车辆变速轨迹跟踪横纵耦合控制方法

针对变化速度下车辆轨迹跟踪精度以及实时性差的问题,提出了一种基于模型预测控制的横纵耦合控制方法。在三自由度车辆动力学模型中,将车轮驱动力与前轮转角作为控制量,以单控制器形式实现车辆横纵向运动的综合控制,并且在考虑耦合特性的基础上,设计目标函数与可变权重系数,求解最优横纵向控制量。并且基于五次多项式理论,设计一种变速双移线轨迹以验证控制器综合轨迹跟踪能力。实验结果表明,该控制器能有效跟踪变化车速并且保持高轨迹跟踪精度与良好的实时性。

化工自动化仪表的自动控制过程研究

研究了化工自动化仪表的自动控制过程,强调了实时监测和数据采集在化工自动化中的作用,深入探讨了反馈控制和前馈控制两种常用的控制策略,特别关注了模型预测控制(MPC)这一高级多变量控制策略。结果表明,MPC能够满足化工自动化仪表自动控制需要,并为优化化工自动化仪表的自动控制过程提供有力支持。

660MW机组负荷-压力非线性特性的分析

通过实验和对运行数据的统计分析,确定1台660MW机组在50%～100%负荷范围内负荷/压力对象的简化非线性动态模型和模型中主要参数的变化规律.在此基础上对非线性模型进行线性化,获得不同负荷/压力工作点时的线性化模型,并发现其增益、惯性、非最小相位特性随工作点变化.分析表明,机组负荷/压力模型的相对非线性度随工作点均匀变化;模型非线性对系统影响主要体现在燃料指令对机前压力增益和锅炉蓄热惯性的变化上.对模型非线性特性分析的结论,可以为协调控制系统设计提供依据.现有协调控制系统中增益调度、发热量校正可以在一定程度上克服非线性的影响.

导弹起竖过程的非线性预测控制

为解决导弹起竖过程中的快速性和稳定性问题,提出了采用基于神经网络的非线性预测控制方案,构造了基于BP神经网络的起竖过程单值非线性广义预测控制模型,推导了模型的最优输出控制量的求解算法,并给出了单值非线性广义预测控制的具体实现步骤,最后以典型非线性模型和导弹模型进行了仿真,结果显示控制方案取得了满意的效果。

过热汽温多模型预测函数控制策略的研究

过热汽温系统是典型的大时延、大惯性对象,尤其当机组负荷变化时,参数表现出明显的时变特性,大大降低了传统PID串级控制的品质。基于此点,提出先进的多模型切换的过热汽温预测函数控制策略。使用带有Smith预估补偿思想的一阶时滞对象预测函数控制算法,来有效克服对象的大时延、大惯性;并通过建立若干典型工况的固定模型,在线计算其模型匹配度确定控制权重,从而得到控制器的输出的方法,能适应参数的时变。与PID串级控制和单一模型控制的仿真结果对比,证实了本控制策略的有效性。

一种模型预测控制器的FPGA硬件实现

针对快速动态系统对模型预测控制(MPC)的微型化和高实时性的需求,提出了一种MPC控制器的现场可编程门阵列(FPGA)硬件实现方法。MPC中的二次规划(QP)问题采用粒子群优化(PSO)算法进行求解。通过分析算法的特点,对算法计算步骤进行循环展开、流水线等优化处理,充分利用FPGA的硬件并行计算特性提高MPC的在线计算性能,最终得到MPC控制器的最优实现方案。最后以电子节气门的跟踪控制为例,在实验平台上进行了实时仿真实验,验证了基于FPGA硬件实现方法设计的MPC控制器的有效性和实时性。

基于Wiener模型的非线性预测函数控制

针对传统的预测函数控制对非线性强、结构多变的实际对象控制效果不佳问题,提出了一种基于Wiener模型的非线性预测函数控制(PFC)方法。通过引入支持向量机回归方法,建立Wiener模型中非线性部分的逆模型,在输出反馈和参考轨迹上分别添加一个Wiener模型中非线性部分的逆模型,将非线性预测函数控制转化为线性预测函数控制,用线性优化算法解决非线性预测函数控制问题,避免了复杂的非线性优化。pH中和过程的计算机仿真结果表明,该方法比PID控制效果更好,而且对模型失配具有很好的自适应性能。

