紧凑型船舶动力定位控制半物理仿真系统研究

根据紧凑型船舶动力定位控制研究及设计的需求,设计了对应的半物理仿真系统。该系统建立船舶运动及海洋环境计算机模型模拟器、全尺寸控制器和全尺寸操作终端,并通过基于DirectX的三维动画模拟器进行船舶三维运动效果展示。全尺寸控制器与船舶上实际使用的控制器在网络接口、信号输入/输出接口上完全一致,以便提前进行船舶动力定位控制系统半物理仿真及验证,降低了调试成本和风险,提高在水池及海洋进行实物调试的效率。该仿真验证平台考虑了船舶动力定位控制系统实际运行环境,引入了外载荷模型,提高了仿真验证的可信度。文中给出了仿真实例,验证了系统的有效性。     

考虑伺服系统增益不确定的船舶动力定位自适应有限时间控制

针对全驱动水面船舶动力定位控制问题,假设船舶模型参数摄动和外部扰动的上界已知,通过构造误差信号的非奇异终端滑模面（Non-singular terminal sliding mode,NTSM）提出了一种自适应终端滑模的控制方法.同时考虑伺服系统增益不确定问题,对未知的推力系数矩阵的倒数进行参数自适应,确保设计的控制器能使得船舶的位置及艏向角在有限时间内收敛于期望值,且能保证闭环系统实际有限时间稳定（Practical finite-time stable,PFS）.利用一艘供给船进行数值仿真研究,说明了设计的船舶动力定位自适应终端滑模控制律的有效性.     

基于非线性PID的调距桨控制系统仿真研究

船舶调距桨控制系统中采用一般PID控制器往往难以达到最佳控制效果。针对调距桨控制系统过程模型的特点，设计了相应的非线性PID控制器，该非线性PID控制器各增益参数与偏差信号之间呈现非线性关系，调节控制器的各参数可根据对相应参数的非线性函数进行调整来实现，并采用遗传算法来优化此控制器各部分参数。仿真结果表明，该控制器能根据实际情况快速地调整和完善PID参数，具有响应速度快，稳态精度高等优点，控制效果优于传统的PID控制器。     

基于自适应滑模的喷水推进船舶航向控制

关于船舶航行优化控制,针对喷水推进船舶的航向稳定性控制问题,根据模型中非线性水动力不确定性和外界干扰,提出了基于PID增益调节的自适应滑模控制方法, 并利用Lyapunov稳定性理论证明控制方法的稳定性.控制方法对于模型参数摄动和外界干扰有较好的鲁棒性,PID增益参数的选择可通过在线自适应学习获得,采用边界层方法对设计的滑模控制器的高频抖振加以合理抑制.以一艘喷水推进船舶为例,进行了航向改变的仿真,结果表明设计的控制器具有船舶操纵的良好动态性能,且具有超调小、鲁棒性强的优点,更加符合船舶航向实时控制的工程要求.     

动力定位的分数阶双环自适应终端滑模控制

为了解决具有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统的控制问题,本文提出了一种基于分数阶双环自适应快速终端滑模控制算法,证明了闭环系统的稳定性,设计了自适应控制律,计算了滑模的收敛时间。控制系统由外环位置姿态环和内环速度环构成,外环滑模控制实现自动定位于期望位置和姿态,内环滑模控制实现对速度和角速度的定位。通过切换函数的设计,对不确定性和外加干扰具有较强的鲁棒性,避免系统出现抖振现象。对双环滑模控制器进行仿真,计算出动力定位外界环境扰动的变速运动情况下的前进位置、横荡位置、艏向角度、前进速度、横荡速度、艏向角速度、前进控制力、横荡控制力和艏向控制力矩等。对外环控制率增益λ2等参数对控制性能的影响进行了比较分析。结果表明,分数阶双环自适应终端滑模控制动态响应要稍快于传统双环控制,且超调量小,调整时间更短,所设计的控制器对有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统都具有较强的鲁棒性。本算法为不确定性系统的变结构控制提供了新的解决方案,扩展了滑模控制算法的应用领域。     

考虑事件触发输入的船舶自适应动力定位控制

为解决实际海况下全驱动船舶的动力定位控制任务存在参数不确定、模型结构不确定和通信资源限制等问题,本文提出一种具有事件触发输入的鲁棒自适应动力定位控制算法.该算法采用径向基函数神经网络对系统模型不确定进行逼近,同时针对通信带宽受限问题,设计了一种具有事件触发机制的执行器输入,降低了控制器和执行器之间的信道占用.此外,该算法还解决了状态变量与执行器增益不确定性之间的强耦合问题,并且设计了在线更新的自适应参数去补偿执行器增益不确定,以确保船舶能够稳定执行动力定位任务.利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统中所有误差变量都满足半全局一致最终有界收敛.通过对比仿真实验验证了所提出算法的有效性.     

