特征模型自适应控制方法在悬臂梁振动主动控制中的应用

特征建模理论和方法是对现有控制理论关于对象建模理论的一个发展,为高阶、参数未知对象进行低阶控制器、自适应控制器和智能控制器的设计提供了理论依据,为工程设计带来极大的方便。基于特征模型的自适应方法与常用的间接自适应方法相比,待辨识的参数更少,控制器算法更简单。由于基于特征模型的自适应方法是一种很新的方法,在实际系统中的应用还比较少,因此有必要通过在实际系统的应用来验证该方法的有效性并不断改进和完善该方法。为此,利用压电智能结构作为挠性悬臂梁的敏感器和致动器,采用特征模型自适应控制方法对挠性悬臂梁的振动进行主动控制,并比较研究了特征模型自适应控制算法和正位置反馈(PPF)控制算法的物理仿真结果,通过物理仿真验证了特征模型自适应控制器抑制梁弯曲振动的有效性。

基于特征模型的永磁同步直线电机自适应控制

为了解决永磁同步直线电机系统的参数不确定性、建模不确定性及饱和非线性等问题,提出一种基于特征模型的自适应控制器。依据特征模型理论描述永磁同步直线电机系统,采用自适应和鲁棒控制方法设计控制器。建立永磁同步直线电机的特征模型,并给出具体建立步骤,使得控制器设计变得简单,易于工程实现。通过设计参数自适应律对系统未知特征参数进行估计,可实现对系统模型的精确补偿,同时在控制器中添加带有误差积分的鲁棒控制项,提高系统对不确定参数及未知干扰的鲁棒性。此外,由于饱和特性的存在,导致控制器产生windup问题,给系统的控制性能和稳定性造成不利影响。因此,该控制器中还带有抗饱和控制项,能够提升系统的抗饱和能力。最后,通过对比实验验证了所提控制器的有效性。

基于特征模型和模糊动态特征模型自适应控制方法的网络控制系统

针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能.

一种基于连续特征模型的新型自适应控制方法

针对一类非线性系统,提出一种新型的自适应控制方法。首先通过构造原系统的连续特征模型,使得特征模型与原非线性系统具有等效的输入-输出特性,即当输入相同时,二者的输出完全相同。所以,特征模型可以替代原系统作为被控对象进行输出反馈控制系统设计。由于原非线性系统具有未知参数和不确定性,特征模型的特征参数是未知的、快时变的。然后将连续特征模型与动态面控制技术相结合,形成一种鲁棒自适应控制方法。该方法完全不依赖原系统模型,仅利用其输出信息进行反馈控制,无需设计观测器对原系统的内部状态、未知参数和不确定性进行观测。最后采用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性,仿真结果验证了方法的有效性。

基于LDA-MURE模型的背景音乐自适应推荐方法

用户的情绪状态不同,需要的背景音乐也不同,因此提出基于LDA-MURE模型的背景音乐自适应推荐方法。提取背景音乐的音频特征和社会化标签,通过Fisher线性判别分析方法融合上述数据的特征,结合投影变换方法获得不同类别背景音乐的类内离散度和类间离散度。通过现代心理学分析人类情绪的节律周期变化,在此基础上判断用户当前的情绪状态。最后在LDA模型的基础上构建LDA-MURE模型,为用户推荐不同类别的背景音乐。实验结果表明,所提方法的MEA指标值较低、P@N指标值较高、用户满意度较高。

磁轴承基于特征模型的全系数自适应控制算法研究

磁悬浮轴承是具有非线性的控制对象,对磁轴承系统进行建模存在参数与动态双重不确定性,使得采用PID控制等依赖于确定性模型的控制方法达不到理想的控制效果。基于特征模型的全系数自适应控制策略对于非线性的被控对象有较好的解决效果,且控制器设计简便,在实际工业应用已有较好的成效。本文进行了单自由度磁轴承模型分析,推导了递归最小二乘法辨识特征模型理论与基于特征模型的全系数自适应控制理论。最后将全系数自适应控制算法应用到磁轴承系统进行仿真和实验验证,结果表明该算法在磁轴承起浮响应与静态悬浮时的有效性和可靠性。

