电力市场下的分布式模型预测负荷频率控制

考虑到在电力市场环境下出现的新市场主体,首先引入配电分配矩阵来模拟市场双边交易行为,在传统负荷频率控制模型的基础上,建立基于配电分配矩阵的负荷频率控制模型.然后针对负荷频率控制模型在区域地理上的分布式特点,采用基于分布式模型预测控制方式进行控制.最后,以一个两区域交直流互联电网负荷频率控制模型为例进行Simulink仿真.结果表明所建立的模型能够有效地模拟市场双边交易过程与C-MPC控制、传统PI控制方式相比,基于分布式模型预测控制方式具有更好的控制性能.     

一类高阶非线性系统的一般模型控制

一般模型控制是一种基于过程模型的控制算法 ,它将过程模型直接嵌入到控制器中 ,当模型出现误差时 ,一般模型控制已经表明具有良好的控制性能。针对一类高阶非线性系统研究了采用一种非线性观测器的一般模型控制。应用非线性观测器来估计非线性状态 ,构成了非线性状态反馈 ,从而实现了高阶非线性系统的一般模型控制。该控制策略具有参数整定方便和使用方便等特点 ,仿真结果表明非线性观测器能很好的估计系统的状态 ,控制系统具有优越的控制性能。它是一种有效的此类非线性系统的控制策略     

组合体航天器的姿态无模型自适应控制

为解决转动惯量参数未知组合体航天器的姿态精确控制问题,基于无模型自适应控制方法设计了一种不依赖于航天器精确动力学模型的组合体航天器姿态无模型自适应控制算法.首先,基于单输入单输出离散时间系统的数据驱动控制方法推导得出无模型自适应控制方程;然后,将无模型自适应控制方法拓展到组合体航天器姿态控制中,设计应用于组合体航天器姿态控制的无模型控制器;此外,为了缩短控制收敛时间,结合组合体航天器动力学特性,对姿态无模型控制器的控制过程进行优化设计;最后,以在轨服务航天器目标抓捕后的操作为研究背景进行组合体航天器的无模型自适应控制算法和无模型控制过程优化算法的数学仿真,验证了算法的有效性和可行性.数学仿真结果表明:所设计的组合体航天器无模型自适应算法有效,能够实现惯性参数未知的组合体航天器的姿态精确控制;且通过无模型控制过程优化设计,可以实现组合体航天器姿态控制过程的快速收敛;同时,该算法具有较高的控制精度.     

基于整车横向动力学的汽车EPS仿真研究

结合EPS结构特点和整车横向动力学特性,在Matlab／Simulink环境下构建集成EPS系统模型、UniTire轮胎模型以及三自由度整车模型的集成仿真模型。在此基础上分析EPS系统无助力控制及有、无PID控制的仿真效果,结果表明集成仿真模型具有较好的动态模拟特性,PID控制能够满足控制需求并具有较好的稳定性。     

梳棉机自调匀整控制建模与仿真研究

为了找到更加适合梳棉机自调匀整装置的控制模型和控制算法,本文采用PID控制系统,依据梳棉机的具体工艺,并通过Simulink对开环控制模型、闭环控制模型和混合环控制模型进行了分析和仿真。仿真结果表明,开环控制模型对短片段棉层控制效果较好,但对中长片段抑制效果欠佳;闭环控制模型对长片段棉层匀整效果较好,但由于匀整死区的存在,对短片段抑制效欠佳;混合环控制模型综合了开环和闭环两种模型的优点;而采用棉层、棉条2点的检测量同时作为控制量决定因子的混合环仿真,使棉层的厚度变化范围由±20%匀整到了±2%,棉条变化在±1%以内。该研究使棉层的波动达到了更加理想的控制效果。     

基于MIMO类脑情感学习回路的横-纵向综合控制驾驶员模型

创新性地引入多输入多输出的大脑情感学习回路模型(MIMO-BEL),从认知过程出发建立了横-纵向综合控制驾驶员模型。利用大脑情感学习回路模型对不确定性系统的自适应控制能力,实现了驾驶员模型对车辆横纵向控制的解耦。最后,基于MIMO-BEL建立了横-纵向综合控制驾驶员模型,仿真结果表明,基于MIMO-BEL的横-纵向综合控制驾驶员模型具有良好的道路和车辆纵向加速度跟随精度。     

