基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法研究

针对一类非线性系统在持续扰动下的控制问题,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法。首先,引入U模型方法进行被控对象建模,提高处理非线性系统的能力,结合自抗扰控制方法,设计基于U模型的改进自抗扰控制器。在非线性反馈环节引入模糊免疫方法实现非线性智能反馈,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制系统。最后仿真实验表明：基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法在保持了基于U模型的自抗扰控制的简洁性和良好抗扰性能的基础上,简化了控制器参数调节过程,在持续未知扰动下的跟踪速度、精度都更优。     

单神经元自抗扰控制技术在汽包水位系统中的应用

针对自抗扰控制器(ADRC)在锅炉汽包水位控制系统中整定参数较多且不易整定的不足,提出了单神经元自抗扰控制(SNADRC)技术方案。自抗扰控制器是一种新型的非线性控制器,对模型精度要求不高,且具有优良的鲁棒性能和较好的控制品质。单神经元具备良好的自学习、自整定能力,以及结构简单、算法收敛快、适应能力强的特性。该方案采用单神经元控制模块,改进了自抗扰控制器的非线状态误差反馈(NLSEF)模块,不仅降低了参数整定的数目,且具有较强的自我调节和自我学习的能力,实现了参数的在线自整定。对传统PID锅炉汽包水位控制系统与单神经元自抗扰锅炉汽包水位控制系统的控制性能进行了比较。仿真结果表明,单神经元自抗扰控制系统超调量更低,抗干扰能力更强。该控制器具有优良的应用前景。     

开关磁阻电机自抗扰调速优化控制研究

开关磁阻电机速度控制系统是复杂的非线性时变系统,系统变量之间耦合严重,容易产生转矩脉动和噪声,针对上述问题,提出混沌粒子群优化的自抗扰控制方法;首先,依照速度环的模型特点,设计自抗扰控制器,包括跟踪微分器,扩张观测器,以及非线性状态误差反馈率,使用混沌粒子群算法对控制器进行参数调优,得到自抗扰控制器的参数;混沌自抗扰的输出作为参考转矩输入至直接转矩控制器,然后直接转矩控制器将参考转矩转化为脉冲信号输入到电力电子器件中;最后在仿真平台上对设计的控制系统进行实验,并与传统的PD(比例-微分)控制方案以及常用自抗扰控制方案进行对比。结果显示,对于给定的速度阶跃信号和阶跃扰动,混沌粒子群优化的自抗扰控制方法相比于传统的PID和常用的自抗扰参数表现出更优的动态和静态性能,并且在外部参数和内部参数扰动时,表现出良好的抗干扰能力。     

基于增量式方法的自抗扰控制无扰切换技术

针对自抗扰控制在分散控制系统中的应用问题,研究了自抗扰控制的无扰切换方法。通过分析调节系统无扰切换原理,提出利用增量型线性自抗扰控制器实现无扰切换的方法。在电厂仿真机平台上编写了二阶线性自抗扰控制器模块,通过组态、运行验证了该方法可以实现自抗扰控制器的手/自动无扰切换、两种不同控制器之间的无扰切换。通过该方法可以将自抗扰控制应用到分散控制系统中,提高控制性能。     

基于PSO优化的电动舵机自抗扰控制器设计

将自抗扰控制技术(ADRC)引入电动舵机控制系统,针对系统输出的测量噪声,使用反正切非线性函数对ARDC进行改进,并针对自抗扰控制器参数较多,整定难度大的特点,采用粒子群优化算法(PSO)优化参数.利用Matlab/Simulink对某电动舵机控制系统进行建模、实现基本自抗扰控制器得出基本ADRC控制性能数据,采用粒子群优化算法对ADRC参数进行优化,得出PSO优化ADRC控制性能数据.分析两组数据得出经过粒子群算法优化后的参数更能发挥自抗扰控制器的效能,优化过程对ADRC实际应用具有指导意义.     

