基于MATLAB的线性二次型最优控制器设计

给出了完整的线性二次型最优控制器的设计过程 ,简述了线性二次型最优控制器的基本原理、控制器的设计方法 ,并对控制器作用下的闭环系统的稳定性和响应进行了分析 ,设计所得到的控制器控制效果比较好 ,对参数摄动也不敏感 ,达到了设计的目的。

基于线性二次型最优控制的机器人示教数据处理系统设计

针对机器人拖动示教过程中传感器采集的数据含有噪声的问题,提出了一种基于线性二次型最优控制的运动轨迹控制器。首先,针对机器人关节运动特性建立状态空间模型,并设计相应的性能指标;然后,采用线性二次型最优控制设计最优控制律和相应的控制系统;最后,以Franka Emika机器人为示教对象进行实验,将机器人自身传感器采集的数据作为最优控制系统的输入,将系统输出用于机器人的运动控制,完成机器人拖动示教。实验结果表明,线性二次型最优控制方法能有效抑制传感器采集数据的噪声,较好地将关节速度、加速度和急动度的幅值控制在合理范围内,使处理后的数据能更好地应用于机器人的拖动示教。

基于遗传算法优化的汽车主动悬架LQG控制器的设计

常规线性二次最优控制器在汽车主动悬架应用中,存在权值矩阵确定的问题。设计了一种基于遗传算法优化控制器权值矩阵的方法。利用遗传算法的全局优化算法,以主动悬架性能指标为目标函数对权值矩阵进行优化设计,提高了控制器的设计效率和控制性能。应用该方法进行了汽车悬架主动控制仿真。研究结果表明:基于遗传算法优化的LQG控制器的汽车主动悬架相对于应用常规控制器的主动悬架和被动悬架,能够大大改善主动悬架的性能。同时在充分利用常规线性二次最优控制器优势的基础上,解决了其权值矩阵确定存在的问题。

车辆主动悬架二次型最优控制器权矩阵参数优化

在使用线性二次型调节器(LQR)的车辆主动悬架控制器中加权矩阵Q和R的取值经常依靠先验知识选取。粒子群算法具有良好的快速寻优能力,可以对权矩阵参数进行优化。针对目前算法存在的缺点通过在更新过程中动态调整惯性权重以更好地平衡全局和局部搜索能力,同时在迭代后期加入禁忌搜索避免陷入局部最优解。在MATLAB中建立1/4二自由度主动悬架仿真模型,对振动控制性能仿真分析结果表明,采用改进粒子群优化LQR与传统LQR方法相比能够很大程度上减少路面变化对车身的冲击,乘坐舒适性和可操纵性得到明显提升。

高速铝板轧机的次最优控制

本文针对高速铝板轧机的计算机控制系统的设计,提出了一种次最优控制器的设计方法,这种设计方法以最优控制器为基础引入一定的约束条件,而获得次最优控制器参数,本文介绍的方法简单、有效,在工程上有一定的实用价值.

二自由度扭转系统的线性二次型最优控制

以加拿大Quanser公司提供的二自由度扭转系统为控制对象，首先基于拉格朗日方程对整个系统进行数学建模，然后应用线性二次型最优控制策略（LQR）设计了系统的控制器，并在Matlab／Siumlink／WinCon环境下进行了系统仿真和实际控制。实验表明，LQR控制策略能够良好地应用于二自由度扭转系统，并有较好的控制效果。

基于蚁群算法的机器人系统LQR最优控制研究

针对两轮自平衡机器人线性二次最优控制器(LQR)中的权参数选择问题,提出了一种基于自适应蚁群算法的权矩阵优化参数策略。利用LQR控制器,采用自适应蚁群算法对LQR权矩阵Q的各位参数进行数字寻优,将得到的数字序列进行划分,寻找到最优参数值,从而对两轮自平衡机器人的俯仰属性进行有效的系统控制。仿真实验结果表明:采用蚁群算法优化后的控制器比人工选择参数策略有更好的控制效果,验证了方法的稳定性和有效性。

侧向风干扰下的汽车主动前轮转向最优控制

侧向风对汽车行驶操纵稳定性有重要影响.通过分析侧向风干扰下车辆稳定性,提出基于主动前轮转向(active front wheel steering,AFS)的控制策略.AFS控制器采用线性二次型最优控制算法,以实现横摆角速度和质心侧偏角目标值跟踪.为了评价控制算法,基于MATLAB/Simulink和CarSim协同仿真环境建立整车动力学模型、单点预瞄驾驶员模型、控制器模型、道路和侧向风模型.仿真结果表明,AFS可有效提高车辆在侧向风干扰下的操纵稳定性,且控制算法对车速和路面附着系数具有良好的鲁棒性.

