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。

基于随机鲁棒设计的高超音速飞行器线性二次型控制

针对高超音速飞行器具有高度非线性、输入输出之间强耦合以及参数不确定等特点,提出了基于随机鲁棒设计的线性二次型控制。这一控制方案基于系统控制需求,利用蒙特卡罗仿真方法建立随机鲁棒目标函数,并通过遗传算法优化控制系统设计参数。该控制方案保证了飞行的纵向稳定性,改善了其控制性能。基于某常规高超音速飞行器纵向模型进行仿真验证,结果表明该方案能够满足系统控制需求且具有强鲁棒性。

伊藤-泊松型随机微分方程的线性二次控制

本文研究伊藤-泊松型随机微分方程的线性二次控制问题,利用动态规划方法、伊藤公式等技巧,通过解HJB方程,我们得到了随机Riccati方程及另外两个微分方程,求出控制变量,解决了线性二次最优控制最优问题.

大跨度斜拉桥Benchmark控制模型降阶研究及线性二次型最优算法实现

本文在二代斜拉桥Benchmark控制模型基础上进行分析,首先在实体模型建立时采用物理降阶进行自由度缩减,之后使用matlab控制工具箱对状态空间进行均衡实现并降阶,从而得到简化模型,之后基于线性二次型最优控制原理对模型采用了LQG算法主动控制,并分析墩梁固结体系模型与原模型差别,加载地震波并进行时程响应分析,并比较了无控结构,固结体系和受控结构的时程响应结果及对比了主动控制的所得的一系列评价系数,得到了很好的效果。

二次型最优控制的半挂汽车列车主动侧倾控制算法研究

针对半挂汽车列车的侧倾稳定性问题,建立了八自由度的半挂汽车列车动力学模型,并以线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)为基础,提出了一种基于回路传输恢复技术(loop transfer recovery,LTR)的线性二次型高斯(linear quadratic guass,LQG)最优控制算法。设计了局部状态反馈控制器,实现某车速下的侧倾控制,并进行了该车速下阶跃转向工况的车辆仿真分析。仿真结果表明:LQG/LTR控制器具有良好的抑制干扰噪声的能力和较好的鲁棒性,有效提高了半挂汽车列车的侧倾稳定性。

基于模型预测控制算法的精确着舰控制方法

针对舰载机着舰过程中的航母运动、舰尾流扰动等影响,提出一种基于模型预测控制-线性二次型高斯(MPC-LQG)算法的精确着舰控制方法,开展飞机纵向通道的精确着舰控制研究。对飞机纵向动力学、舰尾流、航母运动、轨迹跟踪等,进行建模和分析。对MPC-LQG算法进行融合,以实现轨迹跟踪控制,核心思想是:模型预测控制进行航母运动补偿;设计全维状态观测,实现全状态反馈,以实现最优着舰控制。对不同的着舰情况和初始条件进行算法仿真,并与其他算法进行仿真比较。仿真结果表明,所提方法的轨迹跟踪效果很好,高度偏差0.1~0.2 m;相比传统着舰控制,所提方法动态响应快、着舰精度高。

基于轴距预瞄的虚拟轨道列车主动悬架控制策略

针对虚拟轨道列车垂向振动问题,基于轴距预瞄原理设计了一种列车主动悬架控制策略.首先,考虑线性滤波白噪声路面不平度激励,建立了列车—路面耦合振动模型;其次,结合列车轴距预瞄信息,利用线性二次型高斯(Linear Quadratic Gaussian, LQG)控制理论设计了列车主动悬架LQG控制器,并基于自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO)对控制器的权重系数进行优化;最后,研究了列车在随机路面和脉冲路面激励作用下的垂向振动特性.仿真结果表明,本文所设计的列车主动悬架控制策略能明显降低列车在随机路面和脉冲路面激励作用下各节车体的垂向振动,且针对不同等级路面和车速工况,均有良好的鲁棒性,有效提高了虚拟轨道列车的乘坐舒适性.

