欠驱动两自由度机械臂LQG/LTR控制

针对欠驱动机械臂系统的快速稳定控制中存在着的系统过程噪声和传感器观测噪声的干扰问题,设计了具有回路传输恢复的线性二次高斯(linear quadratic Gaussian control with loop transfer recovery, LQG/LTR)控制器。该控制器由卡尔曼滤波器和最优状态反馈增益调节器两部分组成,并进一步使用了回路传输恢复技术提高了控制系统稳定裕度。仿真试验表明:LQG/LTR控制方法相比于线性二次型调节器控制方法具有更加出色的动态品质,能很好地抑制噪声造成的系统不稳定问题,使得机械臂快速稳定在期望位置,具备良好的稳定性和鲁棒性。

基于最优控制理论的国产光抽运小铯钟频率控制算法

原子钟频率控制是时间保持工作中的关键技术.当前守时工作中的频率控制主要针对国外微波钟采用开环控制算法,但由于国产光抽运小铯钟(下称国产钟)的工作原理和性能不同于国外同类型原子钟,因此该算法不能很好适应国产钟.为了提升我国标准时间的自主性和安全性,本文基于国产钟的噪声特性,在最优控制理论的框架下研究了线性二次高斯控制算法,该算法属于闭环控制算法,从同步时间、频率控制准确度和频率控制稳定度方面研究国产钟性能,最后分析了不同控制间隔对国产钟性能的影响.结果表明随着二次损失函数中约束矩阵W_(R)的增大,同步时间延长,控制准确度降低,控制短期稳定度提高.W_(R)相同情况下,随着控制间隔的增大,同步时间延长,控制准确度降低,控制短期稳定度提高,对于W_(R)=1时,控制间隔为1 h的同步时间为5小时,控制准确度为1.83 ns,1 h的Allan偏差为1.81×10^(-13);控制间隔为8 h的同步时间为28 h,控制准确度为4.48 ns,1 h的Allan偏差为1.48×10^(-13).控制国产光抽运小铯钟的中长期稳定度都得到提高.

基于LQG的独立变桨控制技术对风电机组气动载荷影响研究

基于多体动力学理论建立风力发电机组动力学模型,针对风轮载荷分布不均问题,在传统变桨距控制策略的基础上,提出基于线性二次高斯算法(LQG)的独立变桨距控制策略,并在Matlab/Simulink中构建控制模型,实现风力机系统的联合仿真,对提出的控制策略与传统的变桨控制策略进行仿真比较。研究结果表明:文中提出的独立变桨控制技术不仅可以实现功率控制,而且有效地降低了风电机组关键部件的疲劳载荷。在载荷优化方面比传统PI控制器效果更明显,更适合大型风电机组变桨距控制。

具有未知参数的LQG对偶控制算法研究

对于具有未知参数的LQG(Linear quadratic Gaussian)问题,提出了一种次优对偶控制方法,用Kalman滤波处理过程噪声和测量噪声,用前一时刻的后验概率对Cost-to-go进行线性近似,然后,用动态规划获得了次优控制律.最后,用一个例子说明了本文设计的控制器的实施过程.结果表明,该控制律具有良好的对偶性质,并能在学习和控制之间实现较好平衡.

基于LQG的混合电磁悬架阻尼-刚度设计及试验研究

提出了一种具有三种模式的混合电磁悬架,三种模式分别侧重于悬架的平顺性、轮胎接地性和综合性能,协调了悬架平顺性与轮胎接地性之间的矛盾。建立了混合电磁悬架的动力学模型,确定了各个模式下LQG控制策略的加权系数。在不同的模式下分析了刚度、阻尼对于悬架动力学性能以及悬架能耗特性的影响,确定了不同模式下刚度和阻尼的取值,并进行了仿真分析。结果表明:混合电磁悬架相比于传统被动悬架能够有效改善悬架动力学性能,且相比于主动悬架能明显减少能量消耗。最后进行了试验研究,试验结果与仿真结果基本一致,验证了仿真结果的正确性,表明混合电磁悬架能够减少悬架主动控制时的能量消耗。

基于遗传算法优化的汽车主动悬架LQG控制器的设计

常规线性二次最优控制器在汽车主动悬架应用中,存在权值矩阵确定的问题。设计了一种基于遗传算法优化控制器权值矩阵的方法。利用遗传算法的全局优化算法,以主动悬架性能指标为目标函数对权值矩阵进行优化设计,提高了控制器的设计效率和控制性能。应用该方法进行了汽车悬架主动控制仿真。研究结果表明:基于遗传算法优化的LQG控制器的汽车主动悬架相对于应用常规控制器的主动悬架和被动悬架,能够大大改善主动悬架的性能。同时在充分利用常规线性二次最优控制器优势的基础上,解决了其权值矩阵确定存在的问题。

