样机来验证,改进型自抗扰控制器与常规自抗扰控制器进行对比分析。结果表明了改进型自抗扰控制策略改善了交流侧电压和负载突变敏感的缺点,并降低了交流侧电流总谐波含量,且直流侧电压具有更好的动静态性和鲁棒性。

三相电压型PWM整流器的模型预测滑模控制

三相电压型(Pulse width modulation,PWM)整流器因具有高功率输出、交流侧低电流谐波的特性而被广泛应用于风力发电、新能源汽车等场合。以三相电压型PWM整流器为研究对象,针对传统的模型预测控制(Model predictive PI control,MPPIC)存在算法遍历寻优计算复杂和外环采用PI控制动态响应较慢、抗干扰能力差的问题,设计了模型预测滑模控制(Model predictive sliding mode control,MPSMC)。通过对整流器的工作原理进行分析,建立数学模型,设计了优化的模型预测控制算法,缩短算法的寻优次数,提高了系统稳态性能;同时为了提高系统的鲁棒性,设计了积分滑模控制算法替换外环传统的PI控制。最后,搭建仿真和试验平台,结果得出设计的模型预测滑模控制(MPSMC)相较于传统模型预测PI控制(MPPIC),具有更强的抗扰动能力和更好的动、静态性能。

双摆机器人倒立点到悬垂点的欠驱动控制研究

双摆机器人的原型为旋转二级倒立摆,用单输入进行3个自由度的控制,属于典型的欠驱动控制系统。双摆杂技机器人具有4个平衡点:Down-Down、Down-Up、Up-Down、Up-Up,针对从Up-Up倒立平衡点到Down-Down悬垂平衡点的运动控制问题,采用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,首先对目标过程进行了控制任务分解与控制模态划分,分为初始扰动、内杆缓降、内杆稳定外杆限幅、双杆稳定4个控制阶段;然后针对每个阶段设计了对应的感知图式、运动图式与关联图式;最后在双摆杂技机器人装置上进行了实时控制实验,验证了控制方法的有效性。

二级倒立摆DU2UD的非线性控制研究

二级倒立摆的两根摆杆有4个平衡点:Down-Down、Down-Up、Up-Down、Up-Up。针对旋转二级倒立摆从Down-Up平衡态转换到Up-Down平衡态的大范围非线性欠驱动控制问题(DU2UD),应用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,将DU2UD控制任务分解为初始扰动、摆起控制、姿态整定、稳摆控制4个子任务,并设计出各自关联图式、运动图式(控制器),构成多控制器与多控制模态的仿人智能控制器结构,并进行了实时控制实验,验证了所述方法的有效性。

环形二级倒立摆的建模与能观性和能控性分析

应用拉格朗日方法推导出环形二级倒立摆的数学模型,对该模型在其4个平衡位置处进行了线性化处理,得到了4个线性化状态方程,进而分别推导出4个平衡位置的能观性与能控性矩阵.利用Matlab软件建立了仿真模型,并进行了模型的正确性检验.

二级倒立摆UD2UU的仿人智能控制分析

二级倒立摆的两根摆杆可构成4个平衡点(down-down,down-up,up-down,up-up),4个平衡点之间可构成12个转换动作与8个自旋动作。针对平衡点间转换动作中up-down到up-up(UD2UU)的非线性欠驱动控制问题,应用基于动觉智能图式的仿人智能控制方法,设计出具有多控制器和多控制模态结构的控制系统。以开闭环结合及正负反馈结合的方法设计出各控制模态的控制律,以基于特征模型的关联图式实现各控制模态之间的有序切换。详细介绍了仿人智能控制器设计的过程,实时控制的实例证明了控制理论与方法的有效性。