船舶减摇非线性系统神经网络控制研究

本文针对船舶横摇运动的非线性模型，基于BP神经网络设计了一种船舶横摇减摇 自适应PID控制器．该控制结构由两个BP神经网络组成,实现了对被控对象输出的预测及PID控制器参数的自整定．仿真表明该控制器对减摇系统的非线性模型有很好的减摇效果．     

对象参数摄动定位系统中离散滑模控制器的设计及其应用

由直流脉宽调整系统（ＰＷＭ）和位置环构成的定位系统中,速度环的参数随负载特性;电网电压;给定共况而摄动是不容忽视的。作者通过系统辨识建模也证实了这一事实＾「１,２」。因此在设计位置环的的离散滑模控制时,必须针对速度环（即位置环的控制对象）的参数摄动范围采用“对象参数摄动离散滑模控制器的设计方法”,以确保系统在参数摄动时的稳定性和快速、无超调、准确定位的优良动态品质。为部析该设计方法的控制效果,本文     

多值逻辑混合动态系统的Matlab仿真研究

模拟人的思维逻辑,分析人的思维在控制中的特点,同时融合基于泛布尔代数的逻辑控制器和基于模型的预测控制器的特点,提出一种多值逻辑混合动态系统,仿人逻辑预测控制器(HLPC).Matlab仿真表明,该控制器在模型匹配时性能良好,在模型失配时依然能满意运行,表现出响应快、鲁棒性强、超调量小的特点.该控制器结构简单、数学概念和物理背景清晰,可应用于工业控制领域.     

两自由度Dobot机器人控制仿真分析

机器人是代替和解放人类劳动力的重要产品,它对运动位置和速度控制要求较高。针对DOBOT机器人的双闭环控制方法进行研究。首先,分别利用DH方法和Kane方程建立了Dobot机器人运动学和动力学模型,并建立了这个系统的动力学模型。然后,根据某企业对Dobot机器人的要求和机器人自身的特点,建立系统的PI速度内环和PD位置外环的双闭环控制模型。最后,根据实际参数,在MATLAB中搭建了机器人的半物理仿真模型,设置相关运动参数和控制参数,对关节控制器的阶跃信号的响应和正弦输入信号响应进行仿真,并对双闭环控制器对机器人末端位置的控制性能进行了控制仿真试验。研究结果表明,关节控制器具有较好的响应能力,双闭环控制器控制的末端运动误差小于设计方案的要求,且控制效果很好。该研究为机器人的实际应用奠定了基础。     

大滞后系统模糊自适应PI-Smith控制

工业过程中普遍存在大时滞对象,为了解决大时滞系统控制中超调量大和调节时间长等问题,将史密斯(Smith)预估控制原理和模糊PI控制器参数的自适应调整方法结合起来,在Smith预估控制系统中,用模糊PI控制器代替传统的PID控制器,根据模糊控制原理对PI的2个参数进行在线整定,提出一种大时滞系统的模糊自适应PI-Smith控制方法.通过对电加热炉的仿真研究,结果表明该方法具有调节时间短、无超调量、控制精度高、无稳态偏差的优点,同时对系统模型变化具有良好的适应性.     

数控系统中伺服系统位置前馈控制器的设计

针对数控机床运行过程中存在的位置定位精度控制问题,提出了一种基于速度和加速度前馈控制的位置控制器,并采用三角函数加减速控制算法,通过前馈控制器可以使伺服系统获得快速的动态响应,并且通过对位置环比例积分系数的调节,可以保证系统定位的高精度、无超调。采用Simulink工具软件建立了位置精度控制的仿真模型,得出了相应的仿真结果。验证了本文所设计的位置前馈控制器的工程实用性。     

无模型自适应预测控制器在钢球磨煤机中储式制粉系统中的应用

文章介绍了钢球磨煤机中储式制粉系统的工艺流程和特点,建立了制粉系统的数学模型,并设计了该系统的无模型自适应预测控制器。仿真结果表明,该预测控制器具有超调量小、动态性能好等特点。     