基于Modified Volterra模型的SI发动机空燃比非线性模型预测控制

针对SI发动机空燃比(Air-fuel ratio,AFR)控制的问题,首先对标准Volterra模型进行了改进,提出了一种变采样间隔的多输入多输出Modified Volterra模型。并应用该模型实现了发动机AFR系统的在线自适应辨识。并在此基础上,提出了一种基于Modified Volterra模型的非线性模型预测控制方法。利用Matlab对一种业内普遍认可的基准发动机模型进行了仿真实验,并与当前汽车广泛使用的PI控制器算法进行了对比。仿真实验结果证明了本文方法的有效性。

基于扩张状态观测器滤波的坦克炮控系统模型参考自适应控制

坦克炮控系统是一类不确定、非线性的复杂系统。针对其在低速运行时产生"爬行"、振荡等的问题,依据扩张状态观测器(ESO)滤波和Popov超稳定理论,提出了一种基于ESO滤波的模型参考自适应控制方法。研究了坦克炮控系统的数学模型,给出了基本假设,设计了ESO滤波器和模型参考自适应控制器,并证明了其稳定性,最后通过仿真验证了该方法的有效性。仿真结果表明,该方法有效地消除了系统的未建模动态及外界扰动的影响,增强了系统的快速性,解决了系统的低速"爬行"问题,改善了系统的稳态性能,为炮控系统实际设计提供了一个可行的解决方案。

新型直动式压电电液伺服阀复合控制方法

设计了一种新型直动式压电电液伺服阀。该阀采用压电叠堆执行器作为电-机械转换器,提高了电液伺服阀的性能。并针对压电叠堆执行器固有的迟滞和蠕变非线性使得压电型电液伺服系统的输出精度降低,传统的控制方法难以得到很好的控制效果的问题。提出了基于动态Preisach模型的前馈控制和PID反馈控制的一种复合控制方法。实验结果表明,该方法能有效改善新型直动式压电电液伺服阀的输出精度。

非线性离散时间系统的准无限时域NMPC

非线性模型预测控制(NMPC)的优点是能显式并优化处理控制量和状态量的约束。文献[6]提出的准无限时域NMPC是保证NMPC稳定性的主要算法。在文献[6]的基础上,讨论了约束离散时间系统的准无限时域NMPC算法。最后通过一个具体的数值算例验证了算法的有效性。

坦克炮控系统非线性建模与运动性能分析(Ⅰ)

炮控系统是坦克火力控制主线的末端,其性能直接影响到坦克火力的发挥。由于其内部存在齿圈间隙、弹性形变、摩擦力矩、参数摄动和外界扰动等不确定非线性因素,造成炮控系统出现稳态"牵移",驱动死区、延时与振荡、低速"爬行"和高速调炮"超回"等一系列问题,成为制约系统性能进一步提升的主要因素。通过分析炮控系统的结构和各种非线性因素及其规律特点,建立了炮控系统非线性数学模型;在此基础上,开展炮控系统运动性能的理论分析和试验研究,探讨了各种非线性因素对系统性能的影响,为炮控系统分析、设计与非线性补偿控制、进一步提高系统战技指标和充分发挥坦克火力性能提供理论依据和试验基础。

具有确定切换序列约束的时滞切换系统预测控制

研究了一类切换顺序已知、输入受约束的时滞切换系统,提出基于椭圆集约束的模型预测控制。给出了切换系统的各子系统作用域二次型表示方法,以LMIs的形式给出了闭环时滞切换系统的稳定充分条件和预测控制器的设计方法,并且运用预测控制算法解决了系统的输入受约束的问题。通过仿真验证了该方法的有效性。结果表明,基于LMIs的时滞切换系统的模型预测控制易于求解,适于实际应用。

