基于ASP-SAC算法的列车自动驾驶速度控制

随着经济建设的绿色转型以及人工智能的快速发展,城市轨道交通已成为居民日常出行的重要方式,在保障安全性、高效性和准点性的前提下,列车运行的节能性和舒适性需求也越来越被关注。合理的运行策略能够有效实现多种目标需求下的列车自动驾驶速度控制,强化学习作为一种智能决策方法,能够有效解决这一控制问题。首先,通过综合分析技术、安全性和乘客体验等方面的因素,基于专家经验动作划分和状态信息熵将软演员-评论家(SAC)改进为动作状态经验优先软演员-评论家(ASP-SAC)方法,用于研究列车自动驾驶速度控制问题。其次,将问题马尔可夫形式化,搭建了列车运行环境,确定了状态空间、动作空间以及基于目标控制的奖励函数。最后,以北京地铁亦庄线的一段区间数据为例进行试验,对ASP-SAC方法进行验证并与其他一些算法在相同环境下进行性能优劣比较。研究结果表明:该方法对于多目标控制需求下的列车自动驾驶速度控制问题具有可行性,与未改进前相比算法效率提高22.73%,与PPO算法相比提高29.17%,改进效果良好。同时,列车运行时在安全性、舒适性无误的情况下,准时性、精确性和节能性都强于SAC、DQN、PPO以及PID算法,其中能耗分别减少3.64%、5.62%、4.38%、7.35%,控制效果良好。此外,该方法亦具备鲁棒性,在列车自动驾驶速度控制方面具有一定的优越性和可参考性。

基于PLC的变频造纸机双闭环调速控制方法

为了提高变频造纸机的控制精度与稳定性,提出基于PLC的变频造纸机双闭环调速控制方法。首先,对变频造纸机的电机展开建模分析,为后续调速控制提供依据;其次,采用PLC技术设计变频造纸机控制系统,计算造纸机理想转速比,结合实际转速获得控制偏差,采用PI控制方式完成电流调节环节与转速调节环节的控制;最后,引入灰狼算法在变频造纸机双闭环调速控制目标函数的基础上优化PI控制参数,以此实现变频造纸机双闭环调速的优化控制。实验结果表明,在干扰环境中所提方法可高效、稳定地实现控制。

金属弧焊机器人加工轨迹智能规划研究

针对金属弧焊机器人加工轨迹运动规划精度低的问题,提出一种基于改进梯形速度规划算法的弧焊加工轨迹智能规划方法。该方法首先根据D-H法构建机器人的运动学模型,根据拉格朗日法构建机器人的动力学模型;然后应用加速度规划改进后的梯形速度规划算法进行运动规划;最后基于稳健控制的运动修正方法对初步运动规划结果进行修正。仿真实验结果表明:相比于梯形速度规划算法,改进的梯形速度规划算法具有更高的运动规划精度;基于稳健控制的运动修正方法的加入,使运动规划精度、抗干扰性都得到提升,且提高了机器人关节的使用寿命;该方法具有较好的弧焊加工轨迹智能规划性能,基本满足研究需求。

基于模型预测控制的静液压变速器转速控制研究

为提高静液压变速器(HST)控制系统的自适应性和鲁棒性,结合模型预测控制(MPC)与粒子群优化(PSO)算法对HST转速控制性能进行仿真和实验研究.首先,基于状态扩展空间方程建立HST的预测模型,引入PSO确定MPC的最佳超参数,获得综合性能指标最佳的模型预测控制器模型.然后,对HST进行阶跃响应与加减速控制仿真,同时搭建静液压传动实验平台对模型预测控制HST的可行性进行验证.结果表明:在阶跃响应和期望转速突变条件下,模型预测控制HST的输出转速均在较短时间内稳定在期望转速附近,且超调量最大不超过5%,具有较好的静态特性.期望转速突变时,MPC亦能快速准确地调控变量泵的排量,使马达转速迅速达到新的稳定状态,且调控过程的转速波动较小.所得实验结果与仿真结果一致,表明MPC在HST转速控制方面具有可行性.最后,针对更为复杂的工况(变化的输入功率、多变的期望转速以及突变的外部负载),采用仿真手段研究了MPC对HST的转速控制性能.结果表明:在复杂工况下,MPC亦能使HST具有较好的静动态特性,其转速波动得到有效降低,马达输出转速能稳定在期望值附近.

