低增益变结构模型参考自适应控制器设计

就对象相对阶大于 1时的变结构模型参考自适应控制 (VS MRAC)系统提出了一种低增益变结构控制方案 ,主要特点是 :1)系统变结构律在低增益状态下仍可保证所有辅助误差在有限时间内收敛到零 ,从而提高了系统跟踪精度 ;2 )进一步研究了平均值滤波器对系统稳定性的影响 .

鲁棒变结构模型参考自适应控制器的分析与设计(Ⅱ)

对含未建模动态且建模部分相对阶大于 1(n >1) 的SISO定常线性系统提出了一种控制增益可切换的变结构模型参考自适应控制方案 .主要结果是 :得到了系统跟踪误差与辅助误差间关系的明确表达式 ,进而证明 ,对各辅助子系统 (均为相对阶为 1的子系统 ) ,只要按相对阶为 1时所提出的变结构律进行设计 ,使它们满足预先给定的性能指标 ,就可保证系统跟踪误差在预先给定的过渡过程时间内收敛到一个残集内 ;研究结果还表明 ,当n >1时 。

神经网络非线性系统模型参考自适应控制器统一设计法

针对一类控制器无论是否具有可分离结构的非线性系统 ,利用内模控制的思想提出一种统一的神经网络模型参考自适应控制器设计方案 ,简化了基于神经网络的模型参考自适应控制系统的设计。给出了统一的设计步骤 ,它适用于任意非线性系统 ,更接近于工程实际。

鲁棒变结构模型参考自适应控制器的分析与设计(Ⅰ)

对含有未建模动态SISO定常线性系统提出了一种控制增益可切换的变结构模型参考自适应控制方案 .其主要结果是 :解决了当对象建模部分相对阶为 1、高频增益符号未知时 ,确保跟踪误差满足预先给定的过渡过程性能指标 (超调量、过渡过程时间和稳态误差 )的问题 .

混沌神经网络模型参考自适应控制器设计

研究了非线性的神经网络模型参考自适应控制器设计问题。将混沌机制引入常规BP算法,利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题。通过训练神经网络模型参考自应用控制器和辨识器,完成了对一类复杂离散非线性系统的控制。给出了具体的算法步骤。仿真结果表明了混沌BP算法优于常规BP算法。有效地提高了控制精度和适时性。

枸杞烘干窑温湿度模型参考自适应控制器设计

自适应控制具有适用多种谷物干燥机、控制器对干扰的响应速度较快以及控制模型中的参数能随外界条件的变化进行自动调节等优点。枸杞烘干窑温湿度的控制特点适合采用自适应控制系统。为此,依据枸杞烘干窑温湿度控制的数学模型,采用超稳定性理论,设计出枸杞烘干窑温湿度模型参考自适应控制器,并对其控制稳定性进行了模拟评价。

严格区域稳定的模型参考自适应控制器设计

针对模型参考自适应控制的区域稳定性问题,采用Lyapunov直接法分析参数收敛与系统跟踪误差之间的关系。通过对系统误差项与参数估计项之间能量转移过程的描述,说明常规的区域稳定自适应控制器尚未充分考虑因估计参数振荡引起系统失稳的可能性。为此,提出一种简洁有效的区域稳定控制器设计方案,根据系统跟踪误差大小动态引入增益动态调整的鲁棒控制项,有效消除了控制中潜在的不稳定因素。基于SISO非线性系统的仿真研究验证了所提方案的有效性。

在线学习RBF神经网络的模型参考自适应控制器

本文给出一种在线学习RBF神经网络的快速算法 ,并设计了在线学习RBF神经网络的MARAC。通过仿真表明 ,在线RBF神经网络的MRAC计算量小、在线学习、跟踪时间短。

基于Smith预估补偿的地下水位模型参考自适应控制器的设计

针对地下水位控制的纯滞后性和特殊性,本文给出了一种将模型参考自适应控制与Smith-Fuzzy控制器相结合的控制策略,通过对模糊PID参数和Smith预估器滤波时间常数的在线整定与仿真,获得了比普通模糊PID控制和Smith预估器控制更好的控制效果与性能。

电液伺服系统模型参考自适应控制器研究

对电液伺服系统进行了模型参考自适应控制研究 ,根据系统输入输出调整某一特定结构控制器的参数 ,从而补偿对象传递函数的变化 ,并给出了仿真结果。

多级的模型参考自适应控制器设计

本文将对象分解为串级形式来设计MRACS ,解决了高阶复杂的被控对象在发生大范围和不可测变化时引起的不稳定问题。并进行了计算机仿真。

直流调速系统模型参考自适应控制器设计

主要针对控制系统中常见的直流调速系统,分析其特性,讨论了基于Lyapunov稳定性理论的单输入-单输出自适应系统设计问题。并通过MATLAB仿真,验证了自适应控制的优越性。

基于模型参考自适应的水肥一体化控制系统设计

针对水肥混合过程中水肥EC值精准控制的问题,设计一个基于模型参考自适应的水肥一体化决策和控制系统。建立母液动态调控模型,并通过该模型设计模型参考自适应控制器。仿真试验结果显示,模型参考自适应控制相较于模糊PID控制,在跟踪试验中超调量降低1.2%,调整时间减少12.6 s,阶跃试验中超调量降低14.4%,调整时间减少超过2 s,抗干扰能力优于模糊PID控制。通过3种方式进行田间试验,对比模糊PID控制和人工灌溉方式,采用模型参考自适应控制能够使番茄株高分别提高15.7%和35.6%,茎粗分别增长11.1%和18.6%,产量分别提升23.3%和48.1%,结果表明,模型参考自适应控制优于模糊PID控制和人工灌溉方式,从而验证模型参考自适应控制的有效性,为精准施肥灌溉提供技术支持。

