无辨识自适应控制算法改进分析

针对无辩识自适应控制在大滞后系统控制中的不足之处,采用模糊控制理论改进无辩识自适应控制方式,提出一种模糊预测控制方案,对系统实际控制偏差的变化趋势进行预测,给出控制参数进行控制,很好地解决了具有时滞性、不确定性、大惯性工业过程的控制问题,并在啤酒发酵生产过程中取得了发酵温度的误差可以控制在±0 1℃以内的良好效果,有一定的应用前景。

通信系统中的自适应控制算法设计分析

阐述电子与通信系统中的自适应控制算法设计和分析,对重要性、设计方法、稳定性和性能进行全面介绍。其强大的适应性和灵活性使得系统能够实时调整其行为,以适应环境变化。

武器站伺服传动装置在线辨识与自适应控制方法

针对武器站俯仰轴伺服传动装置在武器载荷变化时控制精度和安全性下降的问题,提出基于多参数在线辨识的自适应复合控制方法。基于符号函数的线性化方法,构建包含传动间隙、电机和负载摩擦非线性的伺服传动装置待辨识模型框架,推导出待辨识参数的显式迭代方程,通过带遗忘因子的递推增广最小二乘算法实现参数在线辨识。在此基础上,提出自适应比例积分控制器与自适应状态扩张卡尔曼滤波器相结合的复合控制方法。实验结果表明:参数辨识方法可实现伺服传动装置9个关键动力学参数的精确在线辨识,稳态辨识误差不超过10%。自适应复合控制方法将系统速度跟随残差均方根降低了28.24%,有效提升了俯仰轴在武器载荷变化时的控制精度和稳定裕度。

基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略

针对传统虚拟同步发电机控制策略存在暂态调节时间长及稳定性差等问题,提出一种基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略。首先,通过分析系统受扰动后功角特性,提出阻尼惯量自适应控制策略;然后,利用改进粒子群算法选择控制策略初始值,给出关键参数的选取原则及具体范围;最后,通过与现有控制策略进行对比,分析不同惯量及阻尼下对系统影响并验证控制策略的优越性。结果表明,该策略可有效提高系统稳定性及动态响应性能。

基于纵横交叉算法的储能系统自适应控制策略

大量储能设备通过虚拟同步机(VSG)并入电网时,传统固定惯量和阻尼控制策略中,控制参数选取不当会造成调节时间长或超调量大,且无法充分发挥VSG控制灵活的优势。为此,提出了基于纵横交叉(CSO)算法的储能系统自适应控制策略,首先,建立了储能系统VSG系统,将储能VSG系统频率的误差与电压总谐波畸变率之和的最小值作为CSO的目标函数,并引入电池的荷电状态(SOE)约束求解最佳惯量以及阻尼,该算法收敛速度更快且有效地规避了参数局部解。在此基础上,设计一种改进的惯量阻尼自适应控制策略,有效地改善了VSG的动态性能。最后,通过Matlab/Simulink搭建仿真模型,验证了所提策略的有效性。

基于自适应控制算法的机械控制系统优化研究

研究了基于自适应控制算法的机械控制系统优化,通过系统辨识建立了机械臂的线性参数空间模型,并采用径向基神经网络(RBFNN)构建了两级自适应控制器。实验结果验证了所提方法在提高轨迹跟踪精度和系统鲁棒性方面的有效性,特别是在应对复杂时变信号时表现突出,为工业机器人的高精度运动控制提供了新的解决方案,并为自适应控制算法的应用提供了实践指导。

列车大小交路通信协同运行自适应控制方法

针对列车运输能力与客流时空分布不匹配的问题,提出列车灵活编组方案和短编组小间隔自适应控制方法。首先,根据新型列控系统的特点,设计列车自适应闭环控制框架,构建列车最小追踪间隔模型,提出大小交路列车在小交路通信协同运行的编组方案。其次,根据列车编组方案短编组小间隔控制需求,基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法设计列车自适应控制模型,模型中通过设置奖励函数实现列车多目标控制,通过设计神经网络输出列车最优控制策略。然后,利用Matlab/Simulink仿真平台,以上海地铁2号线2A-2A列车通信协同运行为例,设置其追踪间隔为10 s,搭建加入随机阻力扰动的列车自适应控制模型并进行训练。研究结果表明:列车停车误差为0.1 m,准时误差为0.2 s,协同速度差小于2 km/h,区间最小追踪间隔为180.6 m,满足列车精准停车、速度协同和间隔安全性要求。针对DDPG算法估值过高而导致列车运行速度波动的问题,将神经网络中的Critic网络进行改进,改进后训练仿真表明:列车停车误差为0.03 m,准时误差为0.1 s,协同速度差小于2 km/h,区间最小追踪间隔为181.1 m,列车停车精度和间隔安全性均有提高,且速度波动相对平稳。最后,为验证该控制方法的实时性和安全性,假设前车在意外情况下减速停车,经仿真验证:后车停车误差为1.3 s,停车间隔为220.8 m,满足实时性和安全性的要求。研究成果可为城市轨道交通提供一种灵活匹配客流量的行车编组方案,为新型列控系统列车短编组小间隔运行提供一种安全高效的自适应控制方法。

