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。

基于帝国竞争算法和LQG的磁流变阻尼器-建筑结构系统的振动控制

目前,磁流变阻尼器(Magnetorheological Damper,MRD)已经成为一种重要的智能半主动控制装置。为实现MRD对建筑结构的减震控制,首先,通过引入一种帝国竞争算法(Imperialist Competitive Algorithm,ICA)和线性二次型高斯(Linear Quadratic Gaussian,LQG)控制相结合的智能控制方法(ICA-LQG)计算出理想的控制力。针对LQG控制器的加权矩阵难以整定这一问题,根据优化目标和阻尼力的限制条件,利用ICA对其参数进行优选。然后,通过对一款商用的MRD进行性能测试,获得其基于Bouc-Wen模型的动力学特性。最后,利用剪枝最优控制(Clipped-Optimal Control,COC)方法将ICA-LQG计算的理想控制力转化为MRD的控制电流。为检验这种集成了ICA-LQG和COC的半主动控制(ICALQG-COC)方法的有效性,以一个三层的框架结构为工程背景,分别对无控制、两种被动控制、未经优化的LQG-COC(LQG-COC)半主动控制以及ICA-LQG-COC半主动控制下的减震结果进行比较分析。三种地震波激励下的数值结果都表明:在所比较的控制方法中,ICA-LQG-COC方法展现出最优越的综合控制性能并且能够最大限度地减小结构的最大位移和加速度响应。

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。

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。

基于LQG基准的怠速控制系统PID控制器性能评价

采用线性二次高斯(LQG)基准评价发动机怠速控制回路的性能,在控制回路中不含可测干扰和含有可测干扰两种情况下提出LQG基准的算法。通过脉冲响应矩阵求解得到了最优LQG控制律和不同加权因子下的最优输入输出方差,从而得到性能限制曲线和输入输出方差性能指标。针对四组发动机怠速系统PID控制器,应用LQG基准进行了性能评价分析,给出了最优控制器。

半主动悬架LQG控制及仿真分析

通过3自由度车辆半主动悬架系统模型的建立,采用LQG理论确定了半主动悬架的控制方法,并在MatLab/Simulink环境中对其进行仿真,并把它与被动悬架作了比较。仿真结果表明,相对被动悬架,具有LQG控制的半主动悬架在降低人体的加速度、改善车辆的乘坐舒适性和平顺性及行驶安全性上有显著的效果。

基于免疫粒子群优化的主动悬架LQG控制研究

针对LQG控制器用于主动悬架存在权重系数依靠先验知识来确定的不足,提出了免疫粒子群混合优化算法。该算法首先利用粒子群算法对LQG参数进行离线优化,得到一组准最优LQG参数,将其作为在线调节初始值,然后引入免疫粒子群算法对LQG参数进行在线实时优化。该方法实现简单,在保持粒子多样性的同时也改善了粒子群算法收敛速度慢、早熟以及免疫算法过程繁复冗长。仿真验证了所提方法的可行性与有效性。