一种用于电液位置伺服系统控制的高阶滑模控制器的设计

这里提出了一种用于电液位置伺服系统控制的高阶滑模控制器的设计,以提高电液位置伺服系统的控制准确度。从电液伺服系统的构造出发,分析了其组成结果与工作过程。以外界输入电压为依据,求取了滑阀的动力学模型,通过液压缸两个子缸压力差值形成的负载压力,计算出了滑阀动态运动时产生的流量,并通过负载压力得出了负载的位移平衡方程,进而以滑阀位移、负载位移及输入电压等系统的状态参数,获取了电液伺服系统的动力学模型。引入超螺旋控制器和广义超螺旋控制器的一般表达形式,以输入电压误差及负载位移误差为依据,构造了系统的滑动面函数,并将滑动面函数的导师与超螺旋控制器相结合,构造了基于超螺旋控制器的滑模控制器,为了提高系统的收敛速度,在基于超螺旋控制器的滑模控制器的基础上,借助广义超螺旋控制器,构造了高阶滑模控制器,以对电液位置伺服系统进行控制。实验结果表明,所提算法不仅具有较好的响应速度,而且对电液位置伺服系统的控制准确度较高,在对目标轨迹跟踪时,所提方法比模糊干扰观测器方法的跟踪准确度提高了33.11%。说明所提方法对电液位置伺服系统具有较好的控制性能。

基于频率自适应广义积分控制器选择性谐波电流控制策略

为提高有源电力滤波器的补偿性能,提出一种基于频率自适应广义积分控制器的电流控制策略。在两相静止坐标系下,对基波和某些指定次谐波分别设置对应的广义积分控制器,利用其无穷大开环增益和频率选择特性,实现谐波电流的无静差和选择性跟踪补偿。控制器采用直接离散域设计,避免数字化过程引入控制器性能偏差或偏谐。广义积分控制器频率自适应策略是通过保持基波周期采样点数恒定方式实现,保证电网频率波动情况下,控制器仍能对各次谐波实现高增益和选择性。实验结果验证所提出控制策略的有效性。

基于模糊满意度的广义预测控制器参数的在线调整

广义预测控制器 (GPC)中控制量的加权系数 λ直接影响着控制系统的调节品质 ,调整 λ值对调节系统的超调量和调节时间的作用是相矛盾的。为此提出调节品质满意度的概念 ,形成基于模糊满意度的多目标决策问题 ,动态地调整 GPC目标函数中的加权系数 λ。仿真结果表明 ,该方法能够同时满足系统的多种控制品质的要求。

基于小波网络动态补偿的广义预测控制器

由于广义预测控制器依赖于表征过程的线性模型，没有考虑未建模误差的影响，随着预测长度的增加，其预测误差也增大．因此，提出用小波网络建立误差的预测模型，并对模型预测进行动态补偿，以抑制模型失配的影响，增强鲁棒性．仿真结果表明了算法的有效性．

城轨列车自动驾驶广义预测控制器的算法研究

近年来,轨道交通发展非常迅速,其中ATO设备负责列车的牵引和制动,这直接影响城轨运行的安全和效率。已有的城轨ATO控制方法由于控制算法过于复杂,或者需要迭代求解且计算时间不确定等,因而仅具有理论意义,难以在工程上实现。广义预测控制算法就是一种简单高效、易于工程实现的控制算法,但是其设计之初并没有考虑ATO控制的特殊需求。通过改进广义预测控制算法,在优化目标中增加了超调抑制项,重新推导预测输入表达式,并增加输入饱和约束,设计了采用二次曲线的平滑的牵引和制动目标曲线,从而保障乘客乘车的安全性和舒适性。通过仿真,证明算法的易用性、安全性和有效性。

基于简化模糊模型的广义预测控制器

利用自适应模糊推理修正非线性系统的局部线性化 ,提出一种基于模糊辨识的非线性系统广义预测控制器。仿真研究表明 ,该算法能有效实现对非线性对象的预测控制 ,抑制外来噪声 。

