新能源直流组网倍流整流器线性二次型最优控制增强抗扰特性研究

针对由可再生能源组成的直流电网电解氢系统,通过设计一种基于线性二次型最优控制(LQR)的全状态反馈控制方法,建立全状态误差量的小信号模型,利用系统状态误差量反馈的方法,在新能源并网带来的供电干扰和负荷波动下,改善DC-DC变流器的动态特性,提高电解设备的运行效率和槽内材料的寿命。结果证明,该方法可以显著地降低系统的电压、电流波动时间,且与常规的PI控制相比,对系统干扰的抑制效果更好。最后,对线性二次型最优控制所提出的理论与方法进行仿真验证,证明其正确性与适用性。

基于二次分数低阶协方差的时延估计方法

针对强脉冲噪声背景下基于分数低阶统计量时延估计方法性能退化且需要噪声先验知识的问题,提出了一种基于二次分数低阶协方差的时延估计新方法。所提方法首先利用有界非线性Sigmoid函数对含有脉冲噪声的信号进行预处理,使其在不影响有用信号时延信息的基础上对附加脉冲噪声进行充分压缩;然后对处理后的收发信号进行二次分数低阶协方差运算,即求得发射信号的自分数低阶协方差和收发信号的互分数低阶协方差之后,再次计算二者的互分数低阶协方差,以期更大程度上抑制脉冲噪声的影响。通过模拟仿真实验对所提方法进行了有效性验证,结果表明所提方法突破了分数低阶矩阶次需小于Alpha稳定分布噪声特征指数的限制,并且比分数低阶协方差方法具有更高的估计精度。仿真实验结果表明在广义信噪比-10 dB情况下,时延估计用时为0.0560 s,准确率达到97.76%。

基于粒子群优化算法的分数阶系统二次型最优控制算法

目前,利用分数阶变分法和分数阶非变分法,解决分数阶系统的二次型最优控制问题时,存在数值算法的收敛效果不够好,近似化的步骤过于繁琐,且计算耗时长,以及在使用传统的梯度迭代优化算法解决分数阶系统的二次型最优控制问题时,对于优化函数要求较高等问题。针对一类Caputo定义下的确定性线性分数阶系统,首先,设计一种状态反馈控制器,考虑从优化角度去解决分数阶系统的二次型最优控制问题,然后,利用粒子群算法(PSO)求二次型性能指标的最优值,即系统的最优控制增益,最终,得到系统的最优控制律。仿真结果表明,PSO比传统的梯度迭代优化算法收敛效果更佳,通用性更好,获得的性能指标更小,验证了该算法有效可行。

一级倒立摆的线性二次型控制器设计与仿真

以一级倒立摆为研究对象,根据牛顿力学第二运动规律,建立倒立摆状态空间表达式的数学模型,基于最优控制理论,设计了线性二次型控制器。通过MATLAB/Simulink软件进行系统建模仿真,分析系统稳定性,结果表明线性二次型控制器具有超调小、响应快、精度高等特点,可以实现倒立摆系统的快速稳定控制。

新型滚筒式传送带的二次型最优控制

滚筒式传送带在物料搬运机械化和自动化工厂中已经成了不可缺少的部分,为了在不增加驱动功率的基础上实现滚筒式传送带的平稳运行,提出了一种改进的系统设计方案。首先,引入液粘离合器,利用粘性油膜的柔性效应实现滚筒的软起动。然后,利用滚筒与传送带间的摩擦力,实现传送带的平稳启动和运行。在考虑液粘离合器摩擦损失的基础上,设计了基于线性二次型调节器的最有状态反馈控制率,优化了液粘离合器的接合过程,获得了良好的驱动性能。最后,对提出的新型滚轮式传送带系统进行了数值仿真,验证了该系统的有效性.

Riemann-Liouville分数阶半线性发展型H-半变分不等式的可解性和最优控制

本文研究了Hilbert空间中半线性Riemann-Liouville分数阶发展型H-半变分不等式的可解性和最优控制.首先,利用不动点理论和Clarke广义次微分性质得到半线性Riemann-Liouville分数阶发展型H-半变分不等式解的存在性.其次,在一般假设条件下证明系统的最优控制存在性.最后,给出一个例子来验证本文的主要结果.

