基于反馈线性化的广义预测控制机械臂轨迹跟踪算法

分析了机械臂轨迹跟踪控制问题的特点,建立了二自由度机械臂动力学模型。为解决广义预测控制(generalized predictive control,GPC)算法难以适用于非线性系统的问题,在现有的GPC算法基础上,设计了基于反馈线性化的广义预测控制(feedback linearization-generalized predictive control,FL-GPC)算法框架,即底层为线性系统预测控制,非线性项使用预估值来进行代替,高层为迭代修正预估量,使用迭代计算的方式对非线性项进行预估。使用FL-GPC算法对二自由度机械臂的静态、动态轨迹跟踪任务进行了仿真。仿真结果表明,算法可以进行有效的机械臂轨迹跟踪控制。

三有源桥DC-DC变换器广义状态空间平均模型及控制策略研究

基于移相加占空比控制策略的三有源桥TAB(triple active bridge)DC-DC变换器具有效率高和软开关范围可扩展等优点,但其小信号建模过程复杂、闭环控制环路参数整定困难。针对该问题,提出1种TAB工作在移相加占空比控制下的全阶连续广义状态平均建模和PI控制器设计方法。首先,分析TAB的运行原理和Y型等效结构;然后,结合移相加占空比控制的特点和交流方波源等效方法,推导出TAB的广义状态空间平均模型;接着,在推得模型的基础上求得输入到输出的传递函数,设计出PI控制器参数。最后,结合数字仿真及样机实验验证了所提方法的正确性及有效性。

广义Birkhoff系统分数阶最优控制问题的Noether定理

探讨了广义Birkhoff系统分数阶最优控制问题的Noether定理。首先,基于Caputo分数阶导数提出广义Birkhoff系统的分数阶最优控制问题,并运用分数阶变分方法得到了广义Birkhoff系统的分数阶最优控制问题的极值条件。然后,运用分数阶微积分和分数阶变分方法讨论了泛函在无穷小变换群作用下的不变性,分别给出了其时间不变和时间变化情况下的分数阶最优控制问题的Noether定理。最后,应用实例显示方法的有效性。

非线性广义时滞Markov跳变系统的H_(∞)滑模控制

研究了一类转移速率部分未知的广义时滞Markov跳变系统的H_(∞)滑模控制问题.首先,对广义时滞Markov跳变系统设计了积分型滑模面,并求出对应的等效控制器.之后,构建Lyapunov泛函,通过线性矩阵不等式方法得到闭环系统随机容许且满足H_(∞)性能γ的充分条件,运用加减项方法以及引入自由权矩阵,使得到的结果降低了保守性;对滑模力学分析,设计了滑模控制器,使得系统能在有限时间内到达滑模面上.最后,通过数值算例与仿真验证了理论的可行性.

改进二阶广义积分磁链观测器的PMSM无位置传感器控制

基于磁链观测器的永磁同步电机无位置传感器控制时,准确估算磁链至关重要。常规一阶纯积分器和传统低通滤波器估算磁链存在直流偏移,并且低通滤波器还带来了磁链相位偏移和幅值衰减。有人将二阶广义积分器运用到磁链观测器中衰减估算磁链的直流偏移现象,但是衰减能力有限。基于上述情况,在传统二阶广义积分器的基础上提出一种改进的二阶广义积分磁链观测器。理论分析表明,该观测器估算磁链能完全消除直流偏移,提高了磁链估算精度。最后,在MATLAB/Simulink仿真软件系统中搭建了永磁同步电机的矢量控制模型以及在ACM32F403CET7微控制器的永磁同步电机驱动平台上进行实验测试,验证了该控制方法的有效性。