船舶类量化神经网络自适应运动控制方法研究

研究船舶类航向自适应运动控制方法有助于加快解决船舶在海上通讯带宽受限情况下航向跟踪检测困难和控制效果差的问题。基于RBF神经网络,采用一种经典非线性运动解析模型来描述通信信号输入量化过程,无限逼近于航向控制系统中的未知非线性项来消除隐性不确定项因子对控制系统的影响,与此同时模型中所设计的RBF自适应量化控制器不需要对先验信息进行量化参数处理,不仅可以保证有效跟踪和控制的同时,还可以减轻通信的传输负担、减少执行频次和降低系统控制幅度。本文基于Lyapunov稳定性理论证明了所提出的带有输入量化的RBF神经网络自适应闭环控制系统的稳定性,并在Matlab Simulink环境中构建仿真模型分析,论证了所设计的运动控制方法的有效性。

考虑特征模型的高超声速飞行器全通道自适应控制

针对高超声速飞行器具有强非线性、高不确定性及强耦合等特点,提出一种基于反馈线性化控制与特征模型自适应控制相结合的姿态控制律设计方法,解决姿态控制系统的非线性耦合与不确定性,保证飞行器控制系统稳定。首先,建立高超声速飞行器全通道非线性耦合的动力学模型。其次,利用反馈线性化控制方法将全通道非线性耦合系统解耦成近似线性系统,并对线性解耦系统设计输出反馈控制律;而对于反馈线性化控制依赖于系统的精确数学模型,并对建模误差和外部干扰敏感的问题,设计基于误差特征模型的自适应控制律,提高系统的适应性;针对原动力学模型,证明闭环控制系统是有界稳定的。最后,通过数学仿真校验了控制律设计的正确性与有效性,仿真结果表明设计的姿态控制系统可以很好地跟踪指令,具有较强的鲁棒稳定性。

基于无模型自适应控制方法的直流电机调速系统

设计了一种应用数据采集卡的无模型学习自适应直流调速系统,将基于全格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的无模型自适应控制方法应用在直流电机速度控制中,控制器的设计是无模型的,弥补了经典自适应控制阶数高时在线计算量过大而不能适应于系统快速变化过程的不足。系统包括控制部分和实时仿真部分,实现了转速采集、电机控制、参数修改及轨迹绘制的实时过程。采用Visual Basic(VB)编写的控制软件,通过动态链接库调用的方式控制数据采集卡。实验结果展示了该方法的稳定性和抑止外部干扰的有效性和鲁棒性。

基于分片线性化方法的非线性系统多模型自适应控制

基于分片线性化方法辨识一类非线性系统 ,给出了非线性系统的多线性模型表示。基于线性模型建立多个控制器 ,基于最大最小指标切换函数构成多模型自适应控制器。给出了非线性系统多模型自适应控制算法的优化模型集建立方法 ,解决了多模型自适应控制模型多、计算量大的问题。

基于特征模型的柔性结构自适应振动控制方法

对一类多输入多输出柔性结构的振动控制问题,设计一种基于低阶特征模型的特征阻尼配置自适应控制方法。该方法设计过程简单,调试方便。在此基础上给出了保证闭环系统渐近稳定的充分条件。数学仿真表明该方法具有较强的鲁棒性且可以取得较满意的控制性能。

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。

基于特征模型的高速列车自适应误差补偿控制

针对高速列车运行过程中因不确定运行阻力和模型误差等因素产生的系统误差,提出了新的基于特征模型的高速列车自适应误差补偿控制策略,实现了其对给定目标速度曲线的渐近跟踪。首先通过动力学分析,基于特征建模方法和参数辨识,建立了存在系统误差的高速列车特征模型;其次,利用扩张状态观测器对系统误差的估计能力,设计了基于特征模型的高速列车自适应误差补偿控制器,并结合广义最小方差方法对控制器参数进行了优化,使其在存在系统误差时仍能实现对给定速度曲线的渐近跟踪。该控制策略能够有效处理系统误差带来的不确定性,提高控制精度,从而保障高速列车的安全可靠运行。为了验证本文所提方法的有效性,以CRH380A型高速列车为被控对象进行仿真实验。仿真结果表明设计的补偿控制方法在列车存在未知系统误差的情况下仍能保证理想的控制性能。

