基于模型控制的液压机械臂高精度轨迹跟踪

液压机械臂具有高度非线动力学特性,末端轨迹跟踪误差大。为此,提出一种辨识动力学参数的基于模型的控制算法(Model-based control,MBC)。该控制算法由外环的液压缸位置反馈控制器、内环的力控制器以及前馈流量补偿控制器三部分输出叠加组成。力控制器充分考虑液压机械臂动力学模型,动态补偿惯性力、重力和摩擦力等干扰力对控制精度的影响;位置控制器用以消除液压执行器造成的力偏差;前馈流量补偿器根据液压执行器动力学模型计算流量补偿量,提高系统响应与精度。针对动力学模型中存在的参数不准确问题,采用了最小二乘参数辨识的方法,在激励轨迹下获取液压机械臂动力学参数精确值。试验结果表明,所提出的辨识动力学参数的MBC控制算法相比3D模型参数的MBC控制在自由空间运动位置跟踪精度提升了39.24%,相比与传统PID控制提升了93%,显著提高了轨迹跟踪精度。

基于模型的网络化多速率采样控制系统

针对完美传输、延时传输及时变传输三种数据传输策略,分别给出了离散域的基于模型状态反馈的网络化多速率采样控制系统全局指数稳定的充要条件.在网络带宽一定的情况下,提出保证系统稳定的最大通讯间隔的选取方法,并分析了延时传输时模型误差对最大通讯间隔的影响,指出模型误差越小,保证系统稳定的最大通讯间隔值越大.

基于广义系统模型的网络控制系统问题

首先研究了当被控对象为广义系统时,基于模型的网络控制系统的运行特性.基于模型的网络控制系统的特点是在传感器与控制器之间添加了一个模拟模型,利用被控对象经过网络传输后的带有误差的信息(包括被控对象的状态量)来对被控对象的原始状态量进行模拟.随后建立了针对广义系统对象的基于模型的网络控制系统数学模型.当网络诱导时延为小于一个采样周期的常数时,对系统的稳定性进行了分析.最后,通过一个数值算例说明了建模方法和稳定性分析判据的有效性.

间歇过程最优迭代学习控制的发展:从基于模型到数据驱动

本文综述了间歇过程的基于模型的和数据驱动的最优迭代学习控制方法.基于模型的最优迭代学习控制方法需要已知被控对象精确的线性模型,其研究较为成熟和完善,有着系统的设计方法和分析工具.数据驱动的最优迭代学习控制系统设计和分析的关键是非线性重复系统的迭代动态线性化.本文简要综述了基于模型的最优迭代学习控制的研究进展,详细回顾了数据驱动的迭代动态线性化方法,包括其详细的推导过程和突出的特点.回顾和讨论了广义的数据驱动最优迭代学习控制方法,包括完整轨迹跟踪的数据驱动最优迭代学习控制方法,提出和讨论了多中间点跟踪的数据驱动最优点到点迭代学习控制方法,和终端输出跟踪的数据驱动最优终端迭代学习控制方法.进一步,迭代学习控制研究中的关键问题,如随机迭代变化初始条件、迭代变化参考轨迹、输入输出约束、高阶学习控制律、计算复杂性等.本文突出强调了基于模型的和数据驱动的最优迭代学习控制方法各自的特点与区别联系,以方便读者理解.最后,本文提出数据驱动的迭代学习控制方法已成为越来越复杂间歇过程控制发展的未来方向,一些开放的具有挑战性的问题还有待于进一步研究.

基于强化学习的水下振动台时滞补偿与控制优化

开展水下地震模拟振动台试验时,振动台多向振动受到的水体动力效应十分复杂、难于补偿,因而在试验前合理考虑台体实际加载能力与精度十分重要。该文考虑水深、激励频率和运动方向等因素,开展水-振动台系统控制性能的影响研究。通过实测数据辨识水-振动台系统的数学模型,提出基于模型的前馈补偿与强化学习结合的数据驱动混合控制方法。根据DDPG算法利用位移指令的误差数据离线训练Actor-Critic网络,并将之用于实时修正基于模型的补偿指令。通过与前馈补偿方法对比,开展了不同水深、激励频率和振动台运动方向的50组水下振动台测试验证及性能评价。结果表明:随着水深与激励频率增加,控制性能下降;水深对振动台垂直向运动影响更大;与基于模型方法相比,在水深2 m垂直向运动的设备最不利条件下,该文所提控制方法的性能指标J_(1)和J_(2)分别提升了6.54%和7.52%。所提方法在考虑水-振动台系统动力非线性控制时具有优良的时滞补偿性能,且是一种宽频带补偿方法。

基于模型的均匀量化网络控制系统稳定性分析

针对实际网络控制系统中网络通讯传输普遍存在量化的不确定性问题,基于模型网络控制系统的均匀量化影响,重点分析了网络控制系统中模型状态、对象状态的稳定域范围以及量化误差、更新时间、系统误差矩阵对稳定域的影响.仿真结果表明了结论的正确性.