基于位置偏差调速的激光跟踪运动控制方法

跟踪算法和伺服算法的设计是实现激光跟踪运动控制的关键,决定激光跟踪运动的速度及其稳定性。为获得更好的跟踪性能,基于工业控制器及其伺服算法,提出一种基于实时角度位置偏差动态调节轴系运动速度的激光跟踪算法;首先,分析基于位置偏差动态调速实现连续稳定跟踪的控制原理;然后,建立被控对象的数学模型及包含此跟踪算法的跟踪系统数学模型,并完成激光跟踪的仿真测试;最后,搭建激光跟踪实验平台,对跟踪算法进行实验验证,最终实验结果表明,激光束能够很好跟踪动态目标,电机运行平稳流畅,跟踪能力优于7(°)/s。该控制方法为激光跟踪测量系统的搭建提供技术参考。

基于强化学习的柴油机调速算法研究

为了更好地调节柴油机转速,提出一种强化学习–比例积分微分(proportional integral derivative, PID)控制器,并应用到了柴油机转速控制中。基于连续动作空间的柔性动作–评价(soft actor-critic, SAC)算法,结合连续型PID控制器,设计了一种强化学习–PID控制器,可代替传统PID控制的转速环。优化设计了基于演员–评论家(actor-critic)框架的输入输出和奖励函数以匹配柴油机特性,采用随机动作增加寻优效率,形成SAC-PID控制柴油机转速的网络交互结构,达到快速调整转速,减小稳定时间的效果。构建了以柴油机D6114为原型机的MATLAB/Simulink平均值模型,并利用试验数据验证了仿真模型的有效性。利用平均值模型,仿真验证了该控制算法效果。经过仿真验证本算法使柴油机转速响应曲线超调量更小,响应时间更快,鲁棒性更强,SAC-PID控制负载瞬态调速率和稳定时间均已达到1级精度指标。仿真对比验证了SAC算法的联合控制效果,结果表明其较其他算法更佳。

基于改进鲸鱼优化PID的无刷直流电机转速控制算法

针对鲸鱼优化算法易陷入局部最优以及无刷直流电机(brushless DC motor,BLDCM)速度控制响应慢、超调量大等缺点,提出一种改进鲸鱼优化算法(improve whale optimization algorithm,IWOA)优化PID(proportional integral derivative)参数的无刷直流电机速度控制算法.该算法采用高斯变异因子、自适应权重因子和动态阈值相结合对鲸鱼优化算法进行优化.仿真实验结果表明,改进鲸鱼优化PID的无刷直流电机转速控制算法具有更快的收敛速度以及较小的超调现象,鲁棒性也更好.

基于FOA优化PID参数的永磁同步电机转速控制

为提高永磁同步电机转速控制的效果,提出一种基于果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)优化比例积分微分控制(proportional-integral-derivative control)的方法。其中,以PMSM调速系统为背景,构建调速系统的PID方法,然后构建FOA优化PID参数的PID控制器,以实现永磁同步电机转速系统的自适应控制。仿真结果表明,FOA-PID方法具有响应速度快、超调小、抗干扰能力和速度调节能力强的特点,在固定负载改变转速条件下,仅需0.02 s即可达到稳定状态,有效改善了永磁同步电机转速控制系统的控制性能;相较于标准PID和RBF-PID方法,FOA-PID方法在正向起动转速情况下的超调量为1.36%,分别低5.73%和1.12%;在负向起动转速情况下,FOA-PID方法的最大超调量为0.56%,分别低15.13%和8.22%。由此得出,本FOA-PID方法可行,具有一定的优越性。

基于径向基函数神经网络算法的高频转阀阀芯稳定性

针对伺服电机驱动高频转阀时受液动力矩变化影响造成高频输出精度下降的问题,以液压马达作为动力源,提出一种基于径向基函数神经网络算法的转阀阀芯转速控制策略。首先,搭建高频转阀阀芯转速控制系统的数学模型;其次根据数学模型在MATLAB/Simulink平台搭建仿真模型,对不同算法作用下阀芯转速控制特性进行仿真分析;最后建立高频转阀转速控制系统实验台,对不同算法作用下阀芯转速控制特性进行实验研究和理论验证。结果表明:与常规PID控制方法相比,基于径向基函数神经网络的高频转阀转速控制策略转速控制系统阶跃响应所需调整时间最少为0.16 s,超调量小;三角波与正弦波转速跟踪误差均值下降最大值分别为46.51%、53.69%;6 MPa、10 MPa下,转速稳态误差均值分别下降34.92%、38.26%。径向基函数神经网络算法有效提高了高频转阀阀芯转速控制精度。

