基于预测控制的时滞多机器人编队脉冲控制

针对多机器人编队控制的时滞问题, 提出一种基于预测控制的脉冲控制方法. 首先, 利用一致性思想将多机器人编队控制转换为系统稳定性问题; 然后构建预测模型, 采用脉冲控制协议, 利用Schur 稳定性定理推导实现多机器人编队控制的充分条件; 最后, 在数值仿真中随机设置一种包含生成树的通信拓扑关系, 并比较了不同采样时间间隔下时滞系统的控制效果. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

直流位置伺服系统的二自由度分数阶控制

为提高直流位置伺服系统的控制性能,提出了一种2自由度（two degree-of-freedom,2DOF）分数阶控制方法．通过设计一种2DOF控制结构,实现了系统的跟随和抗扰特性的解耦控制;将内模控制（internal model control,IMC）与分数阶控制相结合,选用分数阶滤波器,推导出了跟随控制器和抗扰控制器设计方法;根据控制性能的要求,利用系统截止频率和最大灵敏度指标,实现了2DOF控制器参数的解析整定．仿真实验结果表明,2DOF分数阶控制方法具有良好的位置跟随特性和抗干扰能力．     

PLC在一体化反应器污水处理系统中的应用

本文主要介绍PLC在污水处理系统的应用,着重介绍系统的三级安全控制模式和传感器控制、时序控制两种软件控制功能及其实现方法,时序控制则提供了一种新的控制方法。     

非确定性密闭舱室温湿度控制系统研究

复杂的水下环境会对常规条件下的测量设备及传感器性能产生影响;因此模拟水下温湿度环境对于水下设备及传感器的性能测试及标定具有重要意义;针对非确定性密闭舱室温湿度精确控制需求,重点研究了一种温湿度动态控制系统;首先设计了温湿度控制系统的硬件结构和软件功能模块;其次,研究了一种P-Fuzzy-PID控制方法,并建立了温度的模糊PID控制模型,在不同温湿度范围内分别采用不同的控制方法实现分段控制,给出了温度和湿度的实际最终控制结果;最后,实现了温湿度控制系统的人机交互功能,并对控制结果进行了分析;实验结果表明本控制系统在实际应用过程中,能够满足非确定性密闭舱室温湿度控制的工程需要,相比传统控制方法,在控制响应快速性、控制精确性、人机交互友好性以及系统智能性等方面都具有一定优势.     

基于级联型具有旋转激励的平移振荡器系统的滑模控制

针对欠驱动具有旋转激励的平移振荡器(TORA)系统的控制问题,本文首次提出一种全局滑模控制方法,使闭环系统在整个控制过程对外界干扰均具有鲁棒性.相比已有控制方法,本文所提方法结构简单,便于实现;而且放宽了对外界干扰的假设条件,可实现闭环系统的全局滑模控制.具体而言,本文首先将系统模型变换为由两个子系统组成的级联形式;随后,针对内环子系统设计了一种虚拟控制输入,在此基础上构造了一种新颖的滑模面并设计了相应的滑模控制器;最后,通过严格的数学分析证明了闭环系统的稳定性及系统状态的渐近收敛性,利用数值仿真测试检验了本文所提方法的控制性能.通过与已有方法进行仿真对比可知,本文方法在镇定控制与鲁棒性方面均表现出良好的控制性能.     