路面激励下车辆速度最优控制

对发动机-耗能装置动力学模型进行分析,给出了完整的线性二次型最优控制器的设计过程。介绍了线性二次型最优控制器的基本原理和控制器的设计方法,设计了自动调节车辆速度的线性二次型最优控制器,并对控制器作用下的闭环系统的响应进行了分析。结果表明,设计所得到的控制器控制效果良好,达到了设计目的。

民用涡扇发动机多变量增广LQR控制器设计

针对民用涡扇发动机设计多变量控制器,提出将多变量增广LQR控制算法引入到民用涡扇发动机的方法。将发动机控制量作为增广的状态向量引入LQR算法设计,并根据控制系统回路的性能需求,设计期望动态响应曲线;期望动态响应与实际动态响应的差值范数作为优化目标用来调整、确定LQR控制算法的权阵取值;设计的控制器与民用涡扇发动机非线性模型仿真验证。结果表明,多变量增广LQR控制器满足民用涡扇发动机的控制需求。

基于T-S模型的最优模糊多模型切换控制

针对传统控制方法鲁棒性不强以及配置极点复杂的问题,本文中提出了一种基于T-S模型的最优模糊多模型切换控制方法,将T-S模型、线性二次型最优控制器设计以及多模型切换控制三者结合起来。该方法首先对每个T-S模糊模型的线性子系统设计LQR控制器,再把每个控制器乘以其权重求和得到全局LQR控制器,满足线性二次型性能指标最小的条件下,获得状态反馈矩阵,即提高了系统的鲁棒性,且避免了配置极点的复杂工作。在模糊规则数相同的情况下,多模型切换由于模糊论域的变小而提高了线性逼近精度,实现对整体非线性系统的逼近与控制。仿真实验结果验证了这种方法的有效性。

基于切换线性系统的单相有源电力滤波器的建模与控制

为研究具有典型混杂动态特性的单相有源电力滤波器(single phase active power filter,SPAPF)的高性能控制问题,作者采用脉宽调制技术将包含SPAPF的混杂系统模型转化为包含切换开关的线性系统模型,通过在平衡流形邻域对其进行近似线性化得到了以脉宽为输入函数的线性离散系统,并为该系统设计了能够实时跟踪补偿指令电流的线性二次最优数字控制器。该控制器以脉宽为控制量,物理意义清晰、设计思路合理、易于在工程中实现。仿真结果验证了上述系统模型和控制器的正确性和有效性。

小卫星大角度姿态机动的变结构控制方法

大角度姿态机动是高分辨率遥感小卫星的关键技术之一 .在反作用轮速率饱和限制条件下 ,为获得较短的机动时间 ,在极大值原理和变结构控制理论的基础上 ,提出分步优化的方法 ,设计了次最优控制器 ,避免了直接优化控制存在的困难 .仿真结果表明 :控制算法能在反作用轮速率饱和限制条件下较快地实现姿态大角度机动 ,具有设计简单、易于实现和鲁棒性好等特点 .

含死区的单相并联有源滤波器建模及控制策略研究

为减少由于死区时间所产生的附加谐波含量,建立了包含死区的单相并联有源滤波器(APF)混杂动态模型。根据脉宽调制原理(PWM)与精确离散化方法,将混杂动态模型转换为等效离散时间系统(EDTS)模型,并将EDTS模型在平衡流形邻域近似线性化,得到以脉宽偏差为输入函数的线性等效离散系统(LEDTS)模型。依据LEDTS模型,以PWM信号的脉宽作为控制量,设计了满足一定性能指标的切换线性二次最优控制器。仿真实验验证了所提建模和控制策略的有效性与可行性。

