新能源直流组网倍流整流器线性二次型最优控制增强抗扰特性研究

针对由可再生能源组成的直流电网电解氢系统,通过设计一种基于线性二次型最优控制(LQR)的全状态反馈控制方法,建立全状态误差量的小信号模型,利用系统状态误差量反馈的方法,在新能源并网带来的供电干扰和负荷波动下,改善DC-DC变流器的动态特性,提高电解设备的运行效率和槽内材料的寿命。结果证明,该方法可以显著地降低系统的电压、电流波动时间,且与常规的PI控制相比,对系统干扰的抑制效果更好。最后,对线性二次型最优控制所提出的理论与方法进行仿真验证,证明其正确性与适用性。

基于线性二次型调节器与比例积分微分控制的步态轨迹跟踪研究与优化

老龄化或疾病导致下肢功能障碍的患者逐渐增多,传统的康复方式存在一定局限性,因此下肢康复机器人成为当前康复技术主流领域。为了在下肢康复设备轨迹追踪性能良好的同时保证患者使用时的安全性,本文设计了一种将线性二次型调节器(LQR)与比例积分微分(PID)控制相结合的控制算法。首先利用运动捕捉设备采集正常步态轨迹,然后在已搭建的足底驱动式踏板步态训练设备中,对步进伺服控制系统采用位置环–速度环–电流环三闭环的PID控制。求得系统数学模型后,使用LQR算法优化PID控制器各环反馈系数,然后将控制器部署至装置中,并进行了实验验证。实验验证了控制器的可行性与有效性,提升了康复设备追踪步态轨迹的性能。

基于线性二次最优-PID车辆控制策略研究

针对车辆在循迹过程中主动跟随精确性的问题,本文提出了一种利用线性二次(LQR)-PID最优算法设计上层控制器的方法。首先,根据车辆的动静态特性和运动特性建立CarSim车辆模型,并设计相应的性能指标;然后,采用LQR线性二次最优控制和PID控制设计了针对不同路况条件下的两种跟车策略,结合实际驾驶条件下自身传感器采集的数据作为系统输入,将所设计控制策略得到的输出作用于车辆模型。联合仿真表明:线性二次-PID最优控制策略在不同工况条件下能够有效地减小车辆在跟随过程中的稳态误差,且能够明显改善驾乘体验。

一级倒立摆的线性二次型控制器设计与仿真

以一级倒立摆为研究对象,根据牛顿力学第二运动规律,建立倒立摆状态空间表达式的数学模型,基于最优控制理论,设计了线性二次型控制器。通过MATLAB/Simulink软件进行系统建模仿真,分析系统稳定性,结果表明线性二次型控制器具有超调小、响应快、精度高等特点,可以实现倒立摆系统的快速稳定控制。

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。

永磁同步电动机的参考模型逆线性二次型(MR-ILQ)最优电流控制跟踪鲁棒性

过渡响应的鲁棒性反映输出误差的最大瞬时值.利用l∞范数和线性矩阵不等式(LMI),给出了评价电流控制系统鲁棒跟踪性能的方法.采用该方法直接评价了电流控制系统的跟踪鲁棒性能.以内埋式永磁同步电动机为例,对阶跃和正弦电流给定信号下的最优电流控制系统以及调速系统进行了仿真研究,结果表明合理的控制器参数选择,使系统能实现电流的准确跟踪以及精确的速度控制,对参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性.

交流主动磁轴承电主轴线性二次型最优控制

针对交流主动磁轴承电主轴,提出采用线性二次型最优控制理论设计磁轴承控制器。阐述了一种交流主动磁轴承支承的电主轴结构和工作原理,建立了电主轴系统的状态方程。在介绍线性二次型最优控制理论的基础上,采用线性二次型最优控制理论设计了5自由度交流磁轴承电主轴分散和集中参数控制器,并用Matlab软件对集中和分散控制器进行仿真和性能比较。仿真实验结果表明,交流主动磁轴承电主轴转子在20 000 r/min以下运行,采用线性二次型最优控制理论设计的分散控制器,能够实现转子稳定悬浮,交流主动磁轴承电主轴能够按理想的指标运行,并且具有良好的动、静态性能。

具有加性和乘性噪声的线性离散时间随机系统的无模型最优跟踪控制

本文研究一类同时受加性和乘性噪声影响的离散时间随机系统的最优跟踪控制问题.通过构造由原始系统和参考轨迹组成的增广系统,将随机线性二次跟踪控制(SLQT)的成本函数转化为与增广状态相关的二次型函数,由此推导出用于求解SLQT的贝尔曼方程和增广随机代数黎卡提方程(SARE),而后进一步针对系统和参考轨迹动力学信息完全未知的情形,提出一种Q-学习算法来在线求解增广SARE,证明了该算法的收敛性,并采用批处理最小二乘法(BLS)解决该在线无模型控制算法的实现问题.通过对单相电压源UPS逆变器的仿真,验证了所提出控制方案的有效性.

大型风力发电机组线性二次型高斯最优控制策略

为优化额定风速下变速恒频风力发电机组的运行效能,使风力机既能最大化地捕获风能又能最小化随机风引起的疲劳载荷及功率波动,提出一种基于有效风速估计的自适应增益调度线性二次型高斯(gain schedule linear quadratic Gaussian optimal control,GS-LQG)最优控制策略。该控制策略以扩展Kalman滤波器(extended Kalman filter,EKF)估计出的平均有效风速作为增益调度变量,根据风电机组稳态工作点的变化,自适应调整控制器参数,使得在每个工作点都能实现最优控制。以1.5MW风电机组作为研究对象,对大范围变化风况激励下,风电机组响应情况进行了仿真研究,结果表明该控制策略可以实现准确的风速估计,并且相对于传统控制策略能够有效缓和传动链上转矩的波动,平滑输出功率,对改善风电的电能质量,延长机组使用寿命具有重要意义。

结构地震响应线性二次型最优迭代学习控制

针对地震作用下工程结构的地震响应,将线性二次型最优控制与迭代学习控制相结合,提出了线性二次型最优迭代学习混合控制方法.该方法根据迭代学习控制过程中二次型性能指标函数极小化导出施加于工程结构的最优控制力,并依此研究该方法减小工程结构地震位移响应的有效性.选取典型建筑结构振动控制Benchmark第2阶段的地震作用Benchmark模型为研究对象,数值仿真结果表明,二次型最优迭代学习混合控制方法能对Benchmark模型的地震位移响应进行有效控制,使控制效果得到一定的改善.

