基于Sugeno推理自调整模糊Smith-PID控制器仿真研究

针对工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变非线性受控对象难于控制问题,提出一种新型控制器,利用Smith预估器补偿受控过程纯滞后作用,基于Sugeno推理模糊控制器自调整PID参数。给出控制器结构及其控制策略,并将其应用于加热炉温度控制系统中,与常规PID控制器和Smith预估补偿PID控制器比较。仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其它两种控制器,具有动态调节性能好、稳态精度高、抗干扰性强和鲁棒性好的特点。

模糊Smith-PID控制器在空调房间温控系统中的应用

为了解决变风量(VAV)空调房间温度控制系统中非线性、滞后等缺点,采用一种模糊Smith-PID控制策略,通过水域温度控制实验进行验证,并与常规Smith算法在不同温度下的稳定性、鲁棒性等进行比较研究,同时论证了模糊Smith-PID控制算法在空调房间温控系统中的实用性和有效性。实验结果表明,模糊Smith-PID控制算法可使温度控制精度在±0.5℃,验证了该算法的优越性。

基于Smith-PID控制器的模糊控制及其应用

针对大时滞时变对象,把Smith补偿原理和PID参数的自适应调整方法结合起来,提出了基于Smith- PID控制器的模糊控制,即在Smith预估补偿控制中,利用模糊控制在线自学习整定PID参数,仿真研究和实际应用表明,本算法良好的控制品质,在工程上有一定的应用价值,另外,文中还讨论了几种PID参数整定各自的应用范围及优缺点。

PSO算法在Smith-PID控制器参数整定与优化中的应用研究

大部分工业过程的控制对象通常具有纯滞后环节,常规的Smith-PID控制很难取得预期的效果。针对传统Smith-PID控制需要精确数学模型且不适应参数变化纯滞后系统的缺陷,在继电整定的基础上,提出了用PSO算法来整定和优化Smith-PID参数,削弱了Smith-PID控制对于对象参数精确性的要求,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明,所提出的Smith-PID参数整定方法有较强的鲁棒性和较好动静态性能。

PSO算法在Smith-PID控制器参数整定与优化中的应用研究

大部分工业过程的控制对象通常具有纯滞后环节,常规的Smith-PID控制很难取得预期的效果。针对传统Smith-PID控制需要精确数学模型且不适应参数变化纯滞后系统的缺陷,在继电整定的基础上,提出了用PSO算法来整定和优化Smith-PID参数,削弱了Smith-PID控制对于对象参数精确性的要求,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明,所提出的Smith-PID参数整定方法有较强的鲁棒性和较好动静态性能。

定量水分控制系统模糊Smith-PID控制器的设计与仿真

针对造纸过程中的非线性、干扰多、耦合严重、纯滞后大等特点,在对定量、水分控制系统分析的基础上,提出一种基于模糊Smith-PID的控制方案。给出实现方案的控制系统结构和设计方法,同时采用MATLAB进行仿真。结果表明该方案能有效地提高定量、水分的控制精度,且在模型参数发生变化时仍能获得良好的动态响应性能。

火电厂水质调节系统的模糊免疫自适应Smith-PID控制

火电厂水质调节加药系统为大时滞时变被控对象。模糊免疫自适应PID控制和常规Sm ith控制难以取得令人满意的控制品质。借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理的自适应性,以及Sm ith预估器可以解决系统时滞性的特点,提出了将模糊免疫自适应PID控制器和Sm ith预估器组合成复合控制器的控制策略。用模糊免疫P调节器实时整定PID控制器的比例增益,用模糊控制器在线整定PID控制器的积分时间常数和微分时间常数。仿真研究表明,该控制算法具有调节时间短,系统稳定性强,抗干扰能力强等优点,取得了令人满意的控制效果。

自适应Fuzzy-Smith-PID控制器在加热炉温度控制中的研究与仿真

以箱式加热炉为研究对象,针对PID控制在温度控制中存在滞后和时变性的缺陷,提出一种带有Smith补偿环节的新型模糊PID控制方案,利用MATLAB实现仿真。由仿真结果可知,相比Smith控制和模糊控制,改进后的系统精度更高,抗干扰性和鲁棒性增强,系统过渡过程较为平稳,整体控制效果理想,具有良好的推广价值。

自适应Smith-PID控制及其应用

随着微机测量和控制技术的迅速发展与广泛应用,以单片机为核心的温度采集与控制系统的研发与应用在很大程度上提高了生产生活中对温度的控制水平。本文是一种以AT89S52单片机为主控制单元,以DS18B20为温度传感器的温度控制系统。该控制系统可以实时存储相关的温度数据[1]。