坦克炮控系统非线性建模与运动性能分析(Ⅱ)

在分析炮控系统内部非线性因素和建立炮控系统非线性数学模型的基础上,针对炮控系统的低速运动状态和高速运动状态进一步开展运动性能分析,重点对系统驱动死区、延时与振荡,低速"爬行"和高速调炮"超回"等问题以及影响该问题的非线性因素进行了理论分析和试验研究,为进一步开展炮控系统分析、设计与非线性补偿控制奠定基础。

基于混合系统模型的SI汽油发动机怠速控制

针对汽车发动机在怠速工况下的特点,利用混合系统模型来描述四缸火花点火汽油发动机系统所具有的物理规律和操作约束,并采用具有处理约束能力的预测控制策略对系统进行控制。在保证满足性能指标函数最小和系统约束的同时,使发动机转速尽可能接近给定的参考值,从而达到系统对发动机转速的稳定性,燃料消耗和排放的要求。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。

基于径向基函数神经网络动态补偿的船用增压锅炉汽包水位多模型预测控制

针对船用增压锅炉大范围变工况的运行特点,采用典型工况下的固定模型与径向基函数神经网络相结合建立了汽包水位的多模型集。应用状态空间的预测控制算法,设计了预测控制器与神经网络补偿控制器相结合的汽包水位多模型控制器。该方法充分考虑了单一固定模型不能适应全局大范围工况变化的特点。仿真结果表明,所设计的控制器实现了汽包水位的稳定控制,提高了系统的响应性能,解决了大范围变工况的控制难题。

一种快速非线性模型预测控制律研究

为滑翔增程弹设计了一种滑翔控制律,在考虑其非线性、状态约束和控制舵偏角幅值约束的情况下,针对滑翔控制过程中采样周期短,系统动态变化快的特点,采用直接多重打靶法和实时迭代策略来缩短非线性模型预测控制中递推优化的计算时间,并应用预先优化策略避免反馈控制延迟。仿真结果表明,该控制器的控制律求解时间小于采样周期,能满足滑翔增程弹滑翔控制要求,控制效果良好。研究结果可为同类弹箭非线性模型预测控制律设计提供参考。

DC-DC变换器显式模型预测控制

采用v分解方法建立了DC-DC变换器的离散时间混杂模型,并将其转换为分段仿射(PWA)形式,把DC-DC变换器的控制问题转化为分段仿射系统的约束优化控制问题。针对带状态和输入约束的离散时间分段仿射系统动态变化快的特点,应用显式模型预测控制方法,并基于多参数二次规划算法得到了关于状态变量的分段线性显式最优控制律,从而进一步得到DC-DC变换器显式模型预测控制系统。数值仿真计算表明:DC-DC变换器的显式模型预测控制是有效的,系统控制的动态性能是优越的。

基于遗传算法的广义T-S模糊模型预测函数控制

提出了一种基于遗传算法的广义T-S模糊模型预测函数控制算法。首先利用减法聚类确定隶属度函数中心和模糊规则数,然后利用遗传算法同时对广义T-S模型的其他前提参数和结论参数进行辨识,并进行全局寻优。最后将本文提出的算法应用在具有强非线性特性的pH中和过程中。仿真结果表明:本文算法具有较小的超调和较好的跟踪能力。

磁控形状记忆合金执行器迟滞非线性模型

针对磁控形状记忆合金执行器的迟滞非线性,利用PI模型建模思想,采用线性Play算子建立磁控形状记忆合金执行器迟滞非线性模型。根据其模型结构与神经网络结构十分相似的特点,引入神经网络进行权值训练。为了提高系统的实时性,采用遗忘因子递推最小二乘法训练权值。试验结果显示:本文方法对输出位移的最大预测误差为0.0015mm,均方差为2.2931×10-4,最大误差率为0.1593%,表明该方法能够有效地建立磁控形状记忆合金(MS-MA)执行器的迟滞非线性模型,并可以获得较高的模型精度。