引入探测信号的最小方差对偶控制

本文针对未知参数的最小方差拄制问题,提出了一种在谨慎控制器基础上加入探测信号的控制策略。利用系统方差在参数辨识好坏时的变化调节探测信号的大小,避免了单纯使用谨慎控制所产生“关断”现象。与其它次优对偶控制相比,引入探测信号的最小方差对偶控制小仅计算量小易于实现,而且能够根据需要设计控制系统的动态性能、参数跟踪能力。     

一种基于未知模型的广义预测控制算法

研究未知被控对象具有动态调整、参数时变以及受到外界干扰时,采用广义自适应预测控制算法(GPC)对系统进行控制。运用基于CARMA模型的参数在线动态辨识,在线时实算出未知对象的参数模型,再运用预测控制算法,计算出当前的控制量;再滚动优化,使未知系统具有良好的控制性能。并且通过Matlab分析仿真证明了广义预测控制的全局稳定性、收敛性和鲁棒性。     

DMC-DMC串级控制算法分析与研究

将动态矩阵控制算法与串级控制系统相结合,在串级控制的主、副回路中均采用动态矩阵控制算法(DMC)进行控制.经仿真证明,该DMC-DMC串级控制算法具有快速的动态响应,控制效果较好.     

基于滚动优化的对偶控制策略

考虑具有未知参数的随机系统的最优控制问题.提出了一种新的基于滚动优化的对偶控制算法.在动态规划泛函方程中,用Kalman滤波对系统的状态进行估计;用线性化方法对阶段损失函数中的后验概率进行近似,然后,用滚动优化策略对控制与学习之间的耦合关系进行解耦.从而获得了原不可解泛函方程的解析递推表达式和一个易于实施的控制律的解析解.用一个例子说明了控制律的性能,仿真结果表明:该控制律具有良好的对偶性质,在学习和控制之间实现了较好的平衡.     

具有稳定性与抑制超调的广义预测控制

针对实际工程中普遍对控制系统稳定性、小超调和快速性的要求，提出了一种改进的广义预测控制算法。充分利用预测控制的预测功能与信息，用加权向前一步预测控制量对当前控制量进行修正，同时利用控制增量的预测变化趋势，对控制量加权参数进行动态在线调整，从而达到满足响应快速和抑制超调目的。通过用当前输入量与历史对当前预测输入量的加权，使控制输入具有滤波功能从而提高系统的稳定性。仿真结果表明，该算法对抑制超调与改善系统的稳定具有一定效果。     

基于实时操作系统的预测控制算法

为了实现实时控制,达到预测的目的,动态矩阵控制(DMC)要求实时计算控制增量,以此作为下一次的控制量.在深入理解动态矩阵控制算法和嵌入式实时操作系统μC/OS-II的基础上,提出了新的动态矩阵控制实现方式.通过嵌入式实时操作系统μC/OS-II的任务调度功能,实现动态矩阵控制算法,使动态矩阵控制的应用更加简化,减少了计算时间,运算速度得到提高.基于这一实现方式提出了实验方案,并通过实验平台进行研究,证实了算法的有效性.     

具有可参数化不确定性系统的对偶自适应模型预测控制

控制系统中存在的不确定性为其性能优化带来诸多问题.自适应控制和鲁棒控制是针对系统存在的不确定性而采取的不同设计策略;前者没有充分考虑系统的未建模动态,而后者往往是针对不确定的最大界而设计,具有较强的保守性.本文试图将自适应控制和鲁棒控制的策略相结合,提出了一种在模型预测控制中利用未来不确定信息的对偶自适应模型预测控制策略.该策略将系统中由未建模动态引起的不确定性参数化表达,并为其设定边界约束,作为优化问题中新的约束,在优化控制目标的同时减小系统不确定性对控制的影响.仿真结果表明,本文提出的算法较传统自适应模型预测控制算法,对于系统存在的不确定性由于在迭代过程中采用参数化描述,得到了更好的系统性能,且具有更好的收敛性.     

二次型单神经元自适应算法在电动机控制中的应用

针对直流电动机调速系统现有控制方法存在PID控制器参数固定而导致控制效果差的问题,提出了二次型单神经元自适应PID控制算法,即在加权系数的调整中引入二次型性能指标,通过计算控制律可以得到所期望的优化效果。Matlab仿真结果表明,该算法可改善控制系统的动态过程品质,降低超调量,缩短稳定时间,并且有一定的抗干扰能力。     

一类对偶自适应预测函数控制算法

针对未知参数系统的自适应预测函数控制,模型尚未辨识完成或外界干扰造成的模型不准确,会严重影响控制效果,并产生较大的超调和波动.由此,提出一类对偶自适应预测函数控制(Dtml Adaptive Predictive Function Control,DAPFC)算法.在模型辨识的过程中,通过辨识误差的大小,利用对偶控制方法来调整原有自适应控制律,尽可能地获取未知参数信息并抑制由于模型失配造成的控制量的波动.改善了系统在模型失配时的控制效果,并具有较强的鲁棒性.仿真结果表明,该算法具有良好的控制品质.     

