基于多参数灵敏度分析与遗传优化的铁水质量无模型自适应控制

铁水硅含量(化学热)和铁水温度(物理热)是高炉炼铁过程最重要的铁水质量指标, 其建模与控制对于整个高炉炼铁过程的运行优化意义重大. 针对高炉炼铁过程极复杂动态特性以及铁水质量难以进行常规机理建模与控制的难题, 基于直接数据驱动控制思想, 提出一种基于多参数灵敏度分析与大规模变异遗传参数优化的高炉铁水质量无模型自适应控制方法. 首先, 基于紧格式动态线性化(Compact form dynamic linearization, CFDL)无模型自适应控制(Model free adaptive control, MFAC)技术确定铁水质量的多变量数据驱动控制器结构; 然后, 针对CFDL-MFAC众多可调参数对控制器性能影响大, 同时对众多参数整体优化非常耗时且效果不理想的问题, 基于多参数灵敏度分析(Multi-parameter sensitivity analysis, MPSA)技术, 提出基于大规模变异与精英局部搜索遗传优化的CFDL-MFAC控制器参数整定方法; 最后, 将参数整定后的CFDL-MFAC控制器应用到高炉炼铁过程多元铁水质量控制, 并与基于递推子空间辨识的数据驱动预测控制进行比较研究, 验证所提控制方法的有效性和先进性.     

复杂高炉炼铁过程的数据驱动建模及预测算法

高炉炼铁过程的控制意味着控制高炉铁水温度及成份在指定的范围. 本文以高炉炉内热状态的重要指示剂---高炉铁水硅含量为研究对象, 针对机理建模难以准确预测、控制高炉铁水硅含量的发展变化, 利用数据驱动建模的思想, 建立了基于多元时间序列的高炉铁水硅含量数据驱动预测模型. 实例分析表明, 建立的数据驱动预测模型能够很好地预测高炉铁水硅含量, 连续预测167炉高炉铁水硅含量, 命中率高达83.23%, 预测均方根误差为0.07260. 这些指标均优于基于单一硅时间序列所建立的数据驱动模型, 对实际生产具有很好的指导作用.     

神经网络类机理建模下的持续自学习控制

针对未知、时变复杂动力学系统在基于模型的控制中的动态建模问题, 本文采用前向全连接神经网络对动力学系统进行数据驱动下的非机理拟合建模. 通过动态线性化和归一化/反归一化数据处理, 基于前向传播算法, 将神经网络的网络拓扑计算过程转化成动力学系统机理模型的同构等价表达形式. 与基于模型的预测与反演控制相结合, 提出了神经网络类机理建模下的持续自学习控制方法, 探索了神经网络在动力学系统建模与控制中的可解释性问题. 以机械臂为控制对象的仿真结果表明, 神经网络类机理模型与机理模型在形式上同构, 在参数上近似或等价, 可用于控制系统控制品质的定性、定量分析. 持续自学习控制对非线性未知、时变复杂系统具有较好的动态适应能力.     

基于分布参数模型的高炉炉温预测

高炉炉温的高低直接影响了高炉的生产稳定性以及炼铁过程中的低能耗、高质量等性能指标.本文采用分布参数系统思想建立了偏微分方程预测控制模型.首先,使用普通最小二乘方法分两种不同方案对模型进行参数估计并对他们的仿真结果进行比较分析,然后,使用易适应的参数估计方法(flexibleleast squaremethod,FLS)对模型进行变系数估计处理.此方法能够体现系数的时变性,提高模型的准确度.最后,从仿真效果图中展示了本方法对硅含量预报的结果无论在命中率上还是精确度上的优势和有效性.     

钢铁炉温不确定时滞系统Smith免疫预测控制

针对钢铁炉温不确定时滞系统,将免疫反馈控制与Smith预估控制结合而提出了一种Smith免疫预测控制方法。利用克隆选择实现滚动优化避免了求Diophantine方程及逆矩阵,不需要复杂的推导,可以在线调整Smith 预估器的时滞时间常数和对扰动进行补偿,消除传统Smith预估对模型的依赖。通过实验仿真表明了该方法的有效性,并对外部干扰及系统建模误差具有很好的适应性,将该方法应用于钢铁高炉炉温控制过程,取得较好的控制效果。     

基于多输出最小二乘支持向量回归建模的自适应非线性预测控制及应用

提出一种可有效提高常规预测控制方法控制性能与计算效率的数据驱动自适应非线性模型预测控制方法.首先,为了提高多输出非线性系统最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression, LS–SVR)建模的精度,考虑各维输出间的耦合关系,采用在目标函数中加入样本整体拟合误差项,实现多输出LS–SVR(multi-output LS–SVR,M–LS–SVR)预测建模,同时采用粒子群算法优化模型参数;其次,针对动态过程建模的模型失配问题以及由于M–LS–SVR模型复杂导致传统智能算法求解预测控制律缓慢的问题,提出自适应非线性模型预测控制策略,包括两个非线性优化层:第1层采用梯度下降算法实时优化模型和实际过程输出的偏差,以自适应调节模型参数;第2层采用具有全局收敛性和超线性收敛速度序列二次规划(sequential quadratic programming, SQP)算法设计非线性预测控制器,以加速预测控制律的求解速度. Benchmark仿真实例及在高炉炼铁过程的数据试验表明:所提基于M–LS–SVR预测建模的自适应非线性模型预测控制具有较快的求解速度、较好的设定值跟踪和干扰抑制性能以及较强的鲁棒性.     