双摆杂技机器人DD2UD的多模态混合控制

双摆杂技机器人的原型为旋转二级倒立摆,作为典型的非线性欠驱动多刚体被控对象,控制难度极大。针对双摆杂技机器人的DD2UD(摆杆从Down-Down平衡态转换到UpDown平衡态)杂技动作,将控制任务分解为5个子任务:初始扰动、双杆起摆控制、推拉起摆控制、外杆调整阶段、Up-Down稳定控制。根据各个子任务的控制目标结合动力学分析,设计出各子任务的控制律,构成多模态控制器结构,并在实际设备上进行实时控制实验以验证相关控制算法的有效性。

双摆机器人摆杆平衡态任意转换运动控制的实现

双摆机器人两摆杆具有一个自稳定(Down-down)和三个自不稳定(Down-up,up-down,up-up)的平衡状态,4个平衡状态之间可以构成12个相互转换的运动动作和8个自旋动作.本文运用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,设计具有基于特征辨识多控制模态结构的控制器;采用"类等效"的系统建模方法和改进型遗传算法,实现双摆机器人模型的精确辨识和其多模态控制器多参数的整定与优化,并解决了多控制模态之间的平滑切换,以及从仿真研究到实时控制成功的快速过渡等关键问题.以(Down-up)向(Up-down)状态的转换为例,说明了如何实现四个平衡状态之间的任意相互转换的运动控制,并介绍了仿人智能控制器设计的详细过程.仿真与实时控制的实例证明了设计理论与方法的有效性.

模糊九点控制器及其在倒立摆系统中的应用

为了实现倒立摆的稳摆控制,分析了倒立摆系统的物理行为特性,并据此设计了小车九点控制器和摆杆九点控制器,同时,依据控制优先级顺序,重点提出了模糊协调器,以协调两个控制器的行为。该控制方案不依赖数学模型,其设计原理充分体现了人对系统物理特性的认识过程,是一种表达人类控制经验的新型方案。实时控制实验表明,该方案切实有效,简单实用。

双功能燃气热水器模糊控制系统设计

双功能燃气热水器集洗浴和采暖功能于一体,是一种新颖的智能家电。本文采用高性能AVR单片机MEGA16L结合模糊控制技术,设计了家用双功能燃气热水器模糊控制系统,完成了系统硬件和软件设计,实时运行实验表明该控制器能有效控制出水温度,并具有一定的参数鲁棒性,该控制系统已投入使用,用户反馈良好。

小车三级摆摆起倒立的仿人智能控制

运用仿人智能控制 (HSIC)理论的方法 ,研究了直线小车三级摆系统 (CTPS)的摆起倒立控制问题 .通过对CTPS运动的物理过程分析 ,模仿人控制器的特点 ,设计了CTPS的HSIC控制器的动觉智能图式 .在摆起倒立过程中 ,HSIC控制器通过对三级摆杆间运动姿态特征的感知和基于特征识别的多模态控制 ,使CTPS各级摆杆之间始终具有较小的相对运动趋势和较小的相对角度差 ,成为一个动态的“拟小车单摆”系统 .小车三级摆摆起倒立控制的仿真实验成功验证了该方法的有效性 .

用于视频修复的连贯语义时空注意力网络

现有的视频修复方法通常会产生纹理模糊、结构扭曲的内容以及伪影,而将基于图像的修复模型直接应用于视频修复会导致时间上的不一致。从时间角度出发,提出了一种新的用于视频修复的连贯语义时空注意力(Coherent Semantic Spatial-Temporal Attention,CSSTA)网络,通过注意力层,使得模型关注于目标帧被遮挡而相邻帧可见的信息,以获取可见的内容来填充目标帧的孔区域(hole region)。CSSTA层不仅可以对孔特征之间的语义相关性进行建模,还能对远距离信息和孔区域之间的远程关联进行建模。为合成语义连贯的孔区域,提出了一种新的损失函数特征损失(Feature Loss)以取代VGG Loss。模型建立在一个双阶段粗到精的编码器-解码器结构上,用于从相邻帧中收集和提炼信息。在YouTube-VOS和DAVIS数据集上的实验结果表明,所提方法几乎实时运行,并且在修复结果、峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)3个方面均优于3种代表性视频修复方法。

