大型结构分散控制系统的优化研究

针对大型工程结构的分散控制方法进行研究,引入完全分散、部分独立分散及部分重叠分散控制的概念,分别以子系统控制效果局部最优及整体最优为目标设计分散控制结构的子系统控制器,并利用基于差分进化的混合粒子群算法对子系统进行优化,综合考虑子系统划分数量、子系统所含层数以及重叠部分所含层数的影响。对9层benchmark模型进行了多工况分散控制设计与数值分析。结果表明,整体最优目标下,采用部分重叠分散控制策略,能获得与集中控制策略接近的控制效果,相对于集中控制,重叠分散控制系统具有更高的可靠性,且不需要更多的控制能量。     

大型结构自适应学习率RBF神经网络滑模分散控制研究

为了有效处理土木工程结构分散振动控制中子系统间相互影响力和外界荷载不确定性的影响,提出了自适应学习率RBF神经网络滑模分散控制算法（DALRBFSMC）。首先利用Lyapunov稳定性理论设计了仅依赖于子系统位移和速度响应反馈信息的滑模分散控制律,在此基础上,结合RBF神经网络理论和经典梯度下降法,引入Lyapunov函数,推导了调整RBF网络权值的自适应学习率,进而得到能实时调节滑模分散控制律切换增益项的自适应学习率RBF神经网络滑模分散控制算法（DALRBFSMC）。同时,针对子系统不同划分方式及子控制器之间存在重叠,提出了多种分散控制设计策略。对ASCE 9层Benchmark模型进行多种分散控制和集中控制设计。仿真分析结果表明,该分散控制算法适用于不同的分散控制策略,重叠分散控制策略较传统集中控制策略而言有更好的控制效果;同时能使分散控制系统内各作动器均处于功效最大状态。     

土木工程结构模糊滑模分散控制(DFSMC)研究

为了有效处理土木工程结构分散振动控制中子系统间关联项及外界荷载不确定性的影响,提出了模糊滑模分散控制算法(DFSMC)。通过引进Lyapunov函数设计了仅依赖于作动器所在层位移和速度响应反馈信息的滑模分散控制律,在此基础上,利用模糊控制系统自适应地调节滑模分散控制律的切换增益,进而建立了模糊滑模分散控制算法(DFSMC)。针对ASCE 9层Benchmark模型进行分散控制设计与集中控制设计及仿真分析。结果表明,分散控制策略较传统集中控制有更好的控制效果,且各子系统内作动器均能充分发挥作用,表明了这种分散控制算法具有很高的工程应用价值。     

建筑结构振动分散控制系统的多目标优化研究

基于结构可控性指标、粒子群—差分进化多目标混合群(MOHO)算法及分散控制系统结构随机响应求解提出了一种分散控制系统多目标优化设计方法,对结构分散控制系统的作动器位置、数量、控制器参数和子系统划分进行优化。利用结构可控性指标对作动器最优布置楼层进行确定;利用多目标混合群优化算法对分散控制系统内各子系统作动器数量和控制器反馈增益进行优化;以随机地震激励下反映结构振动控制效果和控制策略优劣的双指标作为各子控制系统的优化目标函数。针对一12层框架结构,采用提出的分散控制系统多目标优化方法对多种分散控制方案进行有优化设计,并在实际地震动激励下,对优化结果进行时程验证分析,表明该优化方法是稳定、有效可行的,优化得到的分散控制系统较集中控制系统而言有更理想的控制效果。     

