不确定机器人的鲁棒计算力矩控制

本文研究了存在扰动和参数不确定因素时机器人的轨迹跟踪控制问题.给出了一种鲁棒计算力矩控制方案,它由改进力矩发生器和鲁棒补偿器组成,该方案具有下述特点:①不依赖精确机器人模型;②容忍一定程度的计算误差。这给模型简化、减轻控制计算机运算负担、缩短运算时间提供了一条途径;③保证被控机器人具有渐近跟踪理想轨迹的能力.这些结论通过仿真实验已初步得到证实.

一类受扰不确定系统的渐近镇定控制

实际工程中的许多被控系统(如航天器,机器人,飞机等)几乎都处在一种变化的环境中,用精确的数学模型描述这类系统是不现实的。因此,研究考虑了这种不确定性的系统控制问题,在理论和应用中都有重要意义。 考虑用下述状态方程描述的不确定系统 (?)=(A_0+△A(r,s))X+(B_0+△B(r,s)u) (1)其中,X∈R^n,系统状态,n为系统阶数,u∈R^m,控制信号,A_0,B_0是适当维数的常值阵,r,s分别为p维和q维未知参数矢量,△A(r,s),△B(r,s)分别是与A_0,B_0同维的不确定矩阵。如系统同时还受外扰W(r,s)的影响,则式(1)

一类非仿射系统的PI-like容错控制

针对存在执行器故障的不确定非仿射动态系统,研究其跟踪控制问题.在不太苛刻的Lipschitz条件下,提出了一种成本低、易于设计的用户友好类似比例积分(Proportion integration,PI)的控制策略,和传统PI控制方法不同,这里的"比例""积分"增益的确定无需反复试凑过程,并且在系统可能出现执行器失效故障的情况下可以确保稳定跟踪.

具有不确定参数的机器人鲁棒轨迹跟踪控制

研究了具有不确定参数的机器人轨迹跟踪控制问题。提出了一种鲁棒控制方案,它由改进力矩发生器和鲁棒补偿器组成,理论分析及仿真实验表明,该控制方案具有较好的跟踪性能。

用于机器人轨迹跟踪的结构控制(英文)

实际机器人控制过程中,不确定参数及外部干扰几乎总是存在的,研究考虑了这些因素的机器人控制问题,在理论及应用中都有重要意义。本文考虑了存在外扰及不确定参数时,机器人的轨迹跟踪问题,利用变结构控制理论,结合机器人自身的结构特点,研制了两组控制规律,它一方面对外扰不敏感,另方面不要求精确的机器人参数,也勿需对参数辨识,因而运算简单,易于实现,理论分析及仿真试验都证明了所给控制能保证渐近轨迹跟踪。

高速列车的自适应速度及位置控制

探讨高速列车在外界阻力扰动下的自动驾驶控制问题,针对系统参数及外界阻力的不确定性,提出了相应的控制方法并给出了稳定性理论证明。利用列车调度优化环节生成的实时速度及位移数据对算法进行了模拟实验,理论分析和仿真结果均验证了文中方法能有效克服列车所受阻力的影响实现高精度的位置和速度跟踪控制。

平方根容积卡尔曼滤波概率假设密度算法在移动机器人同时定位与地图构建中的应用

针对杂波环境或数据关联模糊环境下移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)的问题,本文提出平方根容积卡尔曼滤波概率假设密度(SRCKF-PHD)SLAM算法,该算法的主要特点在于:1)采用容积规则方法计算非线性函数高斯权重积分以及机器人位姿粒子权重,达到改善位姿估计性能的目的;2)在高斯混合概率假设密度更新过程中,将平方根容积卡尔曼滤波应用于高斯项权重更新及观测似然计算中,保证了协方差矩阵的对称性和半正定性,提高了地图估计的精度和稳定性.通过仿真实验及CarPark数据集,将提出算法与RB-PHD-SLAM算法进行对比,结果表明该算法对机器人位姿估计精度及地图估计精度的提高是有效的.

