在线柔化因子可调的自适应电流互感器变比预测器

针对在电流互感器处于大负荷波动情况下,采用单一变比高压计量装置可能导致计量失准造成电能漏计的问题,开发了一种自适应变比智能电流互感器.该电流互感器通过内部的电流检测单元进行负荷电流幅值实时检测,采用可调柔化因子广义预测算法来计算互感器最优变比,并经过内置的变比切换模块来改变电路互感器的变比,进而实现在不同负荷下提前对电流互感器变比进行调节以及电流互感器复合变比组合在线调控.实验测试结果表明,所提设计提高了配电网系统的安全性、稳定性,保证了电能计量的准确性.

柔化因子对广义预测控制稳定性的影响

在内模控制结构下,利用广义预测控制从对象至闭环特征多项式的系数关系,讨论了在Nu=1,λ=0的前提下,柔化因子α的选取对闭环系统稳定性的影响,并给出了根据阶跃响应系数保证闭环系统稳定的参数α的设计准则.这些理论结果为设计广义预测控制系统的稳定性提供了依据.

预测控制器设定值柔化因子的在线调整

预测控制中,对控制量/控制增量加权因子λ和设定值柔化因子α的调节影响到控制系统的性能.调整预测控制器中控制量/控制增量加权因子λ对调节系统上升时间和超调量的作用是相反的.而且λ影响系统矩阵的条件数,存在模型失配时,对系统鲁棒性有很大的影响.设定值柔化因子α对于系统的动态响应也有很大的影响,调整λ和α对于系统的动态响应有类似的效果.因此,为了使闭环系统具有更好的控制性能,将参数λ设计成满足系统矩阵条件数的要求,并通过在线调整α以获得满意的动态性能.仿真结果表明了该方法的有效性.

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。

无人直升机姿态通道模型预测控制

针对无人直升机姿态通道中存在的测量干扰与控制输入受限等问题,利用包含时变柔化因子的模型预测控制算法设计了一种姿态通道控制器。具体而言,首先对姿态通道的传递函数进行了等效变换,得到嵌入了积分环节的状态空间(SSEI)模型,并进一步建立了姿态通道的预测模型;然后综合分析了姿态通道系统在初始响应速度和减小测量干扰影响两个方面的要求,设计了含时变柔化因子的柔化轨迹;接着考虑到舵机的输出限制,分析了姿态通道的控制输入约束条件;最后基于上述三点内容,设计了滚动优化过程。论文还以无人直升机的偏航通道为例进行了飞行实验测试,结果表明该控制算法可明显地加快系统响应速度,减小模型不确定性与测量干扰等因素的影响,具有较好的工程应用价值。

广义预测控制系统的闭环特性分析

从状态空间角度分析了广义预测控制的闭环特性,证明了广义预测控制是状态反馈控制。在控制量加权系数λ为0的条件下,分析了柔化因子α对系统闭环性能的影响,给出了柔化因子对系统闭环性能影响的关系式,证明了闭环系统稳定性与开环对象的稳定性无关。仿真验证了分析方法的有效性。

基于状态空间的广义预测控制系统闭环特性分析

从状态空间角度分析了广义预测控制的闭环特性,指出广义预测控制是状态反馈控制.在控制量加权系数λ为0的条件下,给出了柔化因子α对系统闭环性能影响的关系式.证明了闭环系统稳定性与开环对象的稳定性无关.仿真验证了分析方法的有效性.

城市轨道列车速度曲线预测函数控制改进算法

为有效解决城市轨道列车速度曲线跟踪控制问题,提出了一种速度曲线预测函数控制改进算法IPFC。所提出的预测函数控制改进算法选用阶跃函数和Morlet小波函数作为基函数,其依据目标速度曲线的变化程度,给出了一种预测函数控制的基函数选择策略,该策略可实现小波与阶跃基函数的切换。除此之外,给出了一种基于系统性能模糊满意度与优化因子的柔化因子非线性自适应在线调整策略,通过调整优化因子能够进一步提升跟踪控制性能。基于大连城市轨道交通12号线中旅顺新港至铁山镇的城市轨道列车速度曲线跟踪控制场景,在硬件在环实验环境下得到的实验结果表明,所提出的IPFC能够显著改善控制系统的控制性能,节能、准时、停车精确、舒适4个性能指标都有明显的改善,特别是准时与精确停车,相比广泛应用于实际的传统改进算法均大幅提升超过了55%。

基于改进人工势场力的机器人路径规划

人工势场法是进行移动机器人动态路径规划时常用的方法,离散控制使得一般势场力存在缺陷,对系统会产生很大的冲击,使得机器人的运动轨迹产生大幅度振荡而且杂乱无章。通过加入柔化因子改进一般势场力,可以解决这一问题。系统采用极点配置的PID控制器,为了消除控制对象参数变化的影响,采用渐消记忆RLS对参数进行辨识,动态改变控制规律。仿真结果表明,系统性能良好。