一种基于新型的非参数模型的广义预测控制器

对线性系统给出了一种新型的非参数模型，并基于此模型设计了广义预测控制器，仿真例子说明了这种控制器的良好性能。

聚酯间歇聚合反应广义模糊自适应控制器

针对具有时变、非线性、反应机理复杂的聚酯间歇聚合反应温度控制,提出了一种反应器温度误差附加夹套温度误差的新型广义模糊自适应控制器。实验结果表明:这种控制器在聚酯温度控制中具有优良性能,反应器误差的绝对平均值小于0.1℃,提高了聚合反应过程的控制品质,减小了跟踪误差。

ITAE广义预测控制器及其在挤出机控制系统中的仿真

将广义预测控制器（GPC）的目标函数取为基于ITAE准则的泛函，并利用非线性规划求解控制受约束的最优化问题以获得一种新型的预测控制器。在塑料拉伸过程的挤出机控制系统中的仿真验证了新算法的有效性。

含广义统一潮流控制器(GUPFC)的最优潮流模型和算法研究

广义统一潮流控制器(GUPFC)作为比统一潮流控制器(UPFC)控制能力更强大的FACTS装置,其对最优潮流(OptimalPowerFlow)的影响需要深入地研究。根据GUPFC的控制原理,基于功率注入法建立了含GUPFC的OPF数学模型,并采用基于信赖域内点法的最优潮流算法予以求解。该算法采用多步中心校正原-对偶内点法连续求解线性规划子问题,通过信赖域决定线性化步长的选取。对IEEE30和118节点系统作了数值计算,结果表明,GUPFC不仅可控制节点电压而且可控制多条线路潮流,显示出强大的控制能力,同时也说明了含GUPFC的OPF数学模型和算法的可行性和有效性。

基于频域的广义预测控制器(GPC)的稳定性分析

首先推导了广义预测控制器 (GPC)的闭环反馈结构 ,然后采用频域响应法分析了 GPC控制下闭环系统的频率特性。根据对闭环系统频率特性的分析设计 GPC的参数 ,使得系统具有满意的稳定性和过渡特性。

水轮发电机组改进型非线性广义预测控制器设计

为提高水轮发电机组调速器的鲁棒性和稳定性,设计了一种基于瞬时线性化模型的水轮发电机组改进型非线性广义预测控制器(JNGPC)。为了使初始状态的建模误差最小,依据机组历史运行数据,采用遗忘因子递推增广最小二乘法辨识控制系统的初始参数。在此基础上,引入一种改进广义预测控制算法,并对控制系统在每个采样时刻进行瞬时线性化,设计了一种基于控制系统CARIMA模型瞬时线性化的改进的非线性广义预测控制器。以我国某水电站为试验对象,对水轮发电机组调节系统不同水头下开机启动进行仿真试验,并与PID、FOPID、GPC控制器进行比较。结果表明,与PID、FOPID控制器相比,所设计的JNGPC能有效抑制开机启动工况下的转速振荡,具有更强的鲁棒性和稳定性;与GPC控制器相比,JNGPC具有更高的计算效率,更符合工业现场实时性要求。

基于小波变换的广义预测控制器的设计

小波变换具有在时域和频域良好的局部化性质，对干扰信号具有滤波的作用．采用小波变换的方法对系统的输入与输出量进行滤波设计广义预测控制器．仿真结果表明，该方法抗噪声能力强，在控制器性能得到改善的情况下，可得到较平滑的输入曲线，并且对建模误差有一定的鲁棒作用，避免了控制器执行机构的频繁动作．

广义S面的水下机器人控制器设计

为了改善水下机器人的控制效果,进行控制器设计研究。设计一个板极模型控制器,并且对Sigmoid型S面控制器和板极模型控制器进行对比研究。在此基础上,提出广义S面控制器。该控制器体现了模糊控制的思想,具有PD控制的简单结构;与模糊控制相比,不仅细化了模糊规则,而且降低了参数调整的复杂度,减少了计算量。将两种方法应用于水下机器人仿真研究和海上实验。仿真及实验结果的分析表明,在同样参数设置情况下,选择收敛性较好的S型非线性函数代替Sigmoid型S面控制器中的Sigmoid函数生成的广义S面控制器具有更好的控制效果。

