考虑复杂扰动的轻型商用车路径跟踪混合控制方法

外界扰动、模型不确定性和参数摄动等复杂扰动直接影响智能车辆路径跟踪控制的精度和行驶安全性。商用车的载重特性使其在行驶过程中受到的复杂扰动更为明显,为提升自动驾驶商用车路径跟踪精度和平顺性,提出一种路径跟踪混合控制方法。首先,建立鲁棒性强的基于扩张观测器的滑模控制器和变化平稳的增量式LQR控制器,其中增量式LQR的参数使用粒子群算法整定。然后,使用模糊控制器将两者相结合,根据车速和横向误差调整权重系数,在提升系统鲁棒性的同时削弱抖振。最后,进行了仿真分析和实车试验。试验数据表明,SMC+LQR具备较好的控制效果,能应对外界的复杂扰动。

基于改进布谷鸟搜索算法的光伏最大功率点跟踪策略

实际工程中,光伏阵列在随机变化的环境中会出现局部遮光的情况,从而导致光伏阵列的功率-电压特性曲线会呈现多峰值状态,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)算法易陷入局部最优解,追踪速度和精准度无法得到满足。针对这一问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(cuckoo search algorithm, CS)和电导增量法(conductivity increment method, CI)结合的光伏MPPT算法,在算法前期利用布谷鸟搜索算法将大步长和小步长交替使用使得全局搜索能力增强,找到全局最大功率点所处区域附近;在后期,采用步长小、控制精度高的CI进行局部寻优,快速准确地锁定到最大功率点。在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,并与原始布谷鸟搜索算法和粒子群优化(particle swam optimization, PSO)算法进行比较。仿真结果表明,将CS与CI结合的算法使得收敛速度更快,精度更高,稳定状态时功率曲线的波动更小。

基于深度学习的风力发电系统自动化优化与控制系统

为解决因风速波动导致的风力发电系统不稳定性问题,设计基于深度学习的风力发电系统自动化优化与控制系统。采集风力发电系统运行时温度、转速等信号,利用深度学习算法优化增量PID控制算法参数,增量PID控制算法得到自动化优化控制量,并通过优化控制量,控制风力发电系统的风轮位置、桨矩角与电机转速;通过远程监控模块呈现自动化优化控制过程。实验证明,该系统可有效采集风力发电系统的运行参数,并优化增量PID控制算法参数,完成风力发电系统自动化优化控制,提升风力发电系统的稳定性。

基于功率增量成本一致的源荷智能互动分布式协调控制

为了进一步促进配电网内分布式电源和用电负荷的交互作用,在分布式算法的基础上提出了一种基于功率增量成本一致的源荷智能互动分布式协调优化控制方法。首先,构建了包含分布式控制的配电网分层通信架构,并以区域发电成本最优为目标提出了领导者节点和邻居节点控制策略;然后,建立各发电节点的功率增量成本模型,运用一致性算法实现了配电网内部功率的优化分配;最后,通过负荷突增和负荷投切两种不同场景的仿真分析,验证了所提协调控制方法能满足配网内源荷智能互动平衡,使整体经济利益最优。结果表明与对比方法相比,该文方法具有更快的迭代更新速度和更好的经济以及动态控制性能。

基于增量成本的交直流混合微电网分级分布式控制策略

由于交直流混合微电网中分布式电源的成本各异,按照容量比例分配功率的下垂控制易造成系统成本较高,文中提出基于增量成本的下垂控制。为进一步解决线路阻抗不匹配对功率分配精度的影响,充分考虑微电网的经济运行,提出基于一致性算法的分级分布式控制策略。该控制策略分为子网级控制与系统级经济控制。子网级控制在基于增量成本的下垂控制中引入频率/电压二次控制项和成本二次控制项,恢复交流频率与直流电压,同时实现子网之间的分布式电源的经济功率分配。在系统级经济控制中引入“相对频率指数”与“相对电压指数”,构造双向互联变流器的本地控制策略,并进一步引入基于一致性算法的功率二次控制项,实现各分布式电源增量成本一致,从而达到系统全局最优的经济运行。最后,对交直流混合微电网模型进行仿真,验证了所提控制策略的有效性。

A COMPUTATIONAL METHOD ON PROCESS OPTIMAL CONTROL FOR FINITE DEFORMATION PROBLEMS

On the principle of non-incremental algorithm, some basic ideas of process optimal control iterative algorithm, based on the Optimal Control Variational Principle in Mechanics, is proposed in this paper. Then the essential governing equations are presented. This work provides a new method to achieve the numerical solutions of the mechanic of finite deformation.

