基于复合自适应律的直线电机自适应鲁棒控制

自适应鲁棒控制(ARC)能克服参数不确定性与扰动对系统的影响,具有良好的输出跟踪性能.然而常规ARC的参数估计值难以逼近真值.为实现高性能的控制与准确的参数估计,本文提出了基于复合自适应律的自适应鲁棒控制(CAARC).该方法同时采用了输出误差与参数估计误差的相关信息构造自适应律,具有比常规ARC更好的参数估计效果.本文在理论上证明了CAARC的闭环稳定性与参数估计误差的收敛性,并通过分析表明CAARC具有比常规ARC更好的输出跟踪性能,最后通过仿真验证了该方法的有效性.

伺服系统的复合自适应滑模控制

对于采用自适应方法的鲁棒跟踪控制系统,初始参数估计误差、参数突变、非持续激励等因素均可引起瞬态过程。瞬态性能的好坏对跟踪误差峰值及恢复时间有较大影响,是实现高性能跟踪控制的关键,而目前典型设计多采用直接自适应方法,其较差的瞬态特性制约了跟踪性能的进一步提高。针对该问题,以交流伺服系统为研究对象,将直接自适应、间接自适应及滑模控制相融合,提出一种基于有界增益遗忘最小二乘法的复合自适应滑模控制(CASMC)策略,Lyapunov分析表明该策略可实现持续激励条件下跟踪误差和参数估计误差在较大范围内的指数收敛,瞬态特性较清晰。最后,以某型火炮的方位轴伺服系统为应用背景进行仿真实验,结果显示,该控制策略在瞬态过程的误差峰值和持续时间方面均有显著改善,提高了伺服系统的跟踪性能。

电动舵机的复合自适应非奇异终端滑模控制

非奇异终端滑模控制(NTSMC)能够实现误差的有限时间收敛,但一般NTSMC的控制律采用高增益项来消除系统不确定性的影响,具有较强的保守性.为了降低这种保守性,本文采用复合自适应律对系统的不确定参数进行估计,按照估计值设计复合自适应非奇异终端滑模控制(CANTSMC),对不确定参数引起的系统动态进行补偿.本方案曾经应用于电动舵机,以补偿不确定参数对模型动态性能的影响.本文证明了闭环稳定性,以及输出跟踪误差在有限时间内的收敛性.通过仿真验证了该方法的有效性.

带滑移铰空间机械臂惯性空间轨迹的复合自适应跟踪控制

讨论了载体的位置与姿态均不受控制的漂浮基带滑移铰空间机械臂的控制问题.动力学分析表明,结合系统动量及动量矩守恒关系得到的运动Jacobi关系及系统动力学方程将是系统惯性参数的非线性函数.借助于增广变量法,我们得到了与惯性参数呈线性关系的系统广义Jacobi矩阵及系统控制方程.以此为基础,针对系统中存在未知惯性参数的情况,设计了一种末端抓手惯性空间期望轨迹跟踪的复合自适应控制方案,此控制方案的优点在于不需要测量空间机械臂载体的位置及移动的速度、加速度.仿真运算证实了方法的有效性.

复合自适应滤波器用于体感诱发电位信噪比的提高

本研究以可靠、快速提取体感诱发电位为目标,试图解决相干叠加方法既费时又不能反映体感诱发电位时变特征的缺点。运用以自适应噪声减法器和自适应增强器为基础构造的复合自适应滤波器提取体感诱发电位。仿真实验表明,运用复合自适应滤波器可实现从强噪声背景中快速提取体感诱发电位,能更快地识别体感诱发电位的潜伏期及幅值,并且系统性能稳定。

采用复合自适应全局人工鱼群的微网并网优化运行研究

微网是我国智能电网发展的关键技术之一,而微网的并网优化运行已成为当前国内外的研究热点。充分考虑微网中分布式电源的发电功率特性以及运行成本、燃料成本、环境成本、折旧成本、售电收入、购电费雨和启停成本,在计及功率平衡约束、交互功率约束、爬坡约束的条件下,以微网运行总运行成本最小为目标,构建了微网优化运行经济模型,并采用复合自适应全局人工鱼群算法求解。通过典型微网系统进行了实例仿真分析,证明该算法的有效性和正确性。

基于改进的复合自适应遗传算法的UUV水下回收路径规划

传统遗传算法的变异操作会简单随机产生新的路径,对算法进化性能有不利影响,使算法易陷入局部最优的陷阱;遗传算法常配合栅格法进行路径规划,所得的最优路径并非无人水下航行器(UUV)回收路径规划可获得的最短路径,并存在UUV机动性能可能与最优路径冲突的问题。为此,设计一种具有UUV机动性约束条件的改进遗传算法,提出环境复杂度的概念用于分析机动性约束的具体取值,使路径规划适配于UUV的机动性,使算法结果更具实用性;提出复合自适应变异策略,控制变异的个体在迭代过程中发生自适应的进化;当一定迭代数内种群进化停滞时,引导最优个体进行双阶段自适应变异,从而使最优路径趋近全局近似最优解,有效提高算法的收敛速度。基于MATLAB软件的算法对比仿真结果表明一般复杂水域和复杂水域环境下,改进的复合自适应遗传算法生成的最优路径相比于遗传算法和自适应遗传算法的最优路径更加平滑,路径长度更低,可见改进的复合自适应遗传算法在路径规划上收敛性能和寻优能力更优,更具有可行性和优越性。

