广义最小方差自校正控制在某型无人机中的应用

某型无人机主要用于典型空中目标的模拟飞行,需要严格稳定可靠的自主飞行控制,无人机在整个飞行包线中呈现非线性、时变特性,由此在建立其纵向运动数学模型的基础上,设计了无人机的纵向姿态广义最小方差自校正控制器。仿真结果表明,系统具有较强的跟踪能力、抗干扰能力以及抗过程参数变化能力,比常规PID控制系统具有更好的飞行控制性能。

最小方差自校正控制器在液控伺服作动器上的应用与仿真

本文根据自适应控制理论和参数辨识原理推导了最小方差自适应调节器。为进一步提高系统的控制性能 ,文中引进了误差反馈 ,构成了带有误差反馈的最小方差自校正控制器。在建立了液控伺服作动器的数学模型的基础上 ,进行了大量的附加有误差反馈最小方差自校正控制器的仿真试验研究 ,说明了这种控制策略的可行性。

双率采样数据系统最小方差自校正控制方法

输入输出采样周期相同,而且时间上同步的传统离散时间系统(即单率系统)最小方差控制方法,不适用于输入输出采样周期不相同的双率系统。提出了控制刷新频率是输出采样频率整数倍的未知参数双率系统最小方差自校正控制算法。其基本思想是,通过设计一个参数估计器来估计系统模型参数,设计一个损失输出估计器来计算系统的损失输出(即采样间输出),通过Diophantine方程和极小化最优预测误差方差导出了双率系统最小方差控制律,并提出了最小方差自校正控制算法。最后用仿真例子说明提出方法的有效性。

广义最小方差自校正重置PID控制器及其在压力系统中的应用研究

针对压力系统的纯延迟、大惯性、非线性、时变等特点,本文将重置控制和以广义最小方差为性能指标的自校正PID控制相结合,提出一种广义最小方差自校正重置PID控制方法。该方法首先根据被控对象的数学模型,以广义最小方差为目标设计广义最小方差控制器,通过选择该控制器的分母多项式,求解Diophantine方程,得到具有PID结构形式的广义最小方差控制器,再在该控制器的积分项中引入重置控制,构成广义最小方差重置PID控制;对于模型未知或参数慢时变的被控对象,通过采用带遗忘因子的递推最小二乘法构建系统的自适应机制,增强控制系统的自适应能力和鲁棒性。最后,将该控制方法应用于压力容器的恒值控制中,获得了比较满意的控制效果。

模型参考的广义最小方差鲁棒自校正控制器及其应用

本文提出一种具有参考模型的广义最小方差鲁棒自校正控制算法。采用鲁棒的估计器和改进加权因子的选择方法改善自校正控制的鲁棒性，通过选择参考模型确定系统的希望响应特性。对具有大间隙、摩擦、饱和、弹性、死区、滞后等固有本质非线性因素的大功率伺服系统进行实验研究，结果表明，由该算法构成的控制系统具有良好的动态响应、良好的鲁棒性和高的控制精度，可以广泛应用于地炮、火箭炮等要求高精度快速定位的系统中。

一种基于广义最小方差自校正PID的导弹时变模型控制律设计

针对传统PID控制难以保证导弹在大空域飞行中保持良好动态性能的问题,提出一种基于广义最小方差自校正控制律的PID控制算法(GMVST-PID)。该算法在递推估计被控对象参数的基础上,将自校正思想用于PID控制参数的实时在线自整定,提高了导弹时变模型控制系统的稳定性、适应性和鲁棒性。仿真结果表明,GMVST-PID控制器具有较强的抗干扰能力和快速的响应能力。

采用 CARMH 模型的广义最小方差自校正控制器的全局收敛性

在一种新的预测模型的基础上，建立了一般的广义最小方差自校正控制器，并证明了当辨识算法采用随机逼近法时这种自适应算法的全局收敛性，从而为这种新型模型的进一步应用提供了一定的理论依据。

基于多项式变换的双率最小方差自校正控制

输入输出采样周期相同,而且时间上同步的传统离散时间系统(即单率系统)最小方差控制方法,不适用于输入输出采样周期不相同的双率系统。现提出控制刷新频率是输出采样频率整数倍的未知参数双率系统最小方差自校正控制算法。其基本思想是,利用多项式转换技术得到双率系统的频域模型,设计一个估计器来计算系统的损失输出(即采样间输出),导出了双率系统最小方差控制律,提出了最小方差自校正控制算法。最后用仿真例子说明提出方法的有效性。

二维系统的广义最小方差自校正控制器

本文推广了Ｃａｌｄａｓ－Ｐｉｎｔｏ的工作［１］，用与文献［１］不同的方法把二维（２Ｄ）系统的自校正控制算法扩展到其广义形式，从而能处理逆不稳定的非最小相位对象．仿真结果证明了算法的有效性．

