基于卡尔曼滤波的信号采集和PID半主动悬架控制

为提高汽车半主动悬架信号的采集精度和对半主动悬架的控制效果,提高车辆的舒适性和平顺性。本文利用Matlab/Simulink进行仿真,通过建立两自由度被动悬架模型和路面激励模型,利用卡尔曼滤波(KF)对采集的车辆加速度信号进行去噪处理,对比真实值与滤波估计值,验证了卡尔曼滤波的滤波效果;建立两自由度半主动悬架模型,将经过卡尔曼滤波的信号输入比例-积分-微分控制器(PID)中,输出对半主动悬架的控制力,分析半主动悬架性能参数的变化情况。仿真结果表明,卡尔曼滤波能有效减小噪声对采集信号的影响;采用卡尔曼滤波和PID控制的半主动悬架的性能参数有不同程度的改善,使得PID对半主动悬架的控制效果更好,增加汽车的舒适性。

压电陶瓷作动器的卡尔曼滤波输出反馈预测控制

为了抑制压电陶瓷的迟滞、非线性特性对压电微定位平台精度的影响,建立反映压电陶瓷作动器频率依赖迟滞非线性特性的Hammerstein模型:利用非对称Bouc-Wen模型来表示静态迟滞非线性和利用动态线性模型表征信号频率的影响。针对迟滞补偿器不能完全的进行补偿,并且存在噪音干扰实验设备,采用基于卡尔曼滤波的预测控制,提高压电微定位平台的控制精度。预测控制用来减小逆补偿误差以及建模误差等模型不确定性的影响,卡尔曼滤波用来获得系统的状态估计值。实验结果显示,该控制器在正弦波信号下的相对跟踪误差小于0.68%,三角波信号下相对跟踪误差小于0.70%。在迟滞补偿的基础上,采用卡尔曼滤波的预测控制,该方法可以有效地完成对微定位平台的高精度跟踪。

基于卡尔曼滤波的改进ADRC风电制动器控制策略研究

为了提高风电制动器的抗干扰能力和控制精度,在传统三闭环系统的基础上,提出改进自抗扰控制并融合卡尔曼滤波算法.在扩张状态观测器中引入速度跟踪情况,将传统的“大带宽、小误差”改进为“小带宽、小误差”,提高观测器的观测效率.在误差反馈控制率中引入新型指数趋近律的滑模控制,增强控制效果.在电流环中引入卡尔曼滤波算法,降低电流噪声.通过MATLAB/Simulink建立风电制动系统的数学模型,与传统自抗扰控制策略和PID控制策略进行对比分析.结果表明:改进后的控制策略提高了响应速度,降低了启动转矩和电流噪声;制动器在不同工况下均展现出来良好的控制效果和抗干扰能力,提升了系统的鲁棒性和动态性能.

基于卡尔曼滤波算法的无人机定位控制

对于无人机飞行过程中精准定位问题,以四旋翼无人机为研究对象,针对随机噪声干扰下无人机位置测量值与真实值存在较大误差的情形,提出一种基于卡尔曼滤波的无人机定位算法。仿真结果表明,经卡尔曼滤波后的无人机位置测量值与真实值之间误差明显减小,验证了卡尔曼滤波算法可以提高无人机定位的控制精度,仿真结果同时还说明若想要达到最佳的滤波效果,测量噪声协方差数值取值要合适,过大或过小都会对滤波效果产生影响,文中研究内容对无人机定位精准控制具有一定的借鉴意义。

车辆电动转向系统的卡尔曼滤波模糊PID控制

通过对车辆动力转向系统的动力学分析,建立了动态数学模型。为了克服单独使用PID控制和模糊控制时的问题,提高控制系统的响应速度,减小超调量,减小稳态误差,设计了模糊控制和PID控制相结合的多模态控制器,实现了分段控制;并由卡尔曼滤波对控制信号进行滤波处理,减小路面随机干扰和传感器测量噪声的影响,从而进一步提高了控制效果。仿真和试验结果表明,该控制方法能够明显改善控制性能。

基于卡尔曼滤波的液压伺服系统PID控制

液压伺服系统PID控制中因测量和观测引入的噪声信号,会严重影响PID的控制品质,针对这个问题提出了一种基于卡尔曼滤波的PID调节技术。通过卡尔曼滤波对系统状态的估计,实现对测量噪声信号和观测噪声信号的抑制,从而改善系统的性能。在MATLAB中对所设计的控制器进行动态仿真,仿真结果表明:带有卡尔曼滤波器的PID调节技术能够有效地对系统中存在的噪声信号进行滤波,从而提高了系统的工作性能。