基于保性能自适应RBF神经网络的MR半主动非线性鲁棒分散控制

该文针对模型参数不确定的非线性结构半主动分散控制问题进行研究。首先,采用退化Bouc-Wen滞回模型模拟层间恢复力,并考虑模型参数(质量、刚度和阻尼)不确定及子系统间的耦合项,建立了子控制系统误差状态方程;在此基础上,设计了由保性能控制项和自适应逼近控制项构成的子控制器,其中,保性能控制项通过求解转化为线性矩阵不等式的保性能控制问题得到,逼近控制项通过RBF神经网络自适应控制律确定,同时利用Lyapunov稳定性理论对其稳定性及权值有界性进行证明;从而建立了适用于不确定结构非线性振动控制的保性能自适应RBF神经网络鲁棒分散控制(GCARBF)算法。最后,对一8层非线性结构进行MR半主动分散控制设计及0.3 g~0.8 g地震下仿真分析,结果表明了所提算法的有效性与优越性。     

大型结构小增益分散稳定化容错控制研究

针对大型土木工程结构,研究了具有完整性的小增益分散稳定化容错控制问题,考虑子控制系统关联项及系统中传感器与作动器出现故障的情况,利用Lyapunov稳定性理论及线性矩阵不等式方法,给出了离散时滞关联系统分散镇定的充分条件,并证明了该条件等价于一组线性矩阵不等式的可行性问题。进而,通过建立和求解一个凸优化问题,提出了具有完整性的小反馈增益参数分散稳定化容错状态反馈控制律的设计方法,所得到的子系统控制器能保持全局渐进稳定。针对ASCE 9层benchmark模型,该文分别从部分独立分散控制和重叠分散控制角度研究分析了正常工况、传感器失效、作动器失效及传感器作动器均失效工况的分散控制设计与数值分析。结果表明,该文提出的小增益分散稳定化控制（LMI-SGDSC）算法能获得与集中控制策略接近的控制效果,且无需更多的控制能量;相对于集中控制,重叠分散控制系统具有更高的可靠性;在发生故障时,具有完整性的分散稳定化容错控制（LMI-SGFTDSC）具有较好的控制效果。     

基于GA-LSTM的高层建筑结构地震响应的分散控制研究

高层建筑结构复杂,自由度数庞大,采用主动抗震控制方法时结构的精确模型无法建立,整体控制目标也难以获取。为此,将长短时记忆(LSTM)网络理论和大系统分散控制理论结合,提出一种基于LSTM的智能分散控制方法;利用LSTM深度学习框架构建不同类型的分散控制器,并根据Lyapunov稳定性理论推导分散控制器稳定的充分条件,运用遗传算法(GA)对LSTM框架的初始学习率进行优化,提高分散控制器的收敛速度和预测精度。以20层Benchmark模型作为被控对象,研究GA-LSTM分散控制方法的控制性能,并与集中控制效果进行对比分析。结果表明,基于GA-LSTM的智能分散控制方法可以简化控制器结构,对比集中控制可能产生的整体失效现象,具有更高的可靠性和更好的控制效果。     

不确定结构输出反馈H_∞保性能鲁棒分散控制研究

为了有效处理土木工程结构分散振动控制中模型参数不确定性对系统性能的影响,提出了同时满足多个控制目标的输出反馈H_∞保性能鲁棒分散控制算法。基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,给出并证明了H_∞保性能鲁棒分散控制器存在的充分条件,在此基础上,采用变量替换方法,建立了输出反馈H_∞保性能鲁棒分散控制算法,进而通过引入约束条件,将其转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题。针对一12层结构进行分散控制设计、集中控制设计及仿真分析。结果表明,对于具有较大不确定性的结构,输出反馈H_∞保性能鲁棒分散控制算法较传统线性二次高斯集中控制算法有更理想的控制效果。     

报童环境下基于转移支付的VMI协调

分析了报童环境下集中控制、分散控制及不包含协调的纯供应商管理库存(VMI)3种供应链的最优订购量及各方的期望利润;提出了转移支付的VMI协调策略,并给出了该协调策略的有效性.     

