活套系统的神经网络离散变结构控制

针对带钢热连轧中活套系统的解耦控制问题,提出了神经网络交结构多变量解耦控制方法.通过将活套高 度和张力复合控制系统看成高度和张力两个独立的控制系统,将二者的耦合关系当作扰动来处理,根据全阶滑模交 结构控制理论,分别对这两个系统设计控制器.利用两个径向基神经网络来保证滑态可达条件的满足.最后用 Matlab对活套多变量耦合控制系统进行仿真研究,结果表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果.     

新型增益调度变结构控制器的性能比较研究

为了提高变结构控制系统的控制效率,从节省控制能耗,消除颤振,快速进入滑动模态,获取稳定滑动模态等基本要求出发,将变结构控制器设计成具有增益调度控制器参数的增益调度变结构控制器,并提出了增益调度变结构控制器的设计方法.通过选择不同的调度变量,调度变量函数以及调度变量的变化范围,给出6种不同的增益调度变结构控制器,并进行了仿真研究,以比较其控制性能.

     

液压活套多变量系统的建模及积分变结构控制

为了实现热连轧中活套高度与张力系统的解耦控制, 需对具有非线性、强耦合、不确定、多约束特性的活套系统建立工程上适用的数学模型. 通过对活套系统动态耦合过程的分析, 在工作点附件, 结合伺服阀和液压缸的模型, 建立起液压活套系统的动态数学模型. 采用积分滑模变结构多变量解耦控制策略以减弱系统的耦合影响, 提高控制效果. 仿真结果验证了本算法的有效性, 表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果.     

非最小相位逐维定位多模型自适应解耦控制器

针对多变量系统中多个参数同时跳变导致模型数目巨大,计算时间长等问题,提出了采用逐维定位技术的多模型自适应解耦控制器.该方法将多维空间的并行寻优问题转化为多个一维空间的串行寻优问题,可大大减少系统模型集的数量.针对非最小相位系统,将系统的耦合作用视为可测干扰,采用前馈方法予以消除.最后给出全局收敛性分析.仿真结果表明当采用相同数目的模型时,其控制效果明显优于常规多模型控制器.

     

板带热连轧机活套高度和张力系统的解耦控制

针对板带热连轧机活套的高度和张力控制系统,给出一种新的多变量解耦控制策略。通过逆Ｎｙｑｕｉｓｔ曲线对我占优性的强弱判定其耦合程度,并采用伪对角化方法使补偿后的活套高度和张力控制系统具有角占优的特性。最后用Ｍａｔｌａｂ中的系统仿真工具Ｓｉｍｕｌｉｎｋ对活套多变量控制系统进行仿真实验,结果表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果。     

热连轧机活套控制系统的研究与发展

综述了国内外在板带热连轧机活套的高度和张力控制,作为一个互相耦合的双输入双输出的多变量控制系统,不断改进的过程及最新的研究成果。在给出传统的活套控制方法的基础上,重点介绍了各种活套高度及张力的解耦控制方法,主要包括;互不相关活套控制,活套最优多变量控制,以及建立在Ｈ∞理论基础上具有扰动补偿器的活套互环相关控制系统。     

特征轨迹法解耦活套高度和张力控制系统

针对板带热连轧机活套高度和张力控制系统，给出一种新的多变量解耦控制策略．利用特征传递函数的轨迹来判定闭环系统的稳定性．利用失配角度曲线来检验系统的关联性．采用特征轨迹方法设计出的解耦控制器在最大程度上减弱了活套高度和张力控制系统的关联．最后，用Matlab中的系统仿真工具箱Simulink对活套多变量控制系统进行仿真实验，结果表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制性能．     

纯反馈非线性离散系统的自适应神经网络控制

针对一类未知的纯反馈非线性离散系统,提出了基于反步法设计的自适应神经网络控制方法.为避免反步法设计中可能出现的因果矛盾问题,首先将系统进行等价变换,然后利用隐函数定理证实了理想虚拟控制输入和实际控制输入的存在性.利用高阶神经网络估计这些控制量,并基于反步法设计自适应神经网络控制系统,证明了闭环系统半全局一致最终有界.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于核岭回归的非线性内模控制

提出一种基于核岭回归(KRR)建模的内模控制策略.该方法充分利用基于结构风险最小化为学习规则的回归方法的非线性拟合性能$建立内模控制系统,从理论上分析了内模控制系统的稳定性和稳态误差同逆模与内模估计误差的关系问题.仿真表明,在训练样本有限和有噪声污染情况下,该系统较神经网络方法具有更好的控制性能.

     

一类时滞复杂动态网络的鲁棒自适应同步问题

针对一类耦合时滞复杂网络,基于变结构控制研究其同步问题 .首先,利用系统的左特征向量函数设计切换面,使网络的运动轨线在期望的同步轨道保持稳定;然后,针对网络中的非线性项已知和未知时,分别设计相应的滑模控制器,使从任意时刻出发的动态网络轨线都能在有限时间内同步到达期望的轨道;最后,利用所设计的控制器对两个算例进行仿真,仿真结果说明了所设计控制器的有效性.

