基于遗传算法的球磨机模糊--神经元控制系统

提出了一种基于遗传算法的模糊一神经元控制系统实现水泥厂球磨机自控的设计方案。将遗传算法与模糊逻辑、神经元控制相结合,可以较好地解决球磨机现场控制系统被控参数的耦合问题,为解决球磨机的控制难题提供了一个新的思路。详细描述了系统的算法学习训练过程,仿真结果表明,该系统能够提高控制过程的稳定性和可靠性。     

板球系统的T-S模糊多变量控制方案

板球系统是一个典型的多变量、非线性控制对象，它是杆球系统的扩展，适合用以 检验各种控制方案．本文介绍了板球系统及其数学模型，就轨迹跟踪问题提出了基于T-S模 型的模糊多变量控制方案，并验证了这种控制方案能使系统全局渐进稳定．仿真实验结果表 明本文所采用的控制方案明显优于传统的PD控制方案．     

基于LabVIEW的磁悬浮球系统PID控制算法研究

磁悬浮球系统是一个实时控制系统,利用参数易于修改和代码便于工程应用特点的NI LabVIEW平台,对磁悬浮球系统的比例-积分-微分(PID)控制算法进行仿真。本文为系统设计了模拟PID控制算法、变参数PID控制算法;同时为了能获得更好的控制性能以及更多先进算法的支持,利用组件对象模型(COM)技术引入MATLAB与LabVIEW无缝集成,成功设计了基本模糊控制和模糊PID控制算法。仿真结果表明,模糊PID控制算法能更好的实现对磁悬浮球系统的控制;同时,COM技术的应用使得LabVIEW程序得到MATLAB强大的算法支持,大大缩短程序编写时间、显著提高应用程序的性能、并使得算法更易于实际工程应用。     

火电厂球磨机非线性自适应控制

建立了球磨机特征模型,分析了运行调节需求,设计了以给煤量非线性自适应PID控制为主体,多种控制方式相结合的球磨机控制系统。该系统由磨风量控制、磨给煤量控制和风煤协调控制三部分构成,合理组合了非线性自适应PID控制、解耦控制、比值控制和仿人控制算法优势。工程应用表明,该控制系统能够解决球磨机运行优化和控制优化的双重问题,控制系统鲁棒性强,具有工况自适应能力。     

基于CAN总线磁悬浮球系统分布式控制设计与实现

选用国际上应用最广泛的现场总线之一—CAN总线,对磁悬浮球控制系统进行分布式控制,设计并实现了CAN总线磁悬浮球控制系统。首先,对磁悬浮球控制系统进行了详细分析,确定了系统的总线型网络拓扑结构。在该网络结构下,进行软硬件设计。硬件设计工作主要是设计一个通用CAN节点的设计,使其能够完成模拟量的精确快速采样、高精度输出以及开关量的控制三大功能。软件设计包括两部分:CAN节点中基于ARM的软件设计和PC端监控软件的设计。     

模糊优化控制方法在中储式磨煤机制粉系统中的应用

磨煤机是火电厂大量采用的重要辅助设备之一。但是到目前为止,大多数电厂尚未能实现自动控制,主要是因为球磨机控制系统是一个多输入、多输出的强耦合、非线性、大延迟、大惯性的被控对象,动态特性复杂,数学模型难以准确建立,对于它的控制存在一定的难度。而对于常规的PID控制规律难以获得满意的控制效果。本文结合火电厂球磨机控制系统的实际情况,分析了球磨机的动态特性,探讨了模糊控制技术在球磨机自动控制中的应用,提出了模糊控制方案并进行仿真。结果表明,所设计的模糊控制系统有较强的抗干扰能力,使球磨机系统控制品质有所提高。     