基于多变量特征模型的机械手自适应控制

机械手系统动力学模型所设计出来的控制器一般具有比较复杂的形式。为了解决机械手系统控制器复杂性问题,推导出机械手系统的线性多变量时变二阶离散差分方程,得到了其方程系数所满足的特征关系,并由分析可知当采样时间间隔足够小时,该方程系数具有慢时变特性。基于建立的差分方程及其系数的特征关系,给出了带有遗忘因子的最小二乘辨识方法和多变量黄金分割控制律相结合的且形式简单的自适应控制算法。利用系数的特征关系,能使需要辨识的参数个数减少。此算法具有只需要关节的位置信息而不需要速度信息的优点。数学仿真结果表明该方法对机械手控制的有效性和鲁棒性。

特征模型方法在中继星天线指向控制中的应用

主要研究基于特征模型的自适应控制方法在中继星天线指向跟踪控制中的应用。利用由Newton-Euler方法建立的挠性多体卫星的混合坐标方程动力学简化模型进行数学仿真,分别采用基于特征模型的自适应控制方法和经典PID方法进行卫星本体姿态和天线指向跟踪控制,并比较两种控制方法的控制稳定性和控制精度,仿真结果表明用特征模型自适应控制方法设计的控制器能满足系统性能要求,并具有很强的鲁棒性和抗干扰性。

基于特征模型的全系数自适应控制系统稳定性研究

讨论了基于特征模型的黄金分割加逻辑微分自适应控制律组成闭环系统的稳定性问题。针对参数未知、线性定常或慢时变的二阶不稳定对象,本文给出了在采样周期满足一定条件下,上述闭环系统渐近稳定的充分条件,其中包含对于时变参数变化范围和非线性阻尼系数的约束条件。

基于特征模型的电梯用永磁同步电机抗扰动自适应控制

针对电梯用永磁同步电机(PMSM)建模的复杂性及高性能控制的需求,设计了基于特征模型的抗扰动自适应控制算法。在采用i_d=0的矢量控制下建立系统的二阶特征模型,设计了速度环相应的积分黄金分割自适应控制。针对电梯运行时的负载扰动,设计了一种转矩观测器,将转矩观测量补偿到电流环输出中。仿真结果表明,基于特征模型的抗扰动自适应控制具有良好的稳态精度及鲁棒性;进一步结合电梯速度曲线的仿真研究,验证了其用于电梯PMSM调速系统的可行性。

基于多变量特征模型的黄金分割自适应控制系统稳定性分析(英文)

主要研究了基于多变量特征模型的黄金分割自适应控制器的闭环系统稳定性。对从特定区间取值的双输入输出特征模型,通过计算离散系统的矩阵导出1范数,一个充分条件被用来证明闭环系统是指数稳定的。结果不仅表现了系统稳定性,还同时给出了一个黄金分割自适应控制器中可调参数数值的选取方法。最后对中继星的数学仿真验证了系统的稳定性。

基于特征模型的永磁同步电机转速自适应控制

针对永磁同步电机离线辨识的建模方法存在一定的建模误差,采用id=0的矢量控制策略,提出用特征建模理论对永磁同步电机建立特征模型。在此基础上,设计了一种基于特征模型的智能自适应组合控制器。实验表明,该方法对电机转速的控制精度高、鲁棒性强;与传统PI控制相比,具有速度跟踪更快、稳态时速度波动率更小的特点。

一类不确定非线性系统基于特征模型的复合自适应控制

针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,提出一种基于特征模型的复合自适应控制方法.该方法的创新性在于基于系统的误差特征模型,构建一种综合跟踪控制误差和模型估计误差的特征参量复合自适应律,该自适应律用于控制器设计和分析,可同时实现跟踪控制误差和模型估计误差的收敛.此外,为便于特征参量自适应律的设计和分析,根据特征参量的慢时变特性,将其视为未知标称常数项和时变误差项之和,并且选用其中常数项的估计量作为自适应控制参数.进一步,为抑制特征参量中时变误差项对系统稳定性和模型估计误差收敛性的影响,在控制器及复合自适应律设计中引入带饱和函数的非线性环节.理论分析证明闭环控制系统稳定,且跟踪控制误差和模型估计误差收敛到原点的一个邻域内.仿真结果表明,与现有仅根据模型估计误差调节的基于特征模型的自适应控制方法相比,所提出的复合自适应控制方法具有更好的控制性能.