基于寻优算法的双馈风机变流器动态运行控制参数辨识

针对运行过程中双馈风机变流器控制参数难以获取的问题,提出了一种基于自适应混沌粒子群算法的转子侧变流器参数辨识方法。首先,基于机组实际运行下可量测电气量时间序列,建立双馈风机变流器控制系统离散化数学模型;然后,根据不同观测电气量下参数的轨迹灵敏度,对辨识难易程度进行分析;最后,利用自适应混沌粒子群算法对变流器PI控制参数进行辨识。仿真实验结果验证了所提出辨识方法的准确性与可行性。

智能跑步机跟随速度自适应控制方法研究

当前跑步机都是外部速度跟随机器完成控制,在变速过程中智能化程度较低,导致变频调速精度和稳定性控制过程很被动,影响了整体的智能化效果。为此,提出智能跑步机跟随速度自适应控制方法。通过设备完成人体静止及运动状态实时数据采集,利用卡尔曼滤波算法结合采集的数据,实现用户加速度预测,根据预测结合用户在跑步机上的受力情况,带入跑步机速度控制器,实现其跟随速度的自适应控制。实验结果表明:所提方法在接近0.2s时达到理想速度,变频调速精度高于95%,证明该方法的稳定性好、响应速度快且调节精度高,整体控制效果好,更能满足用户对于智能跑步机的自适应变速要求。

基于改进粒子群算法的自适应构网型变流器控制策略

构网型控制是一种改善新能源高渗透率下电力系统稳定性问题的技术手段。针对传统构网型变流器均采用固定参数控制而未能发挥出最佳调频效果这一问题,基于构网型变流器控制参数可调的特点,提出一种自适应控制策略,以优化构网型变流器的输出并改善电力系统的动态特性。首先,通过仿真实验得到典型构网型变流器虚拟惯量和阻尼系数在大功率事件下对系统动态特性的影响;其次,研究典型构网型变流器的频率曲线与功角曲线,提出包含频率偏差和频率变化率的自适应构网型变流器控制策略;然后,通过改进粒子群算法对自适应控制策略涉及参数进行整定;最后,基于MATLAB/Simulink搭建的微电网模型,验证所提控制策略的稳定性与鲁棒性。仿真结果表明,所提控制策略可以自适应改变控制参数,使构网型变流器的输出能够满足系统各个阶段的不同需求,优化电力系统的动态特性。

锂离子电池模型参数辨识的改进自适应FFRLS算法研究

为了提高锂离子电池模型参数辨识的准确性和鲁棒性。以递归最小二乘法(FFRLS)为基础,采用了一种经过改进的自适应FFRLS算法,通过分数阶阶乘设计实现了对模型参数的逐步辨识。这种算法的特点在于其自适应性,能够更好地适应电池系统的非线性和复杂性。通过在不同工况下对锂离子电池模型进行参数辨识和研究得到了大量的实验数据。结果显示,相较于传统方法,改进的自适应FFRLS算法在处理电池系统的复杂性和非线性特性方面取得了显著的改进。通过优化算法,为电池管理系统提供了更为精确的模型。这对于改善对电池性能的监控和控制具有重要意义,有助于提高电池的使用寿命和安全性。

融合寻优算法的双馈风力机控制参数分步辨识方法

为获得准确的双馈风力机(DFIG)控制参数以提高电力系统机电/电磁仿真分析和计算的准确性,将长短期记忆(LSTM)神经网络与改进粒子群(IPSO)算法相结合对DFIG的控制参数进行辨识。首先,利用RT-LAB平台通过硬件在环(HIL)实验获得真实DFIG控制器的响应数据集;其次,为避免无关特征干扰LSTM模型的预测结果,利用最大信息系数提取出DFIG中高相关性的观测量特征;在此基础上,为提高算法的寻优速度,利用LSTM初步寻优到DFIG控制参数的初始值与搜索范围;最后,通过IPSO算法精确辨识出DFIG的控制参数,提高了辨识算法的寻优效率和精度。HIL测试结果证实了LSTM-IPSO辨识方法在20%~80%低电压穿越工况下具有良好的适应性,并能有效提高DFIG控制参数的辨识精度。

基于IMFAC的无人艇抗干扰航向自适应控制

针对无人艇在航向控制中易受风浪流等环境干扰,导致控制效果下降的问题,提出一种结合细菌觅食算法的改进无模型自适应控制算法;文章首先分析了偏格式动态线性化方法在无人艇航向控制中的应用问题,并设计了虚拟输出项以满足无模型自适应控制假设条件,建立了基于偏格式动态线性化方法的无模型自适应航向控制器;针对无模型自适应控制算法参数初始值选取范围问题,设计了改进细菌觅食算法对参数初始值进行预整定,保证了算法的快速收敛;最后通过半物理仿真试验验证了所设计算法的有效性;试验表明,在模拟的3级海况干扰下,无人艇在30°阶跃航向控制和±30°方形航向控制中,相较于传统算法出现的较大稳态误差,使用无模型自适应控制算法能在经过10 s左右调整后,将误差稳定趋近于零,实现无人艇的航向自适应控制。