改进粒子群算法的啤酒灌装机液位控制PID参数整定

目的 整定最优的PID控制参数,对啤酒灌装机中贮液罐液位进行控制,以保证PID控制器能满足啤酒生产中的控制要求。方法 结合Rosenbrock搜索法和个体扰动策略来改进粒子群算法,并利用改进算法整定PID参数,最后将整定好参数的PID控制器用于控制液位对象;基于Matlab进行仿真实验,利用粒子群算法与文中方法做比较。结果 通过Matlab仿真验证,改进了粒子群算法整定的PID参数,其跟踪特性的调节时间为16.18 s,超调量为10.20%,IAE性能指标约为6.09;粒子群算法整定结果表明,跟踪特性的调节时间为27.72 s,超调量为26.90%,IAE性能指标约为7.23。结论 与原始粒子群算法相比,文中算法整定的3个PID参数在控制液位对象时综合性能评价指标更好,且能使系统平稳过渡,超调较小,响应速度快,调节时间快,其控制器性能能满足啤酒灌装机的生产要求。     

三级短生命周期产品供应链退货协调研究

以由一个制造商、一个分销商和一个零售商构成的三级供应链为对象,研究退货契约在供应链协调中的应用.首先对集中控制情况下的决策进行分析,得出了整个供应链系统的最优生产量.然后分析了分散控制下参与成员的订购量和利润,以及供应链的总体利润,在此基础上建立了基于退货契约的供应链协调模型.研究得出对三级供应链实行退货契约不仅增加供...     

柔性关节空间机械臂奇异摄动模糊PID控制仿真研究

建立了空间微重力和地面重力两种工况下的柔性关节空间机械臂模型,为空间机械臂末端轨迹跟踪控制设计了基于奇异摄动的模糊PID控制器。奇异摄动法将空间机械臂系统降阶为快子系统和慢子系统,再分别对子系统进行控制。快子系统采用力矩反馈的形式,慢子系统则采用模糊PID控制的形式。模糊部分主要实现对PID的3个参数的实时调整。仿真结果表明基于奇异摄动模糊PID控制器可以在以上两种工况下均可实现较好跟踪。     

史密斯预估补偿控制与PID控制的比较研究

比较了两种工业过程控制中的控制器,PID控制器和史密斯预估补偿控制器.介绍了四种PID参数的整定方法,分别为试凑法确定PID调节参数、Ziegler-Nichols参数整定方法、最优PID整定算法、运用Matlab/simulink中的NCD Outport(非线性控制设计输出端口模块)模块对PID参数进行最优整定.史密斯预估补偿控制器主要用于工业控制中的大延时系统控制,以提高系统的阶跃响应性能.在理论上,史密斯预估补偿控制器提供了一个有效的方法来提高控制效果.运用Matlab/Simulink仿真方案对前述两种控制方法进行了仿真比较,结果表明,在有较大延时情况下,史密斯预估补偿控制能获得比PID控制更好的结果.     

多开关磁阻电机无轴传动系统同步控制方法

目的解决多开关磁阻电机同步控制中输出功率不平衡的问题,提高印刷业的生产效率和产品质量。方法在传统交叉耦合同步策略的基础上,提出一种基于神经元变结构PID控制的同步控制方法,该控制策略用一个神经元控制器实现变结构PID控制,同时用另一个神经元控制器实时调整变结构PID控制器的参数,从而保证2台开关磁阻电机的输出功率相同。结果通过仿真数据分析,其达到稳态的调节时间和动态响应时间比现有的同步控制小,且抗干扰能力也得到了提高。结论该策略可提高多电机同步控制系统的同步跟随性能和抗干扰性能,增强多电机无轴传动的同步协调控制能力。     