频域加权的LQG振动主动控制实验研究

针对实际工程领域中存在的伴有大量宽频干扰/噪声的复杂振动环境,直接影响了常规振动主动控制(AVC)的性能甚至稳定性。本文提出了频域加权的线性二次高斯型(LQG)控制方法,实现对特定振动主频重点衰减的同时,保证宽频域的干扰/噪声控制作用。最后利用压电陶瓷贴片的悬臂梁,振动主动控制试验验证了该方法的有效性。

基于线性二次型高斯(LQG)理论的最优制导规律

以线性二次型高斯 (LQG)理论为基础 ,研究一种最小化末端脱靶量和拦截周期内控制能量消耗的具有可变有效导航比的LQG最优制导规律。分析了这种制导规律的有效导航比及其在战术导弹上的应用。应用伴随方法对这种制导规律进行制导性能仿真计算。结果表明 :这种制导规律的控制精度高。

LQG/LTR鲁棒控制器在机翼主动颤振抑制中的应用

传统的LQG(linear quadratic Gauss)控制器无法满足系统的鲁棒性要求,因此文章采用LQG/LTR(Loop transfer recovery)理论设计了机翼主动颤振抑制鲁棒控制器。文中1、2部分建立了气动伺服弹性系统模型并推导了LQG控制器,第3部分基于LQG/LTR理论分2步完成了鲁棒控制器的设计。利用典型的气动伺服弹性系统模型,分别采用LQG/LTR控制器和LQG控制器对机翼颤振进行抑制,仿真结果表明,LQG/LTR控制器的性能远远优于LQG控制器。

基于LQG的含柔性连接的机载光电载荷振动控制

针对包含柔性连接的机载光电载荷隔振问题,为了解决航空相机振动问题,采用状态空间法建立了包括载机振动、主被动一体隔振器、光电载荷内部柔性连接的系统动力学模型。应用线性二次型高斯控制方法(Linear Quadratic Gaussian,LQG)对隔振系统进行了主动控制器的设计,并通过扫频试验验证了控制算法的有效性。仿真结果表明,LQG控制器成功隔离了机载光电载荷主体部分的振动,同时也减小了机载光电载荷柔性体内部的相对运动,达到了预期的隔振效果。

基于LQG基准的预测控制器经济敏感度分析及调节准则

为考虑控制变量方差变化对控制器经济性能的影响,提出一种基于线性二次高斯(Linear Quadratic Gaussian,LQG)基准的预测控制器经济敏感度分析方法及调节准则.首先由子空间辨识算法推导出带输入输出变量加权的LQG基准一般描述形式,在此基础上,构造了基于方差调节和基于约束松弛的两个优化问题进行敏感度分析,最终求解得到敏感变量的方差调节量和约束松弛量以提高控制器的经济效益,Shell塔仿真实验结果表明本文方法的有效性.

基于微型编码器的电机LQG控制器设计方法

针对航空航天领域对电机伺服控制系统高精度和小体积的需求,提出并实现了一种基于微型编码器的电机伺服跟踪系统线性二次高斯控制器设计方法。分析了实际电机系统结构和编码器的典型误差并建立系统的噪声状态方程;设计了平稳卡尔曼滤波器,可以实现角位置、角速率和角加速度的最优估计;根据总体指标完成了线性二次高斯控制器设计并在Matlab/Simulink环境下建立了仿真模型并对其控制效果进行了预测;模拟实际工作环境搭建了实验测试系统对其跟踪性能进行了实测评估。仿真和实验结果表明:结合卡尔曼滤波的电机线性二次高斯控制器不但具有良好的跟踪性能,带宽可达24Hz,还能够有效地抑制噪声影响。

基于轴距预瞄的虚拟轨道列车主动悬架控制策略

针对虚拟轨道列车垂向振动问题,基于轴距预瞄原理设计了一种列车主动悬架控制策略.首先,考虑线性滤波白噪声路面不平度激励,建立了列车—路面耦合振动模型;其次,结合列车轴距预瞄信息,利用线性二次型高斯(Linear Quadratic Gaussian, LQG)控制理论设计了列车主动悬架LQG控制器,并基于自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO)对控制器的权重系数进行优化;最后,研究了列车在随机路面和脉冲路面激励作用下的垂向振动特性.仿真结果表明,本文所设计的列车主动悬架控制策略能明显降低列车在随机路面和脉冲路面激励作用下各节车体的垂向振动,且针对不同等级路面和车速工况,均有良好的鲁棒性,有效提高了虚拟轨道列车的乘坐舒适性.