基于寻优算法的风电并网变流器控制参数辨识方法

为使风电并网过程中电流、电压、频率、相位等参数保持一致,提高风电并网安全性和稳定性,提出一种基于寻优算法的风电并网变流器控制参数辨识方法。建立风电并网变流器控制模型,根据电力电压支撑情况变更PI(Proportional Integral)调节器的功率控制指令。利用微分函数方程,设置PI调节器控制条件,计算复频域的函数关系,明确调节积分系数逻辑关系。通过控制传递函数得出控制参数的可辨识性,分析参数控制输出值以及特性数据,最终完成控制参数的寻优辨识结果。实验结果表明,所提方法在多种环境下均能完成控制参数的辨识,辨识误差小,准确度高。

基于最小二乘和自适应蛇优化算法的直驱风机LVRT特性辨识

为提高直驱风机低电压穿越LVRT(low voltage ride through)控制参数辨识精度,提出了一种基于最小二乘LS(least square)和自适应蛇优化ASO(adaptive snake optimization)算法的直驱风机LVRT特性辨识方法。首先,利用最小二乘法拟合出直驱风机LVRT待辨识参数初值,以确定待辨识参数的寻优范围;然后,分析了蛇优化SO(snake optimization)算法分阶段寻优的边界条件,设计了分阶段自适应学习因子,并引入Levy飞行策略,提出了适用于直驱风机LVRT控制参数辨识的ASO算法;最后,将ASO算法多次辨识平均值作为最终结果。结果表明,所提方法能快速、准确辨识直驱风机LVRT控制参数。

基于自适应LMS算法的跨声速风洞模型系统辨识

针对风洞试验模型系统辨识不准确的问题,利用自适应LMS(least mean square)滤波器模型对跨声速风洞模型进行系统辨识。由于实测信号中存在多模态耦合,为了提高系统辨识精准度,首先对输入输出信号作了FRF(frequency response analysis)分析得到试验模型俯仰方向前两阶模态,其次利用快速Fourier变换进行模态解耦,接着利用自适应LMS滤波器模型、传递函数模型、多项式模型对俯仰方向单模态进行系统辨识,最后得到了基于自适应LMS滤波器模型的俯仰方向一阶、二阶模态滤波器系数。通过对比不同数学模型的输出与输入之间的相关系数和均方误差及辨识结果,表明自适应LMS滤波器模型具有更高的系统辨识精准度和更简洁的数学模型结构。为后续风洞试验模型振动主动控制计算法的设计提供有力支撑。

基于优化蜂群算法的隐蔽性网络攻击行为自适应辨识模型

为了提高隐蔽性网络攻击行为的自适应辨识性能,有效地防范隐蔽性网络攻击威胁,保护网络系统的安全,提出一种基于优化蜂群算法的隐蔽性网络攻击行为自适应辨识模型。通过分析网络节点接收信号的能量变化,引入优化蜂群算法,定位隐蔽性网络攻击节点;利用小波变换计算网络攻击行为数据的信息熵,提取隐蔽性网络攻击行为特征;通过网络攻击行为的干扰抑制,分析隐蔽性网络遭到攻击的振荡衰减情况,判断攻击行为数据的噪声是否属于高斯噪声,实现隐蔽性网络攻击行为的自适应辨识。实验结果表明,文中模型能够辨识隐蔽性网络的攻击行为,对网络攻击行为的误识率均在5%以内,可以有效确定隐蔽性网络攻击节点的位置,降低网络攻击行为的误识率,提高网络安全性能。

系统辨识及自适应控制系统算法仿真实现

辨识及自适应控制理论在系统建模和控制工程中都得到了广泛应用。结合增广最小二乘法和加权最小方差控制算法,将虚拟仪器技术应用于系统辨识及自适应控制中,通过与Matlab的程序接口调用Matlab子程序对系统响应信号进行计算辨识与控制。系统采用Lab-VIEW和Matlab的混合编程,实现了动态显示和交互分析的有机结合。结果表明,辨识参数误差较小,达到了自适应的控制要求。该仿真可用于工程研究,也可用于教学实验。

基于自适应控制的农机控制系统研究

传感器作为农机控制系统的核心组件,能够实时准确获取作业环境信息。自适应控制策略的应用使得农机系统能够根据作业条件的变化自动调整作业参数,提高了系统的灵活性。探讨自适应控制在农机控制系统中的应用,通过构建基于自适应控制算法的农机控制系统,实现对农机作业过程的精准控制。与传统的控制方法相比,自适应控制能够更好地适应复杂多变的农田环境,提升农业机械作业效率。

无辨识自适应控制预估算法及应用

借助Ｓｍｉｔｈ预估思想，将无辨识自适应控制算法推广到大纯滞后系统．为解决Ｓｍｉｔｈ预估器对模型的依赖问题，引入搜寻算法，提高了预估算法的鲁棒性和适应能力．