基于自适应反演滑模的键合线缠绕张力控制方法

针对键合线缠绕运动存在耦合性强和张力波动等问题,提出一种自适应反演滑模控制方法应用于缠绕控制系统。该方法依据反演的控制思想将复杂系统分解成不超过系统阶数的子系统,然后从系统的最低阶次系统方程开始,引入虚拟控制量,结合滑模控制定义逐步设计满足要求的虚拟控制,最终设计出系统的实际控制方法。同时采用自适应算法对不确定性参数进行估计,根据Lyapunov稳定性理论设计参数自适应率,并设计模糊逼近作为滑模控制器中的切换控制项,从而保证系统稳定性。通过分析摆角波动与响应时间数据,发现采用自适应反演滑模控制能提高系统稳定性。比较自适应反演滑模控制与常用的模糊PID控制算法,结果表明,在键合线缠绕运动中,自适应反演滑模控制的张力摆杆摆角波动控制在±1.4°内,优于常规模糊PID的,能更有效地控制张力输出。     

多轴同步收放卷系统建模与自适应控制

针对工业生产中广泛存在的张力控制问题,以西门子系列PLC和变频器组成的多轴同步收放卷系统为研究对象,采用动力学建模方法,建立了收放卷系统的动力学模型,并基于该模型设计了以李雅普诺夫稳定性理论为依据的模型参考自适应张力控制器。MATLAB仿真和实验均表明,与PID控制器相比,该模型参考自适应张力控制器在系统启动、升速以及减速阶段均具有更好的动态性能和鲁棒性。     

基于策略迭代ADP的碳纤维角联织机张力控制

针对碳纤维角联织机经纱张力控制问题，考虑开口等不确定因素对经纱张力的影响，建立了离散非线性送经系统张力控制模型，提出了策略迭代自适应动态规划（ADP），并对ADP中评价网络设计了自适应权值更新率；证明了策略迭代ADP在离散系统的收敛性，削减了非线性及不确定因素对经纱张力的影响，实现了对经纱张力的稳定控制，提高了系统鲁棒性。仿真结果表明：相比传统ADP，策略迭代ADP可以使经纱张力在2 s内快速无波动的到达稳定状态，使系统性能指标函数收敛更优。     

卷绕张力控制器的三种设计方法及性能分析

给出了高速纺丝机卷绕张力控制器的三种设计方法；变参数ＰＩ控制、神经元自适应ＰＩＤ控制及神经元自适应ＰＳＤ控制。对三种控制方法下系统的性能进行了对比。表明三种控制方法均具有较好的控制性能。其中神经元自适应ＰＳＤ控制器设计简单，具有很强的自学习、自适应能力，是一种很好的张力控制方法。     

自适应SDT预估控制系统的稳定性研究

研究了滞后时间系统自适应预估控制的稳定性问题,提出了三种可提高自适应可调参数的收敛速度,从而保证系统稳定性的自适应控制算法。文中还对三种算法的适用性进行了分析、比较。     

瓦楞纸板生产线原纸张力广义预测自适应控制

针对瓦楞纸板生产线原纸放卷张力控制实时性的要求,采用了广义预测自适应控制算法设计张力控制器。建立了张力控制系统模型,并进行了仿真。仿真结果表明,该控制器响应速度快、张力控制稳定,抑制扰动能力强,控制性能优于常规PID控制器。     

自适应速度控制在张力卷取机中的应用

对张力卷取机中的自适应速度控制问题进行了研究,利用西门子公司的张力卷取控制工艺板,将研究的结果应用到了武钢推拉式酸洗线的张力卷取机中,使卷取机在加速减速过程具有良好的张力,取得了良好的效果.     