高质量加工五次多项式速度规划算法研究

通过分析直线、指数、S曲线以及正弦函数几种常用的加减速算法,针对传统的速度规划算法存在的加工曲线不连续以及加工过程出现振荡、加工精度低等问题,提出适用于高质量加工的五次多项式速度规划算法,将整个加工过程分段,细化每一段的方程,并介绍对于待定的NURBS曲线使用五次多项式速度规划算法进行插补的过程,针对快速插补和实时插补两个阶段进行优化。结尾根据仿真加工实验图像得出结论,该算法实现了加工过程中运动曲线的连续变化、柔性变化。并将加工精度控制在理想范围之内,适应于高质量的加工。

考虑智能网联车辆影响的八车道高速公路施工区可变限速控制方法

为提升车联网环境下高速公路施工区交通运行效率及安全水平,提出了一种基于强化学习的可变限速控制方法.选取智能驾驶模型和真车试验模型,分别对传统人工车辆和智能网联车辆的跟驰行为进行建模,构建了以瓶颈下游路段交通流量为效率指标、瓶颈路段速度标准差为安全指标的复合奖励值,利用深度确定性策略梯度算法,分车道动态求解最佳限速值.仿真结果表明,所提可变限速控制方法在不同智能网联车辆渗漏率条件下均能有效提升交通流运行效率和安全水平,且在智能网联车辆渗漏率较低时,提升效果更加显著.当智能网联车辆渗漏率为1.0时,瓶颈下游路段交通流量提升10.1%,瓶颈路段速度标准差均值下降68.9%;当智能网联车辆渗漏率为0时,瓶颈下游路段交通流量提升20.7%,瓶颈路段速度标准差均值下降78.1%.智能网联车辆的引入能够提升至多52.0%的瓶颈下游路段交通流量.

自动驾驶履带车辆的变曲率路径的跟踪控制策略研究

为解决履带车辆在变曲率路径下的跟踪精度低及传统单一的横向控制算法无法有效协调不同工况下的控制性能要求等问题,提出了一种基于LQR-MPC的最优速度规划混合横向控制方法。首先提出了一种最优速度规划策略(Optimal speed planning),并仿真验证有速度规划的横向控制算法控制精度提升了20%以上。通过对比模型预测控制(MPC)、最优线性二次型(LQR)的特性差异,进一步提出基于LQR-MPC的混合横向控制算法。结果表明:混合算法相比在单一算法,控制精度提升了44%以上,并减少了计算成本,实时性提升了38%以上,达到实时性与控制精度之间的平衡,最后通过增加模拟履带滑移干扰,发现混合控制算法具有一定鲁棒性。

基于ABMSSA的PP算法分布式自动驾驶轨迹跟踪控制策略

针对在轨迹跟踪控制中横向纯追踪控制算法前视距离的选取受车辆速度影响较大的问题,本文设计了一种改进樽海鞘优化算法对纯追踪控制中的前视距离进行实时调整优化。首先在纯追踪控制模型的基础之上,采用横向误差作为主要决策参数,设计了改进樽海鞘优化算法的目标函数,同时还在算法中引入布朗运动和自适应权重以防止陷入局部最优解和提高算法的收敛速度。其次本文还设计了纵向双环PID控制算法用于实现智能体车辆对于参考速度的跟踪。最后在智能体车辆实际平台上对所提出的基于分布式纵向双环PID控制算法、横向前视距离优化的纯追踪控制算法进行实验验证,并且设置多组对比实验。结果表明采用基于前视距离优化的纯追踪轨迹跟踪控制控制算法具有最优控制性能,其中最大横向误差为0.068 m,平均横向误差为0.014 m,相较于模糊优化其控制精度提升了24.73%。

基于改进麻雀搜索算法模糊PID控制器设计

为了提高无刷直流电机输出转速与转矩的平稳性,提出了一种通过时变惯性权重改进的麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机。通过在Matlab/Simulink中对无刷直流电机进行控制仿真,仿真结果表明,时变惯性权重改进麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机,其转速与转矩的平稳性符合要求,并且能够实时响应负载的变化。

