电弧炉电极调节系统的离散时间自适应控制

提出了电弧炉电极调节系统的数学模型,并在此模型基础上推导出了离散时间模型参考自适应控制规律。然后根据推导出的自适应律对电弧炉系统进行仿真研究,仿真结果表明自适应控制系统具有较好的跟踪性能。     

电弧炉的反步自适应模糊控制

电弧炉是具有三相强耦合、高度非线性和不确定性的复杂被控对象,并且目前对电弧炉的控制要求越来越严格,为此将反步控制与自适应模糊控制相结合,应用于电弧炉电极调节系统中.给出了反步自适应模糊控制系统的详细设计过程.用递推法设计反步控制量,用自适应模糊控制逼近反步控制量中的不确定项,设计出自适应模糊控制律.通过李亚普诺夫函数推导了模糊规则参数调整的自适应律.最后引入监督控制以减少模糊逼近误差.仿真结果表明:所提出的控制算法能有效地抑制弧长的扰动,具有较强的鲁棒性,从而使电弧炉电极调节系统拥有较好的动静态性能.     

基于超稳定性理论的一类非线性系统分段线性化自适应控制

本文分析了以电弧炉电极调节系统为代表的一类非仿射非线性系统,用分段线性化的方法处理了系统的非线性,然后基于Popv超稳定性原理,设计了稳定的模型参考自适应律,并且证明了该自适应律的全局限稳定性,通过数值仿真研究表明,这种处理方法能够有效地对这一类非线性系统进行自适应控制,从而为这类系统的现场控制提供了可靠的仿真依据。     

冗余度TT-VGT机器人的神经网络自适应控制

提出了采用神经网络进行模型参考自适应控制(MRAC)的方案,建立了自适应控制的状态模型,并推导出相应的自适应算法;最后对冗余度TT-VGT机器人自适应控制进行了仿真。     

基于Laguerre级数模型的自适应动态矩阵控制

给出了Laguerre级数模型的离散状态方程表达式,提出了模型系数的计算方法,并推导出一种以系统单位阶跃响应Laguerre级数模型为基础的自适应动态矩阵控制算法。仿真和实验结果表明了该算法的有效性。     

电弧炉电极调节系统的鲁棒模型参考自适应控制

研究了电弧炉电极调节系统的鲁棒模型参考自适应控制问题.把三相耦合造成的对系统的影响转化为系统的不确定扰动问题.理论分析和仿真结果表明这种控制方法对于电孤炉电极调节系统这类非线性不确定系统是适用的.     

基于支持向量机的电弧炉逆内模控制器

针对三相交流电弧炉电极调节系统的耦合问题,提出了基于支持向量机的逆内模解耦控制策略.根据广义电弧炉对象的Taylor近似模型直接推导逆控制律,消除三相之间的耦合,避免了在线辨识逆模型计算量过大的问题.另外,在内模结构中引入非线性补偿,当系统参数变化和受到外部干扰时,保证了系统的鲁棒性.系统的稳定性和鲁棒性通过Lyapunov方法进行了分析,最后的仿真与实验结果验证了控制器的有效性.     

神经网络在电弧炉炼钢控制系统中的应用研究

将神经网络智能控制理论应用于电弧炉炼钢控制系统,运用改进的BP算法,建立了电弧炉神经网络预估控制系统,满足了实时控制的自适应要求.仿真结果表明,采用神经网络智能控制方法,对电弧炉电极可以进行有效的控制.该系统响应速度快,适应性和鲁棒性强,具有推广应用价值.     

加工过程的模糊自适应PID控制

经典的加工过程模型随切削深度、主轴转速、加工材料、刀具形状和磨损程度不同而不同,因而具有时变性。实际加工过程要比理论上推导出的模型复杂得多,是一种具有非线性、时变性和影响因素不确定的复杂系统,甚至难以用合适的数学模型来表示。结合PID和模糊控制两者的优点,建立一种加工过程的模糊自适应PID的控制方法。对模糊自适应PID控制算法进行了理论分析,基于Matlab建立了铣削加工过程的仿真模型。仿真结果表明,运用模糊自适应PID控制方法,系统的调节时间缩短,响应速度加快,抗干扰能力和适应参数变化的能力要优于增益自适应的PID控制。     

利用模糊系统的自适应模糊控制器

针对非线性系统控制,设计了利用TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统的自适应模糊控制器。所设计的自适应控制方法是参考模型自适应控制方法,而且利用Lyapunov函数保证了闭环系统的稳定性,同时推导了最优的自适应控制规律。首先,根据控制对象的输入输出数据建立TSK模糊模型,然后,由TSK模糊模型设计初期的TSK模糊控制器,并根据自适应规律随时调整模糊控制器参数。倒立摆系统的仿真实验验证了所设计的自适应模糊控制器的有效性。     

基于过程阻尼效应的电动汽车弹簧型扭振减振系统设计

为了提高电动汽车弹簧型扭振减振控制能力,提出基于过程阻尼效应的电动汽车弹簧型扭振减振方法。构建电动汽车弹簧型扭振减振的力学加载模型,采用基于直角坐标系的力矩控制方法进行电动汽车弹簧型扭振的载荷转移机构力学特征分析,构建载荷转移的电动汽车弹簧型扭振参数辨识模型,根据过程阻尼效应进行电动汽车弹簧型扭振减振的自适应调整,实现控制器参数的优化估计和辨识,基于载荷转移机构模型实现电动汽车弹簧型扭振减振系统的控制律优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行电动汽车弹簧型扭振减振控制的自适应性较好,被控系统的跟踪误差较低,提高了电动汽车弹簧型扭振减振的稳定性。     

