永磁交流伺服系统参数自学习模糊控制器设计与实现

为进一步改善永磁交流伺服系统的动静态性能,设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现三维模糊控制的效果。模糊推理方法基于相平面,直接输入连续量进行推理,计算量小。引入的单神经元采用改进的BP算法来实现比例因子的在线自学习。该控制器结构及算法简单,易于解析实现,具有通用性。将其用于永磁交流伺服系统,实验结果验证其控制性能较PI算法更佳,提高了系统的性能。

参数自学习PID算法在电动负载模拟器中的应用

针对电动负载模拟器的舵机主动运动引起的多余力矩会严重影响系统的载荷谱跟踪精度的问题,利用前馈控制对多余力矩进行补偿和抑制,提出并使用一种基于BP神经网络的PID参数自学习控制算法来实现高精度跟踪载荷谱的方法。阐释了电动负载模拟器在被动式加载中多余力矩的产生和影响,基于结构不变性原理,使用前馈控制对舵机速度干扰进行补偿,以抑制多余力矩;在前馈控制抑制多余力矩的基础上,分析传统PID算法和静态BP神经网络在非线性和参数时变条件下存在的局限性,并在舵机干扰的情况下,分别对常值和正弦载荷谱进行仿真测试。仿真结果表明:控制算法使得电动负载模拟器可以准确、快速地跟踪载荷谱,提高了电动负载模拟器的自适应性和鲁棒性。

基于单神经元的参数自学习模糊控制器的研究

为进一步改善永磁交流伺服系统的动静态性能,该文设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现三维模糊控制的效果。引入的单神经元采用改进的BP算法来实现比例因子的在线自学习。控制器具有结构及算法简单、易于解析实现的特点。为验证其有效性,该文通过仿真试验,将其与采用常规的PI调节器的控制系统进行比较,结果表明,这种模糊控制器具有较好的控制效果。

基于参数自学习模糊控制的进给驱动系统研究

为进一步改善数控机床主轴进给驱动系统的动静态性能,本文提出了采用模糊控制作为速度外环控制器,采用矢量控制作为电流内环控制器的结构。设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现三维模糊控制的效果。引入的单神经元采用改进的BP算法来实现比例因子的在线自学习。控制器具有结构及算法简单、易于解析实现的特点。为验证其有效性,本文通过仿真试验,将其与普通模糊控制算法以及经典的PI控制算法进行比较,结果表明,这种模糊控制器具有较好的动、静态性能。

基于参数自学习的柴油机转速主动抗扰控制

转速的控制效果对柴油机运行品质有重要影响,但转速易受突变负荷和随机负荷的干扰而发生波动.笔者提出一种基于参数自学习和负荷转矩主动观测的转速抗扰控制算法.首先,构建了由指示转矩、摩擦转矩及负荷转矩构成的控制用曲轴转速动态模型.其次,基于该模型设计了降阶扩张状态观测器,用于快速补偿负荷以提升转速抗扰能力.再次,设计了模型参数的自学习算法,不断改善模型准确性以提升控制品质.硬件在环(HIL)仿真测试结果表明:相比于遗传算法整定的比例-积分-微分(PID)算法,主动抗扰控制算法转速跌幅降至28 r/min,改善60.0%,转速恢复时间约为1.6 s,缩短23.8%.在加入模型参数自学习算法后,转速控制品质提升24.3%.台架试验结果表明:在负荷阶跃测试试验中,相比于遗传算法整定的PID算法,笔者提出的算法转速跌幅减小至18 r/min,相对改善68.9%.转速恢复时间减少至1.4 s,相对改善60.0%.

基于卡尔曼滤波参数自学习的大坝变形预测

卡尔曼滤波模型被广泛运用于大坝的变形预测,然而其参数的识别,尤其是状态和观测噪音协方差矩阵的识别,主要来源于工程经验和领域专家知识。因此提出一种自学习的参数识别方法,该方法基于历史数据,结合Monte Carlo和拒绝采样算法获取卡尔曼滤波参数。具体地,从训练样本中挑选出与真实值最接近的实测值对状态噪音进行估计,并通过计算它与总体误差的差值来确定观测噪音。实验表明,相比已有的同类方法,该方法的准确性更高,更适用于大坝变形预测。

