模糊变结构控制的旋转倒立摆系统设计

本文针对非线性、多变量、强耦合的旋转倒立摆系统，利用模糊控制与滑模变结构控制相结合设计了一种模糊变结构控制器．该控制器既保持了滑模变结构控制的快速性和鲁棒性，又能较好地消除单纯采用滑模变结构所产生的抖振问题。仿真结果表明，模糊变结构控制算法能够实现倒立摆的平衡姿态控制，抖振现象基本消除且具有很强的鲁棒性。     

网络化伺服系统控制方法研究

针对网络化伺服电机系统,设计了自抗扰控制和滑模变结构控制算法,在无干扰和加入网络延时两种情况下用MATLAB对控制算法进行仿真。仿真结果表明,与PID控制算法相比,自抗扰控制和滑模变结构控制算法能较好地解决网络延时对伺服系统影响的问题,使伺服系统有较好的跟踪性和鲁棒性。     

基于滑模控制器的双臂机器人控制仿真

针对工业机械臂运动控制中由于建模误差和未知干扰导致的控制误差问题,基于机器人力矩控制方法,采用滑模控制理论,利用关节角运动误差,设计并搭建机器人控制系统。以安川Motoman-SDA20机器人为例,对该机器人进行了运动学与动力学分析,搭建相关数学模型,并针对该机器人系统设计了滑模运动控制器。在机器人仿真环境VERP与Simulink中搭建联合仿真平台,对虚拟环境中的机械臂进行运动控制仿真试验,验证了算法的有效性。试验对比了逆运动学控制与滑模控制算法效果,同时对滑模控制算法在机械臂定点运动与轨迹跟踪中的控制效果进行了验证与分析。该控制算法计算过程简明、便于设计。利用VERP仿真平台,获得了更加直观的效果,实现了存在较大建模误差与较小控制频率下的机械臂位置控制,角度误差在0. 3 rad以内。该研究对于机器人控制算法的研究与仿真环境的搭建具有借鉴意义。     

机器人离散滑模变结构—PI控制器

本文采用离散滑模变结构控制方法，针对机器人提出了一种滑模变结构——ＰＩ控制方案，给出了该控制方案滑模存在条件及控制器设计方案。该控制器将离散滑模变结构控制和ＰＩ控制两者的优点有机地结合起来，理论分析和仿真结果表明该控制器能使机器人在各种复杂非线性动力学情况下具有良好的性能指标。这种控制器输出切换小，可以投入应用。     

离散时间系统变结构拟滑模控制改进算法

传统的离散时间变结构控制律均是以等效控制为基础,长期的应用表明这种没计思想欠合理.针对该问题,设计了离散时间系统变结构滑模控制的一种新算法.算法针对前人所提出的控制算法不足之处,对离散时间滑模控制量设计进行了改进.理论分析表明,所提出的控制算法满足离散时间变结构系统到达条件的要求,通过选择合适的滑模切换函数以及控制律参数,保证系统的轨线快速落在滑模面上,有效地缩短了系统状态到达滑动模态的时间,且抖振小.仿真结果表明,使用改进控制算法的系统输出响应优于未改进算法情况,响应速度较快,证明了所提出的算法是可行的、有效的.     

滑模控制在两轮机器人平衡控制中的应用

针对两轮机器人平衡控制中鲁棒性要求较高的问题,设计了基于趋近律的滑模变结构控制器;首先对机器人的非线性模型进行线性化处理,再根据线性模型设计滑模控制器,并使用饱和函数的方法抑制系统的抖振,最后在MATLAB/Simulink上进行了仿真实验,并与状态反馈控制器进行了比较;结果表明在参数摄动存在情况下,滑模控制器优于状态反馈控制器.     