广义椭偏仪双补偿器任意比例旋转控制系统

针对目前广义椭偏仪双旋转补偿器控制旋转比例单一的问题,提出一套基于STM32单片机与步进电机的广义椭偏仪双补偿器任意比例旋转控制系统。该系统采用STM32F1单片机进行编程控制两个步进电机旋转的基础速度、速度比、旋转光学周期数,并通过LabVIEW软件进行编程,获得与之配套的上位机控制系统,完成双补偿器的任意比例旋转控制。通过搭建的广义椭偏实验系统采集双补偿器不同转速比下对空气样本测量的图像,并将其中转速比为5∶3的数据采集结果与理论空气样本波形进行归一化处理。结果显示,实际空气穆勒矩阵与理论穆勒矩阵元素的最大误差为0.014,平均误差为0.004 3,验证了该系统具有较高的可靠性与测量精度。

基于扩展状态观测器的链式自动弹仓广义预测控制

为了实现链式自动弹仓的位置跟踪问题,设计了一种将扩展状态观测器和广义预测控制相结合的新的控制策略。在连续时间广义预测控制算法的基础上,设计了广义预测位置控制器;通过扩展状态观测器对弹仓系统的多源扰动进行了估计,利用估计值对广义预测控制器进行了前馈校正,增强了控制器的抗干扰能力,确保了控制系统的稳定。分别在空载、半载和满载3种不同负载工况下对链式自动弹仓进行控制仿真和分析。结果表明:与PID控制相比,提出的控制策略对扰动力矩不敏感,具有更好的鲁棒性,且稳态误差更小,位置控制精度更高。

孤网模式下水轮机调速系统广义预测控制应用方法

针对孤网模式下水电机组PID控制策略鲁棒性差的缺点,提出基于双模型、实时反馈线性化、非线性特性补偿器和广义预测控制器的自适应广义预测控制策略(Adaptive Generalized Predictive Control,AGPC),以实现对水电站全工况实时最优控制。首先基于BP神经网络和改进樽海鞘算法构建高精度非线性水轮机模型,并结合PID控制器、引水系统、随动系统、发电机等模块搭建非线性水轮机调节系统仿真平台,然后通过定量计算揭示广义预测控制器直接应用于非线性水轮机调节系统的不合理性。进一步,结合实时反馈线性化和基于预估控制信号设计的水轮机非线性特性补偿器,提出孤网模式下广义预测控制器在水电站应用策略。最后,搭建了基于AGPC的非线性水轮机调节系统仿真平台,并以某电站真实数据验证了所提控制策略适用性、可靠性以及优良的鲁棒性。

基于广义积分器二自由度PID控制的LCL逆变器

传统有源阻尼控制可抑制LCL逆变器谐振,但需要增加额外的电压或电流传感器。为此,提出了一种无需额外传感器的基于广义积分器的LCL并网逆变器单电流反馈二自由度PID控制(GI-2DoF-PID),GI-2DoF-PID比例积分环节实现并网电流无静差跟踪,而基于广义积分器的微分环节则增强LCL逆变器的阻尼特性。推导了控制系统的传递函数,分析了其稳定裕度与动态特性,提出跟踪和抗扰动优化的参数设计原则并选取了合适的控制参数。最后,构建了基于PLECS系统仿真模型,仿真结果表明:基于GI-2DoF-PID控制的LCL并网逆变器可以有效抑制谐振;电网电压严重畸变时,其满载并网电流畸变率仅为3%,远低于国家标准的要求;当系统从半载跳变到满载时,系统超调量低,响应速度快。

非线性广义分数阶多智能体系统迭代学习趋同控制

针对一类含有扰动的非线性广义分数阶多智能体系统,研究其在不同通信拓扑协议下闭环Dα型迭代学习一致性趋同跟踪问题。首先,基于分数阶微积分特性及广义的Gronwall不等式,给出非线性广义分数阶多智能体系统在固定通信拓扑下一致性趋同误差收敛的充分条件。然后,将所得到的理论结果推广到通信拓扑随迭代变轴变化的情形,并分析了被控多智能体系统趋同跟踪误差的收敛特性。最后,通过2个数值仿真实例验证了所提闭环Dα型迭代学习趋同控制协议的有效性。