针对大型舰船的新型分布式主动振动控制算法

通过抑制螺旋桨等旋转设备引起的结构低频振动,可有效降低艇体低频声辐射。基于多通道自适应控制算法的主动振动控制技术由于减振效果好、重量代价小、频率自适应能力强等优点已成功应用于各型舰船中。对于大型舰船,需要更多的作动器和误差传感器形成更大规模的多通道系统才能满足减振需求,这将导致各误差通道耦合更复杂和运算量剧增,现有集中式算法的嵌入式系统为完成此大规模多通道系统庞大的运算量,将需要更高性能的运算单元和存储器,从而导致工程实现十分困难。借鉴无线传感器网络中的增量协作策略环形拓扑结构来优化误差通道的耦合关系,提出一种适合于大规模多通道系统的分布式主动振动控制算法。以某大型舰船旋转设备安装结构为仿真模型,开展规模为20×20的减振仿真研究,仿真结果表明:双频仿真平均加速度级衰减26 dB,单频仿真加速度级衰减约27.5 dB,运算量均可降低约77%。验证所提分布式算法在有效抑制艇体低频振动前提下,可显著降低运算量。

基于增量式PID算法的变电站设备巡检机器人控制系统研究

为了避免巡检机器人巡检过程中发生安全隐患和故障,运行轨迹误差较大,提出了基于增量式PID算法的变电站设备巡检机器人控制系统。运用RS485与TCP/IP转换器保证主程序与机器人之间的联络,以高清摄像头、温湿度传感器采集变电站图像与温湿度。控制微处理器内PWM信号,将脉冲数传输给控制模块,得到实际与预期速度,输入到增量式PID模型,应用遥控和机器人自身程序相结合,根据传回的变电站图像令机器人运行时可自主控制,实现精准的巡检任务。通过仿真实验,证明所提系统能够使机器人在巡检过程中平稳运行,运动轨迹误差小,控制效果佳。

基于增量式PID算法的多种固体肥精确施控系统研究

为了实现变量施肥过程中多种固体肥的实时自动配比、提高施肥控制系统的排肥量控制准确率,采用增量式PID闭环控制算法设计基于测土配方的多种固体肥精确施肥控制系统及与之配套的施肥装置,实现了氮、磷、钾3种固体肥的适时快速响应和实时精量施入。施肥控制系统主要包括主-从控制器模块、处方图模块、北斗卫星定位模块、测速模块、人机交互模块、施控电机模块和施肥量监测模块等。主控制器主要完成人机交互指令接收、北斗卫星定位信息获取、处方图施肥量查询、车速和施控电机的工作状态监测、从控制器工作指令下达等任务,人机交互模块实现主控制器和手机APP的通信;从控制器主要实现主控制器指令接收和施控电机工作控制。根据播种环节普遍采用中小型播种机的实际情况,模拟播种施肥机具行进速度为3.5~6.5 km/h,进行了实验室单一肥料排肥试验,试验表明,控制系统最大响应时间1.85 s,平均响应时间1.45 s。在设定施肥量50、100、200、300 kg/hm^(2)下,模拟行进速度为4、5、6 km/h时,控制系统的排肥量准确率达97.16%,监测准确率98.56%。进行了田间试验,制作了哈尔滨市双城区东海村测土配方施肥的处方图,在车速为4、5、6 km/h时,尿素、磷酸二铵、硫酸钾的排肥量准确率分别达97.22%、98.60%和97.73%,满足精确施肥系统的施肥精度要求。

基于MATLAB的PID算法在串级控制系统中的应用

串级控制系统具备较好的抗干扰能力、快速性、适应性和控制质量,因此在复杂的过程控制工业中得到了广泛的应用.对串级控制系统的特点和主副回路设计进行了详述,设计了双容无自衡串级液位控制系统,并将基于MATLAB的增量式PID算法应用在控制系统中.结合基于计算机控制的PID参数整定方法实现串级控制,控制结果表明系统具有优良的控制精度和稳定性.

多项式重置增量型模糊控制器

本文对模糊控制器的原理与结构进行了分析研究，改进了增量型模糊控制器，提出多项式重置增量型模糊控制器，将其与增量型模糊控制器做了比较，并应用于温控实验炉，事实表明这种改进是行之有效的．

基于单神经元控制器交流 PWM 调速系统

针对常用的单神经元控制方法在交流ＰＷＭ调速系统中应用存在的问题，提出一种基于增量式单神经元控制方法，仿真结果表明该方法有效提高了控制效果和系统性能，且控制器结构简单，适于工程应用．

应用手动脉冲发生器调压的可调直流稳压电源

针对目前可调直流稳压电源主要采用电位器调压而存在电位器寿命短、故障率高及调压精度低等不足,提出采用手动脉冲发生器作为其调压方式。阐述了系统的总体结构及增量式PI控制算法的基本原理,分析研究了利用手动脉冲发生器调节输出电压设定值的控制方法,并通过样机实验对其效果进行了验证。结果表明:该调压方式具有结构简单、控制灵活、调压精度高、抗干扰性强、使用寿命长等特点,具有一定的应用价值。

