数据驱动下供应链系统变更自适应预测控制

针对动态供应链系统正常运行过程中生产环节发生变更的情况,提出了一种基于数据驱动的自适应预测控制算法。首先,利用数据驱动的方法建立供应链系统的子空间预估模型,将子空间预估器参数与预测控制策略相结合,直接设计自适应预测控制器;其次,求得多级供应链系统在运作过程中发生内部节点变更状况下的库存控制策略;最后,以三节点生产—库存供应链系统为例,验证所提出的算法。在仿真部分验证了基于数据建模的准确性,分析了供应链系统在自适应预测控制的生产策略下其在内部节点发生变更前后库存水平的波动状况,仿真结果表明该方法的鲁棒性和有效性。     

液压厚度控制系统的数据驱动预测控制

热连轧液压厚度控制系统是由多机架协调工作完成的,针对液压厚度控制系统的大时滞特性,结构不确定性以及外部扰动等扰动的影响,提出液压厚度控制系统的数据驱动预测控制策略。采用串级控制方式,将监控AGC系统测得的实际厚度和压力AGC系统利用弹跳方程计算得到的厚度数据反馈给控制系统,利用子空间辨识方法,直接设计数据驱动预测控制器,增强抗干扰能力,提高控制精度。仿真结果表明该方法能够提高控制精度,具有较好的控制性能。     

基于数据驱动的气动柔性关节Takagi–Sugeno模糊系统建模与预测控制

针对气动柔性关节动态特性复杂、难以实现高精度控制的问题,提出一种基于Takagi–Sugeno (T–S)模糊系统的预测控制方法.首先,应用MBGD–RDA算法对T–S模糊系统进行离线训练,该算法结合了机器学习中的小批量梯度下降算法、正则化、Droprule和AdaBound算法.其次,基于模糊集相似性度量方法,对训练得到的T–S模糊系统的模糊集进行剪枝,对模糊规则进行合并,简化T–S模糊系统结构.最后,设计了基于T–S模糊系统的单层神经网络预测控制器. T–S模糊系统参数和预测控制器参数均能实现在线更新,且基于李雅普诺夫理论的稳定性分析保证了系统的稳定性.仿真结果验证了基于数据驱动的T–S模糊系统的高精度预测性能,且结构简化后的T–S模糊系统在规则数减少的情况下仍能维持较高的预测精度.实际实验中,所提控制方法最大跟踪误差小于3°,而传统的模糊逻辑控制器最大跟踪误差大于5°,这表明所提控制算法显著提升了对柔性关节的跟踪控制精度.     

基于多维泰勒网的超前d步预测模型

针对单入单出(SISO)与多入多出(MIMO)非线性时滞系统构建预测模型准确性问题,分别提出基于多维泰勒网(MTN)的预测模型构建方案.首先,分别依靠非递推技术与递推技术来设计非递推d步与递推d步超前MTN预测模型,给出二者表达式,二者皆可对未来d步范围进行预测,并有效弥补时滞带来的影响;然后,利用阻尼递推最小二乘(D...     

模型未知LTI系统的数据驱动预测控制

针对含有随机噪声的模型未知线性时不变(LTI,linear time invariant)系统模型建立过程复杂且控制律难以得到的问题,提出一种基于数据驱动的预测控制方法;基于系统行为学理论和平衡子系统辨识方法,仅利用测量得到的系统数据构建被控系统的非参数模型,将其和预测控制理论相结合设计出基于数据驱动的预测控制器,对于系统测量数据中存在的有界加性高斯噪声,通过引入数据的松弛变量和L2正则项来降低噪声扰动的影响,采用滚动时域优化策略计算最优控制序列并将其作用于被控系统,实现了系统对设定值的轨迹跟踪;将所提控制策略应用于四容水箱系统,仿真结果表明所提方法能实现四容水箱系统的液位跟踪控制,且与同样基于数据驱动的子空间预测控制方案相比,所提方法具有更好的动态性能,且该策略在抗噪声扰动方面有明显优势,具有更强的鲁棒性。     

风轮机桨距角的数据驱动预测控制

数据驱动预测控制方法是数据驱动和预测控制相结合而产生的一种新型控制策略.传统的模型预测控制(MPC)方法使用的预测模型一般都是近似线性系统预测模型.在具有强非线性的工业过程中,数据驱动预测控制方法对系统模型要求更低,控制效果更好.针对额定风速以上风轮机桨距角的控制问题,利用输入输出数据在线设计控制器,将数据驱动预测控制方法较好的应用于风力发电系统中,实现额定风速以上系统的恒功率控制.仿真结果表明该方法能够成功控制风轮机桨距角,达到系统恒功率输出的控制目标,同时保持转速在额定值附近.     

