新型ADETCS下工业信息物理系统综合安全控制

针对一类虚假数据注入(FDI)攻击与故障共存的工业信息物理系统(ICPS),在新型自适应离散事件触发通信机制(ADETCS)下,研究了综合安全控制与通信的协同设计问题。引入ADETCS取代传统离散事件触发通信机制,构建安全与通信可自适应协同优化运行的ICPS架构;通过对ADETCS中阈值函数的优化设计,获得一种可随系统动态行为双向连续变化的新型ADETCS;在该机制下,基于主动容侵和容错的思想,通过构造Lyapunov泛函,借助新型Bessel-Legebdre不等式、锥补线性化(CCL)等少保守性技术,在统一的自适应变采样框架下,推证出鲁棒估计器与综合安全控制器的求解方法,使ICPS可同时防御FDI攻击与故障,并具有更优的自适应通信调节能力。仿真结果表明:新型ADETCS中阈值函数的巧妙设计及CCL的应用,相较现存通信机制和设计方法,可使ICPS的综合安全控制性能与资源节约获得更优的折中平衡。

金属丝段电爆过程中的沉积比能量仿真分析与实验研究

金属丝在高压电场中通过丝端部与电极之间的气体放电导入电流,完成电热爆,沉积在丝段上的比能量对电爆制粉和喷涂有着重要影响。为系统认识金属丝段电爆过程中初始充电电压、丝长和直径与沉积比能量之间的关系,通过建立含气隙的丝段爆炸过程的电路模型,进行一系列电热爆数值模拟,得到了适合实际电热爆过程的最佳气隙长度。在电极间距不变的条件下,对于不同初始充电电压、不同长度和直径的金属丝进行电热爆数值模拟和实际电热爆实验的研究结果表明:初始充电电压越高,沉积在丝上的比能量越高;减小金属丝的长度和直径,可提高金属丝上沉积的比能量。

基于专家模糊控制的大滞后过程的研究

大滞后控制问题是目前工业过程中公认的难题。文章提出基于专家模糊控制方法的控制方案,将模糊控制与专家控制结合起来,充分发挥各自优势。通过引入专家知识库,对模糊控制器调整因子在线修正。最后,通过工程实例和仿真研究显示了该方案对于解决工业生产中的大滞后过程具有很好的控制效果。

基于Copt-aiNet的污水处理过程优化控制

污水处理是一个复杂的动态反应过程,针对如何确定优化控制中关键变量的动态最优设定值,使满足出水水质排放达标的同时降低运行能耗的问题,提出了一种基于人工免疫算法Copt-aiNet(组合优化的人工免疫网络)的污水处理控制策略.首先,利用Copt-aiNet确定第二分区溶解氧质量浓度和第五分区硝态氮质量浓度的最优设定值;再利用控制器跟随最优设定值,对氧传递系数和内回流流量进行控制,进而对曝气能耗和泵送能耗同时进行优化;最后,在仿真平台BSM1上进行仿真实验,结果验证了本文控制策略的有效性,可以在保证出水水质达标的前提下有效降低能耗.

基于FPGA的Modbus/TCP工业以太网控制器的设计

针对现有工业以太网控制器存在的不易扩展、实时性不足、固件不可升级和接口速率瓶颈问题,鉴于Modbus/TCP的开放和应用广泛的特点,提出基于FPGA和Modbus/TCP的工业以太网控制器设计方案。协议结构采用基于NiosⅡ软核处理器的SOPC技术实现整个硬件系统设计;在NiosⅡIDE完成基于TCP的Modbus/TCP协议,同时提供了多种标准网络接口功能。通过对实际采集数据进行传输验证,表明系统在保证Modbus/TCP通信的同时,具有处理速度快、可扩充、可升级等优点。

具有介质访问约束的网络化控制系统H∞状态估计

研究了一类存在介质访问约束和信号量化的网络化控制系统的H∞状态估计问题。首先,考虑到介质访问约束和信号量化的影响,将信号量化误差转化为扇形有界的不确定性,对由于访问约束而未获得网络传输的系统输出采用加权补偿策略,根据网络介质的随机访问机制将网络化系统建模为具有不确定性的马尔可夫跳跃系统。然后,在此基础上借助李雅普诺夫稳定性理论和H∞性能约束条件,利用线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)方法给出状态估计器存在的充分条件,所设计的状态估计器使得估计误差系统渐近稳定且具有给定的H∞性能。最后,通过仿真实例验证了该设计方法的有效性。