高炉铁水[Si]含量预测控制模型的设计与实现

本文分析了高炉炉温传统控制方法的弊端,介绍了一种依据BP神经网络和专家知识相结合的方法设计的高炉铁水[Si]含量预测控制模型,同时,还介绍了预测铁水[Si]含量的主界面窗口和实现功能的方法。     

基于高炉炉况评价和反馈补偿的喷煤量决策优化

高炉炼铁过程操作者根据炉况设定喷煤量,针对在增减量的大小和时机上存在盲目性、粗糙性、滞后性难题,将高炉冶炼机理与专家经验、过程信息相结合,建立基于煤气流分布和炉缸热状态评价的喷煤反馈补偿模型.首先,分析提取表征高炉煤气流分布和炉缸热状态的重要参数,利用熵权法确定评价模型的输入参数权重,依据专家经验与数据统计分析相结合的方法划分参数等级,分别建立煤气流分布和基于炉温预测的炉缸热状态评价模型;其次,建立与炉缸热状态和煤气流分布相适应的喷煤量反馈补偿模型,消除喷煤设定值不确定性、滞后性影响,提高煤粉的燃烧效率,实时、准确地为现场操作人员提供喷煤设定值.     

基于混合逻辑的非线性系统多模型预测控制

针对已有的多模型预测控制算法在模型预测过程中采用局部线性模型进行预测而产生的预测误差较大这一问题, 本文将非线性过程的多模型描述与输出预测之间的因果关系以约束条件的形式引入到模型预测控制的设计中, 将非线性过程描述成为一个混合逻辑动态系统模型, 模型切换规则以先验知识的形式引入到多模型预测过程中, 该模型可以全局地表征非线性过程的特性, 从而解决了多模型约束非线性预测控制的模型预测与模型切换问题.     

非线性模型预测控制的理论及应用综述

对非线性模型预测控制进行了综述.从理论研究和实际应用方面,总结和归纳了非线性预测控制的进展情况,根据不同的预测模型由最初的线性化模型、机理模型和典型的实验模型到目前成为研究热点的智能模型,讨论了几种典型的非线性模型预测控制方案,并就算法、稳定性、输出反馈和实际应用等方面指出了有待于解决的问题和将来非线性预测控制的发展方向,特别指出了智能非线性预测控制等融合技术是将来研究NMPC的一个重要的发展趋势.     

具有零动态仿射非线性系统控制Lyapunov函数的构造

研究具有零动态仿射非线性系统控制Lyapunov函数的构造问题.提出通过求解一个Lyapunov方程获得可线性化部分的二次型控制Lyapunov函数.由可线性部分的控制Lyapunov函数和零动态部分的Lyapunov函数,通过构造一个正定函数,得到了整个系统的控制Lyapunov函数,且设计了可半全局镇定整个闭环系统的控制律.仿真实例说明了所提出方法的有效性.     

一类非线性系统控制Lyapunov函数的构造

The construction of control Lyapunov functions for a class of nonlinear systems is considered. We develop a method by which a control Lyapunov function for the feedback linearizable part can be constructed systematically via Lyapunov equation. Moreover, by a control Lyapunov function of the feedback linearizable part and a Lyapunov function of the zero dynamics, a control Lyapunov function for the overall nonlinear system is established.     

Stabilization of robot motion and contact force interaction for third-order motor dynamics

An approach to the synthesis of control laws stabilizing motion and force in contact tasks, based on the exponential stability of the closed-loop control system, is described. When using the synthesized control laws, simultaneous stabilization of both motion and force is achieved with a preset quality of the transient responses. The task is solved in a most general form, taking into account the constraints on robot control, its position and the force of interaction of the robot and the environment, and the external perturbations and inaccuracies of the measuring sensors, when the environment dynamics is being described by nonlinear second-order differential equation, and the robot dynamics includes the third-order equations of the robot actuators dynamics.     

Distributed Adaptive Cooperative Tracking of Uncertain Nonlinear Fractional-order Multi-agent Systems

In this paper, the leader-following tracking problem of fractional-order multi-agent systems is addressed. The dynamics of each agent may be heterogeneous and has unknown nonlinearities. By assumptions that the interaction topology is undirected and connected and the unknown nonlinear uncertain dynamics can be parameterized by a neural network, an adaptive learning law is proposed to deal with unknown nonlinear dynamics, based on which a kind of cooperative tracking protocols are constructed. The feedback gain matrix is obtained to solve an algebraic Riccati equation. To construct the fully distributed cooperative tracking protocols, the adaptive law is also adopted to adjust the coupling weight. With the developed control laws, we can prove that all signals in the closed-loop systems are guaranteed to be uniformly ultimately bounded. Finally, a simple simulation example is provided to illustrate the established result.      