基于卡尔曼滤波的TIG焊弧长控制

【目的】TIG(Tungsten inert gas)焊过程存在钨极磨损、热变形等因素干扰,导致焊接过程焊接高度发生变化;同时前道工序焊件下料尺寸存在误差,造成焊接表面不平整,上述因素导致焊接过程中电弧长度极易发生变化,严重影响焊接质量。【方法】为了提高焊接稳定性,文中采用弧压传感方法采集弧长信息,考虑TIG焊峰值-基值交替提出TIG焊弧压预处理方法,开展弧压−弧长采集试验,确定弧压−弧长函数关系。进一步,为了克服弧压采集过程中的噪声干扰,文中采用卡尔曼滤波方法估计TIG焊弧长,建立了TIG焊卡尔曼滤波数学模型,并通过对比试验选取了卡尔曼滤波参数。在此基础上,提出了一种基于卡尔曼滤波的TIG焊弧长控制方法,准确计算弧长调节步长,并进行焊接过程弧长控制。【结果】弧长−弧压试验表明,弧长与弧压存在显著线性关系,为弧长估计提供了基础;弧长控制试验表明,通过文中基于卡尔曼滤波的弧长控制方法,焊接过程弧长标准差从0.48降低至0.305,降低36.5%。【结论】试验表明,文中所提卡尔曼滤波方法可以有效进行焊接过程弧长估计,通过焊接弧长调控可有效提高TIG焊弧长稳定性。

基于卡尔曼滤波和模型预测控制的混合储能平抑风电功率波动策略

针对混合储能平抑风电功率波动时储能系统成本过高的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和模型预测控制的风电波动平抑控制策略。该方法基于风储联合发电系统,在满足风电平抑需求的基础上,通过预设截止频率以储能容量变化最小与功率波动最低为多目标,利用遗传算法求解卡尔曼滤波自适应参数获得最优储能目标功率。为提高混合储能系统协调运行能力,考虑调节储能荷电状态(state of charge,SOC)通过模型预测控制实现计及电池运行寿命与超级电容SOC变化的动态功率分配。最后,结合实际风电功率数据进行仿真验证。结果表明,所提策略能够有效改善电池SOC、降低超级电容容量,符合储能平抑风电功率需求,能充分考虑两种储能设备的特性差异,提高功率分配的合理性,改善储能系统经济性。

结晶器液位系统的卡尔曼滤波模糊自适应PID控制

连铸机结晶器钢水液位控制系统是一个时变的、非线性的、多干扰的复杂系统。通过对连铸机结晶器液位控制系统的分析,建立了结晶器液位模型,提出了卡尔曼滤波模糊自适应PID控制策略,实现了PID参数的在线整定,减小了随机干扰和测量噪声的影响。理论分析和仿真研究表明该控制方法对结晶器液位控制系统的适应性好,抗干扰能力强,具有较快的响应速度和较强的鲁棒性。

基于卡尔曼滤波遗传PID的黄酒发酵溶氧控制

黄酒发酵溶氧控制系统是一个多干扰的、时变的、非线性的不稳定系统。提出了一种新的黄酒发酵溶氧控制方法,在Labview组态软件、西门子PLC300和溶氧传感器所组成的溶氧系统上,引入卡尔曼滤波遗传PID控制策略,实现溶氧PID控制参数的在线整定。应用卡尔曼滤波减小控制干扰和测量噪声对系统造成的影响,并用Matlab进行仿真实验。仿真结果表明,该控制方法对被控对象的适应性好,抗干扰能力强,具有较强的鲁棒性和较快的收敛速度。

基于卡尔曼滤波器的PID控制仿真研究

针对工业过程中常见的二阶滞后对象的PID参数调节问题,采用KALMAN滤波器同常规PID控制相结合的方法对系统进行仿真研究。结果表明:同没有加卡尔曼滤波器的常规PID控制相比,卡尔曼滤波器很好的抑制了白噪声的污染,控制效果明显改善。

卡尔曼滤波器结合模糊PID的控制系统

根据控制对象的特性,把卡尔曼滤波器和采用参数自适应的模糊PID算法相结合,在具有控制干扰和测量噪声的恶劣环境下,实现对PID参数在线调整的同时,基本消除干扰和噪声影响。应用MATLAB软件编程进行仿真,结果表明相对于传统PID和模糊PID控制,本控制系统对被控对象的时变性和非线性具有良好的适应能力,对控制干扰和测量噪声具有很好的抑制作用。

基于集中式卡尔曼滤波干扰观测器的无模型自适应控制

针对一类具有测量扰动的离散时间非线性系统,提出一种基于集中式卡尔曼滤波干扰观测器的无模型自适应控制方法。利用动态线性化方法构造被控系统的线性化数据模型;根据线性化数据模型和传感器的测量数据,设计最优集中式卡尔曼滤波干扰观测器;并利用观测器的输出在线调整伪偏导数,提出系统的控制更新方案。该方案的设计和分析不依赖于除输入输出数据的任何模型信息,可避免常规无模型自适应控制方法容易受测量扰动的影响。仿真结果表明:与基于单个传感器卡尔曼滤波干扰观测器的无模型自适应控制方法相比,提出的基于多传感器最优集中式卡尔曼滤波干扰观测器的无模型自适应控制方法具有更好的跟踪性能和更大的数据信噪比。

基于卡尔曼滤波器的电动汽车PID控制系统设计

针对传统PID控制器受控制参数的精度影响而带来的控制器性能的不足,文中提出了基于卡尔曼滤波器的PID控制器设计方法,通过设置卡尔曼滤波器的各项参数和噪声方差阵,提高了控制精度,并对未滤波处理及滤波处理两种情况下的仿真结果进行对比分析.结果表明,在相同的外部条件下,采用卡尔曼滤波器的PID控制系统优于传统的PID控制系统.