基于参数优化的永磁同步电动机直接转矩控制系统自抗扰控制器研究

针对基于PI控制器的永磁同步电动机直接转矩控制系统存在转矩波动大、易受负载变化影响的问题,设计了一种基于转速外环的自抗扰控制器,代替PI控制器以改善永磁同步电动机直接转矩控制系统的性能;采用粒子群优化算法对自抗扰控制器的相关参数进行了优化计算,改进了控制器的调节性能。仿真和实验结果表明,基于参数优化自抗扰控制器的永磁同步电动机直接转矩控制系统具有较高的抗负载扰动能力,更快的响应速度和良好的动、静态性能。     

基于粒子群算法的自抗扰飞行控制器优化设计

提出了一种基于粒子群算法的自抗扰飞行控制器优化设计方法。方法中,利用自抗扰控制方法抗干扰能力强、鲁棒性好与对模型参数变化适应能力强的特点,设计了自抗扰纵向飞行控制器,以提高飞行控制性能。同时针对所设计的自抗扰飞行控制器参数较多,难以设计的问题,应用粒子群优化算法进行了控制器参数的自寻优设计。仿真结果表明:不需要人工调参,通过粒子群优化算法自寻优获得的飞行控制器参数具有良好的控制性能,提高了设计效率。     

自适应模糊自抗扰控制器的研究与设计

针对普通PID在实际工程控制中参数整定难,抗干扰能力差的问题,设计了一种基于模糊控制原理的改进型自抗扰控制器.该控制器充分结合了模糊控制器和自抗扰控制器的各自优势,并对其进行了随动系统的仿真.仿真结果表明,该控制器可设计成为一个响应速度快、静差小的控制系统,与经典PID控制器在同样的系统中比较,自适应模糊自抗扰控制有较好的控制性能.     

无人机空中加油控制设计与仿真

无人机空中加油控制精度问题,无人受油机模型的各种不确定性与来自外部的各种干扰归结为扰动,造成控制精度差。为解决上述问题,提出一种免疫粒子群优化算法的自抗扰无人机自主空中加油飞行控制律设计方法。利用自抗扰控制能够自动检测并补偿内部与外部干扰影响的特点,并利用扩张状态观测器进行估计与补偿,从而增强了所设计飞行控制律的鲁棒性,用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究,以提高设计效率。仿真结果表明,所设计的自抗扰自主空中加油控制系统具有优良的控制性能与较高的控制精度,能够满足无人机自主空中加油的要求。     

基于自抗扰理论的无人机横侧向解耦控制研究

为了改善传统PID控制方法设计的无人机横侧向解耦控制系统的性能,根据无人机横侧向数学模型和自抗扰控制解耦理论,设计了自抗扰解耦控制系统;基于自抗扰控制器参数整定方法完成了控制参数的设计,并通过Simulink仿真给出了滚转角及侧滑角扰动下的响应曲线;仿真结果表明,自抗扰解耦控制系统比传统PID方法设计的解耦控制系统能更快地趋向稳定,而且稳态误差更小,证明了与采用传统方法设计的系统相比,采用ADRC技术解耦后的无人机横侧向系统具有更强的抗扰动性和鲁棒性。     

免疫遗传算法及其在波阻抗反演中的应用*

提出一种改进的免疫遗传算法（IGA）并用于波阻抗反演。IGA设计了基于抗体激励度和抗体浓度的免疫选择算子及加速全局收敛的非一致性变异算子,提出了抗体规模自适应调整机制,IGA能够改善传统非线性反演方法易早熟和局部收敛等弊端。通过理论模型试算表明,IGA具有较高的反演精度和反演效率;阳泉二矿实际资料反演所得剖面的纵向分辨率明显高于实际地震剖面,弱反射波的连续性和可检测性明显提高,表明改进的免疫遗传算法适用于煤炭地震波阻抗反演。     

基于免疫遗传算法的Web服务组合方法

针对Web服务组合提出一种免疫遗传算法(IGA)。该算法将免疫原理引入遗传算法(GA)中,提高算法的整体特性。主要表现在免疫选择可有效地防止早熟,基于免疫记忆的子群体信息交换策略可加速收敛。GA在Web服务选择上存在不足,而IGA可以在备选的Web服务中进行有效的选择并最终组成Web服务组合,提高服务组合的质量和收敛速度。仿真实验结果表明IGA比GA更有效。     