复合自适应控制器在连铸结晶器液位控制中的应用

介绍了连铸结晶器液位控制系统中FUZZY PID的设计和应用。该系统利用模糊控制运算结果来调节PID控制器的放大系数Kp,使Kp始终在理想的范围内 ,以充分发挥模糊控制和PID控制各自的优越性。另外 ,除液位变量外 ,还考虑了浇铸速度设定值、实际浇铸速度以及塞棒的实际位置等变化因素的影响 ,提高了动态控制水平 。

红外干燥箱变论域模糊PID复合温控设计

烘干失重法粮食水分测定过程中,干燥箱温度的精准控制是检测结果准确性的重要保障。针对干燥箱温度变化过程非线性、时滞性和温控精度高的特点,提出一种基于粒子群模型参数辨识的变论域模糊PID复合温度控制策略。基于红外辐射干燥机理及能量守恒方程建立温控系统非线性模型,并利用粒子群优化算法完成参数辨识,通过设定二级偏差阈值,将变论域模糊PID算法结合Bang-Bang控制方法构成自适应分级复合控制策略。系统仿真实验表明:相较于常规PID控制和传统模糊PID控制方法,改进后的复合控制策略在超调量、调节时间和控制进度方面明显改善,在不同工作点温度下,控制误差均小于0.4℃,且具有较好的抗干扰能力。

永磁同步电机电流环自适应复合控制方法研究

矢量控制永磁同步电机的dq轴电流采用PI控制时,参数变化和负载扰动会影响电流环的动静态性能。为了提高电流环对这些不确定性的适应能力,结合模型参考自适应控制(MRAC)和PI控制,设计了一种自适应复合控制方法。PI控制简化了MRAC的控制对象,基于平衡点稳定理论设计的MRAC弥补了PI控制在克服参数变化和干扰影响方面的不足。仿真和实验结果表明,自适应复合控制方法改进了电流环的跟随性能,提高了系统的速度响应和抗负载扰动的能力。

智能自适应模糊-PID复合控制技术在数控机床中的应用研究

以典型的数控机床闭环进给控制系统为研究对象,设计了基于模糊规则切换的智能自适应模糊-PID复合控制器,同时利用Matlab仿真软件,对该控制器在实际工作过程中的各种工况进行仿真分析,实验结果证明,该控制器能够适应数控进给控制系统在不同工作状态下的动态性能要求。

基于延迟小角度法和自适应复合形态滤波器的电压暂降检测方法

针对当前现代电网建设电压暂降故障频发和传统电压暂降检测算法准确性和快速性不足的问题,提出一种电压暂降检测新方法。单相电压首先经过自适应复合形态滤波器进行最优尺度滤波处理,再延迟一个小角度构造相互垂直且正交的αβ两相电压,经过αβ-dq变换得到电压暂降幅值、相位跳变和持续时间等特征量。在Matlab/Simulink中搭建新型电压暂降检测算法仿真模型,与传统滤波算法和电压暂降检测算法进行了对比分析。基于TMS320F28069DSP处理器设计了高速的数据采集与处理电路,搭建了电压暂降检测平台,对所提方法进行了工程验证。仿真结果表明所提方法在电网谐波噪声干扰、电压暂降、相位跳变等工况下具有较高的准确性及灵敏度,实测系统总体响应时间小于5 ms,所提方法可行有效。

惯性稳定平台单神经元/PID自适应复合控制与参数优化

针对成像载荷对惯性稳定平台高稳定精度控制的要求,提出一种基于改进型细菌觅食优化算法的单神经元/PID自适应复合控制方法。首先将单神经元与PID控制结合组成单神经元/PID自适应复合控制器,实现惯性稳定平台自适应控制,提高系统控制精度;其次,针对传统试凑法难以获得控制器最优控制参数的不足,采用改进型细菌觅食优化算法对复合控制器进行参数寻优,实现控制参数最优化;最后,对提出方法进行仿真分析和实验验证。实验结果表明:采用参数优化的单神经元/PID自适应复合控制后,稳定平台稳定精度和扰动抑制能力都得到明显提高,静基座和动基座条件下角位置误差分别为0.0038°和0.2904°,与传统PID控制相比分别提高19.1%和39.9%。

