基于微分控制器的分数阶Lorenz-Stenflo系统混沌控制

针对含有不确定项和随机噪声的分数阶Lorenz-Stenflo混沌系统控制问题,提出了一种结合神经网络和鲁棒微分控制器技术的滑模控制方法。为了应对系统中的不确定性和随机噪声,采用神经网络对不确定项进行逼近处理,采用鲁棒微分控制器消除随机噪声的影响。通过滑模控制策略,确保系统达到收敛状态。使用李雅普诺夫稳定性定理验证了系统的稳定性。Matlab数值仿真结果证实了该方案的可行性和显著效果。

用比例微分控制器实现混沌控制

采用比例微分控制器 (PDC)实现自治和非自治动力学系统中的混沌控制 ,给出了三个典型混沌系统的控制结果 .理论分析和系统仿真结果表明 :这种控制方法可以实现混沌控制的两个目标 ,即稳定混沌系统中的不稳定周期轨道和产生新的稳定动力学行为 .

区间比例积分微分控制器理论在制导炸弹控制系统设计中的应用

应用区间多项式及区间系统比例积分微分控制器 (PID)设计理论 ,给出了一种飞行控制系统PID控制器设计方法。该方法同时考虑稳定性指标和时域性能指标。首先求出PID控制器的所有稳定参数集 ,再在该集上得出满足时域性能指标的PID控制器参数区域。只需设计一组控制器参数 ,就可具有较强的适应被控对象参数变化的能力。理论分析和仿真试验结果表明了该方法的可行性。

基于两种分数阶比例微分控制器的PMSM速度控制研究

设计两种分数阶比例微分(FOPD和FO[PD])控制器并应用到交流永磁同步电动机(PMSM)速度控制。文章重点研究在PMSM速度伺服系统中应用两种分数阶比例微分控制器的跟随性能和能耗,并和常规的整数阶控制器经行比较。仿真和实验结果表明:设计的两种分数阶控制器的控制性能和节能效果都要优于常规的整数阶控制器,FO[PD]控制器的动态性能和跟随性能最好,而FOPD控制器的节能效果最好。

基于遗传算法比例积分微分控制器的铅冷快堆堆芯功率控制

比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制器对堆芯功率控制过程存在适用性低的问题,而采用遗传算法(genetic algorithm,GA)整定PID控制器参数可以很好地解决此问题。为了实现铅冷快堆堆芯功率的有效控制,基于遗传算法PID控制器,结合堆芯状态空间模型,建立铅冷快堆堆芯功率控制系统,模拟堆芯反应性和堆芯进口温度扰动下系统的响应情况,并与PID控制器的控制结果进行比较。结果表明,外界存在扰动时,引入控制器可使堆芯达到稳定状态,与初始状态偏离较小,且遗传算法PID控制器的控制效果比PID控制器更为显著。

高阶微分控制器及其在交流调速中的应用

传统 PID 控制器由于它提取微分信号的方法过于简单,微分信号品质较差而不易满足高品质性能要求。而现代控制理论由于过分依赖于被控对象的精确数字模型,在工业过程控制的应用中受到了极大地限制。本文利用不依赖于被控对象的高阶微分器(HOD),提取了信号高品质的微分信号及其高阶微分信号。并将基于 HOD 设计的高阶微分反馈控制器(HODFC)编制成相应控制算法,组成了由计算机为控制器的交流电机调速系统。通过仿真和实验,验证了 HOD 及 HODFC 理论的正确性和实用性。

四通阀控非对称液压缸微分前馈伺服控制方法分析

非对称液压缸的左右两腔有效面积不同,导致其动态特性和控制策略相较于对称液压缸更为复杂,提出四通阀控非对称液压缸微分前馈伺服控制方法。建立四通阀控非对称液压缸的数学模型作为被控对象,设计一个微分前馈控制器应用于伺服系统,根据输入指令和反馈信号实时调整四通阀的开度,实现对非对称液压缸的控制。实验结果表明,设计方法下阀控非对称缸伺服系统跟随响应曲线的滞后时间为0.024 s,幅值衰减5%,在伺服系统控制要求的允许范围内。