基于改进SSA结合模糊RBF神经网络的悬臂梁振动主动控制

随着航空航天事业的发展,为了节省燃料,同时提高航天器速度,航天器采用更轻的材料来减少质量。然而,此举也引入了柔性振动,灵活的振动增加了姿态控制的时间,导致姿态精度控制不尽如人意。因此,有效抑制柔性振动以实现高精度姿态控制非常重要。论文以柔性压电悬臂梁作被控对象,并利用压电薄膜(Polyvinylidene Fluoride,PVDF)作传感器和致动器,分析其振动的控制问题。基于PID和模糊理论的局限性,结合模糊控制器能模仿专家经验和径向基神经网络(Radial Basis Function Network,RBFNN)善于学习的优点,设计了模糊径向基(Fuzzy Radial Basis Function,FRBF)神经网络控制器来抑制悬臂梁的振动,并采用混沌映射的种群初始化策略、疯狂算子的领导者位置更新策略、精英保留及动态惯性权重的追随者位置更新策略改进的樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)来优化模糊神经网络权值。将改进后的控制方法在Matlab软件环境下进行了数值仿真,仿真结果表明,应用改进的模糊径向基神经网络控制器可以有效地提升主动控制的振动效果。

输入饱和下广义多智能体系统半全局输出包围控制

在有向通信拓扑下研究了具有输入饱和离散广义多智能体系统的半全局输出包围控制问题.首先,将原问题转化为具有分布式观测器的输出调节问题.其次,基于参数离散Riccati方程得到广义系统的显式解,避免对广义系统进行受限等价分解.然后,基于分布式状态观测器和输出调节器,构造了半全局输出包围控制协议,选择合适的Lyapunov函数给出了系统稳定性的充分条件,并证得在所设计的控制协议下,所有跟随者的输出能够收敛到由领航者所形成的凸包内.最后,通过数值仿真验证了所提出的分布式控制协议的有效性.

具有访问约束和数据丢包的网络化系统H_(∞)鲁棒控制

针对同时存在访问约束和数据丢包的网络化控制系统,研究了H_(∞)鲁棒控制方法的设计问题.首先,采用Bernoulli随机过程来描述系统的数据丢包过程,并根据介质访问约束的随机访问机制建立了离散时间马尔可夫跳变系统模型;其次,通过Lyapunov稳定性理论和LMI技术导出闭环系统随机稳定的充分条件,并设计了相应的H_(∞)鲁棒控制器,使得闭环系统随机稳定并具有给定的H_(∞)性能;最后,通过仿真算例验证了所提控制方案的正确性和有效性.

基于离心泵数字孪生流场云图的叶轮故障诊断方法与应用

随着工业技术的发展,离心泵的健康诊断与维护需求日益迫切,结合数字孪生和机器视觉技术,提出一种基于数字孪生流场云图的离心泵叶轮机械故障智能诊断方法。借助离心泵数字孪生模型来模拟叶轮叶片随机断裂故障的演化发展,生成具有不同故障特征的叶轮流场压力及速度云图;基于对Yolov5算法的学习训练,获得了压力和速度云图两类机器视觉模型,并结合统计分析实现了叶轮故障的初步诊断;进而考虑两类检测模型的优势互补特性,基于堆叠集成的思想将二者融合,以提升叶轮故障诊断的准确性。经实验验证,针对叶轮叶片的随机断裂故障,所提方法可达到0.99以上的诊断准确度,开发的离心泵叶轮机械故障智能诊断系统使所提方法得以落地应用。

直驱永磁风力发电系统在不对称电网故障下的电压稳定控制

针对直驱永磁风力发电机组(D-PMSG)在不对称电网故障下,负序分量对直流母线电压会产生2倍频振荡的问题,提出利用单相电压延迟60°来构造三相对称电压,消除负序分量对直流母线电压的影响,对D-PMSG在不对称故障下电压跌落的控制策略展开了研究。网侧逆变器外环采用电压环稳定直流电压,控制变换器发出的有功功率,内环采用电流前馈控制,使电压矢量在dq轴间解耦,由外环控制得出的电流参考值来控制逆变器的电流,同时结合能量泄放回路解决D-PMSG在电网发生不对称故障下直流侧的功率拥堵。另外,对网侧动态电压恢复器DVR采用改进的最小能量法控制策略,为系统提供最大无功功率支持,有利于网侧电压恢复,从而保证系统的稳定运行。以河西电网的实时数据进行仿真,结果证明了所提控制策略的有效性。

基于OPC技术的网络控制系统仿真平台设计

网络控制系统(NCS)是一种新型计算机控制系统,通过工业网络实现控制单元之间的数据交换,但这也给控制系统带来了时延等问题。开发了一种基于Matlab和OPC技术,以校园局域网为媒介的虚拟NCS实验平台,利用西门子S7-300PLC作为实验平台的服务器,用Matlab OPC Toolbox工具箱提供的OPC技术实现OPC服务器与客户端的网络通信,实现了对象模型和控制器在两台计算机的分离,从而获得网络化控制系统仿真平台,为高级控制算法的研究和验证提供了良好的实验平台。