一种自适应模糊PID复合控制在液压仿真转台中的应用

针对液压仿真转台伺服系统的非线性特点,提出了一种模糊控制与局部积分控制相结合的复合控制方式。当系统的偏差较大时主要采用模糊控制器对系统的偏差进行快速调节以加快系统的响应过程;当系统的偏差小于某一值时,加入积分控制以保证系统的精度。为了提高模糊控制器的性能,采用了规则可调整的模糊控制器。实验结果表明:该方法能有效地克服液压伺服系统的非线性和参数的不稳定性以及外部干扰对系统的影响,具有较高的控制精度和鲁棒性能,完全适合于液压仿真转台伺服系统的控制。

MIMO干扰信道下基于自适应复合代价函数的干扰对齐预编码设计

在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)干扰信道中,针对传统的单边干扰对齐(interference alignment,IA)算法不能有效地保留期望信号而导致系统容量受限的问题,提出一种利用辅助中间变量实现单边IA的设计思想,并以此为基础,给出一种基于自适应复合代价函数(adaptive composite cost function,ACCF)的IA预编码设计方法。该方法首先定义期望子空间内的残留干扰和有用信号功率的自适应加权差作为代价函数;进而通过一辅助函数,将干扰抑制矩阵转化为中间变量,以构造复合代价函数;最后利用格拉斯曼(Grassmann)流形上的梯度下降法实现复合代价函数的优化求解。数值仿真结果验证了基于ACCF的IA方法在MIMO干扰信道中的有效性。

汽包锅炉汽轮机系统的非线性σ校正复合模型参考自适应控制

提出引入σ校正技术的复合模型参考自适应控制方法,可以克服已知的系统干扰。存在未建模动态和未知干扰时,在任何有界的初始条件下,σ校正复合模型参考自适应控制系统的跟踪误差都是有界的。针对典型的汽包锅炉汽轮机系统的非线性模型,将静态状态反馈精确线性化方法和σ校正复合模型参考自适应控制方法相结合,设计了协调控制器。讨论了静态全状态反馈线性化对多输入多输出系统的干扰抑制能力和对多输入多输出摄动系统的鲁棒线性化问题。介绍了非线性σ校正复合模型参考自适应控制器的设计方法。给出了满足约束条件前提下的模型匹配条件的极点配置设计方法。仿真结果表明,所设计的复合控制系统可以实现良好的解耦控制,鲁棒性和抗干扰能力强。

基于单相光伏逆变器的新型频率自适应复合SOGI锁相技术

锁相环技术对实现大规模新能源系统的并网运行起着重要作用。文章基于对双重SOGI的研究,提出了一种新型频率自适应复合SOGI结构,解决了传统二阶广义积分器信号处理能力差和跟踪性能差的缺陷,提高了SOGI的自适应能力和抗扰动能力。与常规锁相技术相比,此结构在电网电压畸变严重和频率波动的情况下,依然具有精确锁相的优越性能。经过仿真和实验进行系列对比,结果验证了提出的新型结构具有良好的信号处理能力和跟踪性能。

船舶航向自适应复合度SVM-H^(∞)/H^(2)控制系统研究

针对船舶航向控制系统中存在的海浪干扰不确定性、系统参数摄动性、非线性及耦合性等复杂性问题,提出了航向自适应复合度SVM-H^(∞)/H^(2)控制策略。利用支持向量机良好的非线性映射能力、自适应学习能力和信息并行处理能力,设计了基于系统正向模型SVM辩识器的逆模型前馈补偿控制器,并采用自适应调节权重因子前馈补偿控制策略与状态反馈H^(∞)/H^(2)鲁棒控制器构成了自适应复合度控制器,使得控制系统航向控制精度高、响应速度快、鲁棒性强、节能效果好。采用固定尺度记忆增量支持向量机使得辨识器和控制器具有信息实时更新、参数实时修正的功能,采用自适应粒子群参数寻优器保证了支持向量机参数的寻优精度和速度。数字仿真试验结果表明,所提出的航向控制系统性能优良,具有工程价值。

自适应复合控制方法的研究

针对传统的PID控制参数确定繁锁及对控制对象的参数变化缺乏自适应性的缺陷,在介绍了Fuzzy控制和PID控制的基础上,结合工程实例对采用Fuzzy-PID复合控制方法的一些控制方案分别进行了研究.结果表明:采用复合控制系统具有鲁棒性好、动态品质优良和精度高的特点.

一种基于RBF补偿的自适应复合同步控制

针对Linapod并联机器人的同步轨迹跟踪问题,提出一种新的自适应复合同步控制策略。以Linapod机构为研究对象,设计了一种将前馈控制、PD控制以及RBF适配器补偿相结合的复合同步控制策略,并根据李雅普洛夫稳定性条件给出了RBF适配器权值更新率,从而保证了控制系统的运动稳定性。研究结果表明,在该控制器的作用下,当向各轴加入单位正弦信号干扰和不加入干扰时,各轴跟踪误差都能小于0.003mm,从而验证了该控制策略的有效性和正确性。