智能跑步机跟随速度自适应控制方法研究

当前跑步机都是外部速度跟随机器完成控制,在变速过程中智能化程度较低,导致变频调速精度和稳定性控制过程很被动,影响了整体的智能化效果。为此,提出智能跑步机跟随速度自适应控制方法。通过设备完成人体静止及运动状态实时数据采集,利用卡尔曼滤波算法结合采集的数据,实现用户加速度预测,根据预测结合用户在跑步机上的受力情况,带入跑步机速度控制器,实现其跟随速度的自适应控制。实验结果表明:所提方法在接近0.2s时达到理想速度,变频调速精度高于95%,证明该方法的稳定性好、响应速度快且调节精度高,整体控制效果好,更能满足用户对于智能跑步机的自适应变速要求。

基于改进遗传算法的直流电机双闭环调速系统控制参数整定

直流电机的双闭环控制被广泛应用于直流拖动系统,采用的控制器是传统的PI控制器。在工程应用中,通常采用人工整定PI控制器的参数,往往不能得到最优的控制参数。同时,许多研究采用智能群算法进行整定。针对直流电机双闭环系统的PI参数整定,提出了一种基于改进遗传算法的参数整定方法。与传统遗传算法相比,改进遗传算法的整定效果更佳,具有较快的响应速度、较好的稳定性和较小的超调,更适用于对直流电机双闭环调速系统的控制参数进行整定。

基于SOC的多轴步进电机同步运动控制研究

针对在工业控制领域中对多轴步进电机传动比的灵活设置与多轴同步性需求,提出一种基于SOC的同步运动控制系统。通过PC界面设置多轴传动比和主轴运动参数,采用ARM软件系统进行计算与下传,用FPGA接收并解析,实现梯型速度规划算法,从而同步输出多轴脉冲。同时,通过逻辑分析仪确定多轴脉冲数、脉冲延时与速度曲线。结果表明:该系统能实现高精度多轴同步运动控制。

基于三次S型速度控制算法的移动机械臂末端振动研究

移动机械臂在实际工作环境中,受其自身柔性特征和外部因素的影响而引起机械臂末端的振动,而速度控制是实现机械臂末端抑振的有效手段之一。以UR10机械臂和Husky移动平台组成的移动机械臂为研究对象,针对梯形和S型速度控制算法的不足,提出一种三次S型速度控制算法,通过建立移动机械臂刚柔耦合动力学的理论和仿真模型得到移动机械臂末端的振动位移曲线和加速度变化曲线,验证了三次S型速度控制算法的正确性和抑振效果的有效性。

基于通用PLC的脉冲测速技术研究

可编程控制器(PLC)因其高可靠性、高性价比被应用于光电编码器测速,然而基于PLC的传统测速算法在低速段响应速度较慢,且精度只在一定狭窄转速范围内可控,而在宽速度范围则波动较大。针对上述问题,该文提出一种单脉冲测速算法,该算法采用PLC高速脉冲发生器作为时钟脉冲,在全速度范围内速度精度稳定。同时该算法依据精度需要限定测速算法周期,实现编码器实时更新,以达到精度和响应速度的适配。仿真分析表明,该算法在0~1700 r/min的常用宽速度范围均具有良好的精度和速度响应,在测速系统中具有一定的应用前景。

基于模糊时变滑模的永磁同步电机调速系统设计

针对永磁同步电机突然加入负载时存在的转速波动和不稳定问题,提出一种基于积分时变滑模面和新型模糊增益趋近律的滑模调速方法。采用积分时变滑模面,在传统积分滑模面中加入一个时变项,借此提升系统的响应速度。改进传统的指数趋近律,加入非线性函数来削弱系统的抖振,同时根据不同的系统状态用模糊算法整定趋近律增益参数,着重于提升趋近速度和系统抗扰动能力。最后,使用李雅普诺夫稳定性判据证明了该控制系统的稳定性。在MATLAB/Simulink环境下将此控制策略与传统滑模控制策略进行对比,仿真结果表明:采用此控制方法的系统响应速度更快、抑制系统扰动和抖振的能力更强,具备更好的综合性能。