双PWM变流器飞轮系统母线电压LADRC二次控制策略

提出一种基于二阶线性自抗扰控制(LADRC)的飞轮储能系统直流母线电压二次控制策略来应对飞轮储能系统频繁充放电切换带来的母线电压波动问题,其将母线电压及微分值分别视为状态变量,负载功率、参数不确定性等内外干扰视为扩展状态量进行扰动观测器设计。该策略能将工况切换造成电压波动的观测扰动量实时补偿至控制量中,实现扰动补偿。加入二次控制解决LADRC面对非常值扰动会存在稳态误差的问题,保证飞轮储能系统在充放能切换过程中母线电压具备较好的快速响应和抗干扰性能的同时实现无差控制。最后通过仿真验证了所提策略的有效性。

线性Markov跳变随机系统的Pareto最优控制

目前针对多个主体、多个目标的带有Markov跳变的线性随机系统的控制问题的研究较少且较为浅显.本文研究了具有乘性噪声的连续时间线性Markov跳变随机系统的Pareto最优控制问题.假设多个主体、多个性能指标由状态和控制变量中的二次部分和线性部分的线性组合而形成,证明了Pareto最优与加权和优化之间的关系,从而将多目标优化问题转化为特殊的单目标加权和最优控制问题.基于Pareto博弈理论与广义Itô公式,系统的Pareto有效策略可以通过一组耦合的广义Riccati微分方程与一组耦合的线性微分方程求解,并且可以得到每一个控制器的Pareto解.最后,本文通过数值仿真验证理论结果的有效性.

未知环境中基于控制障碍函数的机器人安全控制研究综述

随着机器人系统工作环境的复杂程度日益增加,以及对实时性需求的逐步提升,机器人的安全避障能力将面临新的挑战,控制障碍函数作为一种基于控制器的安全方法在机器人安全控制系统中迎来新的发展契机。调研分析了控制障碍函数及基于二次规划的优化控制器,总结了机器人在已知和未知环境中的避障问题,综述了高斯过程和强化学习两种理论合成控制障碍函数的策略。最后,讨论了未来基于控制障碍函数的空地协同机器人安全控制需要重点关注的问题,为未来控制障碍函数的理论研究和技术应用提供了参考。

基于改进虚拟振荡器和滑模控制的光储微电网控制策略

针对下垂控制模式下的光储微电网动态响应性能较差、受外界扰动时超调量较大的问题。文章提出了一种基于改进虚拟振荡器控制和滑模控制的光储微电网控制策略。光储微电网中光伏系统采用两级式结构,前级DC-DC变换器采用滑模控制,以增强微电网对外部干扰的鲁棒性;后级逆变器采用引入最大功率点追踪算法的虚拟振荡器控制,使光伏电池实现最大功率点追踪控制,提高了微电网的动态响应速度。储能系统逆变器采用虚拟惯性的虚拟振荡器控制,将惯量及阻尼特性引入虚拟振荡器控制中,为光储微电网提供可靠的功率和频率支撑。最后,基于Matlab/Simulink平台搭建了光储微电网的仿真模型,与传统下垂控制策略的仿真结果进行对比,验证了本文所提控制策略的可行性及有效性。

城市过饱和区域积分终端滑模控制算法

【目标】现有基于滑模变结构的区域边界控制算法存在明显缺陷,即系统状态需要在时间趋于无穷大时才能收敛到平衡点,仅能保证系统的渐进稳定。这显然无法满足现代城市交通管理对于快速响应和高效调控的需求。为克服该局限,提出一种基于宏观基本图和积分终端滑模的区域边界控制算法,获得较快的收敛速度以及较好的鲁棒性和扰动抑制特性。【方法】首先,将干扰(非门控或区域内部交通量)和宏观基本图建模中的不确定性视为集总干扰,建立城市过饱和区域边界控制系统模型。在此基础上,引入非线性积分终端滑动超平面,设计一种基于积分终端滑模的边界控制算法。【结果】将所提方法应用于5×5均匀棋盘路网中,路网累积空间交通流量有超过1%的提升,部分算例中接近5%;平均速度有超过5%的提升,部分算例中超过8%。所提出算法具有较快的收敛速度和较好的扰动抑制能力,能显著提升路网累计吞吐量和路网中车辆平均速度,缓解过饱和区域交通拥堵。【结论】相较于既有滑模变结构边界控制算法,所提出算法采用非线性积分终端滑动超平面,能保证受控路网状态在预设有限时间内收敛到期望状态;相较于既有比例积分控制策略,能更好处理受控路网中非常值干扰交通需求和宏观基本图建模中存在的低离散度。

