基于自适应分数阶滑模的机械臂轨迹跟踪控制

针对机械臂轨迹控制过程中受建模误差、外部时变干扰等因素的影响,导致控制精度下降的问题,提出了一种自适应分数阶滑模控制方法。首先设计了一种新型的分段趋近律,并基于所提出的分数阶滑模面和自适应技术,设计了复合控制器,以保证有效应对系统扰动,快速趋近滑模面并削弱机械臂的抖振;其次证明了系统的闭环稳定性和有限时间收敛性;最后通过仿真实验验证了所提方法在机械臂轨迹跟踪中的快速性和精准性。

基于瞬时频率估计的自适应Vold-Kalman阶比跟踪研究

结合旋转机械启停阶段振动信号的特点,提出了一种基于Viterbi算法和短时傅里叶变换(STFT-VA)的瞬时频率估计算法,STFT-VA算法在高噪声、临近阶比和交叉阶比情况下有较高的精度。实现了基于STFT-VA算法的自适应Vold-Kalman阶比跟踪(AVKF-OT),和传统的以硬件实现的Vold-Kalman阶比跟踪(VKF-OT)相比,此方法具有无需转速计等硬件、用纯软件的方法实现。实验结果表明,该方法能够在时域中准确地提取幅值和复杂频率变化的阶比,适合于复杂旋转机械振动响应特征提取。

最小二乘自适应滤波旋转机械阶比跟踪研究

为克服等角度重采样的计算阶比跟踪方法不能在时域提取阶比的不足,提出了直接在时域进行自适应滤波的阶比跟踪方法.通过研究周期性负载机械系统振动信号的特点,构造了包括状态方程和观测方程的振动信号模型.状态方程表示了阶比幅值的平滑变化,观测方程表示了测量误差和噪声.通过构造加权最小二乘自适应滤波器,实现了各阶比成分在时域中提取.并根据滤波矩阵的特殊性,采用共轭梯度法求解滤波方程.实验结果表明,该方法能够在时域中准确地提取幅值和频率变化的阶比,适合于旋转机械振动响应特征提取.

多转轴机械自适应滤波交叉阶比跟踪

有多个独立转轴的旋转及往复运动机械在升降速过程产生的振动复杂,不同参考转轴的阶比在频率交叉的时候会产生拍波现象,使阶比成分的分离成为难题。通过研究周期性负载机械系统振动信号的特点,构造了包括状态方程和观测方程的振动信号模型,采用解耦合自适应滤波分离方法提取相交叉的阶比成分。克服了其他阶比跟踪方法不能分离交叉阶比的不足。

参数对自适应Vold-Kalman阶比跟踪影响的研究

对提出的基于瞬时频率估计的自适应Vold-Kalman阶比跟踪(AVKF_OT)新方法的实现过程进行了详细的描述。对影响AVKF_OT结果的三个主要的参数(权重因子r、滤波带宽BT和跟踪时间RT)进行了详细的分析,讨论了三个参数之间的关系,并以数学方式表达。通过仿真试验和卧式螺旋离心机验证了参数在AVKF_OT实现过程中的影响和作用。

基于改进自适应高阶滑模的液压缸位移跟踪控制

电液伺服系统具有高度非线性、模型参数不确定等特点,给液压缸位移跟踪控制造成了困难。高阶滑模是一种变结构非线性控制方法,它可以实现系统的鲁棒控制,同时抑制系统的抖动,非常适用于电液伺服系统的控制。但高阶滑模也存在控制器的参数难以设置、系统响应速度慢的问题。对此,提出在自适应高阶滑模的基础上加入比例反馈的复合控制策略。针对高阶滑模的控制参数难以设置的问题,提出基于时滞控制理论的参数自适应调整算法,既保证了系统稳定又降低了控制信号的抖动幅值。在自适高阶滑模的基础上加入比例控制以提高系统的响应速度。建立了电液伺服系统的仿真模型,仿真结果表明:自适应高阶滑模使控制信号的振幅进一步减小,有效抑制了液压缸的抖动;加入比例控制之后,系统的响应速度大幅提升,位移跟踪误差也显著减小。

一种针对目标跟踪的自适应波形选择方法

在自适应交互多模型的框架下,提出了一种雷达发射波形选择方法.将常速模型和"当前"统计模型应用到交互多模型算法中,得到自适应交互多模型跟踪算法.从信息论的角度出发,对误差椭圆正交法进行了推导,并给出其控制论角度的等价形式.根据这种等价形式,该方法存在无法调节距离和速度跟踪误差权重的问题.针对这个问题,结合自适应交互多模型跟踪算法,提出了基于最小均方误差准则的自适应雷达发射波形选择方法.