基于刚体模型的光电伺服系统最优控制方法

在现阶段的导弹武器系统中,控制系统大都采用经典PID控制器,但随着控制性能要求的不断提升,PID控制器在追求响应快速的同时难以兼得跟踪过程平稳;针对工程中遇到的以上问题,提出设计最优控制器,采用线性二次型调节器(LQR)求解最优控制律;通过仿真可以看到,最优控制器跟踪阶跃信号无静差,调节时间为0.034 s,上升过程平稳无超调;跟踪斜坡信号和正弦信号时,跟踪误差远小于,滞后时长仅为毫秒量级;最优控制器系统能够实现快速跟踪阶跃、斜坡和正弦输入信号,且具有较好的跟踪性能;与经典PID控制器相比,该方法具有更高的控制精度、更好的控制性能和稳定性,能够解决PID控制器在工程中遇到的快速性和平稳性难以兼得的难题。

大型风力发电机组线性二次型高斯最优控制策略

为优化额定风速下变速恒频风力发电机组的运行效能,使风力机既能最大化地捕获风能又能最小化随机风引起的疲劳载荷及功率波动,提出一种基于有效风速估计的自适应增益调度线性二次型高斯(gain schedule linear quadratic Gaussian optimal control,GS-LQG)最优控制策略。该控制策略以扩展Kalman滤波器(extended Kalman filter,EKF)估计出的平均有效风速作为增益调度变量,根据风电机组稳态工作点的变化,自适应调整控制器参数,使得在每个工作点都能实现最优控制。以1.5MW风电机组作为研究对象,对大范围变化风况激励下,风电机组响应情况进行了仿真研究,结果表明该控制策略可以实现准确的风速估计,并且相对于传统控制策略能够有效缓和传动链上转矩的波动,平滑输出功率,对改善风电的电能质量,延长机组使用寿命具有重要意义。

二次型最优控制的半挂汽车列车主动侧倾控制算法研究

针对半挂汽车列车的侧倾稳定性问题,建立了八自由度的半挂汽车列车动力学模型,并以线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)为基础,提出了一种基于回路传输恢复技术(loop transfer recovery,LTR)的线性二次型高斯(linear quadratic guass,LQG)最优控制算法。设计了局部状态反馈控制器,实现某车速下的侧倾控制,并进行了该车速下阶跃转向工况的车辆仿真分析。仿真结果表明:LQG/LTR控制器具有良好的抑制干扰噪声的能力和较好的鲁棒性,有效提高了半挂汽车列车的侧倾稳定性。

基于线性二次型最优控制策略的倒立摆实验系统搭建

以自动控制领域典型的实验、教研设备——倒立摆系统作为研究对象,在建立了倒立摆系统数学模型的基础上,采用线性二次型最优策略进行控制,并利用MFC实现了人机交互,自主搭建了一套直线型一级倒立摆实验系统。系统的成功起摆与保持倒立控制的实现,验证了建模的正确性与控制方式的有效性。

单级旋转倒立摆极点配置与二次型最优控制

为了使旋转倒立摆的旋臂与摆杆始终保持在垂直姿态,通过对单级旋转倒立摆系统结构和动力学分析,建立了合理的状态空间模型并进行了线性化处理,分别通过极点配置和二次型最优控制进行了控制优化,并在Matlab中进行了仿真分析,实现了对旋臂与摆杆的控制。研究结果表明,二次型最优控制具有更好的响应性能和算法简单等特点,在实际应用中具有重要意义。

基于模糊分数阶PID的含电动汽车的多能源微电网二次频率控制

为了解决分布式可再生能源间歇性发电和电动汽车接入微电网导致的微电网频率波动问题,针对含电动汽车接入的多能源微电网系统,设计了一种基于模糊自适应理论的分数阶比例-积分-微分(PID)二次频率控制器,通过建立模糊控制规则,结合频率偏差对模糊分数阶PID控制器参数进行实时在线整定。考虑光伏发电和风力发电输出功率波动、电动汽车接入微电网、随机负荷扰动3种不同场景,对所提出的模糊分数阶PID控制方法进行了仿真验证与量化分析。仿真结果表明,相比于传统PID控制器和分数阶PID控制器,所设计的模糊分数阶PID控制器使得系统频率响应振荡减少、超调量明显降低、动态调节时间更短,呈现出更强的抗扰动能力和鲁棒性,对于多能源微电网的二次频率调节具有优良的控制效果。

基于线性二次型的单神经元PID最优控制器设计及仿真

讨论了线性二次型最优控制理论在神经网络PID控制系统中的应用。将二次型性能指标引入单神经元PID控制器中,设计出单神经元自适应PID最优控制器,从而实现了PID参数在线自适应寻优。给出了完整的设计过程和学习算法,分析了其稳定性。最后,运用MATLAB仿真实现证明了该方法的可行性、有效性,并得到了较为理想的控制效果。

