模型跟踪广义预测鲁棒自适应控制器

本文采用滤波CARMA模型,基于内模原理,提出了一种新的广义预测鲁棒自适应控制器,并分析了闭环系统性能,在新的控制器中,引入适当的前馈作用,使得跟踪和调节问题解耦,利用部分状态跟踪、模型参考以及极点配置方法解决跟踪问题,利用多步预测滚动优化方法解决调节问题;适当选择滤波器可以保证对平稳随机扰动有满意的响应,减少可调参数对闭环系统响应的影响,增强系统对未建模动态的鲁棒性,仿真结果表明:该控制器对确定性和非平稳随机扰动具有不变性,对系统时延和阶次变化具有鲁棒性,适用于非最小相位和开环不稳定系统。     

约束非线性系统构造性模型预测控制

研究了连续时间约束非线性系统模型预测控制设计.利用控制Lyapunov函数离线构造单变量可调预测控制器,再根据性能指标在线优化可调参数,其中该参数近似于闭环系统的"衰减率".同时,控制Lyapunov函数保证了算法的可行性和闭环系统的稳定性.最后通过数值仿真验证了该算法的有效性.     

约束非线性系统构造性模型预测控制

研究了连续时间约束非线性系统模型预测控制设计. 利用控制 Lyapunov函数离线构造单变量可调预测控制器,再根据性能指标在线优化可调参数,其中该参数近似于闭环系统的,衰减率,同时,控制 Lyapunov函数保证了算法的可行性和闭环系统的稳定性 .最后通过数值仿真验证了该算法的有效性.

     

广义预测控制的直接算法

采用三个辨识器分别辨识开环系统、闭环系统和控制器的参数,利用开环系统参数计算预测输出和参考轨迹,通过辨识闭环系统参数得到广义输出,用于辨识控制器的参数,并给出一种广义预测控制的直接算法。仿真结果表明该算法是有效可行的。     

基于参数辨识的自适应解耦控制算法的研究

多变量模型的复杂结构、强耦合性、被控对象参数的未知、慢时变等问题要求控制器必须具有良好的自适应性,针对以上问题提出了一种基于改进的广义最小方差闭环自适应解耦控制器实现更好的自适应,其由参数可调的控制器和自适应控制律组成,此控制器通过将闭环系统方程的传递函数矩阵等于期望的对角矩阵来实现解耦,同时改进的辨识算法可进行在线辨识控制器的参数实现同步自适应解耦。通过以CARMA为多变量控制模型,采用该方法进行仿真有效的解决了多变量之间的耦合性。结果表明该方法能够适应相应的变化,跟踪性能较好,且具备良好的解耦能力,进而保证了闭环系统的稳定性,从而验证了此方法能够效提高控制系统的稳定性和鲁棒性。     

基于双柔化系数在线调整的广义预测控制

在预测控制系统中,其控制品质与控制器的参数整定有很大的关系,特别是性能指标中的输出柔化系数及输入柔化系数。针对广义预测控制算法中控制参数整定困难这一缺点,利用BP神经网络,提出一种基于双柔化系数设计的广义预测控制算法,实现了广义预测控制中输入输出柔化系数的在线调整。仿真结果表明,该算法无论在跟踪性能、控制精度及鲁棒性上,均优于固定参数的广义预测控制算法,并对干扰有一定的抑制作用。     

PID型广义预测控制在过热温控中的应用

在分析PID算法和广义预测控制算法的基础上,将广义预测控制算法的性能指标构造成PID形式,并推导出改进的PID型广义预测控制算法（PIDGPC）。通过在发电厂的过热蒸汽温度串级控制系统中的仿真,在时域内分析PIDGPC算法控制器的参数选择对控制性能的影响,说明PIDGPC算法比基本广义预测控制算法具有更好的控制性能,具有较好的应用前景。     

一种用于目标跟踪的波形自适应选择算法

提出了一种用于雷达目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法。该算法根据跟踪器的动态需求,以广义调频信号为样板波形自适应设计下一时刻的发射波形,其目的是最小化预测的目标跟踪均方误差,并假定高信噪比条件,且目标跟踪运动模型和观测模型均为线性,利用与某一波形相对应的克拉美--罗下限（CRLB）以及卡尔曼滤波器,通过最小化预测的跟踪均方误差来实现广义调频波形的自适应设计。仿真结果表明：在信噪比相同的情况下,与使用固定参数、自适应参数的线性调频波形设计算法相比,所提出的算法能够获得更低的目标跟踪均方误差。     