基于线性二次型的受电弓最优输出跟踪器设计

随着电力机车运行速度的不断提高,受电弓与接触网之间的压力波动越来越严重。为了减小弓网之间的压力波动,提高电力机车运行的稳定性。针对二元受电弓与接触网简化动力学模型,从受电弓主动控制角度出发,利用最优控制理论中线性二次型控制进行分析研究。根据线性二次型性能指标中误差与控制能量最小化原理,进行最优输出跟踪器设计。通过MATLAB仿真软件对系统输出接触力进行动态仿真,并得到跟踪误差曲线。分析结果表明,最优输出跟踪器跟踪能力很强,能有效提高弓网接触压力的稳定性,改善弓网受流质量。针对弓网系统模型,线性二次型是一种有效的控制策略。

基于线性二次型最优控制策略的倒立摆实验系统搭建

以自动控制领域典型的实验、教研设备——倒立摆系统作为研究对象,在建立了倒立摆系统数学模型的基础上,采用线性二次型最优策略进行控制,并利用MFC实现了人机交互,自主搭建了一套直线型一级倒立摆实验系统。系统的成功起摆与保持倒立控制的实现,验证了建模的正确性与控制方式的有效性。

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。

基于线性二次型的多级联输水渠道最优控制

灌溉输配水是水联网链路的重要环节,其自动控制水平直接影响着水联网效率和风险控制能力,对实现水资源高效管理与利用有重要意义。通过变化输水渠道线性积分时滞控制模型,建立了多级联渠道离散时间状态空间方程,基于线性二次型理论设计最优状态反馈控制器,利用MATLAB求解和SOBEK模拟进行了验证。在甘肃省昌马南灌区多级联渠道运行过程优化控制的模拟结果显示,线性二次型算法能够使控制点水位较快恢复并稳定在设定值,控制过程动作与水位波动次数少、幅度小,效果远优于常规分布式PI反馈控制。线性二次型算法能够应对多级联渠道时滞、耦合特性和一般未知取水扰动,实现可靠供水服务和有效运行控制。目前算法仅采用反馈控制,尚无法应对过大未知取水扰动,还有进一步改进空间。

永磁同步电动机参考模型逆线性二次型最优电流控制调速系统

提出永磁同步电动机参考模型逆线性二次型(MR-ILQ)最优电流控制调速系统的结构、数学模型,设计最优电流控制调速系统的控制器,分析系统的稳定性和跟踪性能。绘制了MR-ILQ最优电流控制系统的根轨迹,给出保证系统电流控制最优性的增益调整参数的条件和保证系统实现电流准确跟踪的误差调整补偿器的取值规律。以内埋式永磁同步电动机为例。对系统进行了仿真研究,结果表明:系统对参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性,可以实现高精度的电流控制和速度控制;MR-ILQ最优电流控制调速系统的鲁棒性远远优于比例积分PI电流控制调速系统;给出的MR-ILQ最优电流控制增益调整参数和误差调整补偿器的理论确定方法与仿真试验相吻合。

基于线性二次型最优控制和径向基神经网络PID的ESC控制策略

为提高电子稳定控制(ESC)的鲁棒性和自适应能力,采用联合扩展卡尔曼滤波方法估算轮胎侧偏刚度,改进了2自由度模型,在此基础上提出了线性二次型最优控制和径向基神经网络PID联合的控制算法,设计了双层控制器,其上层控制器通过线性二次型最优控制算法获取主动横摆力矩,下层控制器通过径向基神经网络PID进行车轮分配和变滑移率的控制。采用15自由度车辆模型进行了仿真验证,结果表明设计的控制策略较好地满足ESC的控制要求,并具备良好的自学习功能和瞬态控制能力。

燃料电池轿车动力系统线性二次型最优控制研究

建立了包括燃料电池发动机、电机及其控制器、动力蓄电池组在内的燃料电池轿车动力系统的动态数学模型,根据系统的噪声特性,将动力系统线性二次型最优控制问题归结为线性二次型高斯问题,并建立了考虑随机干扰的燃料电池轿车动力系统线性二次型最优动力控制算法。离线仿真和实车转鼓试验证明,该算法能够充分考虑动力系统主要部件的动力性和经济性,具有一定的实用价值。

满足线性二次型调节器性能指标的群系统编队跟踪问题优化控制方法

针对群系统编队跟踪问题,提出一种满足线性二次型调节器性能指标的优化控制方法。建立编队跟踪问题的数学描述和设计编队跟踪控制协议。给出群系统实现编队跟踪的充要条件,借助李雅普诺夫第二方法分析系统的稳定性。得到了控制协议能够最小化线性二次型调节器性能指标的拓扑条件,设计了编队跟踪算法。仿真实验验证了控制方法的有效性。

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。

起重机线性二次型最优消摆控制

文章提出了一种起重机消摆控制算法 ,这种算法满足线性二次型最优控制。模拟实验中在一个摆振周期内消除摆振 ;模型起重机上实验摆振衰减率达 90