基于即时学习的高炉炼铁过程数据驱动自适应预测控制

针对高炉炼铁过程,本文提出一种基于即时学习的高炉铁水质量自适应预测控制方法(JITL–APC).该方法的特点是控制器通过k向量近邻(k–VNN)方法搜索数据库中的输入输出(I/O)数据信息,对非线性系统进行局部建模,并在此基础上计算控制律.而且,该方法中引入了工业异常数据处理机制,利用JITL学习子集中的平均数据项,对异常数据项进行填补或替换,从而消除异常数据对控制系统的影响.此外,本文提出一种JITL模型保留策略(MRS),避免由于数据库中相似数据样本不足导致的局部模型严重失配,并通过实时收集I/O数据更新数据库,使控制器自适应不同的工况条件, MRS还可以有效抑制噪声干扰的影响,从而提高控制系统的稳定性.最后,基于某大型钢铁厂2#高炉的数值仿真实验,充分验证了该方法的有效性.     

基于Taylor 逼近的非线性系统P ID 型多步预测控制

基于局部递归神经网络对非线性系统进行递归多步向前预测，将系统实际多步向前预测值按泰勒公式在其递归预测值上展开，实现对非线性系统多步预测输出值的二次逼近，减少了预测误差，进而通过对PID型多步预测性能指标函数极小化求取控制量，控制器与广义预测控制器结构相似，其参数通过神经网络在线辨识获得，仿真实验表明了该方法的有效性。     

基于径向基函数网络的一步超前预测控制研究

提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的一步超前预测控制算法。该方法只用于一个网络，控制量的获取只求几步迭代，算法简单并有较好的实用性。通过对离散非线性系统的仿真证明了算法的有效性。     

工业过程系统的预测控制

预测控制方法自1970's提出后在学术界和工业应用领域都取得了很大的进展,尤其在工业过程控制方面成为一种重要的先进控制方法.根据工业过程控制的特点和进一步的需求,对近年来在工业过程控制领域预测控制方法取得的新进展进行综述,包括过程控制系统模型辩识,数据驱动的预测控制和在网络信息模式下的预测控制等.并对预测控制进一步的发展需求进行分析,介绍了欧盟正在进行的第七框架对于大系统分布式预测控制的研究内容.     

基于有效风速估计与预测的风电机组自适应最大风能跟踪控制

针对如何在有效风速未知情况下实现风电机组最大风能跟踪(MPPT)的问题,本文使用支持向量回归(SVR)和自适应控制原理,提出基于有效风速估计与预测的自适应MPPT控制方案.首先,使用机组的历史运行数据,训练得到基于SVR的风速估计与预测模型,为MPPT控制提供实时参考输入.其次,结合在线学习估计器(OLA)和减小转矩增益(DTG)控制原理,设计自适应MPPT控制器,该控制器能够较好应对系统未知动态特性和干扰,且能降低传动链载荷.最后,使用李雅普诺夫原理证明闭环系统所有信号都是有界的.仿真结果表明本文提出的方法能够获得良好的MPPT效果,进而提高机组产能.     

风电系统最大风能追踪的智能模型预测控制

根据最大风能捕获原理,额定风速以下风能的最大追踪可以通过控制双馈感应发电机（DFIG）跟踪最优转速来实现。以变速恒频双馈风力发电系统为研究对象,研究了额定风速以下风能的最大追踪控制问题。首先针对双馈发电机强耦合、强非线性、机理模型复杂的特点,采用支持向量机（SVM）理论建立了智能预测模型;然后利用反馈校正的方法对预测输出进行修正,构成控制闭环;最后利用粒子群优化算法（PSO）调整参数少、演化群体小、计算速度快的优点容易地求出最优控制序列,较好地解决了滚动优化计算中的“瓶颈问题”。仿真结果验证了所采用的预测模型具有比较好的抗干扰能力和泛化能力,预测控制算法能够实现控制目标。     

基于风速估计的风力机状态反馈滑模容错控制

针对风力机变桨距执行机构突变故障,提出了基于风速估计的自适应状态反馈滑模容错控制策略.首先,设计了基于自适应状态反馈滑模理论的鲁棒主动容错控制器,并结合全阶补偿器对控制律进行设计;然后,利用基于变速灰狼优化算法的组合径向基函数神经网络实现风速估计,可以改善风速测量精度并提高控制系统可靠性;最后,根据线性矩阵不等式和Lyapunov理论对控制器稳定性进行讨论,并与现有控制策略进行比较.仿真结果表明,在健康/故障的变桨距执行机构条件下,所提容错控制方法均能获得较好的控制效果.     