变风量空调系统的优化控制研究

在变风量空调系统中,为了减少系统能耗并对静压控制回路进行稳定而有效的控制,提出了一种静压优化控制方法,根据各末端风阀开度的变化确定空调系统所需的最小静压设定值,采用粒子群算法优化神经网络,调整PID控制器的3个参数,通过PID控制器调节变频风机的频率,把实际静压控制在设定值附近。通过仿真和实验对该控制方法的有效性和优越性进行了验证。结果表明,采用该方法在满足空调系统负荷需求的前提下能使末端阀门处于较大的开度,降低了风机的运行频率,改进了控制质量,提高了控制精度,不仅能够有效节能,还具有较强的鲁棒性。

基于改进P&O与MPC算法的光伏MPPT控制研究

在光伏发电系统中,针对传统的最大功率点跟踪控制方法难以同时满足追踪精度与追踪速度的问题,提出了一种新的改进P&O和MPC相结合的光伏MPPT控制方法,先将扰动之后的电压和电流作为参数输入MPC控制器,再由控制器的两步长函数分析预测出未来变量的动作并生成输出曲线。仿真结果表明,相较于传统的扰动观察法,该算法可以同时满足追踪精度与追踪速度的要求。

基于视觉的机器人模糊自适应阻抗控制

对未知环境下具有6个自由度工业机器人的视觉/力反馈混合控制进行研究。首先,建立被跟踪曲线图像特征与机器人关节角度的映射关系;其次,由机器人离散阻抗控制规律描述机器人末端在受限表面移动时与受限表面产生连续接触的条件,并根据接触力的变化对阻抗模型参数进行模糊调节;最后,在未知物体表面对末端固定安装单摄像机和力传感器的6个自由度机器人进行力跟踪试验研究。研究结果表明:该阻抗控制具有较强的未知物体表面曲线跟踪能力和较高的力控制精度,曲线跟踪算法简单,不要求对视觉传感器进行精确标定,模糊控制器实时地调整阻抗参数,使系统稳定而且具有良好的动态品质,是一种有效的视觉/力反馈混合控制方法。

少保守性网络化控制系统鲁棒保性能容错控制

研究了一类具有参数不确定性网络化控制系统的鲁棒保性能容错控制问题。同时考虑时变时延和丢包的影响,基于状态多时延模型,推证出了确保闭环系统在执行器或传感器发生失效故障时具有鲁棒保性能容错的时滞依赖充分条件,并以求解线性矩阵不等式(LMIs)的方式给出了最优控制器的设计方法。由于新模型中引入了时延下界,且在证明过程中未进行模型转换和交叉项放大处理,加上适当自由权矩阵的引入,都减少了结果的保守性,提升了容错满意度。最后以一仿真示例验证了文中所述方法的有效性。

具有α-稳定的网络化控制系统容错设计

针对具有时变时延和丢包的网络化控制系统,研究了系统在闭环极点具有α-稳定条件约束下,执行器或传感器发生失效故障时的容错设计问题.文中将丢包当作一种特殊时延,综合考虑时延上、下界及时延变化率,通过构造适当的时滞依赖Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出网络化控制系统具有α-稳定容错能力的判别准则,并以求解LMIs的方式给出α-镇定容错控制器的设计方法.最后以仿真算例验证该方法的可行性和有效性.

基于神经网络视觉伺服的机器人模糊自适应阻抗控制

提出一种未知环境下基于神经网络视觉伺服的机器人模糊自适应阻抗控制策略。首先使用BP神经网络来学习曲线图像特征变化率与机器人关节角速度的映射关系,其次由机器人力伺服控制得到离散阻抗控制模型,并根据接触力的变化对阻抗模型参数进行模糊调节,减少了受限运动中力干扰的影响。最后通过末端固定安装单摄像机和力传感器的6自由度机器人跟踪曲线实验,结果表明该策略具有较高的力控制精度和曲线跟踪能力。

随机分布系统的神经保性能控制器设计

针对离散不确定输出概率密度函数控制系统存在的保守性问题,提出基于线性矩阵不等式神经控制的保性能控制算法。该控制算法是在线性矩阵不等式设计的基础上,加入附加增益的状态反馈控制,在控制器设计时用神经控制器调控附加增益,降低系统的保守性,同时利用线性矩阵不等式的方法给出保性能控制算法的可行性条件。通过实验证明,该保性能控制算法能够降低系统保守性,能较好地改善系统鲁棒性和稳定性。

基于T-S云模型的非线性网络化控制系统保性能鲁棒容错控制

基于T-S云模型对一类具有参数不确定的非线性网络化控制系统,考虑网络延时和丢包的影响,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出确保非线性网络化控制系统在执行器或传感器发生失效故障时具有保性能鲁棒容错性能的时滞依赖充分条件,并以求解线性或非线性矩阵不等式的方式给出控制器的设计方法.最后以一个仿真算例验证文中所述方法的可行性和有效性.