基于免疫遗传算法和梯度下降的RBF网组合训练方法

免疫遗传算法除了具有简单遗传算法的全局寻优能力外,还具有免疫记忆、免疫调节及多样性保持功能。梯度下降算法训练神经网络收敛速度慢,容易陷入局部最优,且受初始值的影响较大。本文综合两种方法的优点,提出一种用免疫遗传算法结合梯度下降算法的组合训练方法,用于RBF网的训练,并通过实验证明所提出的组合算法比简单遗传算法结合梯度下降组合算法的速度更快并且最终误差更小。     

改进免疫遗传算法及其应用研究

在传统遗传算法基础上提出一种改进遗传算法——免疫遗传算法（IGA）,该算法将生物系统免疫思想引入遗传算法中,通过计算抗体之间的亲和度来促进和抑制抗体,既保留了群体中较优抗体又保证了抗体多样性,避免搜索进化的过早收敛,得到全局最优解。文中采用此改进算法来控制无源光中光分支器和光网络单元中位置分配选择,通过浓度因子控制解空间的搜索方向,帮助逃离局部极值。利用Visual C＋＋6．0对改进的免疫遗传算法和传统遗传算法进行比较,证明IGA的有效性和优越性。     

基于时间尺度的感应电机自抗扰控制器的参数整定

自抗扰控制器(ADRC)在感应电机控制中取得了优良的控制效果, 但控制器参数整定比较困难. 本文从时间尺度的概念入手分析ADRC参数整定问题, 通过理论分析得出感应电机的时间尺度, 并结合时间尺度与ADRC参数的关系进行参数整定, 得到了感应电机按定子磁场定向矢量控制的ADRC控制器参数整定方法, 该方法尤其适于多台电机的参数整定. 仿真结果表明该方法可行, 为感应电机ADRC提供了一种参数整定方法.     

A novel genetic algorithm based on immunity

A novel algorithm, the immune genetic algorithm (IGA), is proposed based on the theory of immunity in biology which mainly constructs an immune operator accomplished by two steps: 1) a vaccination and 2) an immune selection. IGA proves theoretically convergent with probability 1. Strategies and methods of selecting vaccines and constructing an immune operator are also given. IGA is illustrated to be able to restrain the degenerate phenomenon effectively during the evolutionary process with examples of TSP, and can improve the searching ability and adaptability, greatly increase the convergence rate     

固定翼无人机自动着陆的一体化制导控制

本文基于制导控制一体化方法的思想,将滑模变结构控制和自抗扰控制技术结合于动态面控制结构中,提出一种固定翼无人机自动着陆方法.在建立六自由度无人机模型、无人机和目标点间的相对视线角度模型的基础上,在动态面控制框架下加入滑模变结构控制来设计制导控制一体化方法.在此过程中加入自抗扰控制技术,提高了系统对未建模部分、参数的不确定性和外界干扰的鲁棒性,并抑制了滑模变结构控制的抖振.该方法使得无人机在平稳地飞向目标点的同时能够满足着陆视线角度的约束.文中详细论述设计思想和设计方法,最后通过仿真验证说明本文方法的有效性.     

等几何分析与有限元直接耦合法

等几何分析(IsoGeometric Analysis,IGA)具有几何模型精确,分析精度高和收敛速度快等优点,但积分效率不高、边界条件处理复杂.因此,提出一种IGA与有限元直接耦合的方法,将有限元与IGA交界处节点自由度用等几何控制节点直接表示出来,从而形成IGA与有限元的耦合单元.算例分析表明,该方法与常规有限元法相比具有精度高的特点,与IGA相比具有施加边界条件方便的优点.     

On the stability and convergence rate analysis for the nonlinear uncertain systems based upon active disturbance rejection control

Emerging as an effective control method, active disturbance rejection control technique (ADRC) can well deal with disturbances and uncertainties. Then focusing on the general nonlinear uncertain systems, this article illustrates the relation among stability, uncertainties, and parameters of linear ADRC controller when perturbation occurs in control input. On the one hand, if the reference and uncertainties satisfy particular conditions, the estimation and output errors are proved to be ultimately and globally bounded by Lyapunov function and Gronwall‐Bellman inequality, together with rigorous mathematical deducing and simulation verification. On the other hand, a globally and asymptotically stable result is obtained applying Lyapunov method and Cauchy inequality, and the convergence rate can be estimated when uncertainties exist. Besides, numerical simulations are carried out to fully display the correctness and dependability of results and proofs.