基于滑模变结构控制的路径跟踪研究

为解决锅炉水冷壁磨损检测机器人的路径跟踪问题,提出了一种基于指数趋近律的滑模变结构控制的机器人路径跟踪方法。在水冷壁磨损检测机器人运动模型的基础上,进行路径跟踪误差分析,设计一种基于指数趋近律的滑模变结构控制器,再利用Lyapunov定理验证其收敛性,最后通过MATLAB软件模拟仿真,仿真结果表明该控制器可以克服误差,使位姿误差收敛至零。     

基于滑模变结构的轮式机器人运动误差控制器设计

面对当前使用的基于黎卡提微分方程、综合位姿误差控制优化仿真方法受到不确定性因素干扰,导致控制误差较大的问题,提出了基于滑模变结构的轮式机器人运动误差控制器设计。使用双框架陀螺仪,为控制器提供电力。采用FB900C/E 角位变送器,将交流信号转换为角位移输出。使用TMS320F2812的DSP控制器,负责控制整个控制器的数据传输以及电平转换。充分考虑相变量输入的n阶线形数据,设计滑模变结构控制律,计算滑模变结构控制滑动面。在滑模变结构模态控制阶段,构建滑模变结构模态控制阶段的运动方程矩阵。对滑模切换面强制状态点运动,通过控制目标实现稳定控制。对DSP程序控制流程进行设计,将基于滑模变结构的误差控制结果传递到电位器上,并将运行数据发送到主机,由此完成轮式机器人运动误差控制。由实验结果可知,该控制器通过自适应调整参数后,滑模抖振得到明显消除,且最大控制误差为0.01rad,具有精准控制效果。     

一种独轮机器人的滑模控制

针对一种由一个车轮驱动并控制前向平衡、并由电机驱动惯性轮形成反力矩来控制侧向平衡的独轮机器人系统,提出了一种分组分层滑模变结构控制方法.该方法根据机器人动力学模型特点,将系统看作两个单输入系统组合,并分别针对每个单输入系统设计分层滑模控制器,从而实现机器人的运动平衡控制.从理论上证明了各层滑动平面的渐近稳定性,并通过仿...     

基于变指数趋近律的起重机自适应滑模控制

以起重机升降系统位置控制为目标,针对传统滑模控制中要求系统不确定因素的界为已知的缺点,将自适应控制引入传统滑模变结构控制中,通过设计自适应律对起重机升降系统参数的变化及外部扰动进行辨识,同时采用变指数趋近律进一步克服传统滑模方法中存在的抖振问题。仿真结果表明,该控制算法不仅保持了传统滑模方法良好的鲁棒性,而且提高了系统的控制精度,减小了系统的抖振。     

基于DCS的电力节能优化控制系统的设计与实现

为了解决电力系统的节能优化问题,本文在传统的PSO节能控制方法的基础上,提出了一种多重自适应的粒子群优化算法,应用分散控制系统设计与实现了一种新的电力节能优化控制系统。数值仿真的结果说明了使用所提出的粒子群算法的基于DCS的电力节能优化控制系统在电力调度最佳节点的搜索精确度要高于相同条件下的一般的电力控制系统。使用所提算法的电力节能优化控制系统,能有效地对电力能耗进行优化,且具有较高的实用性。     

多级耦合非线性系统的流控制

针对一类动态特性遵循热力学第一和第二定理的多级耦合非线性系统,其系统模型维度高,各部分关联耦合,导致稳定性控制较为困难.本文应用一种流控制方法,利用该类系统物质流和能量流的关系构建宏观模型来代替高维的微观模型,实现对复杂系统的建模.利用无源性系统控制简单的特点,对系统进行无源性转化,降低复杂多变量系统的控制难度,且确保了系统的稳定性.此外,利用系统的输入输出流作为操作变量,使得算法操作简单.文章利用典型的多元精馏塔作为实例,给出流控制算法步骤,并进行验证.结果表明该算法具有流程简单且易于操作的特点,能够达到满意的控制效果,并有较好的稳定性和鲁棒性.     

用填充函数改进的智能控制系统全局优化算法

为了提高全局优化算法的速度,提出了智能控制系统全局优化算法。该算法应用了闭环控制系统的反馈的思想,使得在寻优迭代过程中被优化函数的值不断接近设定值,直至达到其全局最优值。该算法的关键在于控制策略的设计和策略中的参数值的设定。为了降低参数初值设定的难度同时提高算法的寻优精度,利用填充函数法对智能控制系统全局优化算法进行改进。经12个标准的测试函数的验证,改进后的算法的速度较填充函数法快,算法的精度比智能控制系统全局优化算法高。     