大型风力发电机组动态最优控制策略研究

针对额定风速以上变速恒频风力发电机组的运行优化问题,提出了一种基于有效平均风速估计的自适应增益调度线性二次型高斯(AGS-LQG)最优控制策略,通过扩展Kalman滤波进行有效平均风速估计,将此有效平均风速作为调度变量对控制器参数实施AGS,以适应系统稳态工作点的变化,从而可以实现多变量综合优化控制。以1.5MW变速恒频风力发电机组为研究对象,给出了大范围变化风况激励下反映机组运行情况的仿真曲线。仿真结果表明,相对于传统控制策略,所提出的AGS-LQG最优控制策略不仅稳定了风轮转速,平滑了输出功率,而且降低了变桨距机构的动作频率,缓和了传动链上的疲劳载荷,对于改善并网风力发电的电能质量、延长设备的使用寿命具有重要意义。

重度混合动力汽车油耗和排放的多目标随机最优控制策略

鉴于采用通常在特定工况下开发的控制策略的混合动力汽车在实际路况下的性能未必能达到最优的问题,将实际道路下的混合动力汽车能量管理策略问题转化为标准路况下的随机线性最优控制问题。建立了包含三效催化转化器热状态的混合动力汽车二次型状态空间方程,以发动机燃油消耗和三效催化转化器出口处的排放最小为优化目标,对蓄电池SOC、车速、三效催化转化器温度和出口排放等实际状态进行卡尔曼滤波估计,以对电机功率和发动机功率等输出变量进行最优反馈。仿真结果表明,与规则控制相比,所建立的随机最优控制策略能在满足车辆动力性要求的前提下,三效催化转化器的起燃时间约缩短160s,HC和CO的转化率明显提高。

基于LQG的含柔性连接的机载光电载荷振动控制

针对包含柔性连接的机载光电载荷隔振问题,为了解决航空相机振动问题,采用状态空间法建立了包括载机振动、主被动一体隔振器、光电载荷内部柔性连接的系统动力学模型。应用线性二次型高斯控制方法(Linear Quadratic Gaussian,LQG)对隔振系统进行了主动控制器的设计,并通过扫频试验验证了控制算法的有效性。仿真结果表明,LQG控制器成功隔离了机载光电载荷主体部分的振动,同时也减小了机载光电载荷柔性体内部的相对运动,达到了预期的隔振效果。

汽车DYC的LQG/LTR鲁棒控制方法研究

针对直接横摆力矩控制(DYC)系统控制方法,建立了车辆侧向动力学的线性二自由度状态空间模型,设计了DYC系统的LQG/LTR鲁棒控制器.建立了能反映车辆转向工况基本动力学性质的七自由度车辆系统动力学模型,在MATLAB/Simulink环境下对开发的LQG/LTR控制器进行了系统仿真分析.仿真结果验证了该控制方法的可行性和有效性,不同路面附着系数与不同转向工况的控制效果表明,设计的控制器具有较强的鲁棒性和自适应性.

随机利率下DC型养老金的随机微分博弈

本文研究了Vasicek随机利率下DC型养老金的随机微分博弈.金融市场是博弈的"虚拟"手,博弈中养老金计划投资者占主导.研究目标是:通过养老金计划投资者和金融市场之间的博弈,寻找最优的策略使得终止时刻财富的期望效用达到最大.在幂效用函数下,运用随机控制理论求得了最优策略和值函数的显式解.最后,解释了所研究的结果在经济上的意义,并通过数值计算分析了一些参数对最优策略的影响.

基于LQG的车辆悬架系统控制仿真

将线性二次型高斯控制(LQG)的理论应用到了车辆半主动悬架系统的控制中,通过仿真分析了其特性,LQG控制的半主动悬架系统,在悬架弹性元件支撑的所有部件的质量(简称簧上质量)的固有频率附近,悬架的平顺性和动挠度不能同时得到改善,而在中频段可以使二者同时得到改善,在低频段和接近非簧载质量的固有频率段内,改善悬架的平顺性则必然会增加悬架的动挠度.