基于数据驱动的高速列车广义预测控制器的性能监控

针对目前ATO成熟的广义预测控制器进行性能监控的研究,使用数据驱动的方法,从列车运行现场产生的大量输入输出数据着手,利用PCA统计方法降维,分析该控制器的性能基准,使用支持向量机对4种导致控制器性能下降的因素进行分类仿真,结果表明:分类器可以实现性能诊断,分类效果理想,误判和漏报的情况很少发生。

VSC-HVDC系统新型广义直流电压控制策略

建立了基于电压源换流器(VSC)的高压直流(HVDC)(VSC-HVDC)输电系统的标幺值数学模型。为了抑制系统故障时直流电压的波动幅度,基于上述模型,提出了一种新型广义直流电压控制策略。在此控制策略下,换流站间不需要通信,外环有功功率控制器为一个广义直流电压控制器(GDCVC)。当直流电压因交流系统受到扰动或直流电压控制器(DCVC)故障等原因而不能有效维持直流电压时,维持和限制直流电压的功能可平滑、自动地由有功功率控制器接替,从而达到保护设备安全运行、提高系统持续运行能力的目的。仿真表明,文中提出的控制策略在稳态和暂态过程中均具有良好的控制效果,对实际VSC-HVDC系统的控制器设计具有参考意义。

气动肌肉驱动的髋关节康复训练装置隐式广义预测控制

针对气动肌肉驱动的髋关节康复训练装置存在时延、非线性和时变特性,设计基于参数模型的隐式广义预测控制器,并将其应用于髋关节康复训练装置的等速持续被动运动控制中。实验研究表明:在负载干扰变化下,隐式广义预测控制器具有控制精度高、抗干扰能力强等特点,同时对系统模型参数的变化有较好的适应能力,对提高类似医疗器械的控制性能有借鉴意义。

基于FPSO的电力巡检机器人的广义二型模糊逻辑控制

针对电力巡检机器人(Power-line inspection robot,PLIR)的平衡调节问题,设计了广义二型模糊逻辑控制器(General type-2 fuzzy logic controller,GT2FLC);针对GT2FLC中隶属函数参数难以确定的问题,通过模糊粒子群(Fuzzy particle swarm optimization,FPSO)算法来优化隶属函数参数.将GT2FLC的控制性能与区间二型模糊逻辑控制器(Interval type-2 fuzzy logic controller,IT2FLC)和一型模糊逻辑控制器(Type-1 fuzzy logic controller,T1FLC)的控制性能进行对比.除此之外,还考虑了外部干扰对三种控制器控制效果的影响.仿真结果表明,GT2FLC具有更好的性能和处理不确定性的能力.

基于量子粒子群的斜坡上两轮移动机器人的广义二型模糊控制

两轮移动机器人(2WMR)本身具有多变量和非线性等特征,从而使其控制变得复杂。当2WMR在倾斜的表面上移动时,控制问题变得更加复杂。针对2WMR的非线性模型,设计2WMR的广义二型模糊逻辑平衡控制器和位置控制器。针对广义二型模糊逻辑控制器(GT2FLC)中前、后件中参数难以设定的问题,通过量子粒子群算法(QPSO)优化隶属函数中的参数。针对GT2FLC和区间二型模糊逻辑控制器(IT2FLC)在不同斜面上对移动2WMR的平衡和位置控制的效果进行进一步的对比分析,并干扰对控制效果的影响。仿真结果表明,GT2FLC具有更好的抗干扰能力。

基于OSELM-SGPC的主蒸汽温度优化控制仿真研究

为解决比例积分微分(PID)控制器难以在大迟延、大惯性的主蒸汽温度被控对象上取得理想控制效果的问题,通过改进极限学习机(ELM)网络构建预测模型控制器,在解决传统神经网络算法训练速度慢、模型参数选取复杂的问题的同时,对主蒸汽温度进行多步预测,从而更好地抑制扰动。将阶梯式广义预测控制器(SGPC)作为滚动优化控制器,进一步优化计算过程,从而搭建了在线贯序极限学习机-阶梯式广义预测控制器(OSELM-SGPC),充分兼顾预测效果与计算复杂度。通过主蒸汽温度设定值扰动、给煤量扰动以及给煤量和给水量叠加扰动等试验,并与传统串级PID控制作对比,充分验证了OSELM-SGPC的有效性和优越性。