协同控制的制造系统

协同控制(Heterarchical Control)又有人称为非递阶控制或分布式控制,其特点是系统中各实体之间不存在主从关系,它们通过相互间的通讯来进行协调,以实现系统的目标。协同控制的形式在自然界是经常可以见到的。这里主要介绍机械制造系统中的协同控制的形式和机制。 制造系统的主要发展过程是:分散控制→集中控制→递阶控制,现在又朝协同控制方向发展。在最初的分散生产中,由于产品十分简单,每个工匠自己一个人完成产品的全部设计和制造。各个工匠之间很少有相互协作的任务。随着产品复杂程度的提高和生产规模的扩大,需要多人多机的配合才能完成产品的设计和制造。在集中控制结构中,由一个“控制中心”完成总任务的分解、分派和协调。随着制造系统的进一步扩大和分工的进一步细化,由一个“控制中心”实现对所有子系统的控制变得很     

空调系统神经模糊控制器-仿真和优化

以恒温空调系统为控制对象，对神经模糊控制器、常规模糊控制器和PID控制器进行了数字仿真，并用单纯形法对控制比例因子进行了参数寻优，获得了最优参数和动态响应曲线；通过对神经模糊控制器的优化学习，大大提高了神经模糊控制器的控制精度和稳定性，其性能优于最优化的PID控制器和最优化的常规模糊控制器，能有效地满足温度控制要求，并具有较好的鲁棒性；由于神经模糊控制器具有模糊控制和神经网络的智能，经过优化学习后，它具有艮好的控制性能和自适应能力。     

改进麻雀算法在模糊PID温度控制系统的应用

为满足标准金属量器检定的温度控制要求,本文提出了改进的麻雀搜索算法。利用改进的Sine混沌映射初始化种群和萤火虫干扰策略,避免麻雀搜索算法过早陷入局部最优的状况,提高了算法的收敛速度;建立基于模糊PID控制器的温度控制系统的数学模型,并使用改进后的算法优化模糊PID控制器参数。结果表明：利用该算法优化模糊PID控制器,各方面性能都优于其他算法。     

煤矿凿岩机器人模糊自适应PID控制策略研究

在现有PID控制器的基础上,利用模糊推理实现了对PID参数在线自整定模糊自适应控制,并且在Matlab仿真软件下将该控制器在机器人钻臂控制系统中的应用进行了仿真研究,仿真结果表明,参数自适应模糊PID控制器能使系统达到满意的控制效果,提高了钻臂的定位精度。     

卷筒料印刷装备收卷张力系统解耦控制研究

目的 为了保证卷筒料印刷装备收卷张力系统的性能,提出一种适用于收卷张力系统的自抗扰（ADRC）解耦控制器。方法 在收卷张力系统数学模型基础上,结合卷筒料收卷系统的工作原理,基于ADRC控制技术设计收卷张力系统的ADRC解耦控制器,并利用Simulink软件对所提出的控制策略进行仿真研究。结果 在相同的阶跃输入下,研究结果表明,PID控制器调整时间为2.4 s,而ADRC解耦控制器调整时间为0.7 s;在PID控制下,收卷基材张力出现超调和震荡,而在ADRC解耦控制下,基材张力无超调和震荡现象;采用PID控制器,收卷牵引跨度张力变化引起收卷跨度张力波动,而采用ADRC控制器则没有波动。结论 提出的卷筒料印刷装备收卷张力系统ADRC解耦控制器实现了高精度张力控制,具有比传统PID控制器更好的控制性能。     

基于模糊PID的电子水泵在线检测流量控制研究

目的:针对电子水泵在线检测系统工作时流量稳定时间长、稳定误差大的问题,研究一种更加高效、稳定的流量控制方式。方法:在传统PID控制方法的基础上引入模糊控制策略,设计一种实时优化PID控制的比例、积分、微分参数的模糊PID控制器;基于模糊PID控制器的设计完成了阀门开度-流量模型及传递函数的建立,以及包含参数整定的模糊PID主体设计;搭建了系统仿真模型,对比模糊PID与传统PID的仿真效果,并进行实验验证。结果:实验结果表明,模糊PID使单点流量控制稳定误差下降至±0.8%,稳定时间缩短至100 s。结论:采用模糊控制的PID调节策略能够提高电子水泵在线检测系统中流量控制的稳定性,还提高了检测效率。