用基于角色访问控制实现使用控制模型的管理

使用控制模型是最近提出的对数字对象进行使用和访问的控制模型,它包含了传统访问控制、信任管理和数字权限管理的问题域,是一个综合型模型．但使用控制模型中的管理问题及各元素之间关系的实现细节还没有被详细讨论,因此,将基于角色访问控制模型与使用控制模型相结合,提出了一个用基于角色访问控制来管理使用控制的模型,讨论了它的实现技术,同时利用使用控制中的主体和对象属性的可变性特征实现了访问控制中的职责分离等问题．     

使用控制授权策略的一种形式化表示方法

使用控制模型是一个包含传统访问控制、可信管理、数字权限管理的综合框架,是下一代数字资源使用控制模型.Petri网能够描述使用控制模型的分布、并发、同步等特征,又具有严格的数学基础以及易于理解和使用的图形表示,也有成熟的模型验证和模拟工具,是建立和研究使用控制模型的有效技术.定义了使用前和使用中授权使用控制模型及其连续性和可变性特性,然后采用有色Petri网进行了表达,并详细分析了有色Petri网模型能够表达授权使用控制模型的使用授权策略.     

控制网二类优化设计实用模型

给出了控制网二类优化设计的一种修正模型。计算结果表明该模型进行控制网二类优化设计时,控制网精度得到优化,控制网的可靠性较好,并能使同一测站的各方向的测回数相等。与其它模型相比具有较好的实用性。     

下一代网络媒体控制模型

为了实现下一代网络在控制层的融合，需要具有支持异构网络环境媒体控制功能的呼叫模型。在对媒体控制模型概念进行定义的基础上，针对下一代网络的特征，分析了现有各种媒体控制模型的局限性。提出了一种媒体控制逻辑状态抽象和具体控制协议适配相结合的媒体控制模型，通过实际应用证明了该模型具有异构网络环境中的统一媒体控制能力，从而实现了下一代网络在媒体控制层面的融合，同时该模型具有良好的灵活性和可扩展性。     

Adaptive fuzzy controllers based on variable universe

Adaptive fuzzy controllers by means of variable universe are proposed based on interpolation forms of fuzzy control. First, monotonicity of control rules is defined, and it is proved that the monotonicity of interpolation functions of fuzzy control is equivalent to the monotonicity of control rules. This means that there is not any contradiction among the control rules under the condition for the control rules being monotonic. Then structure of the contraction-expansion factor is discussed. At last, three models of adaptive fuzzy control based on variable universe are given which are adaptive fuzzy control model with potential heredity, adaptive fuzzy control model with obvious heredity and adaptive fuzzy control model with successively obvious heredity.     

多变量非线性系统的有约束模糊预测控制

针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测控制(GPC)算法.首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型,利用模糊聚类算法和正交最小二乘算法对输入变量的模糊划分及后件部分的参数分别进行辨识,然后在每个采样点对系统进行局部动态线性化.根据得到的系统线性化模型设计GPC算法,该算法充分考虑了控制输入及其增量受约束的情况,而且不必求D iophantine方程,大大减小了计算量.仿真结果表明该算法能保证系统输出有效跟踪设定值,而且控制输入和控制增量均在其约束范围之内.     

基于输出误差预测的模糊预测PID控制及应用

针对实际工业过程中普遍存在的非线性特性,采用T-S模糊模型来描述复杂的非线性系统.利用模糊聚类算法在线竞争学习模糊规则的输入区域中心,并按预先规定的规则之间的重叠度在线确定每条规则的输入区域半径,而模糊规则结论中的参数则由递推最小二乘(RLS)算法得到,得到的模糊局部线性化模型作为每个时刻的受控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型.结合广义预测控制(GPC)的思想和有限脉冲响应滤波器,提出了一类新型的模糊预测PID控制器的实现方法,解决了一般预测PID控制器设计当中对系统模型阶次的限制问题.仿真算例说明了该方法的有效性和实用性.     