纸浆间歇蒸煮过程的分数阶建模及内模控制

纸浆间歇蒸煮是在高温高压密封的蒸煮锅中进行，是一个复杂的黑箱过程.针对间歇蒸煮过程的非线性和系统参数不确定性问题，在机理建模的基础上，通过函数拟合及数值逼近对模型的非线性部分进行数学近似，建立了间歇蒸煮过程的分数阶模型.针对分数阶系统，采用内模控制原理设计分数阶PID控制器，以简化分数阶控制器的可调参数，并基于最大灵敏度及稳定裕度整定控制器参数，使系统在保证期望的动态性能条件下，获得较好的鲁棒性.仿真结果表明，间歇蒸煮过程的分数阶内模控制在超调、响应速度和鲁棒性方面优于整数阶控制.     

模糊预测控制在pH中和过程中的应用

针对pH中和过程,提出了一种基于T-S模型的模糊预测控制算法,以实现系统的滚动优化控制。T-S模糊模型的前件和后件参数分别采用模糊C均值聚类(FCM)和正交最小二乘法(OLS)进行离线或在线辨识。在每一个采样时刻以当前辨识出的T-S模型为基础实现系统的局部动态线性化,再根据线性化模型对pH过程实施广义预测控制(GPC),得到当前的控制量。仿真表明了该控制方法具有较小的超调性质,且在扰动作用下能快速跟踪到设定值,具有很强的鲁棒性。     

针对大时滞过程下的改进内模控制方法研究

针对工业过程中较难控制的大滞后系统,提出了一种改进内模控制方法。该方法首先引入滞后时间削弱环节来降低滞后对系统的影响,然后在设定值之后增加导引过渡过程解决系统快速性与超调之间的矛盾,最后再基于内模控制的原理设计控制器。该方法解决了传统Smith预估控制等方法在被控对象模型预估不准确的情况下很难取得较好控制效果的问题,并且在大时滞过程下较双口内模控制等改进内模具有更好的控制效果。最后将该方法与PID-Smith预估控制以及双口内模控制的控制效果进行对比。仿真结果表明,该控制方法可以有效地改善大滞后对象的控制效果,提高了系统的鲁棒性和抗干扰特性。     

基于Laguerre函数的BLDCM转速预测控制器

针对无刷直流电机(Brushless DC Motor,BLDCM)模型参数时变的特性,为解决不同工况下的转速跟踪问题,将Laguerre函数引入控制器设计中,提出了一种新型的广义预测控制算法。该算法通过对控制量的参数化设计,减少了计算量,使得系统响应加快;通过修改PI型性能指标,抑制了超调,提高了系统稳定性。仿真结果表明,相比传统广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)算法,用该算法设计的转速控制器对跟踪指令响应更快,抗干扰能力强且对参数不确定性具有较强的鲁棒性。     

基于FAL函数滤波的动力定位自抗扰控制器设计

针对动力定位系统数学模型不够精确,而且具有很强的非线性特性问题,采用自抗扰控制算法设计其控制器.该控制算法无需精确的数学模型,主要利用扩张状态观测器估计船舶运动位置、速度和总扰动,最后通过反馈控制对其进行补偿,从而实现船舶动力定位的精确控制.但实际工程中,船舶的测量系统的测量噪声是难以避免的,为了避免测量噪声的影响,针对所设计的扩张状态观测器采用FA L函数滤波器,在测量信号进入扩张状态观测器之前进行滤波,以减小测量噪声的影响.从而使得其反馈控制更加精确.最后以一艘供给船为例进行仿真分析,验证了所设计非线性控制器的有效性和鲁棒性.     

预测控制器设定值柔化因子的在线调整

预测控制中,对控制量/控制增量加权因子λ和设定值柔化因子α的调节影响到控制系统的性能.调整预测控制器中控制量/控制增量加权因子λ对调节系统上升时间和超调量的作用是相反的.而且λ影响系统矩阵的条件数,存在模型失配时,对系统鲁棒性有很大的影响.设定值柔化因子α对于系统的动态响应也有很大的影响,调整λ和α对于系统的动态响应有类似的效果.因此,为了使闭环系统具有更好的控制性能,将参数λ设计成满足系统矩阵条件数的要求,并通过在线调整α以获得满意的动态性能.仿真结果表明了该方法的有效性.     

网络控制系统Smith Fuzzy PID控制器的设计

针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。