一类工业过程预测控制的闭环分析

该文定量分析了一类典型工业过程预测控制系统的闭环性能,文中首先基于广义动态矩 阵控制系统的内模控制结构和控制器的最小化形式,导出了一阶惯性加时滞的典型对象预测 控制的闭环传递函数,在此基础上,给出了预测控制中主要设计参数与闭环动态响应和扰动抑 制时间的解析关系以及关于闭环系统鲁棒性的三个定理,提出了对增益或时滞失配允许范围 的搜索算法,从而为分析和设计预测控制系统提供了理论依据.     

一类工业过程运行反馈优化控制方法

为了克服流程工业运行优化中控制回路闭环系统的动态误差对运行优化性能的影响,本文针 对一类工业过程提出了使运行指标实际值与目标值偏差和控制回路输出与设定值跟踪误差的二次性能 指标极小化的运行优化反馈控制方法. 该方法由运行层设定值反馈控制和回路控制层设定值跟踪控制组成,其中设定值反馈控制采用基于LMI的 模型预测控制,回路控制采用衰减率可调的带有积分项的状态反馈调节律. 本文给出了保证运行优化反馈控制闭环系统渐近稳定的充分条件,并开展了浮选过程运行优化反馈控制仿 真实验,实验结果表明所提方法的有效性.     

Predictive proportional nonlinear control for stable-target tracking of a mobile robot: an experimental study

Two new types of control method have been developed based on model predictive control for stable-target tracking of a nonholonomic mobile robot. One method (Method 1) is a new nonlinear control method. This was developed based on model predictive control (predictive nonlinear control) to predict the next position of a mobile robot using the current velocities of the right and left wheels. This technique uses a tuning guideline in predictive nonlinear control. The other method (Method 2) is a combination of Method 1 and proportional control (predictive proportional nonlinear control). Method 2 involves a tuning guideline not only in a predictive nonlinear controller, but also in a proportional controller. In this technique, the selection of a tuning guideline in the proportional controller is enhanced, and thereby increases the control action in closed-loop responses. In Method 1, the nonlinear controller is derived from Liapunov stability theory, and is used to control the linear and angular velocities for locomotion control. Tuning parameters in the nonlinear controller (in Method 1) are selected to satisfy various design criteria, such as stability, performance, and robustness. Method 1 has certain limitations that result in a decrease of the performance criteria specified. Strong nonlinearities in the mobile robot system result in accumulated errors. To enhance performance further, we developed Method 2 as the solution for decreasing cumulative errors. Hence, the proportional controller is added to Method 1 in the closed-loop form in order to eliminate errors. The advantage of Method 2 is that it can cope with strong nonlinearities in the mobile vehicle system. The results of the performances of Method 1 and Method 2 are shown to demonstrate the effectiveness of both methods, and also the better performance of Method 2. The two new methods are effective in stable-target tracking, yielding an increase in performance and stability.     

An alternative structure for next generation regulatory controllers: Part I: Basic theory for design, development and implementation

Even though employed widely in industrial practice, the popular PID controller has weaknesses that limit its achievable performance, and an intrinsic structure that makes tuning not only more complex than necessary, but also less transparent with respect to the key attributes of the overall controller performance, namely: robustness, set-point tracking, and disturbance rejection. In this paper, we propose an alternative control scheme that combines the simplicity of the PID controller with the versatility of model predictive control (MPC) while avoiding the tuning problems associated with both. The tuning parameters of the proposed control scheme are related directly to the controller performance attributes; they are normalized to lie between 0 and 1; and they arise naturally from the formulation in a manner that makes it possible to tune the controller directly for each performance attribute independently. The result is a controller that can be designed and implemented much more directly and transparently, and one that outperforms the classical PID controller both in set-point tracking and disturbance rejection while using precisely the same process reaction curve information required to tune PID controllers. The design, implementation and performance of the controller are demonstrated via simulation on a nonlinear polymerization process.     