基于参数自学习的无人车越野环境跟踪控制方法

针对无人车在越野环境下难以高速、高精度地跟踪复杂路况的问题,设计了一种参数自学习的前馈补偿控制器,与模型预测控制方法构成前馈-反馈的控制结构。在该控制结构中,前馈控制根据实时状态的跟踪误差在线更新学习系数,有效考虑车辆高速运动过程中无法精确建模的非线性动力学特性以及复杂路况不断变化的曲率和路面条件等的影响,在保证稳定性的同时快速减小跟踪误差。在越野场景进行了高速的S型与直角弯路径跟踪实车实验来验证参数自学习控制器的有效性,结果表明,所设计的参数自学习控制器相比传统的模型预测控制器跟踪误差和横摆都较小,在跟踪精度和车辆稳定性上都有较大改善。

永磁同步电机参数自学习滑模控制研究

在传统滑模控制中,通常根据实测电流和观测器的电流估计值之差设计滑模面,但这往往会造成趋近滑模面较慢和相位滞后问题。以电流和磁链作为RBF神经网络滑模观测器的输入,把转子角速度作为未知量,采用RBF神经网络最小参数自学习算法,使神经网络滑模控制器的输出作为系统位置控制输入信号,通过参数的估计代替网络权值的调整,减少了计算量,采用指数型趋近律有效降低滑模控制的抖振现象。通过与传统滑模仿真试验相比,比较结果表明该方法可以提高系统的响应速度,实现转子位置的准确估算,降低抖振,改善系统的动态性能。

基于参数自学习的智能电动公交车起停加速度跟踪控制

针对智能电动公交车辆纵向控制需满足起停平顺性和乘坐舒适性的需求,同时考虑到乘客上下站引起的车身质量变化以及道路坡度变化对纵向控制的影响,提出一种基于参数自学习的加速度跟踪控制方法。利用车辆纵向动力学模型,通过自适应遗忘因子递归最小二乘法和扩张状态观测器对车辆参数和环境变化参数进行学习。在此基础上,基于逆纵向动力学模型设计前馈控制器,并采用自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)方法设计反馈控制器,以消除系统内外部的不确定性影响。最后,进行仿真测试和实车实验。结果表明:所提方法能够实现快速、高精度的加速度控制,满足乘坐舒适性要求,并且改善了系统的抗干扰性能。

基于模型参数学习的调节阀最优控制策略

为提高智能气动调节阀的控制性能,本文根据气动执行机构的建模分析,提出一种基于模型参数自学习的调节阀最优控制策略。首先,建立气动执行装置的动力学模型,并对五步开关控制算法进行分析。其次,基于模型设计最优控制所需要的控制参数自学习策略。最后,根据参数自学习获得的控制参数,对五步控制方法进行改进,给出一种优化控制策略及实施步骤。实验结果表明,所提优化控制算法控制过程中无明显超调产生,震荡显著减弱。控制精度明显提高,调节时间显著缩短,其中小行程平均调节时间缩短了38.1%,平均误差减小了61.4%;大行程平均调节时间缩短了38.7%,控制精度提高了39.4%。

京唐1580热轧卷取温度自学习参数快速检索功能开发

首钢京唐公司1580热轧卷取温度控制过程中,为了得到良好的卷取温度控制精度,经常需要手动维护模型自学习参数和头尾温度补偿参数。模型参数根据带钢的钢种、厚度以及目标温度等参数分层别设置,开发自学习参数快速检索功能,节省了查找当前或最近处于层冷控制区域的带钢规格的自学习参数的时间,使模型控制参数得到及时修改,保证了卷取温度命中率和产品性能。

首钢京唐公司1580热轧卷取温度自学习参数快速检索功能开发

首钢京唐公司1580热轧卷取温度控制过程中，为了得到良好的卷取温度控制精度，常需手动维护模型自学习参数和头尾温度补偿参数。模型参数根据带钢的钢种、厚度和目标温度等参数分层别设置，开发自学习参数快速检索功能，显著节省了查找当前或最近处于层冷控制区域的带钢规格的自学习参数的时间，使模型控制参数得到及时修改，对保证卷取温度控制精度和产品性能起到了显著作用。