四旋翼无人机的自适应容错控制

针对四旋翼无人机执行机构部分失效故障和传感器偏差问题,为了可靠,安全、稳定的飞行,采用自适应容错控制策略.当无人机飞行时,利用二阶卡尔曼滤波器在线快速估计状态、检测执行器故障和传感器偏差,当执行器故障检测和诊断出来后,将故障因子视为自适应因子,用来调节自适应容错控制器的参数,使故障影响变小,同时估计传感器的偏差,如有偏差,则将偏差部分补偿给输出信号.在Matlab实验平台上对所提方法的可行性和有效性进行仿真验证,结果表明四旋翼无人机执行机构在发生部分失效故障和传感器偏差时,采用自适应容错控制策略,输出信号能够快速跟踪参考输入信号,实现了对四旋翼无人机的容错控制.

基于故障程度的四旋翼无人机容错控制

针对四旋翼无人机执行机构部分失效故障,采用一组线性二次最优控制器,并且设计了可变因子二阶卡尔曼滤波器在线快速估计状态和检测故障。当故障被检测和诊断出来时,通过可变因子二阶卡尔曼滤波器调节,同时切换到相应的线性二次最优控制器使故障影响变小。最后,在Matlab实验平台上对所提方法的可行性和有效性进行仿真验证验证,结果表明四旋翼无人机执行机构在发生部分失效故障时,输出信号能够快速跟踪轨迹,实现了对执行机构部分失效故障的容错控制。

二维翼段阵风载荷减缓主动控制

针对二维翼段阵风载荷减缓主动控制,设计了阵风发生器,以在垂直来流方向产生稳定的简谐流场。设计了次最优控制器,并考虑沉浮、俯仰方向的阻尼不确定因素以及超声电机建模时存在的误差,设计了H_∞控制器。数值仿真与风洞实验表明:两种控制器均能对二维翼段阵风载荷起到减缓的作用。通过对比两种控制器的阵风载荷减缓效率发现:虽然在数值仿真中次最优控制器比H_∞控制器具有更好的减缓效果,但风洞实验中H_∞控制器的减缓效果更好,且实验结果与仿真结果更加吻合。

LQR控制策略在旋转机架模型中的应用

以加拿大Quanser公司生产的2自由度起重机机架模型———旋转机架系统为研究对象,首先基于拉格朗日方程建立了系统的数学模型,然后对模型进行了线性化处理得到了其状态空间表达式,在此基础之上设计出了线性二次型最优控制器(LQR)。借助Matlab/Simulink和Wincon控制平台,进行了仿真与实时控制实验。结果表明,LQR控制策略具有良好的效果。

三级倒立摆的混合控制

针对传统模糊控制的不足,基于三级倒立摆多变量非线性的数学模型,设计了由模糊控制器和线性二次最优控制器组合的混合控制器。当小车到达某一指定位置时,模糊控制器切换到线性二次型最优控制器。仿真结果表明:混合控制器有效克服了模糊控制器在定位精度低和线性二次型最优控制器响应时间慢的缺点,优于单一的模糊控制器或线性二次型最优控制器。

多关节深海潜水器纵垂面建模与俯仰控制

为实现深海纵向剖面探测,给出了一种多关节潜水器的设计方案,并对潜水器的纵垂面建模与俯仰姿态控制问题进行了研究。针对浮力和重力不平衡的情况,根据牛顿第二定律和力矩平衡原理建立了多关节潜水器在纵垂面上的运动学和动力学模型。考虑到多关节潜水器在纵倾运动控制过程中存在未知干扰和过驱动等问题,提出了一种线性二次型最优自抗扰控制方案。根据实验样机硬件设计要求,将关节摆动角度作为被控系统输入。将系统内力与外部扰动作为系统总扰动,采用线性扩张状态观测器对总扰动进行估计。针对系统过驱动问题,采用奇异值分解法求解控制系数矩阵的伪逆矩阵,实现总扰动补偿与输入合理分配。采用线性二次最优控制优化线性反馈控制增益,实现控制增益按照期望输入输出效果达到最优。在SIMULINK平台上,搭建模型仿真环境,在有、无输入扰动两种情况下,使用线性二次型最优自抗扰控制器实现俯仰控制仿真。结果表明,所设计的控制器具有低超调、抗干扰和精准度高的特性。