     

基于数据驱动的感应电机多模型逆自适应解耦控制

提出一种基于数据驱动的感应电机多模型逆自适应解耦控制方法. 首先, 利用仿射聚类法(AP) 对电机系统的输入输出数据进行聚类, 再基于聚类结果和隶属度函数建立相应的神经网络多模型逆, 以实现解耦控制. 针对电机系统运行过程中电机参数变化问题, 采用粒子群优化算法(PSO) 在线调节子模型权值, 以改善逆模型失匹造成解耦控制性能下降的问题. 仿真实验表明, 所提出的方法能对电机的转速和磁链实现良好的解耦控制, 且对电机系统工况参数变化具有良好的自适应能力.

     

基于视觉反馈的非完整机器人不确定链式系统的指数稳定

研究带有未知参数的非完整移动机器人的镇定问题. 基于已有不确定非完整链式模型, 运用辅助变量法和控制输入法分别设计控制器, 使系统状态指数收敛. 所提出的两种控制器不仅克服了对系统初始状态的限制, 而且具有高度的统一性. 仿真结果验证了两种控制方法的有效性.

     

非线性系统RBF神经网络多步预测控制

针对较强非线性的控制问题, 提出一种以RBF 神经网络为模型的多步预测控制方法. 构建多步预测模型, 并给出预测误差关于控制序列的雅可比矩阵的计算方法. 利用Levenberg-Marquardt(L-M) 算法设计滚动优化策略, 过误差修正参考输入的方法实现了反馈校正, 证明了控制系统的稳定性. 仿真结果表明所提出的控制方法效果较好.

     

多变量系统的耦合梯度辨识算法与性能分析

针对多变量系统维数大、参数多、一般的辨识算法计算量大的问题, 基于耦合辨识概念, 推导多变量系统的耦合随机梯度算法, 利用鞅收敛定理分析算法的收敛性能. 算法的主要思想是将系统模型分解为多个单输出子系统,在子系统的递推辨识过程中, 将每个子系统的参数估计值耦合起来. 所提出算法与最小二乘算法和耦合最小二乘算法相比, 具有较少的计算量, 收敛速度可以通过引入遗忘因子得到改善. 性能分析表明了所提出算法收敛, 仿真实例验证了算法的有效性.

     

Ｓｔｅｗａｒｔ主动隔振平台的神经网络自适应控制

针对Ｓｔｅｗａｒｔ主动隔振平台,提出一种基于径向基函数（ＲＢＦ）神经网络的多输入多输出自适应隔振控制方法．考虑外界振动对Ｓｔｅｗａｒｔ主动隔振平台动态特性的影响,建立了隔振平台在工作空间中的动力学模型．推导出ＲＢＦ神经网络的权值矩阵、高斯基函数中心和宽度的在线自适应调节律,以使神经网络快速逼近系统的非线性动态函数．应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论,证明了在扰动力和神经网络逼近误差有界的条件下,闭环控制系统滤波误差和ＲＢＦ神经网络各调节参数估计误差的一致最终有界．仿真结果表明,该控制方法能有效地抑制不同方向的低频有界振动.

     

进化强化学习及其在机器人路径跟踪中的应用

研究了一种基于自适应启发评价(AHC)强化学习的移动机器人路径跟踪控制方法.AHC的评价单元(ACE)采用多层前向神经网络来实现,将TD(λ)算法和梯度下降法相结合来更新神经网络的权值.AHC的动作选择单元(ASE)由遗传算法优化的模糊推理系统(FIS)构成.ACE网络的输出构成二次强化信号,用于指导ASE的学习.最后将所提出的算法应用于移动机器人的行为学习,较好地解决了机器人的复杂路径跟踪问题.

     

耦合多新息随机梯度辨识方法性能分析

针对一类耦合参数多变量系统, 提出一种耦合多新息随机梯度方法. 通过该方法进行参数辨识并对该方法进行性能分析. 该方法的基本思路在于利用历史新息中包含的信息, 将耦合随机梯度算法中的新息项扩展为多新息向量, 从而提升耦合随机梯度算法中单个子系统的辨识效果. 仿真结果表明, 通过增加新息长度可以提升辨识结果的收敛速度和精度.

     

基于滑模观测器的永磁同步电机变结构鲁棒控制

提出一种由一个变结构控制器和一个滑模观测器组成的控制系统,用于永磁同步电机的无传感器鲁棒控制.首先利用Lyapunov稳定性原理分析得到观测器的收敛条件及自适应率,并证明了其稳定性;然后以转速误差为参量建立滑模面,构造出变结构速度控制器,推导出自适应速度控制律,并得到速度控制的参考电流和参考电压.该方案的控制性能不依赖于电机参数和干扰变化,具有较强的鲁棒性.仿真结果验证了该方案的有效性与正确性.

     

双曲线型分布参数系统边界控制下的干扰解耦

针对干扰输入对系统输出的影响, 研究双曲线型分布参数系统在边界控制下的干扰解耦问题. 首先应用有界控制算子等价转换方法, 获取边界控制下双曲线型分布参数系统的有界拓展形式; 然后通过伽辽金近似法将有界增广系统转换成有限维系统; 接着对等价有限维系统进行干扰解耦分析, 推导出系统可干扰解耦的充分条件; 最后通过数值分析和仿真图例表明了所给出条件的有效性.

     

一类具有通信逻辑的网络控制系统稳定性分析

针对具有线性不确定对象的网络控制系统的带宽约束问题,设计了具有周期通信逻辑的网络控制系统的结构,建立了具有周期通信逻辑的网络控制系统模型. 运用现代控制理论和矩阵摄动理论相关原理,进一步证明了系统保持渐近稳定的充分条件 .最后通过仿真算例验证了结论的有效性.