基于增广LQG的小型无人直升机稳定控制

针对实现小型无人直升机悬停及航线飞行的目标,在建立小型无人直升机近悬停点线性模型的基础上,通过系统辨识的方法获得了两个解耦的线性模型,并基于此设计了增广线性二次高斯(LQG)控制器。该增广LQG控制器包含三部分:一是卡尔曼滤波器,用于估计未测量状态;二是传统的线性二次积分(LQI)控制器,用于稳定内环并消除目标控制信号跟踪稳态静差;三是前馈,用于加速信号跟踪。仿真与实际飞行试验验证了基于增广的LQG控制器不仅能够镇定住无人直升机的动力学,同时能够很好地跟踪参考控制信号。

气动位置伺服系统的线性二次高斯LQG自校正控制的研究

为了克服气动伺服系统的时变、非线性等因素对控制系统性能的影响 ,采用在线辨识来获取时变参数 ,并利用卡尔曼滤波器估计系统的状态。为了减少干扰的影响 ,提高定位精度 ,设计带积分的 LQG最优自校正控制器。仿真和实验表明 :带积分的 LQG自校正控制能有效地抑制干扰 ,改善气动位置伺服控制的动、静态性能。图 4表 1参

一种多变量滚动式LQG自适应控制及其稳定性

提出了一种新的基于状态空间模型设计的多变量滚动式优化多步目标函数的ＬＱＧ自适应控制算法，分析了这种滚动优化ＬＱＧ控制闭环系统的稳定性，给出了一些新的稳定性条件，证明了存在有限时域使闭环系统指数稳定，而且至少具有１／α的稳定度，其中α可由设计者给定，从而将闭环系统的极点配置在预期的区域内，提高了系统的鲁棒度，增强了系统的鲁棒性。

基于NLQG的分批补料发酵过程预测控制方法

发酵过程具有高度非线性、时滞性和不确定性等特征,直接影响着发酵过程的有效调控。提出了一种基于非线性二次高斯(NLQG)的分批补料发酵过程预测控制方法。该方法由扩展Kalman滤波器(EKF)和NLQR串联构成,EKF给出被控变量的最优状态估计,NLQR获得被控变量的实时状态反馈,以实现分批补料发酵过程的动态预测控制。在LabVIEW软件平台中,利用ActiveX控件调用MATLAB环境下编译生成的COM组件设计了NLQG控制器,并用于青霉素分批补料发酵过程溶氧浓度的预测控制。实验结果表明,所提出的分批补料发酵过程预测控制方法对于被控变量的设定值变化有良好的跟踪效果,在不同的噪声环境下均能获得较高的控制精度,具有较强的鲁棒性。

基于模型预测控制算法的精确着舰控制方法

针对舰载机着舰过程中的航母运动、舰尾流扰动等影响,提出一种基于模型预测控制-线性二次型高斯(MPC-LQG)算法的精确着舰控制方法,开展飞机纵向通道的精确着舰控制研究。对飞机纵向动力学、舰尾流、航母运动、轨迹跟踪等,进行建模和分析。对MPC-LQG算法进行融合,以实现轨迹跟踪控制,核心思想是:模型预测控制进行航母运动补偿;设计全维状态观测,实现全状态反馈,以实现最优着舰控制。对不同的着舰情况和初始条件进行算法仿真,并与其他算法进行仿真比较。仿真结果表明,所提方法的轨迹跟踪效果很好,高度偏差0.1~0.2 m;相比传统着舰控制,所提方法动态响应快、着舰精度高。

风力机变速变桨的LQG/LTR鲁棒控制

针对变速变桨风力机实际工况下同时存在外界输入噪声及内部测量噪声的问题,采用线性二次型/回路传输恢复(Linear quadratic Gauss/loop transfer recovery,LQG/LTR)方法设计改善某风力机叶轮转速及塔架前后弯曲模态的控制器,增强风力机系统在随机干扰下的鲁棒性能。根据风力机空气动力学的圆盘理论和叶素理论,求解风力机受到的扭矩和推力。基于变速变桨风力机的线化模型,分别进行LQG和LQG/LTR控制器设计,分别仿真输出风力机的叶轮转速、塔架塔顶位移和桨距角时间变化曲线。仿真结果表明,LQG/LTR控制器在满足系统控制目标的情况下,可显著提高风力机系统的鲁棒性能及稳定性。

随机最优控制LQG问题中的一类可行法则

本文对随机最优控制中的ＬＱＧ问题给出了一类比较简单易行而又较好的可行反馈法则，证明了这类法则是平稳法则，同时它还可以抑制状态变量实现值的个数成双指数增长。在这类可行法则上寻求最优法则的问题相当于解一个简单得多的随机规划问题。