用于风电场的飞轮储能矩阵系统协调控制

在风电场中,飞轮储能系统(flywheel energy storagesystem,FESS)与风力发电机组(wind turbine generator systems,WTGS)相互配合运行,可以有效地平滑风力发电系统输出的有功功率,提高电能质量,这对风力发电系统的稳定、高效运行和安全并网发挥着非常重要的作用。针对风电场的特性和储能需求,引入了一种飞轮储能矩阵系统(flywheel energy storage matrix system,FESMS),它由多个参数相同的飞轮储能单元组成,去共同承担系统的储能任务。在此基础上,设计了FESMS系统与风力发电机组的网络拓扑结构,并依照主从控制模式,设计了FESMS与风电场之间的充放电和安全协调控制策略。其中,上层的主控制器依照充放电和安全控制策略,负责系统的充放电功率分配,向下层的子控制器发送参考输入输出指令或开关指令,实现FESMS与风电场的协调运行。最后,系统的仿真结果验证了该控制策略的有效性,在FESMS系统的协助下,风电场可以向电网输出比较平缓的有功功率。

基于Proteus和Keil软件的温室环境监测系统开发

针对现有农业环境监控系统设计方式的不足,该文研究与开发了一套温室、大棚监测系统,用于测量空气温度、湿度及二氧化碳浓度。该系统引入Proteus与Keil软件联合调试的开发方式,采用C#语言构建了具有良好交互功能的上位机软件,引入Access数据库管理历史数据;解决了关键数据的处理、串口中断数据流的构建、Access数据库的设计、Proteus软件与上位机的通信等系统若干关键问题。系统实际运行良好,验证了所采用开发方式的有效性。

时滞忆阻神经网络动力学分析与控制综述

忆阻器(Memristor)是一种无源的二端电子元件,同时也是一种纳米级元件,具有低能耗、高存储、小体积和非易失性等特点.作为一种新型的存储器件,忆阻器的研制,有望使计算机实现人脑特有的信息存储与信息处理一体化的功能,打破目前冯·诺伊曼(Von Neumann)计算机架构,为下一代计算机的研制提供一种全新的架构.鉴于忆阻器与生物神经元突触具有十分相似的功能,使忆阻器得以充当人工神经元的突触,建立起一种基于忆阻器的人工神经网络即忆阻神经网络.忆阻器的问世,为人工神经网络从电路上模拟人脑提供了可能,必将极大推动人工智能的发展.此外,忆阻神经网络的硬件实现及信号传递过程中,不可避免会出现时滞与分岔等现象,因此讨论含各种时滞,如离散、分布、泄漏时滞以及它们混合的时滞忆阻神经网络系统更具有现实意义.首先介绍了忆阻器的多种数学模型及其分类,建立了时滞忆阻神经网络(Delayed memristive neural networks,DMNN)的数学模型并阐述了其优点.然后提出了处理时滞忆阻神经网络动力学行为与控制问题的两种思路,详细综述了时滞忆阻神经网络系统的稳定性(镇定)、耗散性与无源性及其同步控制方面的内容,简述了其他方面的动力学行为与控制,并介绍了时滞忆阻神经网络动力学行为与控制研究新方向.最后,对所述问题进行了总结与展望.

高速列车制动及牵引自动控制研究

列车自动运行(ATO)系统的列车自动控制系统的重要组成部分。针对牵引和制动工况的不同工作机理,建立了列车牵引和电阻制动下的动力学模型,并采用非线性反步设计方法设计了相应控制器,以实现列车的速度和位置自动跟踪。理论分析和仿真结果表明,文中给出的反步控制器可以取得满意的高精度速度和位置跟踪效果。

用于飞轮储能单元的神经元自适应比例-积分-微分控制算法

提出了种应用于飞轮储能系统的神经元自适应比例?积分?微分(proportional integral differential,PID)控制算法。该算法基于传统的双闭环调速系统与神经网络理论,实现对飞轮驱动电机的控制,使飞轮驱动电机能够根据系统要求,驱动飞轮储能单元储存或释放能量。运用李亚普诺夫稳定性理论证明了该控制算法的稳定性和有效性,并给出了其稳定性条件。经过仿真验证,该算法可以有效地实现对飞轮储能单元的充放电控制,其控制参数可以随着系统的运行自适应调节,飞轮储能单元的控制精度和鲁棒性也有所提高。

网络控制系统的变采样周期调度算法

综合考虑网络控制系统的误差、误差变化率、网络利用率及采样周期对系统性能的影响,设计了一种基于模糊反馈的变采样周期调度算法.该算法由网络利用率预测和采样周期调节两部分组成:网络利用率预测部分根据当前网络运行状况预测新的网络利用率;采样周期调节部分包含网络利用率分配和采样周期的计算.采样周期调节部分的网络利用率分配,用于重新分配各控制回路的网络利用率,分配时考虑系统各回路的误差和误差变化率,利用模糊控制理论调整各回路对网络的需求程度,完成分配;而采样周期计算是根据所得的网络利用率及数据的传输时间,动态调节系统各回路的采样周期.最后,结合EDF调度算法利用TrueTime工具箱对所研究的调度算法进行了仿真,结果表明采用本文所研究的变采样周期调度算法的控制系统性能要优于采用固定采样周期调度算法的控制系统性能.