带有卡尔曼滤波的灰色补偿PID控制器设计

改进一类带有随机噪声的离散线性不确定系统,提出了一种带有卡尔曼滤波器的灰色补偿PID控制器设计方法.该方法分为两个阶段进行,第一阶段采用带有卡尔曼滤波器的PID控制器进行控制,对符合匹配条件的不确定参数进行估计;第二阶段经过N步后,在上述控制律基础上,按估计参数加上灰色补偿控制.研究结果表明:该方法不仅能精确估计出系统的不确定参数,实现对系统不确定部分的有效补偿,而且经过卡尔曼滤波后使系统能够有效地抑制随机噪声的干扰,增强了系统的鲁棒性.仿真结果验证了该方法的有效性,对该类系统在控制领域的应用具有一定的指导意义.

基于平方根容积卡尔曼滤波的核反应堆功率H_(∞)控制

核反应堆的负荷跟踪控制是核电站灵活调峰、具有应用价值的基础之一.根据反应堆中子动力学、热工水力、反应性方程等数学模型构建了反应堆的平方根容积卡尔曼滤波器(Square-root Cubature Kalman Filter,SCKF),对反应堆状态反馈问题中部分状态量无法量测或估计精度不足的问题加以解决,结合离散H_(∞)性能指标设计了基于SCKF的反应堆功率H_(∞)控制器,并与基于经典卡尔曼滤波器(Kalman Filter,KF)的反应堆功率H_(∞)控制器进行了同工况数值仿真对比.仿真结果表明,基于SCKF的功率控制器具有较好的负荷跟踪性能,能够根据期望跟踪目标调节反应堆功率水平;由于SCKF对非线性系统模型相比于KF具有更高的状态估计精度,基于SCKF的功率控制器相比基于KF的功率控制器具有更优的控制效果.

卡尔曼滤波器在PID控制中的仿真研究

通过研究卡尔曼滤波器的信号模型,采用KALMAN滤波器同常规PID控制相结合的方法对系统进行仿真研究,利用卡尔曼滤波器来克服系统中的测量噪声和控制噪声对控制性能的影响。结果表明:同没有加卡尔曼滤波器的常规PID控制相比,卡尔曼滤波器很好地抑制了白噪声的污染,控制效果明显改善。

卡尔曼滤波器在PID控制器中的应用研究

本文建立球杆系统模型并分析系统中噪声,采用卡尔曼滤波器来克服球杆系统中的测量噪声和控制噪声对控制性能的影响,并在MATLAB环境下进行对比仿真试验,验证了滤波器对噪声的有效抑制作用。

采用改进卡尔曼滤波器PID控制的液压可变气门运动轨迹

为了降低气门运动轨迹跟踪误差,提高气门落座的稳定性,采用液压可变阀驱动系统,并对气门运动轨迹跟踪效果进行仿真验证。创建了配气机构液压可变阀驱动系统,并介绍其工作原理。根据牛顿第二定律和热力学定律,推导出活塞运动位移方程式、排气阶段废气的温度和压力变化方程式。利用旋转阀控制液压缸的进油和出油,从而得出液压流量表达式。引用传统PID控制器,采用粒子群算法和卡尔曼滤波器对PID控制器进行改进,给出了气门升程在线控制系统的优化流程。采用Matlab软件对气门升程、气门速度和气门加速度跟踪误差进行仿真,并且与传统PID控制跟踪误差进行对比。结果显示:采用传统PID控制系统,气门升程、气门速度和气门加速度跟踪误差较大;而采用改进PID控制系统,气门升程、气门速度和气门加速度跟踪误差较小。采用液压可变阀驱动系统,气门升程运动轨迹跟踪精度较高,从而提高了气门落座的稳定性。

基于卡尔曼滤波算法的风电机组动态推力消减控制策略

随着变桨变速式风电机组叶片的大型化发展趋势,风电机组在额定风速区域运行时,由于尖峰推力导致的极限荷载问题越来越突出。为此,在风电机组基本控制策略基础上提出了一种基于卡尔曼滤波算法的动态推力消减控制策略,根据风电机组能量传递关系,以测量转矩、桨距角和风轮转速为输入量,对轮毂风速进行估计,经过推力消减控制器的最优桨距角计算实现动态变桨,以降低风电机组整体的轴向推力水平;最后以某5.0MW风电机组为例,搭建了半实物仿真实验平台,对提出的控制策略进行了实验验证。实验结果表明:该控制策略能够有效降低风电机组轴向推力,减小风电机组极限荷载。