谱峭度和Vold-kalman阶比跟踪在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用

针对风电机组齿轮箱在时变工况下的振动信号具有非平稳特性,提出一种谱峭度和Vold-kalman阶比跟踪(Vold-Kalman Filter Based Order Tracking,VKF-OT)相结合的故障特征提取方法。以转频和啮合频率作为VKF-OT的提取频率,获得随转速变化的阶比信号,通过阶比信号复包络直接求两种频率分量的幅值、相位,经实验分析这种方法能保留齿轮箱的瞬变信息。而后计算两种频率分量的谱峭度,以最大谱峭度对应的频率带能量与原阶比信号总能量之比作为故障特征,最后采用高斯混合模型对风电机组齿轮箱在不同工况下的150组振动信号进行特征描述,运用最大贝叶斯分类器实现故障识别。故障识别率表明该方法可有效地识别任意时变工况下的齿轮早期局部微弱故障。

基于模糊自适应分数阶带钢纠偏控制策略研究

针对冶金带钢轧制过程中纠偏执行机构电液伺服系统蝶形区、内漏引起的位置跟踪速度慢与精度低的问题,结合分数阶控制、改进Oustaloup算子近似滤波、模糊自适应控制,同时加入非线性控制因子,提出了多参量自由度的基于改进 Oustaloup算子的模糊自适应分数阶线性与非线性两种纠偏控制算法。经仿真实验对比,验证了设计的控制算法比普通PID稳态精度提高了88.57%、时间缩短了53.33%,不仅能保证最佳轨迹跟踪,而且可以改善模型不确定性和瞬变干扰抑制的鲁棒性。

相对阶n^＊=3系统的鲁棒直接型模型参考自适应控制

针对相对阶n*=3的具有输入和输出未建模动态的一类系统,设计了可以实现的具有未规范化自适应律的鲁棒直接型模型参考自适应控制器,构造了满足引理1性质的自适应律.通过利用Lyapunov稳定性理论及鲁棒自适应控制分析理论,构造误差系统,严格地分析了闭环系统的稳定性和跟踪性能.

永磁同步发电机自适应分数阶PID控制设计

设计了一款新型自适应分数阶比例-积分-微分(AdaptiveFractional-Order Proportional-Integral-Derivative,AFOPID)控制,以实现永磁同步发电机(Permanent Magnetic Synchronous Generator,PMSG)的最大功率追踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)。首先,将发电机非线性、参数不确定性、未建模动态以及随机风速聚合成一个扰动,并通过高增益状态-扰动观测器(High-Gain State and Perturbation Observer, HGSPO)对其在线估计。随后,采用分数阶PID(Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative, FOPID)控制对该扰动估计进行完全补偿,以实现不同工况下全局一致的鲁棒控制性能。AFOPID控制较传统PID控制而言具有更出色的MPPT性能,且其无需精确的PMSG模型,仅需测量d轴电流和机械转速,易于实现。通过阶跃风速和随机风速两个算例,对AFOPID的控制性能与PID控制、FOPID控制和反馈线性化控制(Feedback Linearization Control, FLC)进行了对比。仿真结果验证了AFOPID控制的有效性和鲁棒性。

相对阶n^＊=3的鲁棒直接型模型参考自适应控制

针对相对阶n*=3具有噪声的一类简单系统,给出了具有未规范化自适应律的鲁棒直接型模型参考自适应控制器的设计.通过引入非线性阻尼项,保证了闭环系统的所有信号都是全局稳定的,而且跟踪误差及参数估计误差均收敛于零.

