异构多智能体输出调节量化自适应跟踪控制

考虑到无人机-无人船动力学模型中部分状态信息丢失、输出降维和延迟量化输入等复杂情形,提出了一种适用于解决异构多智能体系统一致性跟踪控制问题的输出调节量化自适应方案。利用降维的输出信息设计量化反馈控制输入及自适应律,实现异构多智能体编队系统内全维状态信息向参考模型的一致性跟踪,基于Lyapunov方法的稳定性分析证明了各变量的一致有界性,将该一致性跟踪控制方法应用于无人机-无人船编队系统中,通过数值仿真验证了该异构多智能体编队系统在平面内实现各变量一致性跟踪的能力。

自动驾驶路径优化的RF-DDPG车辆控制算法研究

针对自动驾驶车辆在行使中对目标路径跟踪精度不高、鲁棒性能较差等问题,提出了一种深度确定性策略梯度RF-DDPG(reward function-deep deterministic policy gradient)路径跟踪算法。该算法是在深度强化学习DDPG的基础上,设计DDPG算法的奖励函数,以此优化DDPG的参数,达到所需跟踪精度及稳定性。并且采用aopllo自动驾驶仿真平台,对原始的DDPG算法和改进的RF-DDPG路径跟踪控制算法进行了仿真实验。研究结果表明,所提出的RF-DDPG算法在路径跟踪精度以及鲁棒性能等方面均优于DDPG算法。

自适应鲁棒保性能控制器设计

针对时变不确定性的旋翼飞行机器人航向线性模型,分析了移动机器人系统控制器设计方法中的问题,提出了一种自适应鲁棒控制器的设计方法。该方法将自适应机制引入到鲁棒跟踪保证成本控制器中,将状态反馈自适应鲁棒控制器的设计问题转化为一个等价的线性矩阵不等式的可解问题,使鲁棒跟踪控制器的增益能够实现在线调节,保证闭环系统的稳定性。并且,将该方法与固定增益鲁棒控制器在实验仿真中进行了对比实验,结果表明该方法在飞行机器人航向控制中具有更好的性能。

四驱电动赛车TCS滑模预测控制系统设计与实现

针对四驱电动方程式赛车在不同路面工况下过度打滑的问题,设计了一种结合卡尔曼滤波车速估计和滑模控制的牵引力控制系统,以提高整车直线加速性能、减小车轮打滑以保证稳定性和快速加速中的安全性;控制器以车轮滑转率为控制变量,通过调整各驱动轮输出扭矩,以保证滑转率控制在最优范围内;考虑获取准确车速是得到最优滑转率的前提,设计卡尔曼滤波器,实现车速估计;针对滑模控制自身存在的抖振问题,采用改进的指数趋近律,提高稳定性;利用Matlab/Simulink和CARSIM联合仿真,验证了该控制系统的有效性;最终完成实车测试与应用,在实际应用中实现控制系统满足四驱电动方程式赛车的快速平稳加速的工程要求。

轮式移动机器人复合分层抗干扰轨迹跟踪控制

针对存在多种不同类型干扰的非完整轮式移动机器人,提出了一种复合分层抗干扰跟踪控制策略。通过引入直流电机模型,分别设计了非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer,NDO)和扩张状态观测器(extended state observer,ESO)来估计摩擦、空气阻力以及负载变化引起的参数不确定等不同类型扰动。随后,基于观测器估计值设计反馈控制器来跟踪期望速度。在整体控制方案中,运动学控制器位于外环,为轮式移动机器人的内环控制器提供所需的期望速度指令。最后,仿真验证了所提方法的有效性。

基于动态事件触发的电网巡检机器人集群的多目标优化

该研究旨在助力于解决变电站复杂场景下的动态多目标巡检任务。以巡检机器人集群为依托,引入动态事件触发和群体智能控制算法技术,并提出一种群体智能下的动态分布式分组的控制算法,实现对变电站动态多目标任务的巡检。首先,在Matlab中建立仿真模型验证群体智能控制策略的可行性,并在典型的动态多目标测试系统中进行多场景测试;其次,在变电站多机器人实物系统中验证该控制算法的有效性。实验结果表明,基于所提控制算法的多机器人巡检系统在运行时间与路径长度方面均有不同程度的优化,从而提高了系统整体的巡检效率。

互联非线性时滞系统的分散式自适应跟踪控制

为了实现系统对目标轨迹的快速准确跟踪,针对一类互联非线性时滞系统,提出了一种分散式自适应跟踪控制策略。通过使用极限学习机来处理系统中的未知非线性函数,引入Lyapunov-Krasovskii函数来处理未知时滞,结合反演控制技术和动态面控制技术,实现分散式自适应跟踪控制;基于Lyapunov稳定性理论以证明所设计的控制策略可以保证闭环系统跟踪误差一致且最终有界稳定,并借助两级化学反应釜系统验证所提控制策略的有效性。结果表明,所提控制策略能够有效处理系统中的非线性项与系统时滞,实现对目标轨迹的快速准确跟踪。所提策略能克服未知非线性和未知时滞对系统的影响,可为处理复杂非线性时滞系统提供参考。