Energy-based balance control approach to the ball and beam system

This article investigates the set-point balance control problem of the ball and beam system acting on the ball which is an underactuated system. The control law is designed, based on the total mechanical energy and the passivity properties of the system. According to the desired set-point, the zero equilibrium point and non-zero equilibrium points are studied respectively. For the zero case, it is proved that a single PD feedback controller is sufficient to bring the state to zero from any initial condition, on condition that the control parameters satisfy an inequality. For the non-zero case, the control problem is much more complicated. Unlike the previous energy-based control laws, a new form of Lyapunov function candidate is constructed. A complete analysis of the convergence of the energy and the dynamics is given, and the characteristics of the closed-loop system with the proposed feedback control law are illustrated. Moreover, it is proved that with the parameter choice rules proposed in this article, the ball and beam system will eventually converge exactly to the desired non-zero equilibrium point. Furthermore, since the length of the beam is not unlimited, the trajectory of the ball should be restricted within a limited range. The balance control laws are modified to avoid the ball running beyond the joint range limitation for the zero case and the non-zero case respectively. Simulation results show that the control laws proposed in this article are effective for the set-point balance control problem of the ball and beam system.     

Ping-pong player prototype

In this paper, a low-cost robot capable of playing ping-pong against human opponent using a vision system to detect the ball is presented. In the subsequent sections, the three main subsystems of the robot, i.e., the vision system, mechanical structure, and the control systems, are described. A prototype has been designed with lightweight and resistant materials to increase the response time and accurateness of the shot. One of the important features of this system is that it uses only one camera to detect the ball, thus reducing the computational time and hardware requirements. To detect the location of the ball, the robot combines the information about the ball and about the shadow it casts on the table. The expert module control defines the game strategy. Orienting the bat in order to return the ball to the desired position on the table does this. In these experiments, the success rate in returning balls was greater than 80%.     

随机激励下板球系统建模与有限时间全状态预设性能跟踪控制

研究板球系统受到随机激励时的数学建模与轨迹跟踪控制问题. 首次建立了板球系统的随机数学模型, 并 结合backstepping方法、有限时间预设性能函数、全状态约束及新的预设性能推导方法设计了具有未知输入饱和的 随机板球系统实际有限时间全状态预设性能跟踪控制器, 实现了随机激励下板球系统的有限时间预设性能轨迹跟 踪控制. 所设计的控制器保证了系统跟踪误差能够被预先给定的有限时间性能函数约束, 并且能在任意给定的停息 时间内收敛到预先给定的邻域内. 最后通过仿真实验验证了所设计控制器具有更好的控制效果.     

基于软测量的球磨机优化控制方法

针对球磨机控制的难点和不足,提出了一种基于料位软测量技术的球磨机优化控制方法.首先,在分析球磨机系统特性和振动特性的基础上,确定了料位软测量的辅助变量.其次,基于最小二乘支持向量机算法,给出了一种球磨机料位软测量方法,并通过现场实测数据进行料位检测,结果表明该软测量方法的精度较高;最后,在料位软测量的基础上,提出了一种...     

磁悬浮球控制系统的设计研究

为了更好地研究磁悬浮技术,根据电磁学理论,对磁悬浮球控制系统的原理进行了分析,建立了控制系统的数学模型,进行了控制系统的稳定性分析;针对磁悬浮球控制系统的滞后特性,提出了PD超前补偿控制方法,组成了闭环反馈控制系统,并在MATLAB下进行了控制系统的软件仿真;在此基础上,根据电子学和自动控制理论,设计了一个基于PD控制器的磁悬浮球控制系统,实现了钢球的稳定悬浮;控制系统的电路部分完全由模拟电子电路实现,既简单又实用.     

基于神经网络的球磨机出力软测量模型研究

球磨机出力检测和控制是球磨机自动控制的重要内容,然而,目前在实际生产过程中,球磨机出力缺少有效可靠的检测手段,因此很难实现优化控制.结合基于神经网络的软测量和混沌信息处理技术两者的优点,建立球磨机出力软测量模型.该模型不仅能预估稳态下球磨机出力,且对动态过程中球磨机出力的在线估计也切实有效,从而为球磨机的出力监测、给煤...     