一类分数阶系统的有界H_(∞)事件触发跟踪控制

针对一类具有未知外部扰动以及输入饱和且控制方向未知的非同元次分数阶严格反馈非线性系统,研究其基于事件触发机制的自适应有界H_(∞)跟踪控制问题。结合事件触发策略、有界H_(∞)控制方法以及Nussbaum增益技术,提出一种自适应神经网络有界H_(∞)事件触发跟踪控制方法。所设计的控制器能够保证系统的跟踪误差以及闭环系统中的所有信号是有界的,且系统对外部干扰具有很好的抑制作用。此外,所提出的控制策略既可避免非线性系统H_(∞)控制方法中可能出现的控制器输出值过大的问题,也能使系统的控制输入不再频繁进行更新,进而达到节约通信资源的目的。仿真结果验证了所提出方法的可行性及有效性。

基于帧数据处理技术的短波信道自适应均衡研究

短波信道是一类时变衰落信道,受电离层影响,通信不稳定。目前普遍采用发送训练序列的方式,探测信道特性,实现短波信道均衡。基于帧数据处理技术,先进行信道辨识,在消除码间干扰的基础上,对用户数据进行估计的自适应均衡技术,实现短波信道均衡。从算法收敛、数据星座图映射方面进行了仿真,分析说明了该技术对短波信道均衡是有效的。并在此基础上,指出可从信道阶数估计、信道跟踪算法、信道初始状态估计等方面对该技术进行改进,以提高短波信道均衡的效果。

不确定分数阶多驱动一响应混沌系统同步

针对一类新的多驱动一响应混沌系统同步方式,基于分数阶系统稳定性理论和Lyapunov稳定性理论,运用追踪控制和滑模自适应控制方法设计了同步控制律和参数自适应律.对象模型考虑了不确定因素的影响,首先选取一类稳定的分数阶滑模曲面,然后提出了一种鲁棒同步方案.最后数值仿真验证了方案的正确性和有效性.

基于自适应谐波分量提取的航空发动机附件传动系统变速故障诊断方法

针对当前基于无键相阶次跟踪(TLOT)的故障诊断所面临的转速谐波分量提取存在误差累积效应、瞬时相位难以准确估计等问题,本文提出了一种基于自适应谐波分量提取的航空发动机附件传动系统变速故障诊断方法。首先,通过低通滤波和降采样优化搜索空间并提升计算速度,在此基础上利用自相关平均周期进行自适应辛几何模态分解;其次,采用基于替代数据检验的伪谐波分量识别方法,完成转速谐波分量自适应分离结果的稀疏化表征。最后,基于转速谐波分量瞬时相位计算结果,对原始非平稳信号进行等角度重采样,利用傅里叶变换获取阶次谱以实现旋转机械装备的变速故障诊断。通过与典型信号分解方法对比,验证了所提方法的有效性;此外,对法国Safran某型航空发动机扫频试车过程中附件传动系统实测数据进行分析,所得阶次相对误差为0.059%,优于同类方法计算结果,进一步显示了其工程应用价值。

四阶时变离散系统的一致渐近稳定性

特征建模的方法为智能控制器设计和利用低阶控制器控制一些高阶对象提供了理论依据。基于特征模型设计的自适应控制方案,其稳定性分析实际上归结为时变离散系统的稳定性问题,目前尚无实用性判据。对于速度跟踪和加速度控制,基于特征模型设计的自适应控制方案其稳定性问题即为四阶时变离散系统的稳定性问题,文中利用Lyapunov直接方法定量给出了四阶线性时变离散系统和一类非线性四阶时变离散系统一致渐近稳定的判据,所给判据仅依赖于系数的变化范围和系数本身改变量的范围。

阶数与参数未知的线性随机系统的研究

本文考虑阶数与参数皆未知的离散时间线性随机系统,提出估计阶的新的信息准则,以此给出了阶数与参数的递推估计算法,本文的自适应控制算法可以保证闭环辨识阶数与参数具有一致性,闭环系统全局稳定,输出渐近地跟踪给定的参考信号。

基于一阶特征模型的自适应跟踪控制方法

基于特征建模理论,针对一类可由一阶特征模型描述的被控对象,设计一种新的自适应跟踪控制方法.通过参数整合,将系统特征压缩到一个时变参数中,进一步减少需估计的参数,更利于工程应用.利用李雅普诺夫方法,分析闭环系统的稳定性.最后,通过数学仿真验证了所提出方法的有效性.