基于改进麻雀优化PID的波浪补偿控制方法

随着海上风电“十四五”规划的不断推动,在深远海域对兆瓦级大功率海上风机的需求量随之增加,其规模也在不断扩大。但是,在吊运、安装等海上工作过程中,复杂海浪对船舶产生的持续影响导致风机安装的精度和效率大幅下降,甚至会对人员安全以及财产造成重大损失。在深远海域复杂海况下对工程船舶进行有效的波浪补偿,可提供稳定的作业环境以保证精准高效地完成各项工作,因此,本文提出了一种基于改进麻雀优化PID的波浪补偿控制方法并将其应用于Stewart补偿平台。首先,建立波浪补偿平台动力学以及运动学反解模型,并设计正解模型迭代求解算法。随后,使用PID进行波浪补偿控制,并通过麻雀搜索算法优化参数。接着,采用Circle混沌映射对其进行初始化分布,以解决初始化不均匀的问题;并采用动态自适应加权、柯西突变以及反向学习以提升算法全局寻优能力。最后,生成4~6级海况下的某工程船运动数据作为系统输入,利用MATLAB和Simulink软件平台搭建模型进行补偿控制验证,并在Stewart硬件平台上做补偿试验。结果表明,改进麻雀搜索算法具有较快的收敛速度、较高的精度和更好的寻优能力,优化后的PID控制方法更适合用于复杂海况下波浪补偿平台的控制优化,可为大功率海上风机安装的补偿平台控制系统设计提供参考。

基于线性二次型调节器与比例积分微分控制的步态轨迹跟踪研究与优化

老龄化或疾病导致下肢功能障碍的患者逐渐增多,传统的康复方式存在一定局限性,因此下肢康复机器人成为当前康复技术主流领域。为了在下肢康复设备轨迹追踪性能良好的同时保证患者使用时的安全性,本文设计了一种将线性二次型调节器(LQR)与比例积分微分(PID)控制相结合的控制算法。首先利用运动捕捉设备采集正常步态轨迹,然后在已搭建的足底驱动式踏板步态训练设备中,对步进伺服控制系统采用位置环–速度环–电流环三闭环的PID控制。求得系统数学模型后,使用LQR算法优化PID控制器各环反馈系数,然后将控制器部署至装置中,并进行了实验验证。实验验证了控制器的可行性与有效性,提升了康复设备追踪步态轨迹的性能。

基于PLC的火力发电机组主汽温微分先行控制器

针对火力发电机组锅炉主汽温的非线性、多变量、多扰动、大滞后等特性,将基本PID控制器、微分先行PID控制器和模糊PID控制器应用于锅炉主汽温控制系统,并分别在仿真平台Matlab的仿真环境Simu- link下进行了仿真。仿真结果表明,微分先行PID控制器缩短了滞后时间,减小了超调量,其控制性能和动态特性与模糊PID控制器相一致。与基本PID控制器相比,具有更好的控制性能和动态特性;与模糊PID控制器相比,具有更简单控制结构和更高的可靠性。同时,实现了主汽温微分先行PID控制器基于PLC的程序设计。

一类新型非线性随机系统微分状态估计器和控制器

本文提出一类不依赖被估计系统模型微分状态估计器,参数少、精度高,通过分析其根轨迹和极点要求配置合适的参数;给出了完整的稳定性和收敛性证明;频率特性分析表明,该估计器具有较好的滤波特性.另外,基于所提出的估计器,本文设计了不依赖非线性系统模型的高阶微分反馈控制器.该控制器稳定性好,鲁棒性强.最后,通过几个仿真例子验证了所提出理论的正确性.

闭链级混联式液压机械臂运动控制方法

针对含有多个闭链结构的液压机械臂非线性强、控制精度低等特点,采用了虚拟分解控制方法消除了系统非线性引入的误差,以提高其控制精度。首先,根据驱动方式不同将整个机械臂分解为四类结构,针对每一类结构再将其虚拟分割成每一子系统,对每个子系统分别建立了刚体动力学模型、液压执行器流体动力学模型;然后,基于刚体动力学模型和流体动力学模型分别设计了刚性连杆控制律和液压执行器控制律,其前馈控制量和误差反馈量是高精度控制的基础;最后,使用Simulink的Simscape模块建立了该机械臂的多物理域混合模型,进行了轨迹跟踪效果验证,同时引入了控制性能指标,在不同机械臂的液压执行器空间进行了计算。研究结果表明:相比于比例-积分-微分控制器,基于虚拟分解控制理论搭建的控制器控制精度提升较大,单关节平均绝对误差最大降低了88.9%,且控制效果与其他较先进液压控制器的性能指标相近。针对含复杂闭链结构的混联式液压机械臂,采用虚拟分解控制理论能有效提升控制精度。

具有不完全微分的Fuzzy-GA PID控制器及其在智能仿生人工腿中的应用

以模糊推理和遗传算法为基础 ,提出了一种新的具有不完全微分的最优 PID控制器的设计方法 .该控制器由离线和在线两部分组成 .在离线部分 ,以系统响应的超调量、上升时间以及调整时间为性能指标 ,利用遗传算法搜索出一组最优的 PID参数 Kp*、Ti*和 Td*,作为在线部分调整的初始值 .在在线部分 ,一个专用的 PID参数优化程序以离线部分获得 Kp*、Ti*和 Td*为基础 ,根据系统当前的误差 e和误差变化率 e,通过一个模糊推理系统在线调整系统瞬态响应的 PID参数 ,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能 .该控制器已被用来控制由作者设计的智能仿生人工腿中的执行电机 .计算机仿真结果表明 。