红外成像目标模拟器方位系统的对偶自校正PID控制

红餐成像目标模拟器方位系统是一参数快时变系统,针对该系统的具体情况提出了一种对偶自校正ＰＩＤ控制器,在-每一适应步,通过谱分解得到最优ＰＩＤ参数,然后基于双重指 标进行对偶校正,得到一种既保持对偶效应,垒十分简单易行的对偶自校正ＰＩＤ控制器,成功地消除了传统自适应控制系统的“关断”、“终止”和“猝发”等现象,收到了良好的的控制效果,该控制器适于参数随机变化或快进变系统。     

传统模糊控制的双重特性

对传统模糊控制的双重特性进行了深入探讨.定性和定量分析都显示出模糊控制 集中了相对应的线性控制和变结构滑模控制的特性.该双重特性可以通过改变属性函数和增 益来调整.高的增益和多个属性函数会导致强的变结构控制和弱的线性控制,反之亦然.仿 真结果证实了以上分析.因变结构控制更多地用于较复杂过程,而线性控制则用于较简单过 程,故独特的双重特性对模糊控制的设计和调整影响重大.对于简单过程,模糊控制的初始 增益可以用已调好的线性控制参数来设计;对于复杂过程,可用变结构控制理论来设计.模 糊控制的双重特性有助于解释其对复杂过程有较佳的鲁棒性.     

双层自适应快速super twisting控制算法

为提高super twising算法的收敛速度,解决现有算法存在的增益过估计问题,提出了两种自适应增益快速super twisting算法.分别通过快速终端滑模趋近律和增加线性项加快收敛速度.利用基于等效控制的双层自适应律调节增益,保证滑模存在条件的成立,同时使增益尽量的小.采用Lyapunov方法证明了新算法具有更优良的收敛特性,根据有界实引理和Schur补定理分别给出了两种算法的参数整定策略.仿真算例表明,在相同控制参数下,新算法的能耗与原算法接近,并具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性.     

翻车机双电机同步驱动自适应控制研究

翻车机运转过程中要求两个驱动电机同步运行,为了达到较好的同步效果又不影响电机的寿命,以翻车机中两个驱动电机为研究对象,针对翻车机双驱动同步控制的问题.提出一种自适应控制算法.用电气控制的方法代替传统的强制同步,通过自适应理论设计控制器.经过自适应律产生的反馈作用来修改主电机和从电机控制器的参数,产生辅助控制量,使两电机的角速度保持一致.仿真结果表明,该控制方案抗干扰性强,收敛速度较快,能够较好地满足被控对象对高精度的要求.     

火烧试验自动控制系统设计

环境试验中为考核产品贮运安全特性要进行火烧试验,为此设计了油位自动控制系统来精确控制油池燃烧时间。本文简要介绍了系统构建、控制流程、算法及软件设计。由于控制系统可通过跟踪计算燃烧速度来不断调节补油量,从而达到自适应精确控制燃烧时间的目的。通过实际火烧试验考核,证明了系统可以自动完成油量计算、控制,也验证了其工程应用可靠性。     

汽车散热器烘焊工艺优化控制系统的研究

本介绍了汽车散热器芯子烘焊自动线优化控制系统的设计方案，提出了双重优化控制方法，即先借助正交试验建立各种型号散热器的工艺参数模型库，生产中再依靠质量、能耗指标进行修正，及时调整控制过程参数。实际运行表明：生产质量大大提高，能耗显降低。     

智能控制及其在电弧炉除尘系统中的应用

针对炼钢除尘系统的复杂过程提出了智能控制方法。由基本控制器给定一个基本输出值，通过神经网络预测冶炼不同阶段烟气量变化趋势，并以此来改变系统的工作点，及时调整风机转速。采用Ｆｕｚｚｙ推理的方法补偿布袋过滤器对系统的影响。实际应用表明，该方法可获得很好的除尘效果，降低除尘系统的运行成本。     

基于两级参数算法的对偶控制

针对具有未知参数的随机系统，从随机次优的角度出发，将原不可解的动态规划问题转化为优化一个效用函数，该效用函数考虑了输出调节要求和参数学习要求及两者之间的折衷，充分利用了对偶控制较常规自适应控制的优越性．提出利用两级参数算法来最小化效用函数，从而获得控制信号．仿真结果表明，这种控制器具有良好的对偶性质，能得到较好的学习和控制效果．     

一种基于BP组件的学习控制系统及其在倒立摆控制上的应用

给出了一个组件化方法设计学习控制系统的一个实例.学习控制系统建立在两个BP组件——BP模型和BP控制器的基础上,通过双通道反向学习的方法在控制过程中进行自我调整,适应控制对象的变化以及模型和控制器本身的不同条件.首先介绍了BP组件的接口和功能规范.然后建立基于BP组件的学习控制系统的组件化框架.最后给出一个基于BP组件的学习控制系统在倒立摆控制上的应用.     

微型燃机燃料压力模糊PID控制的研究

微型燃气轮机的燃料压力系统是燃气轮机的重要组成部分,针对燃气轮机正常工作时燃料储罐里面的燃料压力应当恒定的要求,提出了模糊PID控制方法。在调试初期,燃料压力控制采用传统的PID进行控制和调节。由于存在干扰,控制效果不很理想。在传统的PID控制下加入模糊控制,使其PID参数有在线自整定功能。通过Matlab仿真表明,该方法比传统的PID控制效果有明显改善。