基于模糊控制的双闭环直流可逆调速系统的设计

对于双闭环直流可逆调速系统,提出了一种将模糊控制与常规PI控制相结合应用在转速环调节器设计的方法。根据工程经验与专家知识所确定的模糊控制规则,进行模糊推理,实现转速环调节器参数的动态整定。应用Matlab软件构建了双闭环直流可逆调速系统的仿真模型,并对转速环分别采用模糊PI控制器和常规PI控制器的直流可逆调速系统分别进行仿真实验并对比结果。从仿真结果可以得出采用模糊控制可以对直流可逆调速系统的动态与静态特性、抗扰性能、恢复性能以及跟踪性能有比较明显的改善与提高。     

Performance adaptive control General structure and a case study

This paper proposes a supervisory performance tuner for an adaptive controller. The objective of the performance tuner is to automatically adjust tuning parameters of an adaptive controller such that the actual setpoint-tracking and regulatory performance approaches user specifications and is maintained at this level at all times. Experimental evaluation of the prototype performance tuning loop with adaptive generalized predictive and pole placement controllers on a pilot-scale process demonstrates the practicality and utility of this idea.     

面向数据包丢失补偿的网络化广义预测控制

针对网络化控制系统中存在的数据包丢失,考虑了基于状态空间模型的网络化广义预测控制问题;在假设反馈通道和控制通道的数据包丢失过程确定可知的情况下,提出了一种采用预测器和预测控制器分别补偿反馈通道和控制通道的数据包丢失对系统性能影响的方法,通过把广义预测控制问题转化为滚动线性二次型最优跟踪问题,基于动态规划给出了网络化广义预测控制器的设计方法,并基于Ricoati差分方程非负定解的单调性,给出了末端加权矩阵保证系统稳定性的充分条件,最后通过仿真验证了所提出方法的有效性.     

卫星姿态直接自适应模糊预测控制

对具有模型不确定性和未知外干扰的卫星姿态系统提出了多输入多输出直接自适应模糊预测跟踪控制设计方法. 此方法先基于卫星姿态动力学模型设计出非线性广义预测控制律, 再构造直接自适应模糊控制器逼近预测控制律中因模型不确定性引起的未知项. 文中证明了所设计的控制律能使卫星跟踪给定的期望姿态轨迹, 跟踪误差收敛到原点的小邻域内. 仿真结果验证了此方法的有效性.     

基于广义预测控制和扩展状态观测器的永磁同步电机控制

在电动汽车等工况复杂的系统中,实现永磁同步电机驱动系统的快响应和强鲁棒性控制历来是研究的重点和难题.预测控制策略可实现快速的动态响应,但依赖电机的数学模型.本文结合广义预测控制理论和扩展状态观测器,提出了一种新型的永磁同步电机转速跟踪控制方法.首先基于连续时间非线性系统的广义预测控制方法,设计了速度跟踪控制器;然后针对外部扰动引起的电机性能下降问题,设计了扩展状态观测器估计系统扰动,通过对扰动量的补偿,提高了鲁棒性;而且控制器参数容易调节.试验结果表明,电机从静止到1000 r/min,与PI控制相比,超调量小,响应速度快.特别是在电机运行过程中外加负载扰动时,转速跌落更小,且更快的恢复到给定值.     

基于小波变换的非线性广义预测控制

提出了基于小波变换的非线性广义预测控制算法。预测模型采用Hammerstein模型,对于其静态非线性部分采用小波网络来辨识,动态线性部分用最小二乘法来辨识。这种辨识方法比传统的多项式拟合的模型误差要小得多。基于这种预测模型广义预测控制器弥补了传统广义预测控制的模型失配问题。以CSTR为例对所设计的控制器进行仿真研究,结果表明控制器能够取得良好的控制效果。     

A Real Time Self-Tuning Motion Controller for Mobile Robot Systems

This paper proposes an intelligent controller for motion control of robotic systems to obtain high precision tracking without the need for a real-time trial and error method. In addition, a new self-tuning algorithm has been developed based on both the ant colony algorithm and a fuzzy system for real-time tuning of controller parameters. Simulations and experiments using a real robot have been addressed to demonstrate the success of the proposed controller and validate the theoretical analysis. Obtained results confirm that the proposed controller ensures robust performance in the presence of disturbances and parametric uncertainties without the need for adjustment of control law parameters by a trial and error method.