基于力矩陀螺的两轮单车辙车辆自平衡控制设计

为了探究两轮单车辙车辆的自平衡问题,以对置式控制力矩陀螺(SGCMG)无人自平衡车为研究对象,针对车体不稳定系统和未知扰动,采用了由扩张状态观测器(Extended State Observer)和在线抑制干扰的状态反馈控制律组成的自抗扰控制器,利用扭矩测量台架测量了控制力矩陀螺的扭矩输出,并仿真了平衡车在车体具有初始角度和施加横向扰动的情况下的自平衡能力.仿真结果表明,所采用的控制方法能够在牺牲较小的陀螺框架角度下快速平衡车体,并且在受到300 N的外部扰动时车体横滚角度只有0.2°左右的波动,陀螺框架角度变化较小,研究结果对提升两轮单车辙车辆自平衡和抗扰动能力有显著意义.

一种高精度、高鲁棒的Buck变换器滑模控制研究

针对Buck变换器滑模控制中存在的静差、抖振较大的现象,设计了PD型滑模面并提出一种基于修正滑动函数的趋近律改进方式,并证明了其稳定性。改进型趋近律引入积分可迫使滑模面进行收敛,达到零静差的效果。基于这种改进思想,设计了2种优化后的滑模控制器,在Matlab/Simulink环境下进行仿真并在实验样机上进行实验。仿真和实验结果表明,基于修正滑动函数的改进型趋近律可使得控制器在有限时间收敛,均不存在静差且电压质量良好;基于改进型模糊快速终端滑模控制的Buck变换器表现最优,实现了直流变换器输出电压的高精度与高鲁棒。

引入加速算子的遗传算法

在传统的遗传算法中引入加速算子,使搜索效率得到了很大的提高,能够迅速找到全局最优解。加速算子借鉴折半查找算法的思想,将其与相应的变步长策略相结合而得到。将具有较强的局部搜索能力加速协同算子与全局搜索能力较强的交叉和变异操作相结合,构成了一种新的进化遗传算法。对多个测试函数进行优化计算,结果证明了新算法的快速性和有效性。

基于NARXNN变工况下锂离子电池SOC间接估计

探讨了基于外部输入循环神经网络(NARX)在变工况下间接估计锂离子电池荷电状态的方法。先搭建电池等效电路模型,设计NARX神经网络随电池状态切换准确预测极化电压响应的训练工况,然后设计两种不同输入类型NARX神经网络,在DST和UN/ECE(Elementary Urban Cycle)两种测试工况下,进行了极化电压和SOC估计,并将估计数据与前馈神经网络直接估计数据进行比较。数据表明NARX神经网络在变工况下间接估计电池SOC有较高精度。

基于仿人逻辑预测控制的自平衡摩托车系统研究

为了提升两轮自平衡摩托车的平衡性,建立了自平衡摩托车动力学模型和使用了一种基于仿人逻辑预测控制器,该控制器结合了逻辑控制器和预测控制器的优点,并对陀螺框架进动角速度控制以及同步响应的车体初始侧倾角度的平衡控制,同时加入横向干扰的情况下进行仿真。结果表明采用仿人逻辑预控制器优于PD控制器和MPC控制器,加快了车体侧倾角度的平衡响应速度,陀螺框架进动角度明显降低,提高了系统整体抗干扰能力。

基于幂-指趋近率的三相PWM整流器滑模控制方法研究

针对三相电压型PWM整流器滑模控制中电压外环抖振难以收敛的问题,提出一种基于幂-指趋近率的三相PWM整流器滑模控制方法,并且利用李雅普诺夫稳定性判据验证了此趋近率满足滑模面可达性条件。通过仿真试验和硬件试验,分析了所提幂-指趋近率滑模控制方法对三相PWM整流器动态响应特性、抗干扰能力、谐波含量等的影响,并与传统的指数趋近率滑模控制方法进行对比,结果表明所提幂-指趋近率滑模控制方法相较于传统指数趋近率滑模控制方法,有显著的抖振抑制效果。