基于X-Y定位平台的力/位置混合控制

在确定了X-Y定位平台系统数学模型的基础上,提出了一种力/位置混合控制方法。在位置控制部分,采用了基于重复控制补偿的PID控制方法。用重复控制作为误差补偿与传统简单的PID控制器相结合作为位置控制部分所采用的控制算法。在力控制回路中采用一种自适应模糊控制方法。通过引入一个切换函数来确定控制律形式,根据所设计的模糊规则对变量进行模糊化,通过解模糊得到控制律结果,自适应律是通过调制饱和度得到的。仿真结果表明,该控制方法能使系统的自适应能力和鲁棒性均有显著改善。     

基于P-模糊自适应PID控制的无刷直流电动机调速系统

分析了无刷直流电动机的数学模型,提出了一种新型的P-模糊自适应PID控制方法,并在Matlab/Simulink环境中建立了基于P-模糊自适应PID控制的无刷直流电动机调速系统仿真模型。在该调速系统中,电流控制采用电流滞环,转速控制采用P控制和模糊自适应PID控制相结合的方式,实现了电流滞环和转速模糊控制的双闭环调速控制功能。仿真结果表明,该系统与基于常规PID控制的调速系统相比,系统响应时间缩短一半,且超调减小,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

基于Simulink 图型模态液压自适应控制的实现

为方便液压自适应控制系统的研究,根据误差方程多项式代数法自适应控制理论,提出了基于Simulinik图型模态,构成了液压自适应控制系统.这种自适应控制方法与其他控制方法相比,具有控制精度高,控制器结构简单,自适应能力与实用性强等特点.文中详细讨论了自适应控制系统的构成及基于Simulinik图型模态液压自适应控制系统的实现问题,通过大量仿真研究,说明这种构成方法是正确的,所采用的自适应控制策略,具有很强的自适应控制能力,控制精度高,它不仅能使不稳定的系统变为稳定,且能渐近一致地收敛于希望模型的输出,使系统满足其动态性能的要求.     

自适应模糊炉温控制系统

介绍以控制电加热炉的实际对象为背景研制的一种计算机控制系统。系统引入了带有基于最近邻聚类学习算法的自适应最优模糊控制。实时控制结果表明 ,这种控制方法具有超调小 ,调整时间快 ,精度高等特点。     

改进非线性干扰观测器的机械臂自适应反演滑模控制

针对传统滑模和传统干扰观测器在机械臂关节位置跟踪中存在的控制输入抖振、需要测量加速度项、应用模型受限等问题,提出一种改进非线性干扰观测器的机械臂自适应反演滑模控制算法。首先,设计改进的非线性干扰观测器进行在线测试,在滑模控制律中加入干扰估计值对可观测的干扰进行补偿;然后选择合适的设计参数,使观测误差指数型收敛;其次,引入反演自适应控制律,对不可观测的干扰进行估计,进一步改善控制系统的跟踪性能;最后,利用李雅普诺夫函数验证了闭环系统的渐近稳定性,并将其应用于机械臂关节位置跟踪。实验结果表明,与传统滑模算法比较,所提控制算法不但加快了系统的响应速度,而且能有效地削弱系统抖振、避免测量加速度项并扩大应用模型使用范围。     

模糊免疫PID控制在主汽温控制系统中的应用

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延和时变等特性,传统的火电厂主汽温控制系统大多采用基于模型的常规PID串级控制方法。本文借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特性,提出将模糊免疫PID控制策略应用到火电厂主汽温控制系统中。仿真研究表明,该方法的控制效果优于常规的PID控制,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质,即使发生扰动时也具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

MR-SAS and electric power steering variable universe fuzzy PID integrated control

In order to solve the problem of MR-SAS and electric power steering (EPS) integrated control, the suspension and steering system integrated dynamic model was established, and the variable universe fuzzy PID integrated controller was designed. Due to the difficulty of self-adaptive and the superiority of compound control of fuzzy control, the variable universe fuzzy PID compound controller based on fuzzy inference was designed. The fuzzy on–off control based on trapezoidal membership function was used to the fuzzy control and PID control. And the random road input and steering wheel angle step input simulation experiment was carried out in the integrated system. Compared with the passive system and separate control, experimental results show that the integrated control system has obvious superiority.

     

Continuous self-adaptive control using a smoothed variable structure controller

A new continuous self-adaptive scalar control law is developed from a straightforward modification of ‘sliding’ variable structure system theory. The controller needs no parameter identification and exhibits invariance to a class of parameter variations. The continuous controller identifies certain null spaces in the state space associated with the derivatives of the switching function defined for the variable structure system and adapts itself and the time-varying switching hyperplane accordingly. The justification of the scheme and the stability of the method are highlighted. Comparisons are drawn with a previously defined discontinuous self-adaptive controller based on variable structure system theory. The general results are illustrated through the simulation of second- and third-order systems.     

基于自律计算的入侵容忍模型

针对当前入侵容忍系统缺乏自适应能力的问题,借鉴自律计算的思想,提出了一个自律容侵模型。利用自律反馈机制对网络连接的可信度进行实时分析,生成初始信度,并通过信度阈值的自主学习与调整实施动态信度优化,完成对可疑信息和可信信息的服务分流,实现对可疑连接的自律容忍。仿真结果表明,具有自律反馈机制的入侵容忍模型可以有效增强系统的自适应能力。