航空发动机LQG/LTR多变量控制器实验验证

针对航空发动机这一具有耦合和强非线性被控对象,引入了LQG/LTR多变量控制器设计方法,在介绍其原理的基础上利用该方法设计了某型航空涡扇发动机的LQG/LTR控制器;为了检验所设计控制器的性能,设计了硬件在回路仿真系统,从软件编程和硬件选型构建两方面介绍了仿真系统的设计方法,并利用构建的仿真系统验证了所设计的LQG/LTR控制器具有良好的鲁棒性和抗干扰性,表明LQG/LTR方法适合用于航空发动机多变量控制器设计,所设计的硬件仿真系统能较好的再现发动机及其控制系统的工作过程。

W型无尾飞机横航向多变量鲁棒控制设计

以基于前掠翼布局及翼身融合一体化技术设计的W型无尾飞机为被控对象,采用线性二次型高斯/回路传输恢复LQG/LTR(Linear Quadratic Gaussian with Loop Transfer Recovery)多变量鲁棒控制方法完成了飞机横航向控制设计.该方法解决了由于该特殊构型导致的本体不稳定,以及运动模型的不确定性、随机干扰下控制系统可能出现的不稳定和控制精度不够的问题.系统仿真结果表明,控制系统实现了横航向指令的精确跟踪,不但具有良好的鲁棒性,而且调节性能良好,满足W型无尾飞机横航向控制设计的要求.

随机非线性系统二次跟踪型风险灵敏度指标下的满意输出反馈控制设计

在无限时区跟踪型风险灵敏度(risk-sensitive)指标下,研究了一类严格反馈随机非线性系统的满意输出反馈控制问题,所用指标函数为实际中常见的二次型函数,而非为回避控制器设计及闭环系统性能分析的本质困难而采用的四次型函数,对任意给定的风险灵敏度参数和期望指标值,利用积分反推(integrator backstepping)方法构造性地给出了一个输出反馈控制器,使得闭环系统在概率意义下有界,并且风险灵敏度指标不大于所给的期望值。

半主动悬架LQG控制及仿真分析

通过3自由度车辆半主动悬架系统模型的建立,采用LQG理论确定了半主动悬架的控制方法,并在MatLab/Simulink环境中对其进行仿真,并把它与被动悬架作了比较。仿真结果表明,相对被动悬架,具有LQG控制的半主动悬架在降低人体的加速度、改善车辆的乘坐舒适性和平顺性及行驶安全性上有显著的效果。

基于LQG/LTR的飞行控制系统设计与仿真

线性二次型高斯/回路传输复现技术(LQG/LTR)是一种多变量频域设计方法,它以良好的鲁棒性和解耦特性获得了广泛的应用。文中以某飞机的纵向着陆模态为例,采用LQG/LTR原理设计了该飞行控制系统的LQG/LTR控制器。仿真结果表明,用该控制方法设计的飞行控制系统具有良好的动态品质,并具有较强的干扰抑制能力,从而使系统具有良好的鲁棒性和稳定性。

基于免疫粒子群优化的主动悬架LQG控制研究

针对LQG控制器用于主动悬架存在权重系数依靠先验知识来确定的不足,提出了免疫粒子群混合优化算法。该算法首先利用粒子群算法对LQG参数进行离线优化,得到一组准最优LQG参数,将其作为在线调节初始值,然后引入免疫粒子群算法对LQG参数进行在线实时优化。该方法实现简单,在保持粒子多样性的同时也改善了粒子群算法收敛速度慢、早熟以及免疫算法过程繁复冗长。仿真验证了所提方法的可行性与有效性。

一种新型汽车主动悬架控制系统的研究方法

主动悬架控制器的设计中引入了一种新型研究方法,缩短了主动悬架控制系统的开发周期。采用MATLAB/Simulink/RTW(Real-TimeWorkshop)为软件开发环境,采用xPC结构配置目标硬件,将通用PC转化为实时控制器,搭建开发平台建立了被动悬架、线性二次型高斯(Linear Quadratic Gaussian,LQG)主动悬架和模糊控制主动悬架的Simulink模型,利用RTW工具箱从Simulink模型自动生成可执行代码,下载到xPC环境的目标PC上采用外部模型运行,得到仿真结果,在时域范围内采用均方根值(RMS)法对3种悬架模型的性能加以分析对比。