挖泥船疏浚横移过程线性二次型产量最优控制

在疏浚作业过程中,挖泥船主要的作业参数是由操作人员根据自己的经验、试挖情况以及挖泥船实际作业效果灵活确定的,而疏浚操作人员的经验和理论水平也相差较大,所以手动作业的实际产量要远远低于预计产量,且效率低下、作业成本偏高、作业质量较差。为了克服该缺点,提出了一种基于疏浚系统状态空间模型的线性二次型最优控制策略,并设计了最优控制跟踪器应用于绞吸挖泥船横移过程的控制中,该跟踪器是智能控制替代人工操作的一种有效方法。文章对应用二次型最优控制策略的效果进行了MATLAB仿真分析,仿真结果表明,采用了二次型最优控制策略后,系统稳定、响应快、滞后小,对期望输出的跟踪性好,可以应用于挖泥船疏浚作业过程中。

基于线性二次型的多级联输水渠道最优控制

灌溉输配水是水联网链路的重要环节,其自动控制水平直接影响着水联网效率和风险控制能力,对实现水资源高效管理与利用有重要意义。通过变化输水渠道线性积分时滞控制模型,建立了多级联渠道离散时间状态空间方程,基于线性二次型理论设计最优状态反馈控制器,利用MATLAB求解和SOBEK模拟进行了验证。在甘肃省昌马南灌区多级联渠道运行过程优化控制的模拟结果显示,线性二次型算法能够使控制点水位较快恢复并稳定在设定值,控制过程动作与水位波动次数少、幅度小,效果远优于常规分布式PI反馈控制。线性二次型算法能够应对多级联渠道时滞、耦合特性和一般未知取水扰动,实现可靠供水服务和有效运行控制。目前算法仅采用反馈控制,尚无法应对过大未知取水扰动,还有进一步改进空间。

基于ELVIS的倒立摆二次型最优控制实验系统设计

基于NI-ELVISⅡ虚拟仪器实验平台设计开发了倒立摆平衡控制实验系统。首先分析了倒立摆的控制原理,建立了倒立摆控制系统的数学模型,设计了二次型最优控制器;然后在LabVIEW环境中,设计了倒立摆平衡控制实验的前面板,并进行了仿真和实验研究。实验结果表明:该倒立摆实验系统具有良好的创新性,利用此系统学生可以自行开发不同的控制方法,从而激发学生学习控制理论的兴趣,调动学生的主动性,进一步提高实验教学质量。

基于动态规划原理的混杂系统二次型最优控制

针对性能指标为二次型的最优控制问题，对子系统切换时刻顺序固定的切换型线性混杂系统，利用动态规划原理，将一个多级决策过程分解为一系列易于求解的单级决策过程，即任意没定切换时刻lk(k=1，2，…，K)以后，将整个混杂系统寻优过程分解为K+1个单级寻优过程，并依此给出了混杂最优控制的解析构造方法和求解步骤，编制了基于MATLAB6．1的遗传算法程序，完成了最优搜索．

二级倒立摆的二次型最优控制研究

倒立摆系统以其自身的不稳定性而难以控制,也因此成为自动控制实验中验证控制策略优劣的极好的实验装置。针对二级倒立摆系统的平衡控制问题,对其进行数学建模,应用二次型最优控制理论设计了控制器。仿真结果表明,二次型最优控制对于典型非线性自不稳定系统有着很好的控制能力。

燃料电池轿车动力系统线性二次型最优控制研究

建立了包括燃料电池发动机、电机及其控制器、动力蓄电池组在内的燃料电池轿车动力系统的动态数学模型,根据系统的噪声特性,将动力系统线性二次型最优控制问题归结为线性二次型高斯问题,并建立了考虑随机干扰的燃料电池轿车动力系统线性二次型最优动力控制算法。离线仿真和实车转鼓试验证明,该算法能够充分考虑动力系统主要部件的动力性和经济性,具有一定的实用价值。

基于线性二次型最优控制和径向基神经网络PID的ESC控制策略

为提高电子稳定控制(ESC)的鲁棒性和自适应能力,采用联合扩展卡尔曼滤波方法估算轮胎侧偏刚度,改进了2自由度模型,在此基础上提出了线性二次型最优控制和径向基神经网络PID联合的控制算法,设计了双层控制器,其上层控制器通过线性二次型最优控制算法获取主动横摆力矩,下层控制器通过径向基神经网络PID进行车轮分配和变滑移率的控制。采用15自由度车辆模型进行了仿真验证,结果表明设计的控制策略较好地满足ESC的控制要求,并具备良好的自学习功能和瞬态控制能力。