飞机牵引车主动悬架模型参考自适应控制

为提高飞机牵引车的平顺性和操纵稳定性,以主动悬架为研究对象,建立飞机牵引车1/4车体模型,提出一种模型参考自适应控制方法.引入广义天棚阻尼控制力并利用最优控制理论得到参考模型,该参考模型在行驶平顺性和操纵稳定性方面均优于被动悬架.采用李雅普诺夫稳定性理论求解自适应控制律,使被控模型跟踪参考模型的动力学状态.仿真结果表明,模型参考自适应控制能够改善悬架系统的性能,其性能指标与参考模型一致,而且对悬架系统参数变化具有一定的适应能力.     

基于神经网络的卷染机控制系统设计

针对高温高压工作环境下卷染机的恒速度恒张力控制问题,采用交流变频调速传动系统,选择基于神经网络的改进的比例、积分、微分控制算法作为卷染机自适应卷速和张力控制的实现算法,进行控制系统设计。本算法利用逆向反馈神经网络的强迭代学习能力,实现了控制算法中的比例参数、积分参数和微分参数的自适应调节,以达到对卷染机卷染速度和卷轴张力的长时间恒定控制。经过实际测试,本控制系统可以有效控制高温高压环境下卷染机的染色过程,达到良好的染色效果。     

非线性结构自适应模型逆飞行控制律设计研究

文章结合自适应控制、模型参考控制和动态逆控制理论提出了结构自适应模型逆非线性控制系统,设计了飞行控制器.通过李亚普诺夫稳定性定理推导了自适应规律,保证了闭环系统的稳定性.仿真表明该方法对模型参数不准确和外界干扰具有很好的自适应能力,能够满足飞机在过失速机动条件下的控制指令跟踪,且系统具有良好的控制性能及鲁棒性.     

基于径向基函数神经网络PID与模型预测控制的车辆轨迹跟踪控制

为提高无人驾驶车辆的稳定性和鲁棒性,提出一种基于径向基函数神经网络自适应比例积分微分（RBFNN?PID）算法和模型预测控制（MPC）算法相结合的车辆轨迹跟踪控制方法. 基于自适应RBFNN?PID算法、MPC算法以及车辆动力学模型,建立智能车辆纵向速度控制和横向控制的仿真模型并将其结合起来. 在此基础上,以横向MPC控制和LQR?PID控制算法为基准,验证所提出的控制方法在轨迹跟踪方面的优越性. 仿真结果表明,新方法比对照组具有更高的精度. 最后,对新控制方法的硬件在环验证表明,该轨迹跟踪控制算法在轨迹跟踪精度和稳定性方面具有一定的有效性和先进性.     

Self-adaptive correction of clutch control with proportional valve

A new method for self-adaptive correction of the clutch proportional valve by Lyapunov stability function is proposed. Compared with displacement curve of hydraulic control cylinder under standard load, pulse width modulation (PWM) voltage imposed on clutch proportional valve is corrected according to the error to improve the consistency of the clutch control system in the process of clutch engagement. Computer simulations are conducted with this self-adaptive correction method by establishing the clutch control system model and results indicate that the principle of the method is correct. The flow rate variation obtains effective restraint which is caused by clutch control system characteristic of different vehicle under constant PWM voltage.     

基于自适应终端滑模控制器的机械手跟踪控制

针对具有不确定性的机械手轨迹跟踪控制问题,提出一种自适应二阶终端滑模控制器设计方法。设计一类非线性不确定系统的自适应二阶终端滑模算法,使得不连续符号函数包含在控制微分项,实际控制作用连续;采用自适应律克服不确定性上界未知问题,基于Lyapunov方法证明系统稳定性;针对机械手轨迹跟踪问题,基于所提出控制方法设计机械手自适应终端滑模控制方案;通过对双关节机械手轨迹跟踪仿真研究,验证所提出控制策略的有效性。     

多媒体网络数据传输的一种自适应流量控制算法

针对计算机网络中多媒体数据业务传输存在时延的情况,设计了一种自校正比例微分流量控制器,并从理论上分析和证明了系统的稳定性和可行性.该算法实现简单,适合计算机控制系统实现,在多媒体网络中具有实际应用价值.仿真结果表明,该算法能够快速有效地调节业务分组发送速率和缓冲区队列,提高链路利用率,有效的克服了时延影响.     