驱动机械多缸液压系统协同控制方法设计

针对驱动机械的多缸液压系统,为实现各个液压缸之间的协同运动控制,提出一种基于前馈控制器的自动协同控制方法。首先分析多缸液压系统,确定每个液压缸的动态控制方程,然后将协同控制分为前馈控制器和自适应PID控制器两部分。其中,前馈控制器通过分析系统的反馈信息,预测可能存在的液压缸运动误差,并设计前期处理措施;自适应PID控制器结合自适应技术和PID控制器优点,自动识别各液压缸的实时负载情况,按需调节液压缸的输出流量,从而实现自动调整与协同控制。测试结果表明:该方法有效降低了各液压缸间的同步误差,可将误差控制在合理范围内,确保液压系统始终处于平稳的运行状态,不会出现较大的波动。

基于遗传算法优化PID控制器参数的环境测试舱温湿度控制

大容积环境测试舱内温湿度控制系统具有非线性、时变性和耦合性的特点,传统的比例积分微分(Proportion integral differential,PID)控制器参数整定方法不能满足环境测试舱温湿度控制的要求。只有获得PID控制器的最优参数才能实现环境测试舱温湿度的优化控制。该文提出一种遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化PID控制器参数的控制算法—GA-PID。首先通过预估解耦方法对温湿度解耦,然后将目标函数作为控制器的评估值,通过遗传算法的选择、交叉、变异、迭代功能获得PID控制器参数的最优解,以弥补常规PID算法在环境测试舱温湿度控制系统中的不足。通过MATLAB进行了仿真实验,实验结果表明预估解耦可有效地对温湿度进行解耦,提出的GA-PID控制算法可实现快速、准确以及稳定的环境测试舱温湿度控制,具有更好的控制性能。

分数阶PID控制器参数的自适应设计

分数阶比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)控制器是整数阶PID控制器在复数域的推广,通过引入两个可调参数λ和μ使得控制器参数整定范围变大,但使得参数设计变得更加复杂。针对分数阶PID控制器的特点,提出了一种参数自适应的改进型差分进化算法整定方法,在目标函数的选取上,针对传统时间与绝对误差乘积准则对超调量控制不足,引入误差与控制信号加权,分别对整数阶和分数阶被控模型进行理论分析和数值仿真,仿真结果证明了该控制器参数设计方法的有效性和准确性。

基于PSO自整定PID控制器的柔性臂振动控制

针对压电柔性机械臂运行过程中的弹性振动问题,提出了基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)自整定比例积分微分(proportional integral differential,简称PID)控制器参数的柔性臂振动抑制方法。采用标准粒子群优化算法,以时间乘绝对误差积(integrated time and absolute error,简称ITAE)准则为适应度函数,整定PID控制器的3个控制参数Kp,Ki和Kd,并采用Matlab Simulink平台建立双连杆压电柔性机械臂振动控制仿真模型,研制基于虚拟仪器技术的柔性臂振动控制试验系统。仿真与试验结果表明,采用常规PID控制算法和基于PSO自整定的PID控制算法均能有效地抑制柔性机械臂的弹性振动,但后者的振动抑制效果、鲁棒性与稳定性优于前者。

基于粒子群优化的PID伺服控制器设计

针对耦合和非线性永磁同步电机(PMSM)控制器优化设计的难题,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的比例、积分和微分(PID)控制器的优化设计方法.结合PSO的基本原理和PMSM伺服系统的控制策略,给出了优化PID控制器设计的步骤.考虑到综合评价系统的各项性能指标,在优化过程中引入了新的模糊汉明距离的评价策略.同时对遗传算法(GA)和PSO算法优化结果进行对比研究.仿真和实验结果表明,该方法能搜寻到最优或次最优的参数空间,并能取得比GA更好的空间解.优化得到的PID控制器速度响应快、超调量小,有效地提高了伺服系统的动态性能.

锅炉-汽轮机系统的分数阶控制器设计

将分数阶微积分用于系统控制已引起控制学界的广泛关注。分数阶PIλDμ.控制是传统PID控制的推广与发展,积分阶次λ和微分阶次μ的引入使得分数阶控制器具有更灵活的结构和更强的鲁棒性。分数阶PIλDμ控制器对对象参数变化不敏感,对非线性有很强的抑制能力。将分数阶控制器用于多变量非线性控制系统的设计,针对输入受限和不确定性的非线性MIMO锅炉-汽轮机系统设计分数阶PIλDμ控制器,控制器参数整定采用粒子群优化算法。仿真结果表明,获得的分数阶PIλDμ控制器在大范围负荷变化及存在参数、结构不确定性时均能取得满意的控制效果,显示良好的适应性及鲁棒性,与传统PID控制器相比具有明显优势。