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。

具终端状态约束的无穷维随机发展方程的线性二次最优控制

1968年,Wonham提出随机线性二次最优控制问题.随后,1976年Bismut开始研究带有随机系数的随机线性二次最优控制问题.直到1998年,陈、李和周首次成功解决了具有不定控制加权项的随机系数的随机线性二次最优控制问题.此后,越来越多的研究者开始对随机线性二次最优控制问题产生兴趣.近二十年来,人们逐渐开始研究以无穷维随机发展方程为控制系统的线性二次最优控制问题.另一方面,实际应用中的控制系统的状态变量往往需要满足一些约束条件.在此背景下,本文研究了具终端状态约束的随机发展方程的线性二次最优控制问题.基于算子值Riccati方程可解性、控制系统的适当能控性及拉格朗日对偶理论,本文得到了该约束问题最优控制的表达式.

随机线性二次控制的资格迹方法

本文研究了强化学习方法在线性二次控制问题(LQR)中的应用。在LQR问题的研究中,常见的方法通过求解代数黎卡提方程得到最优控制,并不直接优化控制增益。本文在策略梯度算法的基础上引入资格迹方法,直接优化控制增益矩阵。考虑已知和未知参数两种情况下,资格迹方法的收敛。在有限时域和高斯噪声的条件下,分别给出了已知和未知参数两种情况下算法的全局收敛保证。参数未知时,利用零阶优化定理近似梯度项,这可以将问题扩展至代价函数非凸的情况。数值模拟结果显示资格迹方法与梯度下降算法相比更快收敛,方差更小。

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。

带有随机跳跃干扰的线性二次随机最优控制问题(英文)

给出一类布朗运动和泊松过程混合驱动的正倒向随机微分方程解的存在唯一性结果 ,应用这一结果研究带有随机跳跃干扰的线性二次随机最优控制问题 ,并得到最优控制的显式形式 ,可以证明最优控制是唯一的 .然后 ,引入和研究一类推广的黎卡提方程系统 。

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。

正倒向随机微分方程与一类线性二次随机最优控制问题(英文)

讨论一类正倒向随机微分方程解的存在唯一性及其对应的一类线性二次随机最优控制问题 ,利用单调性方法证明了一类特殊的正倒向随机微分方程解的存在唯一性定理 ,利用该结果研究一类耦合了一个倒向随机微分方程的线性随机控制系统广义最优指标随机控制问题 ,得到由正倒向随机微分方程的解所表示的唯一最优控制的显式表达式 ,并得到精确的线性反馈及其对应的Riccati方程 .

平面二级倒立摆的线性二次最优控制

采用Lagrange方程建立了平面二级倒立摆的非线性动力学模型,将其在平衡位置附近进行线性化,得到系统在2个正交控制方向解耦的近似模型。根据最优控制理论设计了系统的线性二次最优调节器,并利用Visual C++6.0和Visual Basic 6.0实现了人机交互,实时控制在多媒体定时器中断服务函数内实现,自主搭建了一套平面二级倒立摆实验平台。系统成功实现稳摆控制,仿真及实验结果表明建立平面二级倒立摆解耦模型的合理性与控制算法的有效性。

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。

一种基于线性二次最优控制的PID参数优化方法

时域分析法和频域分析法是设计控制系统的两种基本方法 ,对应同一物理系统 ,两种方法之间必然存在一定的联系。本文通过对基于时域状态空间描述的线性二次最优控制系统和基于输出反馈的频域 PID控制系统的对比分析 ,提出一种由 PID动态补偿网络实现线性二次最优控制的方法 。

数字缸伺服系统线性二次型最优控制仿真研究

根据数字缸伺服系统的框图结构,建立了系统的状态空间方程数学模型;利用线性二次型最优控制理论,给出相应控制算法,设计了系统最优控制器,并通过MATLAB对系统特性进行仿真分析;对于采用最优控制算法前后的系统分别进行了阶跃响应和频率响应仿真分析,以验证该算法对系统动态特性的影响,同时又探讨了最优控制器中的加权矩阵对系统稳定性的影响。仿真结果表明,最优控制算法改善了系统动态品质,实现简单,且控制精度高,工程实用性强。