基于模糊内模控制的球磨机系统的研究

球磨机系统具有多变量、强耦合、长时滞以及生产工况变化大等特点,采用常规控制策略很难达到控制目标。针对该问题,文章提出了一种基于模糊内模控制的球磨机系统的设计方案,分析了球磨机工作原理,建立了其数学模型,详细介绍了球磨机系统的解耦分析,最后给出了球磨机模糊内模控制器的设计方法。仿真结果表明,基于模糊内模控制的球磨机系统具有良好的解耦能力,鲁棒性强,能够较好地解决球磨机系统的时变性、耦合性和延迟性问题,具有一定的工程应用价值。     

基于LM_RBF-PID的板球系统轨迹控制

板球系统是一个典型的两输入两输出系统。针对RBF-PID控制算法存在响应速度慢、震荡严重等问题,在忽略干扰因素的条件下应用拉格朗日方程对板球系统进行数学建模,利用RBF神经网络在线辨识板球系统的离散模型,实现自适应控制。在此基础上用LM算法代替梯度下降法整定控制参数,设计出LM_RBF-PID控制器并与RBF-PID控制器进行阶跃信号响应和方波信号响应对比,最后在板球系统中完成方形轨迹跟踪实验。实验结果表明,所提控制算法提高了轨迹跟踪控制精度,能够确保板球系统跟踪控制良好的稳定性和收敛性。     

磁悬浮系统的极点配置控制器设计研究

单自由度磁悬浮1球系统是多自由度磁悬浮控制研究基础,本文在分析磁悬浮系统构成及工作原理的基础上,建立了单自由度磁悬浮系统的数学模型,并将非线性模型进行了线性化。采用极点配置法设计了PI线圈电流控制器和PIV-前馈小球位置控制器,利用MATLAB／SIMULINK和RTX实时系统进行了实验,实验结果表明,小球可以稳定地悬浮在期望位置,并且具有一定的抗干扰能力。     

基于节点约束的球杆系统平衡控制策略研究

研究了节点约束的球杆系统的定点平衡控制问题。根据球的位置,球杆系统分为两种类型的结构模式：普通球杆系统和单摆系统。对两种结构的运动特性以及它们之间的切换进行了分析,使用了基于Lyapunov方法的控制策略来解决节点约束球杆系统的平衡问题。通过理论分析和实验,证明了提出的闭环系统控制策略完全收敛于预期的平衡状态,给出了相应的仿真结果。     

Synchronization of ball and beam systems with neural compensation

Ball and beam system is one of the most popular and important laboratory models for teaching control system. It is a big challenge to synchronize ball and beam systems. There are two problems for ball and beam synchronized control: 1) many laboratories use simple controllers such as PD control, and theory analysis is based on linear models, 2) nonlinear controllers for ball and beam system have good theory results, but they are seldom used in real applications. In this paper we first use PD control with nonlinear exact compensation for the cross-coupling synchronization. Then a RBF neural network is applied to approximate the nonlinear compensator. The synchronization control can be in parallel and serial forms. The stability of the synchronization is discussed. Real experiments are applied to test our theory results.     

A ball and beam tracking and balance control using magnetic suspension actuators

A new ball and beam system is constructed using a pair of magnetic suspension actuators in this paper. The proposed system can be used not only as a control theory verification and practice platform, but also as an educational demonstration and training tool for system integration of electrics, mechanics and cybernetics. The proposed control system activates two magnetic suspension actuators on either side of the beam. The magnetic force, as a function of position and coil current, was measured and modelled by a quadratic function. The system mathematical model is derived by the Lagrangian function. For control performance, a single chip microprocessor as control kernel with basic electronic components is designed and implemented. The ball and beam system hardware as well as microprocessor-based control circuit is implemented and tested. The static and dynamic performance of the ball and beam system is tested with several different scenarios. The system operation on oscillatory stabilization and sinusoidal tracking is verified with excellent operational characteristics.     

小球平面系统的路径跟踪状态反馈控制

本文针对小球平面系统的路径跟踪控制问题,采用状态反馈控制极点配置的方法设计小球平面运动系统的控制器。首先根据牛顿力学原理建立小球平面运动控制系统动力学模型,采用现代控制理论方法分析系统的性能,然后根据系统性能要求设计状态反馈控制器,最后通过路径跟踪仿真实验,验证控制器设计的合理性和可靠性。