广义最小方差极点配置PID自校正控制器

本文提出一种广义最小方差极点配置自校正控制器,仿真表明了它的有效性。

最小方差自校正控制——具有恒定的闭环极点

提出一种具有恒定闭环极点的最小方差自校正控制器,该控制器将最小方差策略和极点配置策略结合起来,既保证了良好的伺服跟踪能力和抗干扰能力,又增强了控制器的鲁棒性。本文采用递推估计算法在线调整加权多项式来配置闭环极点,因而在不显著增加在线计算量的条件下有效地改善了控制器的性能。

基于最小方差自校正的整平机姿态控制

针对我国自主研发的整平机整平精度低等问题,设计了基于最小方差自校正的整平机姿态控制算法。最小方差自校正控制采用递推增广最小二乘法,可对系统参数实时在线辨识,求解单步丢番图方程,并将其作为设计控制参数的依据,将最小方差控制作为控制率。使用阶跃响应法建立了整平机横滚角控制机构模型,并利用该模型在Matlab仿真环境下检验了控制算法的性能。以STM32F407为处理器,利用整平机实验平台实现了最小方差控制算法。结果表明:该控制算法可以大幅提高整平机的整平精度,系统的各项性能指标较PID控制有了很大提升。该技术在平地工程中具有较高的应用价值。

最小方差自校正控制仿真研究

文章主要介绍了自校正控制和最小方差自校正控制的基本原理,设计用Matlab软件在计算机上如何完成最小方差控制的算法。被控对象参数往往是未知的,利用自校正控制技术,可以在线实时辨识参数,使输出量的稳态值方差最小,并和常规PID控制进行比较,体现出最小方差自校正控制的优越性。最后通过Matlab软件在Simulink环境下对其进行仿真研究。

变柔化因子多维广义最小方差自校正控制器在液位控制系统中的应用

本文讨论了变柔化因子多变量最小方差自校正控制器在一个具有四输入、三输出的两级液位控制系统中的实际应用，并引入柔化措施，采用变柔化因子的方法，增强了算法的鲁棒性，改善了系统的起动性能。

基于精校机的广义最小方差的极点配置控制器的仿真与应用

广义最小方差自校正控制器适用于过程模型已知,但参数缓慢变化且具有外干扰的随机系统。这种控制器具有算法简单,用一台微型计算机就可以实现的特点,因此具有实用价值。文章通过增加加权项和对系统极点位置进行配置的方法,对广义最小方差自校正控制器进行了改进,研究出性能优异的控制策略,最后将其应用于校直机电液伺服控制系统。仿真表明,该方法能够满足精校机电液位置伺服系统高精度、快响应的要求。

一种用于ASM测试的改进RLS广义最小方差自适应控制

分析了稳态工况法排放测试中加速段的控制特点,建立了ASM控制的CARMAX模型,基于这一模型,提出了一种基于改进RLS的广义最小方差自适应控制方法,针对此算法分析了其优点,并进行了相应的控制器设计。以ASM两个工况的加速段的控制为对象,采用该方法进行了仿真。作为对比,同时采用了传统的PID控制进行对比研究。结果表明,两个不同工况下采用不同加载突变,该方法都能快速适应相应的变化,使系统的操作变得容易,从而显示了该方法具有实际应用价值。

超声波电机广义最小方差迭代学习转速控制

为减小时变扰动对迭代学习控制性能的影响,将迭代学习控制与广义最小方差自校正控制相结合,给出一种包含预测与闭环控制机制的迭代学习控制策略。通过设计2D目标函数和相应的迭代控制律,利用广义最小方差自校正方法来设计更新律,得到广义最小方差迭代学习控制律,使其同时具有沿迭代轴的学习收敛性和沿时间轴的控制稳定性。仿真和实验表明,所提控制策略有效,控制效果良好,对负载突变等非重复性扰动的适应能力增强。

多变量非最小相位系统的自校正控制

基于最小方差预报理论和极点配置原理.本文提出一种类似于组合自校正器的自适应控制方案,消除了组合自校正器跟踪参考信号时所发生的滞后现象,确实做到了保存现有极点控制器的优点,又克服了伺服跟踪性能和渐近最小方差调节性能难于兼顾的缺点,并给出了数字仿真的结果。

基于改进遗传算法的直流锅炉主蒸汽温度自校正控制

针对变负荷下的超(超)临界机组主蒸汽温度控制问题,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的自校正控制策略。采用GA辨识被控对象模型参数,并对种群初始化方法和遗传算子部分结构进行了改进;采用最小方差率构造控制器,并结合GA设计了自校正控制的运算流程。对某超临界直流锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明,所提自校正控制方法具有更快的响应速度和更强的抗干扰能力,能够满足变负荷下的主蒸汽温度控制需求。

统一的自校正控制器

本文提出两种统一的广义最小方差自校正控制器,以控制具有任意维数输入/输出的(ADIADO)系统.这两种新的控制器解决了以前无法处理的输入/输出维数不等、B_0奇异系统的自校正控制问题.几个典型的仿真例子证明了这两种控制器的统一性和有效性.