索网张力结构的张拉控制及多目标优化计算

为优化索网张力结构的分批张拉顺序,基于小生境遗传算法,提出一种以施工张拉过程最为平稳及施加的张拉控制力总和最小为目标的优化算法.该算法将每根索所在的张拉批次作为决策变量,采用实数编码方式以满足编码空间的非冗余性,通过目标函数罚中附加函数项的形式考虑约束条件.针对遗传算法自身存在的收敛性问题,在进化过程中采取了自适应遗传算子,引入了改进的最优个体保存策略.以一个索网张力结构施工分批张拉顺序的优化为例,验证了该优化算法的合理性.     

基于模糊自适应PID的主汽温控制系统

为了改善传统串级PID主汽温度控制系统的控制效果,提出了采用模糊自适应控制器的串级主汽温控方案.主调节器采用模糊自适应PID控制器,副调节器采用传统PID调节器.利用模糊规则,主调节器PID参数可根据误差信号动态调整.仿真结果表明,该系统在机组负荷较大范围变化时,其控制品质优于传统PID串级控制系统.     

基于AEPSO优化的神经网络多步预测控制

为提高神经网络预测控制的性能，提出了基于自适应扩展粒子群优化的神经网络预测控制方案。基本PSO算法中，每个粒子的更新受粒子个体极值和局部极值的影响，为了提高其全局收敛性，采用多粒子策略，使每个粒子的更新受更多其他粒子的影响；为提高收敛速度，采用白适应策略，对参数c0进行白适应调整，使c0随着迭代次数的增加而逐渐减小，这样，在PSO算法的搜索过程中，随着迭代次数的增加，搜索区域会越来越小，从而加快PSO算法收敛速度。运用该算法实现神经网络预测控制中的滚动优化，在有限时域内对控制序列进行寻列，给出基于粒子群优化的神经网络预测控制系统的稳定性证明。仿真结果表明，基于粒子群优化的神经网络预测控制系统具有良好的跟踪性能。     

导纳型力觉接口的透明性力觉交互研究

提出了一种面向导纳型力觉接口设备透明性优化的自适应人机力觉交互算法,在基于速度环力前馈PI控制器基础上引入了接触刚度在线辨识及迭代修正.构造了该自适应控制律作用下系统稳定性的判定函数,证明了当力觉接口的速度环渐进无差时控制器具有全局稳定性.力觉接口设备与固定刚度环境接触以及与操作者随机交互的实验结果表明,控制算法能够自适应操作者与力觉接口之间的抓握刚度变化,在保证稳定性的同时有效提高力觉交互过程的透明性.     

一类非自衡系统的简化模型鲁棒预测控制

预测控制是基于模型的控制 ,从模型着手来提高预测控制系统的鲁棒性不失为一种简单易行的办法。鉴于脉冲响应模型具有简单易得 ,鲁棒性强的特点 ,利用阶梯化脉冲响应模型来作为预测控制系统的预测模型 ,对一类非自衡对象进行鲁棒预测控制器的设计。用这种阶梯化脉冲响应模型来拟和实际脉冲响应模型的办法 ,不仅减少了模型的参数 ,而且由于这种简化模型与对象响应的细节无关 ,进一步提高了模型的鲁棒性能。通过仿真研究 ,证明了本文设计的两种鲁棒预测控制器 (单步鲁棒预测控制器和扩展时域鲁棒预测控制器 )对对象模型失配和干扰有较强的性能鲁棒性和稳定鲁棒性。该模型的参数少 ,控制器设计简单 ,为实现自适应预测控制提供了基础     

多线切割机床新型恒张力机构的设计

为实现多线切割机床切割的稳定性和生产效率,运用液压弹簧控制原理和工作方式设计一种新型的走丝机构和恒张力的稳定调整机构,并对其线锯的张力及张力测试等参数进行运算与模拟。结果表明,该机构可实现张力闭环控制,保证线锯在切割过程中的恒张力。