不确定广义分数阶系统的稳定性分析及控制研究

为了更好的研究不确定性问题,本文采用一种新方法分析其稳定性。依据FOS的稳定性准则、R型稳定性定理、舒尔补引理和自由权矩阵方法等,得到了不确定广义FOS容许的充要条件。在所得的稳定性条件的基础上,设计状态反馈控制器,得到了广义FOS状态反馈镇定的充分条件。然后,采用了可靠性方法研究非脆弱的鲁棒控制,所得结果用线性矩阵不等式给出,使其计算应用更简单可行。最后用数值算例验证了该方法的可行性和有效性。

高速列车自动驾驶前馈自适应广义预测控制方法研究

高速列车自动驾驶(ATO)系统本质上是强非线性和不确定性的系统,针对高速列车模型参数非线性和时变性等特点,文章提出了一种前馈自适应广义预测控制(FA-GPC)的方法对ATO系统进行动态优化控制,并设计了一种带约束的多目标预测控制器。首先,基于列车多质点模型,分析附加阻力的改变对列车运行的影响;然后,结合列车运行过程中的速度跟踪精度、停车精度及运行舒适性等关键指标,构建包含控制输入约束的多目标性能指标函数,设计基于多目标函数的前馈广义预测速度跟踪控制算法,解决了由于附加阻力变化导致控制器超调的问题并加快了控制收敛速度。由于列车运行过程中受外界环境、乘客流动等因素影响,阻力变化大,难以建立精确的数学模型,因此采用带约束的变遗忘因子递推最小二乘法来辨识出列车控制系统在不同工况下受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA),进而提高控制系统的鲁棒性。仿真结果表明,相比传统的无前馈GPC和PID控制器,前馈广义控制器在不同线路条件下巡航控速速度跟踪精度在±0.5km/h范围内,具有良好的跟踪性;在强扰动情况下通过引入自适应改进的前馈广义预测控制算法,具有较强的鲁棒性。

非线性广义半马尔可夫跳跃系统的H∞控制

探讨一类非线性广义半Markov跳跃系统的随机稳定性和H∞控制问题。设计新型的Lyapunov-Krasovkii泛函(LKF),用于减少冗余决策变量。同时,引入参数依赖的互凸矩阵不等式(PDRCMI)来降低保守性,保证了非线性广义Markov跳跃系统渐进稳定并满足性能,最后,通过数值算例验证了所得方法的有效性。

非线性时滞系统双阶段神经网络的改进广义预测控制

针对一类工业控制系统中存在的非线性、大时滞等情况,提出一种基于双阶段神经网络的改进隐式广义预测控制方法。首先,设计了一种基于快速回归算法和蝙蝠算法的双阶段神经网络模型,用于对非线性时滞系统进行建模,避免非线性系统下的模型失配问题;其次,采用比例积分(proportional integration, PI)结构优化广义预测控制目标函数设计,提高隐式广义预测控制性能;同时,改进控制增量选取策略,利用所预测的未来控制增量修正当前时刻控制增量;最后,将所设计的预测模型和预测控制方法应用于一个数值案例和锅炉燃烧系统,验证了所提控制策略的有效性。

基于模糊逻辑的空调系统广义预测控制参数整定

针对多输入多输出(multiple-input-multiple-output,MIMO)变风量空调系统(variable air volume,VAV),本文提出了一种基于模糊逻辑和事件触发的广义预测控制(generalized predictive control,GPC)参数整定方法。针对多变量VAV空调系统,基于输出斜率等新型模糊目标参数及高斯双边形隶属度函数建立模糊预测模型,提高了隶属函数拟合度以更贴切地反映系统当前时刻状态。利用麻雀智能算法(sparrow search algorithm,SSA)构建隶属度函数,对GPC控制器中的柔化因子和加权系数进行在线分段整定,有效提升了系统性能。此外,在参数整定过程中,引入事件触发机制(event-triggered mechanism,ETM),在保证控制性能的同时,避免了不必要的控制器采样与更新,降低了系统在线计算量并减少了能源消耗。最后通过VAV空调系统仿真实验验证,证明了本文提出方法的可行性和有效性。