一阶系统模型参考自适应辨识及位置控制

针对新建系统或负载变化导致的模型参数不确定问题,对交流伺服系统进行研究,提出模型参考自适应辨识(model reference adaptive identification,MRAI)算法,对一阶系统模型参数进行在线辨识。首先对一阶系统进行数学模型构建,然后根据李雅普诺夫(Lyapunov)稳定理论选择参考模型,并设计自适应控制律,在此基础上对一阶系统进行模型参数在线辨识。当参数收敛后,根据系统要求的自然频率和阻尼比,在线设计位置控制器参数,并进行跟踪定位控制。仿真和实验结果表明,模型参考自适应在线辨识算法能快速精准地辨识出系统模型参数,通过在线设计控制器参数实现了对参考信号的快速跟踪。

水下无人平台的模型参考自适应姿态控制研究

水下无人平台通常用于海洋勘探和开发,以帮助研究人员了解水下情况。针对水下无人平台在恶劣海底环境下保持姿态稳定困难,无法有效开展海底矿物资源勘探及实时回传清晰、稳定水下图像的问题,设计一种基于模型参考自适应PID的姿态控制系统。通过控制器不断迭代控制参数,使平台在搭载不同水下勘探设备的情况下依然能够保持水下姿态的稳定。分别在Matlab/Simulink环境和实际工况下对平台的姿态控制进行仿真分析及测试,实验结果表明:该模型无论在大、小角度转向均以较短的调节时间(4.36 s、2.69 s)和几乎为0%的超调量优于其他模型,具有良好的控制效果。尤其对于运行环境及搭载设备会造成控制模型结构及参数发生变化的问题,模型参考自适应PID控制具有更好的鲁棒性。该研究可为今后水下平台快速、准确的调节自身姿态,保持稳定状态提供可靠的技术解决方案。

复合模型参考自适应无速度矢量控制

磁链模型和无功功率模型由于结构简单、估计性能好,常用于模型参考自适应转速估计。针对磁链模型和无功功率模型各自存在的动稳态问题,通过分析不同模型对磁链精度的需求差异,提出了由无功功率-磁链-切换函数组成的复合模型,该复合模型在动态和稳态过程中都能实现准确的速度估计。经Matlab/Simulink仿真及实物实验,证实复合模型具有良好的动态跟踪性能和优秀的稳态性能。

交互式模型参考自适应滑模控制矢量控制系统

针对异步电机参数变化导致转速估计不准确的问题,提出一种同时辨识定子电阻和转速的交互式模型参考自适应估计方法,并针对常规模型参考自适应方法在估计时存在复杂的PI增益系数调节的问题,使用基于趋近率的滑模控制来替代PI环节。该方法只需检测定子侧电压和电流值即可估计异步电机在运行过程中的定子电阻和转速的值,使整个系统对定子电阻的变化具有较强的鲁棒性,提高整个系统的控制精度。通过对异步电机的矢量控制仿真实验验证了该方法的准确性。

基于模型参考自适应自抗扰的风电系统最大功率控制

为实现直驱永磁同步发电机(permanent magnet synchronous generator,PMSG)的最大输出功率追踪,构建了一种基于模型参考自适应自抗扰控制的永磁同步风力发电系统最大功率控制系统。首先,搭建模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)来估算风力发电系统的角速度,实现控制系统的无位置控制,并对MRAS中的PI反馈自适应无法快速跟踪转速且具有超调等问题,提出伪微分反馈自适应率,有效提升无位置控制的精度;同时,为提高PMSG动态响应性能,增强PMSG的抗干扰性能,增强出速度环自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)策略,可以很好地进行风速跟踪,确保在不同风速下实现最大功率追踪。仿真结果表明,当风速变化较小时所提控制策略转速估计误差很小,而传统MRAS控制策略初始位置估计误差超过了10 rad/s,同时动态过程中也存在一定的跟踪误差,当风速变化剧烈时所提控制策略转速跟踪误差不是很大,而传统MRAS控制策略误差超过10 rad/s。研究结果表明,所提控制策略可以准确地追踪转速,并具有较好的动态性能。

基于模型参考自适应的电液负载模拟器主动加载力控制研究

针对电液负载模拟器在主动加载过程中参数不确定、非线性、易受到外部干扰等导致控制精度较低的问题,提出一种基于模型参考自适应的主动加载力控制方法。根据电液负载模拟器加载系统的工作原理,建立系统的数学模型,通过对参数模型辨识得到系统的传递函数,设计模型参考自适应控制器,并基于李雅普诺夫理论验证控制器的稳定性。最后,通过AMESim和Simulink联合仿真模型对提出的控制方法进行分析。仿真结果表明:与传统PID控制器相比,在不同加载力指令下,模型参考自适应控制器显著提升了加载系统的控制精度和响应速度,加载力误差控制在0.6%以内,有效抑制了外部干扰。

异步电动机无速度传感器模型参考自适应控制

针对异步电机运行过程中参数易发生变化的问题,基于扩张状态观测器的思想,将可变的电机参数作为扰动项,设计一种带有反馈补偿的转子磁链观测器,并结合模型参考自适应系统实现异步电机无传感器矢量控制。将此转子磁链观测器作为模型参考自适应系统中的参考模型,克服电压型磁链观测器的纯积分漂移问题。仿真结果表明:在电机定转子互感发生20%偏置的情况下,所提算法转速辨识误差最大为0.3%、转速超调量仅为0.83%、转矩脉动减小了38%,具有良好的转速辨识精度和抗扰动能力。