一种基于模型的网络控制系统稳定性分析

针对实际网络控制系统被控对象状态无法直接测量得到这种情况,提出了在模型侧进行状态观测的网络结构,在设计了观测器的基础上,研究了系统稳定性问题。仿真结果验证了系统稳定性条件的有效性,从仿真中还可看出,采用此结构系统具有较强的鲁棒性。

基于模型的网络控制系统设计:切换控制的平均驻留时间法

利用平均驻留时间方法对基于模型的网络控制系统(model-based networked control system,MBNCS)进行了研究。MB-NCS由于能够在保证系统性能的前提下有效地减少系统对网络带宽的占用,自提出以来就受到了学者的广泛关注。首先总结了网络控制系统中常用的几种减少网络带宽占用的策略;其次,将基于模型的网络控制系统建模为切换系统,并在所建立的切换系统模型的基础上,利用平均驻留时间方法给出了使得此切换系统稳定的充分条件;最后,借助Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)方法设计了使得此系统稳定的控制器,并且通过仿真验证了所提出方法的有效性。

基于模型的船用柴油机双泵协同共轨压力控制方法研究

为降低具备双高压油泵的船用柴油机的共轨压力波动水平,提出了一种基于模型的双泵协同共轨压力控制方法。针对高压共轨系统的结构特点,建立了喷油量、供油量与共轨压力变化的简化模型;设计了以最小压力偏差为目标的双泵协同策略,确定工作油泵数量;设计了基于模型的主动抗扰控制算法,采用基于模型的前馈控制,反映燃油系统部件状态,采用主动抗扰方法抑制轨压波动,利用即时观测器实时估计和补偿系统扰动。在船用柴油机仿真平台对控制方法进行验证,仿真结果表明,双泵协同策略利用了双油泵供油量大的优势,同时避免了供油量多时超调量过大的问题;与传统比例积分微分控制方法相比,基于模型的双泵协调轨压控制方法在阶跃测试时可将超调量降低77%以上;使用时间乘以误差绝对值积分指标评价控制效果,采用基于模型的双泵协同轨压控制方法的控制效果较传统方法可改善66%以上。

基于线性主动抗扰的共轨柴油机轨压控制器设计及验证

提出了一种基于动态前馈、静态前馈和观测反馈的高压共轨柴油机轨压控制器。该轨压控制器采用了基于物理模型的轨压动态前馈控制、基于查表法的静态前馈控制及基于线性主动抗扰控制器的轨压观测反馈控制。利用ETAS公司ASCET软件实现了该轨压控制器,在与自主高压共轨柴油机控制器(ECU)进行集成后,开展了柴油机台架试验验证。试验结果表明:采用该轨压控制器,降低了轨压动态控制时的超调量,缩短了轨压稳定时间,提高了轨压控制精度和动态响应性能,轨压稳态偏差在±1.0MPa以内,轨压瞬态偏差在±2.0MPa以内。

SMA电机的不同控制方法比较

SMA(ShapeMemoryAlloy)电机具有较高功率重量比和基于电阻应变关系模型的自传感功能,在小型化应用领域很有前景。该电机的主要不足是冷却响应较慢,特性曲线中存在明显迟滞现象,给精确控制带来了很大的困难文章研究了结合外部传感和基于电阻应变模型预测位置的不同控制方法,分析了电阻应变模型与外部条件和应力的关系。

基于阻抗力下的工业机器人末端位置控制

为了研究关节机器人更好的位置控制系统,将6自由度关节机器人简化为2自由度机械手,研究了基于模型的PD控制方式和传统的只进行误差补偿的PID控制方式对机器人末端节点位置控制精度的影响。在Matlab/Simulink环境中分别建立两种控制模式的仿真平台,研究有阻抗力作用下的机械手末端节点跟踪指令轨迹的能力。通过对比两种控制模式下位置控制仿真结果,发现基于模型的PD控制方式抗干扰能力强,能显著地提高轨迹跟踪精度。

城市道路交通信号自适应控制方法研究综述

城市交通控制正从数据贫乏的时代向数据丰富的时代发展,传统基于有限数据建立的自适应交通控制系统不能有效利用实时交通数据,其控制理论与方法已明显落后,下一代自适应交通控制系统理论与方法被提出。从基于模型交通控制、基于智能计算交通控制和基于数据驱动交通控制3个方面综述交通信号自适应控制方法应用研究的现状,分析其技术特征和差异,探讨交通数据丰富环境下3类自适应控制建模方法的关键问题和技术发展趋势。

基于惯容器的半主动座椅悬架控制和优化

双层隔振具有较好的减振效果,但是应用于车辆时其中间质量会增加汽车荷载质量,为解决此问题用惯容器替代双层隔振中的中间质量,并将其应用于某型卡车座椅悬架。首先提出了包括磁流变阻尼器、惯容器等在内的座椅悬架结构,推导了座椅-人体运动微分方程。根据上述方程设计了基于模型(基于座椅悬架动力学模型)的控制策略,在Simulink中搭建了相应仿真模型,并采用自由搜索算法进行了悬架结构参数和控制器参数的联合优化,对优化结果取人体易发生共振的3个频率的复合激励以及随机激励进行测试都表明此座椅悬架机构及控制策略具有较好减振效果。