目标跟踪算法在光照突变条件下的应用

为了保证光照突变条件下运动人体跟踪的正确性与持续性,提出可用于光照突变条件的目标跟踪算法.首先自动检测光照突变状态,当发生光照突变时,摄像机通过曝光补偿使光照突变前后的图像亮度保持一致.然后基于可持续跟踪Mean-Shift算法对光照突变前后的运动人体进行跟踪.实验结果表明,该算法在光照突变条件下可以对运动人体实现准确而持续的跟踪.

不依赖里程计的机器人定位与地图构建

为了解决缺少里程计情况下的移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)问题,提出一种机器人运动状态估计模型.通过将该模型与FastSLAM框架相结合,在SLAM过程中实现对机器人位置、姿态及其运动状态(如速度)的估计.该算法用估计的运动状态代替里程计,实现了在没有里程计情况下的SLAM.为验证算法性能,通过仿真和维多利亚数据库的实验将该算法与需要里程计信息的SLAM算法相对比.实验结果表明,该算法在大于30个粒子的情况下可以达到与需要里程计信息的SLAM算法相当的精度.

一种新颖的母联备自投逻辑方法

在输配电系统中,为了提高电力系统的供电可靠性,电网供电普遍采用一主一备模式,即当主工作电源出现故障不能正常供电时,由备自投装置将负荷自动切换到备用电源,从而保证不间断对用户供电。该文针对单母分段系统各种形式的开关变位特性,通过对传统母联备自投逻辑的分析,指出其中存在的一些不足,并提出一种新的母联备自投逻辑,它具有能有效减少微机保护装置的出口接点、简化屏与屏之间的电缆连线、降低工程的成本、方便运行值班人员的操作等优点。

面向任务的多机器人协调运动控制

基于多智能体系统理论,研究在确定环境下,面向任务的多机器人协调控制系统的实现原理、方法和技术,以及控制集成方法。开发了机器人协调控制的实验平台,对规划、控制、传感、通讯、协调与合作的各关键技术进行了开发和集成,完成了地面2个机器人的实时跟踪,三机器人的协调运动控制。通过实验研究使多机器人分布式协调技术的研究能够直接面向实际应用。

基于层次结构模型的LLP控制算法设计

层次结构模型是混杂系统理论中一种重要的模型,主要是因为它能够更直观地反应混杂系统的本质,以及控制变量、离散事件状态变量和连续状态变量之间的关系和演化过程。针对具有混杂特性的双罐系统,建立了其对应的层次结构模型,并设计了合于受控输入是有限控制集的Limited Lookahead Policy(LLP)控制算法,并给出了稳定性的条件。分别在正常情况和故障情况下进行了3个仿真实验,实验结果验证了所建立的模型和算法的有效性和鲁棒性。

风力发电机组控制技术综述及展望

风力发电机组的控制技术是风电系统产品研发和设计的关键。针对风电机组复杂非线性动力学特性,综述了国内外控制技术的研究进展,从风电机组控制系统基本结构、机组分类及特点、动力学特性、控制目标及常见控制算法方面进行了归纳分析,并探讨了未来风电控制技术混合驱动、载荷评估的发展趋势,以及自主容错、自维持运行的新思路。

大型离岸风电机组的故障监测策略研究

针对大型水平轴离岸风力发电机,建立考虑塔架振动的动力学模型,研究大于额定风速区域,变桨控制模式下的机组状态监测方案,实现变桨执行器的故障估计。为满足高效实用的监控方案要求,将大于额定风速时的非线性机组动力学在额定工作点附近线性化,并设计一种基于Setpoint Overshoot分析法的PI控制器进行变桨,保留了传统PI控制器简单实用的优点,且优化了参数调节过程,从而实现更高效便捷的额定功率输出控制;将离散Kalman滤波与仿记忆数据预处理模式相结合,进行机组状态以及变桨执行器故障监测,提高了监测系统的处理性能。以面向海上应用的10MW风电机组为对象,进行仿真验证,表明所提方案对MW级大型离岸风电系统具有良好的故障监测性能。