迭代学习在网络控制中的应用*

针对网络拥塞控制中网络拥塞本身无法建立精确的数学模型的问题,基于迭代学习控制具有结构简单及对系统精确模型不依赖等优点,首次提出了用迭代学习控制算法来解决网络拥塞,其主要目的是提高网络资源的利用率并提供给信源公平的资源分配份额。在提出算法前,首先通过分析网络模型建立了网络拥塞被控系统;然后提出了针对该被控系统的开闭环PID型迭代学习控制算法并证明了其收敛性;最后运用此算法建立了网络拥塞控制模型。通过实验和仿真表明,该算法对解决网络拥塞问题有很好的效果。     

工作辊可水平移动的六辊轧机板形控制算法

板形控制算法是开发板形控制系统的关键技术之一.结合工作辊可水平移动的六辊轧机板形调节机构的特点对板形闭环控制系统的功能、构成及工作原理进行了系统阐述.重点介绍了板形控制算法,详细描述了各板形调节机构的调节效率和板形控制模型的构建过程.通过MATLAB模拟实际运算过程对板形控制算法的可行性、准确性及系统的收敛性进行了验证.结果证明,各评估点板形误差的总体趋势在逐渐减小,减小到一定值后保持稳定状态,整体板形显著改善.     

新型控制器在加热炉温度控制中的应用研究

以铸造、热处理中应用最典型的加热设备加热炉为研究对象,建立其数学模型。针对加热炉本身的时滞特性导致系统控制困难这一问题,设计了一种控制系统结构,给出了相应的控制器控制算法设计步骤。将该文方法和传统Smith算法相对比,通过仿真表明,该文控制算法的控制效果明显优于传统的Smith控制;在0~400℃温度变化范围内,加热炉温度系统的测量误差为-0.3~0.3℃。采用该文控制器算法有效提高系统控制精度,可以有效地提高材料的加工质量,具有一定的应用价值。     

基于改进粒子群优化算法的预测控制

在实际工业过程中预测控制算法应用广泛,但是对于多变量预测控制算法其参数较多,且各个参数之间相互耦合,故整定其参数比较复杂,鉴于此提出一种基于改进粒子群算法的预测控制参数优化算法。该算法的基本思想是将生物寄生行为机制引入到粒子群优化算法中,形成双种群粒子群优化算法,使用该改进粒子群算法对多变量预测控制算法的参数进行离线优化,从而确定预测控制算法参数的最优取值。最后,将本文算法用于冷热水系统液位和温度的控制,并通过仿真将该算法与标准粒子群优化算法相比较,仿真结果表明使用该算法对多变量预测控制的参数进行优化整定时,系统的阶跃响应具有抗干扰性能好、超调量小、调节时间短等优点。     

一种全程变增益模糊控制算法研究

过程控制中的某些对象参数通常具有非线性和时变特性,针对这一特点,宜采用模糊控制算法。本文通过理论计算和实验分析,明确了查询表模糊控制算法中误差量化因子Ke、误差变化量化因子Kec和控制输出比例因子Ku三个参数的具体作用,在此基础上设计了一种三参数全程变化的模糊控制算法,并将该算法应用在PCS-99过程控制综合实验系统的单容液位系统过程控制中,达到了预期的控制效果。     

分散自校正控制算法及其全局收敛性分析

本文基于分散控制和自校正控制的思想，提出一种大系统分散自校正控制算法，在研究某个子系统时，把其它子系统的影响等价为可测干扰，对各子系统采用本文提出的多变量自校正控制算法，从而实现大系统的整体控制，仿真结果表明对大系统采用分散自校正控制是行之有效的。算法的全局收敛性和参数估计强相容性也得到了证明。     

多变量系统Laguerre预测控制算法及其改进

给出了基于Laguerre函数的多变量自适应预测控制算法,并对控制算法中的Laguerre谱系数在线递推最小二乘辨识算法进行了改进,使得控制系统性能有明显改善。双容水箱液位控制系统的实验表明,改进的Laguerre函数自适应预测控制算法对扰动和对象参数、结构的变化、强耦合及非线性具有较强的适应能力。此外,该控制策略能有效地减缓系统振荡,有更高的控制精度和良好的控制品质。因此,改进的Laguerre自适应控制策略适合于复杂工业过程的控制,具有很好的推广应用价值。