基于PD-ADRC的四旋翼控制器设计

针对四旋翼无人机强耦合、非线性的控制难点,研究设计了一种基于自抗扰控制和比例微分控制的双闭环控制器。首先,分析了小型四旋翼飞行器动力学模型,确定四旋翼无人机的六自由度方程。然后,利用自抗扰控制技术对强耦合、非线性的姿态模型进行了解耦,设计扩张状态观测器对其总扰动进行观测与补偿。其次,设计比例微分控制器对解耦后的系统进行位置跟踪,从而与姿态控制器组成双闭环系统。最后,通过仿真及试飞实验测试系统性能。仿真和试飞结果表明该系统能够完成对控制指令的实时跟踪,并且对干扰具有极强的抑制力。     

非线性变参数无人船艏向$H_infty$鲁棒控制

针对水流冲击引起无人船(unmanned surface vehicle,USV)转艏呈现非线性特点,建立基于转艏运动的非线性变参数(nonlinear parameter-varying,NPV)USV模型,并提出一种NPV $H_\infty$ 艏向控制方法,以提高艏向调节的快速性和鲁棒性.首先,考虑低展弦比机翼理论能较好地描述船体受水流冲击的特点,建立基于水动力阻尼的非线性Fossen模型.通过忽略横荡速度和横流阻力将动力学模型简化为操纵动力学模型,并引入艏向角,建立NPV艏向模型.其次,构造与艏向控制系统状态和纵荡速度变参相关的Lyapunov函数,推导出满足艏向闭环控制系统$H_\infty$鲁棒稳定的非线性控制器求解条件,该条件是一个非线性矩阵不等式(nonlinear matrix inequality,NLMI).由于NLMI难以求解,根据平方和(sums of squares,SOS)理论,用多项式矩阵代替NLMI中的非线性矩阵,并将NLMI 转化为可使用SOS工具求解的多项式线性矩阵不等式.仿真结果表明,NPV $H_\infty$控制器在艏向调节时具有较快的系统响应和更高的准确性.     

A continuation/GMRES method for fast computation of nonlinear receding horizon control

In this paper, a fast numerical algorithm for nonlinear receding horizon control is proposed. The control input is updated by a differential equation to trace the solution of an associated state-dependent two-point boundary-value problem. A linear equation involved in the differential equation is solved by the generalized minimum residual method, one of the Krylov subspace methods, with Jacobians approximated by forward differences. The error in the entire algorithm is analyzed and is shown to be bounded under some conditions. The proposed algorithm is applied to a two-link arm whose dynamics is highly nonlinear. Simulation results show that the proposed algorithm is faster than the conventional algorithms.     

航天器姿态机动的非线性鲁棒$H_infty$控制方法

针对存在动力学参数摄动及外部干扰的航天器姿态机动问题,给出一种新的非线性鲁棒$H_\infty$控制方法.通过适当处理和假设,将航天器姿态模型表示为具有凸多面体不确定性的多项式型状态空间方程,并基于Lyapunov稳定性和平方和(SOS)理论,建立非线性状态反馈$H_\infty$控制设计的可解性条件.最后,通过数值仿真实例验证了所提出方法的有效性.     

高炉炼铁过程多元铁水质量非线性子空间建模及应用

高炉炼铁是一个物理化学反应复杂、多相多场耦合的大滞后、非线性动态系统,其关键工艺指标——铁水质量参数的检测、建模和控制一直是冶金工程和自动控制领域的难题.本文提出一种面向控制的数据驱动高炉炼铁多元铁水质量非线性子空间建模方法.首先,为了提高建模效率和降低计算复杂度,采用数据驱动典型相关性分析与相关性分析相结合的方法提取与铁水质量相关性最强的关键可控变量作为建模的输入变量;同时,为了更好地反映高炉非线性动态特性,将相关输入输出变量的时序和时滞关系在建模过程进行考虑;最后,采用基于最小二乘支持向量机（Least square support vector machine,LS-SVM）的非线性Hammerstein系统子空间辨识方法建立数据驱动的多元铁水质量非线性状态空间模型.同时,将核函数表示的模型非线性特性用多项式函数拟合,在仅损失很小模型精度的前提下大大降低模型的计算复杂度.基于实际数据的工业试验验证了所提建模方法的准确性、有效性和先进性.     

Integral and integro-differential control plants: Optimality conditions

For the control systems whose dynamics obeys a nonlinear regular integral Volterra equation with additional constraints in the form of equalities, the necessary optimality conditions were established on the basis of the abstract Yakubovich-Matveev theory of optimal control and, in particular, the abstract principle of maximum. Consideration was given to two kinds of the nonlinear controllable singular integral equations with unrestricted multipliers under the integral—with the power kernel of the Cauchy kernel type and with the logarithmic kernel. Attention was paid mostly to the nonlinear controlled dynamic systems obeying an integro-differential Volterra equation of the first order. As before, the study relied on the abstract theory of optimal control. The necessary optimality conditions were established by deriving the corresponding conjugate equation, transversality conditions, and principle of maximum.