基于增量式PID控制算法的智能车设计

智能车的控制是一个既关键又复杂的问题,需要考虑到道路形状和智能车自身等各种因素的影响。阐述了采用增量式PID控制算法对智能车控制的方法。试验表明,增量式PID控制算法的采用使得智能车舵机的响应速度加快,方向控制更流畅,小车的稳定性和速度也得到了很大的提高。

计及线路损耗的自治型微电网群分布式经济控制

多个微电网互联成微电网群运行,在提高微电网可靠性及降低发电成本方面有巨大潜力,然而传统比例下垂控制未考虑不同类型分布式电源的发电成本差异,易导致系统高发电成本。提出计及线路损耗的自治型微电网群分布式经济控制方法,通过实现各分布式电源线损边际成本一致,有效降低系统发电成本,并提出利用虚拟边际成本将节点电压控制在合理范围内。该方法不存在中心控制器,基于邻居控制器间的信息交流,通过一致性算法迭代获取控制所需全局状态信息,可靠性高。利用Matlab/Simulink以及OPNET仿真平台验证了所提方法的有效性。

基于共识算法的直流微网群分布式优化调度策略

近年来,以直流单微网为构成单元的直流微网群因其具有新能源渗透率更高、稳定性更强、能效更好等优势越来越受重视。针对直流微网群提出了一种完全分布式优化调度策略,实现了直流微网群各分布式发电机(distributed generators,DG)与发电成本和碳排放有关的增量成本一致性目标。通过分布式通信结构对目标函数分别在微网层、网群层改进共识算法迭代寻找最优功率分配比例。以寻优结果为指令并考虑直流微网群中线路电阻对功率比例均分精度的影响设计了新型下垂控制器调度各微源,实现了直流微网群经济低碳运行。在MATLAB/Simulink仿真平台搭建了仿真模型,验证了所提控制策略的可行性。

基于增量式PID算法的水温自动控制器设计

设计了一种基于增量式PID算法的温度自动控制器,主要由温度采集、液晶显示、键盘输入、升温降温驱动电路等组成。系统以单片机AT89S52为控制核心,由DS18B20负责外部水温的采集。目标温度值经外部键盘输入后,通过AT89S52内部的增量式PID算法确定固态继电器的状态,实现对升温和降温电路的驱动,最终达到目标温度并保持恒定。同时液晶显示屏能够实时显示当前实际温度值、目标温度值以及水温随时间变化的曲线。实验结果表明系统能实现全量程范围内（10-80℃）自动升温、降温功能,在15 min内自动达到设定的目标温度值,测量误差保持在0.5℃以内。该系统满足现代工业控制领域智能、快速、高精度和人性化的需求。

一种改进INC和MPC的光伏最大功率点跟踪算法

最大功率点跟踪(MPPT)常用于在光伏发电系统中获取最大的功率输出。针对光伏系统最大功率点跟踪过程中存在动态响应速度和稳态跟踪精度难以兼顾的问题,提出了一种改进电导增量法(INC)结合模型预测控制算法(MPC)的光伏发电系统最大功率点跟踪技术。利用改进电导增量法获取光伏系统下一时刻的电流参考值,与模型预测控制器获取的电流值相比较,通过建立和评价系统两步长模型指标函数,达到MPPT快速跟踪的目的。仿真结果验证了该方法的有效性。

稀疏通信下分布式电源微增率一致性加速算法

基于分层控制结构,提出一种稀疏通信下的分布式电源微增率一致性加速算法。该方法无需中央控制器,借助稀疏通信网络实现分布式电源的三次分层控制并加快收敛速度。在该分层控制中,一次控制采用线性下垂控制策略;二次控制仅借助本地频率信息实现系统频率调节;三次控制考虑各分布式电源的成本微增率,利用稀疏不完备的通信网络传递分布式电源成本微增率信息,并结合非线性下垂控制实现微增率的一致性,各分布式电源能较快地收敛至等微增率点。该算法所构建的稀疏通信网络拓扑可以是任意的,对于通信网络的单双向及连通性都没有要求。仿真算例验证了该算法的有效性。

基于增量式PID控制的全静压测试系统设计

针对现阶段全静压测试设备结构复杂、成本高,自动化程度低、效率低的问题,提出一种基于增量式PID控制的全静压测试系统的设计方法;系统通过STM32单片机完成核心控制任务,实现对密闭容器及管路中压力的精确控制,并完成压力的自动测量和相关飞行参数的显示;实验证明该系统具有响应速度快,超调量小等优点,并且能达到全静压系统测试精度的要求;该全静压测试系统成本低廉,通用性强,使用方便,测试周期短,适合于多种机型,具有较好有应用前景。