基于扰动观测器的四旋翼无人机自适应姿态控制方法

针对四旋翼无人机携带未知质量载荷对机体姿态控制带来的影响,提出了一种基于扰动观测器的自适应控制方法。该四旋翼无人机在携带未知质量载荷时的动力学模型,针对未知质量载荷对四旋翼无人机造成的干扰,设计了扰动观测器并基于此提出了一种自适应姿态控制器。使用Lyapunov方法证明了该控制器的稳定性。同时,在四旋翼无人机上携带一个未知质量的载荷,分别使用自适应控制器和反步控制器控制四旋翼无人机姿态来进行对比实验,验证控制器的有效性。

基于改进鲸鱼算法优化模糊控制的开关电源

针对反激式开关电源的控制策略问题,传统的模糊PID控制下的电源输出稳定性低,同时出现负载突变时的控制效果较差。利用鲸鱼优化算法对模糊PID控制系统进行优化,并且使用Tent映射对鲸鱼算法中初始种群进行混沌化,通过混沌鲸鱼优化算法对模糊PID控制系统中的论域进行优化,使得该控制系统下的反激式开关电源输出稳定度和抗干扰能力得到提升。基于Matlab软件完成反激式开关电源建模进行仿真研究。仿真结果表明,CWOA-FPID下的反激式开关电源的稳定性优于鲸鱼算法和粒子群算法优化下的控制器,当负载从10Ω变到5Ω时,本文下的控制策略相比较其它两个算法在电压恢复时间和电压输出突变都有显著优势。验证了改进鲸鱼算法优化的模糊PID控制器能够更好的满足反激式开关电源的控制要求。

基于自适应非奇异终端滑模的Buck变换器控制

为了提高滑模控制下Buck变换器的控制性能并降低抖振,提出一种自适应非奇异终端滑模控制方法.首先,对Buck变换器进行建模与分析,得到存在扰动时的数学模型;其次,设计非奇异终端滑模面,进行控制器设计和稳定性分析,使得闭环系统在有限时间内收敛并避免控制奇异问题,同时利用自适应律得到尽量小且足够抑制扰动的动态控制增益以削弱抖振;最后,通过理论分析和仿真实验验证所提控制方法的有效性.结果表明:该控制方法可以在减弱控制抖振的同时使得Buck变换器的输出电压在有限时间内跟踪上参考电压;当Buck变换器中的负载电阻和输入电压突变时,所提方法亦能表现出良好的抗干扰能力.

一种基于AMESim的压铸机开模定位系统仿真及控制策略研究

本文以压铸机开模定位系统为对象,对一种出口基于开关阀控制的调速系统进行研究,针对系统响应呈现出大惯性特性,且不同位置系统特性存在较大波动,采用常规单段控制会出现定位精度不高的问题,本文对该系统进行了分析并建立了其关键环节的数学模型和AMESim仿真模型,提出了基于多段控制的定位控制策略和出口基于溢流阀控制的液压系统,并在压铸机开模定位系统上进行试验验证,仿真和试验结果均表明,改进的控制策略和液压系统较常规单段控制具有良好的动态特性,对负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性,同时也证明了仿真的有效性,为同类系统的控制器设计提供参考。

基于BP神经网络的精密温度控制

为解决在精密温控系统中的传统比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制参数整定复杂、超调严重等问题,设计并搭建了精密温控系统,并且系统基于随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)准则,采用反向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法实时动态调整PID参数。实验结果表明,BP神经网络PID温控系统具有更小超调和更快收敛速率等优势,系统超调量与弛豫时间分别比传统PID控制系统减少13.35%和18.56%。同时,在6 h测量时间内,被控对象温度波动的标准偏差达到0.00036℃。

基于改进模型辅助ESO的磁轴承-转子系统自抗扰控制

为降低磁轴承-转子系统运行过程中多种干扰对控制系统控制精度和稳定性的影响,进一步提高磁轴承抗扰能力,提出一种基于改进模型辅助的自抗扰控制方法。建立轴向磁轴承-转子系统数学模型,将模型信息引入扩张状态观测器(ESO)的设计中,提出一种线性/非线性切换模型辅助扩张状态观测器(SMESO),并使用等效增益法分析了SMESO的稳定性,通过仿真试验对比MESO与SMESO的自抗扰控制器在阶跃与正弦扰动下的抗扰能力,结果表明基于SMESO的自抗扰控制方法具有更快的响应速度和更强的抗扰能力。