基于神经网络控制的直流调速系统仿真与分析

在直流电动机性能优化问题的研究中,针对传统PID控制的双闭环直流调速系统参数难以整定、自适应性差等问题,在对系统数学建模的基础上,确定了系统的控制策略,设计了一个BP神经网络的PID控制器。首先确定BP网络的结构,然后计算网络各层的输入和输出,再根据增量式PID控制算法计算控制器的输出,利用BP网络的自学习能力对PID控制器的参数实时在线调整,获得最佳的PID控制参数,从而实现直流电机转速的调节。仿真结果表明,采用神经网络控制的直流电动机调速系统具有良好的动静态性能、抗扰性能和鲁棒性能,说明了控制策略的有效性和先进性。

神经网络控制在双闭环调速系统中的应用研究

应用BP神经网络对直流双闭环调速系统中转速调节器的比例和积分参数进行在线自学习调整。仿真结果表明,用这种控制方法得到的转速调节器参数比传统的工程整定方法得到的参数控制性能要好的多,有响应快、过渡过程时间短、基本无超调的优点。

基于BP神经网络无刷直流电机换相转矩脉动抑制方法的研究

将首先建立无刷直流电机数学模型,其次研究无刷直流电机换相转矩脉动产生的原因,最后设计BP神经网络参数自学习PID控制器,利用BP神经网络参数自学习PID控制器抑制无刷直流电机的换相转脉动,使其抑制效果达到最佳。

炼钢系统中加料控制算法的分析与比较

针对炼钢系统中大量存在的加料称量控制系统,定性分析了加料控制系统常用的百分比法、双参数法、双参数自学习法三种加料称量控制算法的基本原理,并比较了各称量控制算法的优缺点。

计及主/被动需求响应下基于合作博弈的微网-配电网协调优化调度

随着含高比例可再生能源的并网型微网不断增加,微网与配电网的交互更加紧密。为解决两者作为不同利益主体双方利益分配问题,提出一种计及主/被动需求响应下基于合作博弈的微网-配电网协调优化模型。首先,考虑消费者心理学,建立了基于Logistic模糊函数的电负荷主动需求响应模型。然后,建立了以最优热电比为目标的热负荷被动需求响应模型。最后,微网与配电网作为参与者组成合作联盟,以讨价还价理论为核心,各自利益与联盟利益最大化为目标,协商确定了交互电价与交互功率,用改进的Shapley分配法分配了组成联盟后的额外收益,并通过基于参数自学习的自适应二次变异差分进化算法对其求解。通过算例分析对比可知,用户、微网、配电网三方利益均有所提升,证明了所提方案的合理性。

直喷式汽油机共轨压力的无标定建模控制

为了对直喷式汽油机共轨压力实施全里程生命周期和复杂工况下的精确控制,提出了一种基于共轨系统建模的无标定控制计算法。根据共轨系统的结构参数和流量特性,建立了喷油器、高压油泵和共轨管的数学模型,并对相关参数进行了拟合和验证。为了提高离线拟合参数的鲁棒性,对模型中的未知参数设计了自学习方案,以进行实时修正和优化。通过采用精确前馈模型和自抗扰控制器,实现了共轨系统无标定控制,并提高了系统的自抗扰能力。在Simulink仿真平台进行的试验验证显示,与传统控制方法相比,本建模计算法可以将反馈输出比降低到40%以下,并使瞬时响应时间及其上冲量降低45%以上,从而免除了前馈反馈参数复杂的标定过程,并具有良好的鲁棒性和全生命周期适应能力,该方法可用于共轨系统的嵌入式控制。

表贴式永磁同步电机矢量控制系统

对表贴式永磁同步电机(SPMSM)的数学模型和磁场定向控制(FOC)传动系统结构进行了介绍。提出了FOC-SPMSM驱动器系统控制器设计的一种简便的方法。SPMSM的参数由自学习得到,其对控制器设计非常重要。通过试验验证了所提出方法的有效性。

轧线回转臂变频控制系统的设计与应用

本文介绍了轧管厂回转臂原直流调速系统进行变频控制改造过程,详细阐述了回转臂矢量控制系统的构成,采用英威腾变频器、GE90-70PLC和GE-ALG320模拟量输出板、增量式编码器等主要元件搭建系统,精确控制和检测整个回转臂圆周动作过程,为轧管厂回转臂运行系统提供一种可靠、低成本、维护简单的控制平台。