智能厂房温湿度控制系统

首先分析了厂房温湿度控制与一般建筑物空调系统的区别,指出现在流行的空调控制方法不适合厂房温湿度控制;接着提出一种智能温度控制方法,它不需要确定系统的数学模型,用专控制的方法,在不同控制阶段分别采用开关控制,模糊控制和智能ＰＩＤ控制;最后介绍了实行结果。     

一种离-在线混合数据驱动控制方法及其在直流电动机中的应用

针对离线和在线数据驱动控制方法各自存在的不足,提出一种离-在线混合数据驱动控制方法。首先给出一种基于最小二乘支持向量机和虚拟目标值反馈整定的离线数据驱动控制方法;其次在二自由度控制系统框架下,结合无模型自适应控制,给出一种离-在线混合数据驱动控制方法的结构和设计步骤。该方法跳过被控对象建模过程,大大降低了控制器设计成本,且可避免引入模型误差。将该方法应用于直流电动机离-在线数据驱动控制中,并进行了仿真实验,结果表明,离-在线混合数据驱动控制方法可以有效地实现目标信号跟踪和电动机系统的不确定(外部扰动)抑制。     

基于模糊神经网络的5连杆双足机器人混杂控制

针对双足机器人单脚支撑期控制问题, 提出了一种新型的模糊神经网络混杂控制方法. 该种方法结合了模糊神经网络、H_∞ 控制及逆系统方法的优点. 应用了一种新的多层模糊CMAC神经网络对系统进行逼近, 一方面将模糊神经网络的构造误差看作系统的干扰, 利用H_∞ 控制对干扰进行抑制. 另一方面利用模糊神经网络对系统模型进行逼近, 为逆系统的构建和H_∞ 控制率的设计提供了有效的系统信息. 并证明了在采用本文提出的模糊神经网络和自适应算法后可以抑制 L₂ 增益.     

基于模糊PD-PI方法的ROV艏向控制系统设计

为提高ROV艏向控制过程的性能指标,提出一种艏向控制方法。建立ROV艏向控制系统,并推导出转艏运动的动力学模型;将整个艏向控制过程规划为稳态阶段和瞬态阶段,分别采用不完全微分PD控制和PI控制以满足不同阶段的工作需求,两种工作阶段采用模糊控制划分,按各自隶属程度将局部控制量合成为全局控制量,并根据劳斯判据说明控制系统的稳定性条件。在MATLAB中对艏向控制效果进行仿真验证,结果表明,该方法比常规PID控制具有更短的过渡时间及更强的抗干扰能力,是一种高效ROV艏向控制的方式。     

基于两时间尺度模型的直升机非线性控制器设计

提出一种基于两时间尺度模型的直升机非线性控制方法. 该方法利用直升机不同状态达到稳定的时间不同的特点, 将直升机模型分为快速和慢速两种模型. 反步控制方法和逆动力学控制方法分别被用于进行快慢两种模型控制器的设计, 并在控制过程中采用了不同的控制周期. 仿真结果表明, 利用上述方法设计的控制器, 对于阶跃变化和正弦变化的速度轨迹具有良好的跟踪效果.

     

水泥窑外分解窑的自动控制

本文针对水泥窑外分解窑控制的多变量强耦合,非线性和时变的特点,提出了一种基于知识的智能控制方法,其基本思想是采用专家判别方法辨识工况,对系统参数进行失效诊断,进而自动选择不同的控制策略——随机多变量最优控制或基于模糊控制语言的自学习模糊控制,该方法已经实际应用于窑外分解窑的自动控制。     

模糊推理; 推理合成规则; 还原性; 蕴涵算子

以某焦化厂1#和2#焦炉集散控制系统的开发为背景,提出了前馈反馈控制方法来优化焦炉对象的燃烧控制.前馈模型根据物料燃烧和焦化过程的热平衡方程计算出前馈的偏差量,快速而直接地调整供气量;反馈采用BP神经网络自适应控制.针对焦炉生产过程的简化模型,在Matlab中实现了BP神经网络自适应控制算法.仿真研究表明该方法应用于焦炉控制是可行的.     

