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。

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.

履带式车辆半主动悬挂的自适应控制

根据军用履带式车辆对悬挂系统的要求 ,对半主动悬挂 1/4车模型进行了理论分析 ,在此基础上对控制模型在有限带宽内进行了降阶简化。以振动加速度和悬架变形的加权二次型最小为控制性能指标 ,进行了线性高斯二次控制器 (LQG)的设计 ,并以此作为模型参考自适应控制系统的参考模型。运用李雅谱诺夫稳定性理论设计了直接模型参考自适应控制系统 (MRAC)。仿真研究表明 ,MRAC能够适应悬架系统参数的变化 ,跟踪LQG控制的最优性能 。

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。

机器人柔性臂的扭转振动主动控制研究

针对具有两连杆结构的空间机器人,设计了一种压电驱动器来抑制空间机器人柔性臂的扭转振动.采用拉格朗日方程和假设模态法对此机器人系统进行了理论建模,并建立了考虑随机干扰的状态空间表达式,基于随机最优控制理论设计了线性二次型高斯(LQG)状态反馈控制器.仿真结果表明,该主动控制策略能够有效衰减机器人柔性臂的扭转振动,从而提高了末端执行器的定位精度.

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。

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。

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.

δ算子下的网络控制系统最优控制方法

研究网络控制系统的随机最优控制问题,提出了针对随机时延的网络控制系统最优控制律和二次型性能指标极小的控制律设计方案.在δ算子域内应用动态规划理论,设计网络控制系统的最优状态反馈和输出反馈控制律,得到的线性二次型高斯控制器可对系统中的随机长时延进行动态补偿.最后通过实例仿真验证了上述最优控制方案的可行性和有效性.

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.

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。

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。

基于拉普拉斯人工势场的无人机避障控制

针对无人机在复杂环境中的自主导航问题,设计基于拉普拉斯方程的人工势场,并以人工势场为基础进行无人机的运动控制。对地图中阻碍边界与目标边界分别设置初始条件,采用边界元法求解拉普拉斯方程。由此建立调和势场,它对障碍物形态适应程度高,不存在局部极小点,并可快速计算内部任一点的梯度。以构建的梯度场作为参考速度,采用线性二次型高斯控制器进行速度追踪,从而完成无人机的姿态控制。采用Airsim仿真平台进行不同场景下的模拟实验,结果表明算法可以有效引导无人机完成路径规划与避障控制,且在遭遇意外干扰时具备良好的调整适应能力。

基于LQG与LMS的电磁轴承系统振动控制研究

电磁轴承传统的PID控制器鲁棒性不足,对不平衡振动难以有效抑制,针对这一问题,开展了基于线性二次型高斯(LQG)控制与最小均方(LMS)算法的电磁轴承转子系统振动控制研究。首先,基于有限元方法建立了转子系统模型,并对模型进行了降阶;随后,考虑传感器与功率放大器模型及参数的影响,与转子系统模型耦合,建立了系统的综合模型,并基于线性二次型的方法设计了状态观测器及状态反馈控制器,构建了LQG控制器;最后,在模型中添加了LMS算法,建立了综合LQG控制与LMS算法的电磁轴承转子系统振动抑制模型,并且对模型进行了求解。研究结果表明:所建立的状态观测器能够有效跟随系统位移变化,在0.1 s内实现跟随系统的位移输出;不考虑LMS算法时,增加矩阵Q的位移项元素数值,可使系统振动幅值降低16.6%;考虑LMS算法后,转子系统不平衡振动得到有效抑制,当Q矩阵位移项元素为10^(6)时,在一阶弯曲临界转速工况下,振幅在1.8 s内降低90%。

整车主动悬架平顺性时域仿真与优化

为消除剧烈振动给车辆行驶平顺性与稳定性带来的不良影响,利用拉格朗日法建立路面-车耦合的17自由度动力学方程;通过线性滤波白噪声法,建立路面不平度激励的时域模型;根据现代控制理论建立悬架系统多输入多输出的状态方程.利用线性二次型高斯控制理论设计主动悬架控制器,通过粒子群算法(PSO)对控制器的加权参数进行优化.仿真结果表明:车辆平顺性在主动悬架系统的控制下得到了较大的提升,同时车辆的操纵稳定性、结构稳定性均有所改进,车辆的综合性能有了全面的提高.

基于LQG的制动器机电混合模拟系统仿真

研究汽车车轮制动器优化问题,改善控制精度不高、相对能量误差较大等缺点,如何在汽车制动器试验台电流环中加入有效控制,提出了线性二次型高斯最优控制(LQG)的机械惯量和电惯量混合模拟系统。系统在能量控制模块上利用能量误差修正惯量模拟系数,产生新的电磁力矩继而产生电流控制环节的控制量,然后在电流控制环节中加入LQG控制。经过计算机仿真,试验结果表明控制系统改进后响应速度快,相对能量误差减少了近60%,并且在制动角加速度和末速度上与路试时更为接近,证明能量控制模块和LQG相结合的控制策略性能满足要求,改善了精度,为设计提供提供了参考。

统计特性已知的复杂系统控制器设计方法

对于具有白噪声加性干扰的复杂系统的控制问题,建立了Takagi-Sugeno模糊控制模型,利用Kalman滤波对系统状态信息进行局部估计,用动态规划获得了控制增益,这样导出的控制器具有学习特点,使得闭环系统具有期望的性能指标.以倒立摆为仿真实例,仿真结果表明了所设计控制器的有效性.