线性二次最优控制的精细积分法

LQ控制虽然是最优控制的最基本问题 ,但其数值求解仍有很多问题 .黎卡提微分方程的精细积分法利用黎卡提方程的解析特点 ,求出计算机上高度精密的解 ,并已证明误差在计算机倍精度数的误差范围之外 .这对于 Kalman- Bucy滤波 ,LQG问题以及 H∞ 控制及滤波等都可运用 ,精细积分还求解了反馈后的状态微分方程 .数例验证了其高精度特性 .

气动力/直接力复合控制导弹的线性二次型最优控制设计

对应用直接力和气动力复合控制的弹体,进行线性二次型最优控制设计。通过求解线性二次型调节器获得最优状态反馈律,将最优状态反馈转换为等价的输出反馈,角速度和加速度的测量值就可用于输出反馈律的形成,避免了含有不可测量状态攻角的状态反馈律在实现上的困难。复合控制和气动力(或直接力)单独作用时的仿真对比结果说明,所设计的复合控制系统具有快速响应的优越性。

线性时变系统二次最优控制问题的保辛近似求解

状态空间的最优控制体系是保守的,其近似算法应当保辛.提出了基于分段常值精细积分方法的保辛摄动近似方法,在同一框架下求解了线性时变LQ最优控制中的计算问题,即变系数矩阵Riccati方程和状态反馈方程.该算法是保辛的,具有很好的数值稳定性和精度.算例验证了算法的有效性.

用改进的差分式Hopfield网络实现线性二次型最优控制

为解决差分式Hopfield网络能量函数的局部极小问题,本文对之改进得到一种具有迭代学习功能的线性差分式Hopfield网络.理论分析表明,该网络具有稳定性,且稳定状态使其能量函数达到唯一极小值.基于线性差分式Hopfield网络稳定性与其能量函数收敛特性的关系,本文将该网络用于求解多变量时变系统的线性二次型最优控制问题.网络的理论设计方法表明,网络的稳态输出就是欲求的最优控制向量.数字仿真取得了与理论分析一致的实验结果.

风力机变桨距的线性二次型最优控制

针对风能的随机性、不稳定性以及风力机模型的大扰动、多变量和非线性特点,对风力机组模型的仿射非线性系统进行精确反馈线性化,设计基于最优控制理论的非线性最优控制方法——线性二次型最优控制,并通过仿真验证该新型控制方法的有效性。仿真结果表明:当风速超过额定风速时,该控制方法能将风力机输出功率限制在额定功率10%的范围之内,同时该方法具有较好的精度、稳定性和响应时间短的优点。

倒立摆线性二次型最优控制方法研究

为优化倒立摆控制性能,提高系统响应的快速性和稳定性,研究了线性二次型最优控制方法。应用动力学分析方法建立单级倒立摆线性状态空间模型,设计线性二次型控制器(LQR);应用Matlab软件中LQR函数,确定倒立摆闭环控制系统状态反馈向量及最优控制目标函数,完成线性二次型状态反馈控制系统设计。时间响应分析及动态仿真结果表明,基于LQR函数设计的线性二次型状态反馈控制系统,阶跃响应上升时间<2 s,调节时间<5 s,实现了单级倒立摆快速、稳定控制。

模型自由的离散时间系统的随机线性二次最优控制

针对模型自由的随机线性离散时间系统,通过Q学习算法求解无限时间随机线性二次最优控制问题。首先根据贝尔曼最优性原理定义Q函数,通过值迭代算法的思想构造Q学习算法;其次给出Q学习算法的等价形式并证明其收敛性;最后通过一个仿真实例说明Q学习算法的有效性。