基于反馈线性化的液压型风力发电机组最佳功率追踪控制

液压型风力发电机组在额定风速以下时为获得最多电能,需随风速变化追踪最佳功率点.建立并网液压型风力发电机组仿射非线性数学模型,基于反馈线性化方法,分别以风力机转速和液压系统传输功率为输出,以变量马达摆角为控制输入,线性化系统,设计最佳转速与最佳功率追踪控制器,实现机组在额定风速以下随风速变化输出最佳功率.仿真结果表明,以液压系统传输功率为控制输出的功率追踪过程动静态特性较好.理论分析表明,控制器中高压腔压力变化率是否可以规划,是影响功率追踪过程稳定性的关键因素.     

双馈型变速恒频风力发电系统的鲁棒控制

研究了双馈变速恒频风力发电系统的鲁棒控制问题. 采用定子磁场定向的矢量变换技术, 建立了系统非线性数学描述, 利用非线性鲁棒控制技术, 设计了能实现发电机输出有功功率和无功功率鲁棒解耦控制, 同时具有鲁棒干扰抑制作用的转子励磁控制器. 理论分析和仿真结果均表明, 所设计的控制器可以保证在风速变化、系统参数不确定性和外部干扰的情况下, 风力发电系统仍能安全可靠地最大获取风能, 并且输出恒频恒压的电量.     

Gain-scheduling control of a floating offshore wind turbine above rated wind speed

This paper presents an application of gain-scheduling(GS) control techniques to a floating offshore wind turbine on a barge platform for above rated wind speed cases. Special emphasis is placed on the dynamics variation of the wind turbine system caused by plant nonlinearity with respect to wind speed. The turbine system with the dynamics variation is represented by a linear parameter-varying(LPV) model, which is derived by interpolating linearized models at various operating wind speeds. To achieve control objectives of regulating power capture and minimizing platform motions, both linear quadratic regulator(LQR) GS and LPV GS controller design techniques are explored. The designed controllers are evaluated in simulations with the NREL 5 MW wind turbine model, and compared with the baseline proportional-integral(PI) GS controller and non-GS controllers. The simulation results demonstrate the performance superiority of LQR GS and LPV GS controllers, as well as the performance trade-off between power regulation and platform movement reduction.     

带有速度观测器的风力发电系统风能捕获控制

为了最大化捕获风能和省去安装机械传感器的花费,提出了基于直接转矩控制理论框架的速度观测器风能捕获控制策略。这个策略能有效克服系统参数变化和风速波动不确定性的影响,实现风速跟踪控制。以2 MW直驱永磁风力发电机组作为研究对象,进行了仿真实验研究。结果表明,提出的控制策略可以实现快速风速跟踪和准确地估计转速,且对于风速变化的未知干扰具有较强的鲁棒性。     

额定风速以上风力发电机组的恒功率H∞鲁棒控制

风力发电机组由于机械结构以及电气负荷承受能力的限制存在着转速限制和功率限制, 额定风速以上时,需要通过控制桨距角来实现额定恒功率输出, 同时保持转速在额定转速处. 本文建立了风力发电机组的详细机理模型, 将H_∞控制理论应用到额定风速以上时风力发电机组的恒功率输出的控制器设计, 建立了标准H_∞恒功率控制问题. 利用LMI方法求解, 得到了桨距角的H_∞控制器. 仿真结果表明该H_∞控制器能够成功实现额定风速以上时的恒功率输出控制, 并且具有良好的鲁棒性.     

风力发电系统的恒功率非线性H∞鲁棒控制

风力发电系统传统控制器的缺点在于, 基于某一工况点的局部线性化方法无法实现全局范围的精确控制, 且传统的控制理论无法应对内外干扰. 本文将精确反馈线性化方法与线性H∞理论相结合设计非线性H∞控制器. 首先用微分几何精确线性化方法将非线性风电模型全局线性化, 然后运用线性H∞控制理论对此线性系统设计控制器, 将两者结合有原风电系统的非线性H∞变桨距控制器. 最后对12 m/s至24 m/s阶跃风, 12 m/至22 m/s骤变风, 18 m/s至20 m/s随机风, 以及风力机转动惯量下降10%的情况进行仿真, 能实现风机转速及输出功率的恒定. 验证了该控制器在全风速段的精确控制, 并且具有良好鲁棒性.     

基于PIC单片机的语音告警及车速控制系统

随着经济的快速发展,交通安全也成为危及人生安全的重要因素。但多年来却由于种种原因很难控制。本论文给出了一种以PIC单片机为控制核心的新型语音警告和车速控制系统,介绍了该系统与传统控制系统相比的优点和可应用价值,同时给出了该系统的工作原理,硬件规划和软件设计。该论文的研究成果有助于减少交通事故的发生,有效的保护了人们的生命财产安全。