SOPDT对象的预测PID控制及稳定性分析

提出了基于二阶非振荡及振荡加纯滞后的预测PID控制器的结构形式。这种控制器既具有PID控制器的优点:简单的结构形式、良好的鲁棒性和可靠性,又具有预测的功能:即可以根据以前的控制作用来预测以后的控制作用。通过仿真表明:在干扰、噪音存在和模型失配的情况下,预测PID控制器具有良好的控制性能,特别适合大纯滞后系统的控制。同时运用Monte-Carlo方法分析了其鲁棒稳定性,结果表明:它是一种值得在实际工程中推广应用的新型控制器。

一类时变无线网络控制系统分析与仿真研究

研究了一类具有IEEE802.11b无线网络通道特性和时变特性的离散系统镇定及数值仿真问题。分别建立了刻画IEEE802.11b无线网络通道时滞的逆高斯分布模型和系统时变特性的不确定参数模型。设计了基于模型的状态反馈控制器以补偿网络延时和时变性对系统的影响。同时分析了离散时变网络控制系统的随机稳定性,并给出了线性矩阵不等式形式的控制器求解条件。通过数值仿真分析,验证了所提方法的有效性。

干式DCT换挡模糊时间决策及转矩协调控制

基于自主开发的5速干式双离合器自动变速器(Dual clutch transmissions,DCT),为充分反映驾驶员意图并改善不同行驶工况下DCT的换挡品质,从系统层面探讨发动机与双离合器间的转矩协调控制问题,推导换挡过程发动机转速及离合器传递转矩的计算公式。考虑该DCT物理结构特征,建立5自由度换挡动力学方程,简化后分别得到2自由度滑摩阶段模型和单自由度在挡运行模型。根据换挡品质要求量化换挡控制目标,分析换挡过程发动机与离合器的转速和转矩特性,提出模糊换挡时间决策和基于DCT动态模型的转矩协调控制策略。在Matlab/Simulink软件平台上,搭建DCT换挡控制仿真模型,对驾驶员不同意图下DCT的升、降挡过程进行仿真分析,并开展实车转毂试验。仿真及试验结果表明,所提出基于模型的转矩协调控制策略不仅有效体现了驾驶员换挡意图,改善了DCT换挡品质,而且能够较好地适应各种换挡工况,具有较强的鲁棒性。

事件触发控制在倒立摆系统中的仿真与实验

从理论、仿真、实验3个角度考虑了事件触发控制对于一级直线倒立摆系统的控制效果,进而说明事件触发控制的可行性与实用性。首先,借助线性矩阵不等式给出了事件条件参数的设计方法,并对触发时间间隔下界进行了估计。其次,通过Simulink仿真说明了在无量化效应时理论结果的有效性。最后,通过实验研究了量化效应的影响,发现其对于基于模型控制器的负面作用。实验结果表明,对于实际倒立摆系统,混合型事件条件及零阶保持控制器更加适用,它们可以在保证系统稳定性的前提下有效降低信息的通信频率。上述结果体现了事件触发控制的潜在实用价值。

基于模型的高压共轨柴油机轨压控制

为满足新型低温预混合燃烧柴油机燃烧模式切换时的瞬态轨压控制的要求,在结合传统PID控制算法的基础上,提出了一种基于模型的共轨轨压控制结构。通过建立包括轨道、喷油器、高压泵和ECU(engine control unit)驱动特性的共轨系统的前馈物理模型,配合燃油泄漏补偿模块,并应用控制质量评估和切换策略,使得该方法不仅结合了传统PID算法稳定可靠的优点,还具有响应快、不超调以及标定简单等新特点。实验结果表明:该控制算法明显改善了瞬态过程中的轨压控制精度并能保证控制系统在实际应用中安全稳定的要求。目前该算法已应用于中国新一代低温预混合燃烧柴油机产品样机的开发。

采用ABC算法的关节机器人动力学参数辨识

实验辨识机器人动力学参数是获取基于模型的控制器参数的主要方式。针对一般方法仅能辨识线性动力学模型从而辨识精度不高的问题,提出采用人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法辨识机器人动力学模型。通过Newton-Euler法建立关节型机器人的刚体动力学模型,并用低速动态特性更佳的非线性摩擦模型描述关节间摩擦特性,代替传统的库仑-黏性摩擦模型。优化辨识实验所用的激励轨迹,采集实验数据进行必要的预处理后,采用ABC算法辨识机器人动力学参数。结果表明,ABC算法能够精确辨识动力学参数,基于辨识结果的预测力矩抑制了误差峰值的出现。应用辨识结果设计基于模型的前馈控制器,实验结果表明基于模型的控制器能够提高轨迹跟踪精度。