液压驱动四足机器人变刚度力跟踪控制

针对液压驱动机器人在变刚度条件下力控制问题,建立了液压驱动四足机器人系统的阻抗模型和带有弹性负载的阀控缸模型.分析系统刚度变化对系统性能的影响,指出常规控制策略在精确足力跟踪控制中的不足,结合变刚度条件下阻抗模型和电液位置伺服系统的特点,提出实现精确足力跟踪的模糊自适应PID位置内环控制和模糊阻抗外环控制的复合控制策略.在半实物仿真平台上进行变刚度条件下的足力跟踪实验,仿真结果表明：在变刚度条件下,足力跟踪曲线最大超调及稳态误差均小于5%,调整时间基本相同,验证了所提控制策略的有效性.     

Adaptive Fuzzy Control for CVT Vehicle

On the simple continuously variable transmission （CVT） driveline model, the design of adaptive fuzzy control system for CVT vehicle is presented. The adaptive fuzzy control system consists of a scaling factor self-tuning fuzzy-PI throttle controller, and a hybrid fuzzy-PID CVT ratio and brake controller. The presented adaptive fuzzy control strategy is vehicle model independent, which depends only on the instantaneous vehicle states, but does not depend on vehicle parameters. So it has good robustness against uncertain vehicle parameters and exogenous load disturbance. Simulation results show that the proposed adaptive fuzzy strategy has good adaptability and practicality value.     

变风量空调系统末端的模糊神经网络控制研究

针对目前传统PID控制对模型依赖性强,难以在线调整,对具有非线性和不确定性的变风量(VAV)空调系统的控制动态性能差的特点,提出将模糊神经网络应用于该系统.建立了模糊神经网络控制器,基于变风量空调系统末端装置的数学模型进行了仿真研究.结果表明,该控制策略比传统PID控制更适合于VAV系统,控制系统具有更好的鲁棒性和自适应能力,可以取得更优的动态性能.     

基于模糊控制的风电机组变系数综合惯性控制策略

针对传统综合惯性控制在系统频率发生突变参与调频时,调节系数适应性、灵活性较差的问题,提出了一种基于模糊控制的双馈风电机组变系数综合惯性控制策略。首先,分析了双馈风电机组传统综合惯性控制系数调整的必要性;其次,分别对虚拟惯性控制和下垂控制各自附加一个单独的模糊控制回路使调节系数随风速和频率变化量进行实时调整;最后,在MATLAB/Simulink 中建立了三机九节点系统模型仿真,验证了与传统固定系数综合惯性控制相比,变系数综合惯性控制策略的适应性和灵活性更好。     

基于解耦矢量云模型的智能控制器设计

为了解决设计模糊逻辑控制器中的一些问题,提出一种采用解耦矢量云模型的智能控制方法.通过云模型的定性控制机理,给出定性语言的定量化表示,保证自然语言的不确定性传递.利用解耦矢量算法将复杂非线性控制系统的多个输入变量融合为单个输入变量,使得云模型控制规则得到简化,并保证了闭环系统的稳定性.将所设计的解耦矢量云控制器用于球棒系统的控制,仿真结果验证了设计方法的有效性.     

基于模糊PID控制的风电机组变桨距控制技术研究

针对传统的P I D控制器在变桨距控制中存在的适应力不强、控制精度不高等缺陷,提出将模糊控制与PID控制相结合的变桨距控制方法,使变桨距控制系统兼具模糊控制和PID控制的优点。通过对风电机组变桨原理及控制要求进行分析,建立风电机组的数学模型和仿真模型,在随机风作用下对风电机组进行仿真分析。仿真结果表明,本方法能提高变桨距控制的精度和响应时间,具有良好的静态、动态特性。     

模型不确定时滞欠驱动AUV的模糊变结构控制

为了实现具有时变水动力系数、未建模动态和时滞等不确定性的欠驱动自主水下航行器的鲁棒控制,以变结构控制的切换函数及其变化率为模糊控制器的输入,以变结构控制律的变化率为模糊控制器的输出设计了一个模糊变结构控制器;为了得到更好的性能,引入了压缩扩张隶属度函数,设计一定的模糊规则自适应地调整模糊控制器中的比例因子和量化因子;将该控制器和模糊变结构控制器,准滑模控制器进行了仿真对比,证明本文设计的控制器有更好的性能;最后基于该控制器对具有水动力系数不确定性,未建模动态和控制输入时滞的AUV运动模型进行了数值仿真,结果表明该控制器有很强的鲁棒性,而且控制成本很小,只在某些情况有极弱的抖振.