基于改进变步长LMS算法的储能飞轮主动磁轴承-转子系统振动控制

针对储能飞轮主动磁轴承-转子系统的振动控制,在变步长最小均方差(LMS)算法的基础上采用一种改进的步长因子并对其可变参数和算法效果进行对比分析,改进算法在提高迭代收敛速度的同时还能保持一定的稳态误差。对基于有限铁木辛柯梁单元法建立的轴承-转子系统动力学模型的仿真结果表明,在转子的振动位移反馈信号进入控制器前,利用基于改进步长因子LMS算法的自适应滤波器可以有效识别并滤除与转子同频的信号分量,从而实现储能飞轮主动磁轴承-转子系统的不平衡振动控制。

某半导体封装企业生产经营分析及智能制造升级

以某半导体封装企业为对象,从生产工艺与设备和经营困难与瓶颈的角度,深入研究其生产经营模式。以人机料法环测六要素、PDCA循环管理模式和订单获取到产品交付流程为对象,分析该企业智能制造升级元素。以工艺、设备、物料和能耗为核心,依托制造单元、车间、工厂三层组织架构,以数据为基础,基于边缘计算、云计算和边云协同等新一代信息通信技术,面向客户、决策层、管理层和执行层,构建“订单驱动+合理库存”的智能制造系统,推动该企业实现数字化转型、网络化协同、智能化变革,为半导体封装乃至其他领域的小微制造企业的升级转型提供示范应用。

基于自适应神经网络的飞行器主动容错控制

针对飞行器非线性系统执行器故障,利用RBF神经网络和自适应控制律,提出了基于自适应神经网络的故障重构和容错控制方法。设计了自适应神经网络观测器,利用神经网络逼近故障,引入调节因子,设计自适应律以在线调整神经网络权重向量和中心向量。构造自适应神经网络控制器,结合神经网络设计补偿控制输入。利用Lyapunov稳定性定理证明了所提方法可以实现系统渐近稳定。仿真实验结果验证了所提的方法对故障系统具有良好的观测性能、控制精度和响应速度。

基于部分模型辅助LADRC的电磁轴承-飞轮转子系统振动抑制

针对电磁轴承支承的飞轮转子系统振动抑制问题,提出了一种部分模型辅助线性自抗扰控制方法,建立考虑陀螺效应和不平衡力的刚性飞轮转子系统径向四自由度二阶数学模型,将各自由度二阶模型中的本自由度项作为已知信息辅助线性扩张状态观测器的设计,其他自由度项和不平衡力作为外界扰动,并设计线性状态误差反馈控制律对总扰动进行实时补偿。仿真结果表明,所提方法能以更低的观测器带宽达到与线性自抗扰控制相同的控制性能,并实现飞轮转子径向4个自由度之间的有效解耦,比分散PID控制具有更好的动态性能和抗干扰能力,可实现转子全转速范围内振动的有效抑制。

基于事件触发机制的水下航行器轨迹跟踪控制

针对欠驱动自主水下航行器(AUV)的水平轨迹跟踪控制及控制器频繁更新导致的执行器损失问题,提出基于滑模控制方法和事件触发机制下的自主水下航行器轨迹跟踪控制算法。首先,利用滑模控制方法设计控制器以稳定位置跟踪误差;其次,引入事件触发机制,在控制器到执行器的通道中设计事件触发条件来降低控制器更新频率,并运用Lyapunov稳定性定理证明设计的事件触发控制器能使系统保持稳定,避免系统产生Zeno现象。仿真表明,浪涌和偏航控制器在200 s内一共触发414和767次,与传统周期采样控制器连续采用4000次的效果相同。

智能照明控制系统在公共建筑中的应用

智能照明控制系统可实现不同的灯光场景、照度控制、调光和时钟等功能,提高用户的舒适度和便利性。本文结合工程实例,介绍了智能照明控制系统的技术应用,重点阐述了智能照明控制系统的原理、施工工艺及实际效果,可为类似工程提供借鉴参考。

一种PMSM位置伺服系统的动态建模与控制

本文根据永磁同步电机(PMSM)的基本电磁关系及其动态数学模型建立了位置伺服控制模型,按照闭环负反馈控制原理,设计了具有电流、速度、位置三闭环的位置控制系统。首先,根据PMSM矢量控制的特性,利用3S/2S和2S/2R的坐标变换理论,建立了位置伺服系统在同步坐标系下的动态数学模型,同时给出了按照转子磁场定向的位置控制策略和算法;其次,研究了基于空间矢量脉宽调制(SVPWM)的数字实现,并根据电机的数学模型,在MATLAB/Simulink环境中构建了三环模型,同时搭建了基于DSP实验样机。在仿真和实验中直轴、交轴以及速度和位置均采用PI控制,在控制参数的整定过程中,遵循先内环(电流环),后速度环,再位置环的增量调试原理,实现了同步电机的位置闭环控制;最后,对仿真结果和试验结果进行了对比分析,说明了模型的正确性和有效性。