港口重载AGV转向稳定性容错控制策略

针对四轮独立驱动与转向(4WID-4WIS)型港口重载自动导引车(AGV)常见的驱动电机失效情况,提出了三层控制结构的容错控制策略来进行转向稳定性容错控制。上层控制模块设计为模型预测控制器(MPC)与PI车速跟随控制器,实现港口AGV的路径跟踪;中层控制模块设计为横摆角速度、质心侧偏角RBF神经网络鲁棒滑模控制器,用来计算出最佳附加横摆力矩;下层控制模块设计为失效分配策略,对力矩进行重新分配。最后,搭建了CarMaker测试平台,通过实验验证了容错控制策略的有效性与优越性。

基于最优阻抗选取的机器人自适应鲁棒导纳控制

本文提出了一种基于最优阻抗选择的机器人自适应鲁棒导纳控制策略,以提高机器人与环境交互的性能.本文的创新点包括:1)提出了一种新的环境阻抗复合学习估计方法,保证阻抗参数估计值约束在预定的集合内,通过初始激励保证了估计误差的指数收敛性;2)基于估计的环境阻抗,设计机器人期望的最优刚度和阻尼,实现交互力和轨迹跟踪误差的最优协调;3)设计了一种基于时滞估计的自适应鲁棒导纳控制器,使机器人能够以规定的性能跟踪导纳轨迹.在自适应鲁棒控制器中,采用饱和函数来代替传统的滑模控制,极大地缓解了可能出现的抖振问题.通过对比仿真验证了本文环境阻抗估计方法和自适应鲁棒导纳控制的有效性.

浅析核电厂流出物排放的浓度控制管理要求

浓度控制是核电厂流出物排放管理的主要手段之一。本文分析了核电厂流出物排放浓度控制的内容及要求,研究对比了国内外核电厂流出物浓度控制的法规要求及实践,提出进一步完善浓度控制管理手段的建议。

基于PID切换控制的弹道修正引信滚转角控制方法

为解决弹道修正引信在修正过程中弹体受力变化较大引起的模型非线性问题,为保证滚转角控制算法的有效控制范围可有效覆盖整个修正控制过程,采用了基于动压变化的位置-速度双闭环比例-积分-微分(proportional-integral-differential,PID)切换控制算法.在传统PID控制算法基础上引入切换控制,将PID控制系统设计成子系统,依靠引信动力学模型与动压之间的关联,以动压为切换信号制定切换规则将多个PID控制系统串联,拓宽了滚转角控制系统的有效控制范围.结合理论分析与仿真验证,结果表明:在整个弹道修正控制过程中定位精度在0.25°以内,响应时间小于0.3 s,验证了基于动压变化的PID切换控制算法对非线性的引信滚转角控制模型、持续滚转角控制的可行性.

基于模型预测控制的无人车编队避障方法

为研究障碍物环境下基于模型预测控制的无人车编队避障方法,建立了包含虚拟智能体状态的编队避障函数,使避障问题容易用优化方法求解.在无人车编队内部引入优先级策略实现编队内部避碰,并通过动态事件触发机制减小无人车之间通讯带宽占用.对该方法进行了计算机仿真验证,在给定多边形障碍物环境下,使用领导者-追随者架构执行编队行驶任务,并借助事件触发器实现间歇通讯.结果表明,相较于传统方法,所设计的编队控制器能够提高带宽约束下无人车编队行驶安全性.

Mecanum轮全向AGV轨迹跟踪级联控制器设计

针对四Mecanum轮驱动的自动导引车(AGV)的轨迹跟踪控制问题,设计了一种模型预测控制(MPC)和自适应滑模控制(SMC)级联的控制器,来改善控制精度和稳定性,提高控制过程的层次性、针对性和有效性。在运动学层面,建立了AGV轨迹跟踪误差模型,将其转化为二次规划问题,并加入约束条件,配合模型预测控制的滚动优化来在线求解二次规划的最优解,将AGV位姿误差转化为轮子转速的期望输出;在动力学层面,采用滑模控制得到轮子的输出力矩,实现轮子对期望转速的跟踪,引入具有快速准确逼近能力的极限学习机(ELM)神经网络对模型不确定性和未知干扰进行在线观测,并与滑模控制相结合自适应抵消干扰,进一步提高控制器的鲁棒性。在余弦扰动和脉冲干扰下对控制器进行仿真验证,并将结果与PID控制结果进行对比,发现MPC+SMC级联控制器的跟踪效果具有明显优势;与采用径向基函数(RBF)神经网络观测的级联控制器的对比表明,采用ELM观测器的控制器对干扰的鲁棒性更强,在各转速条件下与干扰曲线的拟合度均超过95%,其跟踪误差在多项指标上相比其他方法小1个数量级,最大位置偏差仅为毫米级。轨迹跟踪样机实验结果验证了该控制器的实用性和可行性。