基于模糊控制的PID参数整定

PID控制算法中,参数整定是十分重要的,其好坏直接影响控制性能。有些系统中传统方法整定的参数不能兼顾所有控制指标。介绍了用模糊控制进行PID参数整定的方法。     

多变量系统模糊解耦自适应控制

对象模型难以确定的系统，采用经典控制方法难以实现解耦控制，作者应用模糊控制理论，研究了一种无需对象模型的模糊解耦自适应控制方法。本文介绍了这一方法，导出实现模糊解耦自适应控制的充要条件，并给出了仿真结果。     

基于模糊模型的非线性通用模型控制

通用模型控制是一种有效的非线性控制方法,但该方法的应用条件是过程一阶微分模型必须要有显式解.为了克服这一局限性,提出一种基于模糊模型的通用模型控制策略,将非线性过程模型应用逆系统的方法在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证了通用模型控制策略的可实现性.该控制器参数物理意义明显,整定方便,仿真结果表明了该控制策略的有效性和鲁棒性.     

具有状态参数约束的鲁棒自适应最优控制设计

在传统Backstepping 鲁棒自适应设计中, 虚拟控制函数的设计参数缺乏约束, 对此, 采用新的设计方法得到了新坐标系下的系统模型和参数替换律, 结合直接反馈线性化和最优控制策略, 最终给出了具有参数约束的非线性鲁棒自适应最优控制的设计方法. 以具体励磁系统参数为例进行仿真实验研究, 所得结果表明, 该鲁棒自适应控制方法可以实现状态参数的最优约束, 并能有效控制状态参数的收敛速度.     

克服阀粘滞特性的控制方法研究

控制阀粘滞特性在工业过程中非常普遍,本文针对控制阀粘滞特性而引起的回路振荡现象,提出了1种改进的PI控制方法,在一定的误差范围内只用比例控制从而消除振荡,而在误差比较大时采用了自适应PI控制来提高系统性能。同时将改进的PI控制方法转换成模糊控制经验,采用模糊控制克服回路中控制阀粘滞特性,同样达到消除误差的目的。最后在Matlab Simulink平台上,通过设计S函数,实现了控制阀粘滞特性模块和改进的PI控制器,使用模糊控制工具箱实现了模糊控制器的设计,在此基础上分析了在扰动存在的情况下2种控制方法的有效性。     

一种新型参数非线性模糊PID控制方法

针对无先验知识的情况下,PID控制器结构和参数难以优化问题,巧妙地将进化规划与PID控制方法相结合,设计了一种直接优化模糊控制器结构和参数的方法。为使待优化的控制器参数较少,以减小计算复杂度,对传统的PID控制器的结构进行了修改,且在控制中不使用量化因子。利用进化规划方法对控制器的结构和参数同时优化,既克服了传统PID参数整定方法依赖于模型和易于限人局部极小的缺点,又避开传统GA方法中不同结构规划基的交叉难实现。实际控制中利用优化后的控制器对系统进行实时控制,算法的运算时间仅为一组规则基的前向计算时间,大大改善了系统的动静态性能,仿真实验证明了文中方法的优点。     

基于U模型的滑模增强控制方法

提出了一种新的基于U模型的滑模增强控制（U_SM控制）方法,用于控制一类具有内部不确定参数和外部系统控制噪声/干扰的单输入单输出（SISO）动态系统。系统地介绍了U模型的定义和其在多项式和状态空间模型下的表现形式,基于一般闭环系统结构建立了相应的U_SM控制系统的设计框架,并逐步解释了其设计过程。实验方面,选择了简化的二自由度非线性直升机模型并使用U_SM控制方法和Matlab/Simulink平台对其进行了控制性能测试,并根据输出信号跟踪能力仿真结果论证了所提出方法的可行性。通过比较与讨论U_SM控制和U控制方法产生的不同仿真实验结果,验证了所提出方法的稳定性和鲁棒性。     

基于1/2车辆模型的主动悬架预见控制方法研究

本文针对一个1/2车辆模型,分别应用完全预 见控制方法和部分预见控制方法进行汽车主动悬架控制系统的设计．数字仿真结果表明,两 方案在改善汽车性能及降低制造和使用成本方面各有其优势．