基于改进麻雀搜索算法的广义预测控制参数整定

针对多输入多输出(MIMO)的变风量空调(VAV)系统,提出一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的广义预测控制(GPC)参数整定方法。首先,针对GPC控制器众多参数和系统性能之间关系复杂且难以同时整定的问题,提出通过麻雀搜索算法(SSA)进行参数整定以提高控制系统的性能指标。其次,针对传统SSA在适应度函数较复杂时存在收敛周期较长的问题,提出一种基于非线性增减种群规模的ISSA以缩短算法的收敛周期。同时,引入事件触发机制(ETM)避免ISSA算法陷入局部最优。最后,通过半实物实验平台验证了所提算法的有效性和鲁棒性。实验结果表明,与传统的SSA算法相比,ISSA收敛时间可减少18.61%,并且通过ISSA进行参数整定后GPC控制系统的调节时间可分别减少87.5%、90%。

广义b-基超立方体网络的符号全控制数

该文研究了广义b-基超立方体网络GC_(n)(b)的符号全控制数γst(GC_(n)(b))的问题.首先给出了当n=2k+1,b=3时,网络GC_(n)(b)的符号全控制数的上下界,然后利用数学归纳递推和反证法,确定了当b=3,n=1,2,3时,网络GC_(n)(b)符号全控制数的精确值.

基于复合广义预测控制的受扰机械臂轨迹跟踪研究

针对一类含不确定动态的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出一种基于干扰观测技术与广义预测控制(GPC)相结合的复合控制方案。实现了高精度、快频响的机械臂末端轨迹调节,同时保证该系统具有一定鲁棒性能的控制目标。首先,引入干扰软测量技术对机械臂系统中含有的不确定性进行精确估计,通过系统化地前馈补偿设计修正系统的稳态信号,得到经过动态补偿的预测模型。随后,利用所得的标称系统模型设计GPC中的滚动优化运算,通过求解与关节角度跟随误差相关的性能指标优化函数,得出GPC的显式解析解。最后,在芜湖长江隧道盾构机刀盘焊接机器人平台上进行轨迹跟踪实验。结果表明:提出的方法相比于传统逆动力学控制(IDC)具有更高的轨迹控制精度以及抗干扰能力。

改进的广义二阶积分器的高频脉振方波电压注入PMSM无传感器控制

针对传统高频脉振方波电压注入算法的永磁同步电机(PMSM)无传感器控制系统中,使用多个滤波器来提取电流环反馈电流与高频响应电流,从而获取转子位置信息造成的系统延迟以及估计误差较大的问题,提出一种基于广义二阶积分器的无传感器控制策略。首先,与其他利用广义二阶积分器自身特性只提取高频方波响应电流检测转子位置方法不同的是,所提方法先在电流环双环控制中用广义二阶积分器对反馈基频电流信号进行提取;其次,在此控制系统的基础上,转速环用广义二阶积分器对包含电机转子位置信息的高频响应电流信号进行提取,并重新对广义二阶积分器进行了设计,在其结构上加入了高阶巴特沃斯滤波器,提高了抗谐波的衰减能力,改善了其动态性能。最后,在Simulink搭建了仿真模型并进行验证。实验结果表明,该方法相比于传统方法具有更好的动态性能和抗干扰能力。

监控广义线性Profile数据的变样本容量动态控制图

对于离散响应变量的profile数据,比如二元的、多项的、次序的和Poisson响应的profile,进行有效的监控越来越受到统计过程控制领域研究人员的关注。这些profile都可看作广义线性模型的特殊情况。本文提出了一种基于加权似然比检验的第二阶段的变样本容量动态控制图用来监控广义线性profile数据。不仅能增强对中小漂移的检测敏感度,还可以提高检测的速度, 降低抽样成本,提高企业统计决策的精确度和可靠度。通过平均运行长度来衡量控制图的性能表现,模拟结果表明,与静态控制图相比,所提出的控制图对于模型参数的变化有很好的监控能力。