基于整体辨识策略的非线性自适应控制方法

针对一类离散时间下的未知动态非线性系统,为解决传统自适应控制方法在交替辨识非线性系统时由于辨识精度低而导致的控制性能差的问题,本文提出了一种基于整体辨识策略的未建模动态补偿的自适应控制方法.利用随机向量函数链接(RVFL)网络的直链与增强结构特性挖掘其与低阶线性模型和高阶未建模动态项的等价对应关系,并融入权值偏差惩罚项,设计了网络模型参数在线更新算法辨识非线性系统参数.根据在线辨识的线性模型参数和未建模动态估计量,采用一步超前最优控制策略设计线性控制器和未建模动态补偿器.数值仿真表明,所提方法优于交替辨识下的非线性自适应控制方法,并通过工业应用的仿真研究验证所提方法在工业上的可用性.最后,对本文控制方法在实际应用中的潜在问题及理论受限条件的放松进行分析和展望.     

一种改进的自抗扰解耦方法及其应用仿真

针对一类多入多出系统的解耦问题,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)的动态解耦方法。将系统输入变量间的耦合作用,被控对象参数时变和外界干扰视为一个总的扰动,用ESO估计扰动并反馈到控制器进行补偿,从而实现动态解耦,对解耦后的子系统按照极点配置方法设计出控制器。采用参数动态确定法确定ESO的参数。上述动态解耦方法简化了解耦过程,放松了对系统模型精度的要求,计算量小,响应速度快,鲁棒性强。并通过对常压蒸馏塔模型进行仿真控制,并与模糊PID解耦控制方法对比,结果表明本方法有效可行。     

一种自适应鲁棒控制方法及其闭环稳定性分析

研究了含有未建模动态的慢时变系统的自适应镇定问题.考虑的对象具有非最小相 位、含未建模动态和大范围时变参数等不良特性,且存在未知但有界外部扰动.这类对象很难 用时不变鲁棒控制器或传统自适应控制器进行镇定.利用l1优化设计结合参数估计的投影算 法,提出了一种自适应鲁棒控制策略.基于l1优化设计的连续性和投影算法的收敛性,证明了 这种控制策略能够持续适应慢时变对象并且保持闭环系统一致稳定性.鲁棒性分析表明这种 控制策略具有良好的鲁棒镇定性.     

基于优化模型补偿自抗扰的伺服控制方法研究

在永磁同步电机(PMSM)自抗扰控制器(ADRC)系统中,扩张状态观测器(ESO)在扰动较多且幅值变化大时难以保证估计精度,而普通的模型补偿自抗扰控制器的性能又受到参数辨识精度和辨识算法复杂度的限制.针对该问题,提出一种伺服系统优化的模型补偿自抗扰控制方法.以交轴电流和实际转速作为线性扩张状态观测器(LESO)输入,采用二阶LESO对系统总扰动进行观测,将此观测值作为补偿模型补偿到速度环ADRC的ESO中,并在控制量的扰动补偿项中去除该补偿模型,实现模型补偿的目的.仿真和实验结果表明,该方法显著降低了ADRC中ESO要估计量的变化幅度,提高了扰动估计精度,同时不需要进行额外的参数辨识,可实时在线获取补偿模型,具有较好的动态特性与抗扰动能力.     

基于扩张状态观测器的 连铸结晶器振动位移系统自适应滑模控制

针对伺服电机驱动的连铸结晶器振动位移系统中存在时变负载转矩、参数不确定性等问题,本文提出了一种基于扩张状态观测器(extended state observer, ESO)的自适应非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode,NTSM)控制方法.首先,设计ESO对系统存在的综合扰动和不可测状态进行估计.然后,采用分层设计的方法,分别对位移跟踪子系统和电流环子系统设计基于ESO的自适应NTSM控制器和滑模控制器.为削弱ESO估计误差对跟踪精度的影响,在NTSM控制器中引入了自适应增益.可以证明,所设计的控制器能够保证闭环系统所有信号有界,系统状态可渐近收敛到原点附近的小邻域内.最后,仿真结果验证了所提出控制方法的有效性.     

基于系统辨识的航空发动机稳态燃油自抗扰控制

自抗扰控制技术应用于航空发动机稳态燃油控制存在两个难点：发动机中的高频不确定动态导致扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO)增益过高和名义控制系数整定困难。针对此现状,提出一种基于系统辨识的航空发动机稳态燃油自抗扰控制器。首先,使用经典Gram-Schmidt(Classical Gram-Schmidt,CGS)算法对控制系数和发动机未知动态进行辨识,将辨识信息加入ESO中设计改进ESO (Improved ESO,IESO),从而使总扰动中包含较少的高频动态,降低观测器增益。其次,基于IESO设计航空发动机稳态燃油自抗扰控制器,并根据辨识结果快速整定名义控制系数。最后,分析IESO观测误差的收敛性和闭环系统的稳定性。仿真结果表明,所提方法可以快速整定名义控制系数,有效降低观测器增益,进而提高系统的鲁棒性。     

带ESO 的自适应滑模调节的SPMSM自抗扰-无源控制

设计了一种新颖的由非线性综合控制方法实现的表面式永磁同步电机调速系统.首先构造了基于扩张状态观测器(ESO)的自适应滑模速度调节器,采用ESO估计系统的部分扰动项并进行前馈补偿,参数的不确定项由新的自适应控制律估计得到;然后设计了自抗扰-无源电流调节器,简化了控制器的设计,在稳定性的基础上增强了鲁棒性和快速性.仿真结果表明,该方法对负载的自适应性、抗扰动性和鲁棒性均较强,系统具有优良的动、静态性能.     

一类时变系统鲁棒自适应状态反馈控制的稳定性分析

针对一类离散线性时变参数系统,给出了一种自适应状态反馈控制器,系统的时变参数是已知有界实函数和未知常数的线性组合,该控制器由带有死区的最小二乘辨识算法,状态反馈控制算法和状态观测器构成,文中详细地分析了闭环系统在有界外部干扰和小未建模不确定性影响下的全局稳定性和鲁棒性。     

基于可变参数PI控制的无刷直流电动机调速系统

无刷直流电动机(BLDCM)是一个强耦合、多变量,非线性、时变的复杂系统。针对常规PID调节器不能实现无刷直流电动机良好调速性能的现状,设计了一种改进的可变参数PI调速控制器。该可变参数PI调速控制器是在对调速范围内的不同转速设计合适的PI控制器的基础上,利用最小二乘法对各个速度点的PI参数进行曲线拟合而成,具有简单实用的特点,能够保证无刷直流电动机在调速范围内任一转速下均有良好的动态响应特性。最后通过Matlab仿真试验,验证了可变参数PI调速控制器的实用性和可靠性,所设计的可变参数PI调速控制器具有良好的实际应用价值。     

基于时变模型辨识的高速列车复合故障诊断

高速列车信息控制系统因运行条件异常变化或操作不当会造成电机警告级高温、电机电流异常变化、电机转子断条以及气隙偏心等运行故障.这些随机发生的复合故障会影响速度等级和牵引力/制动力的调节,且难以采用基于单故障诊断方法建模故障与速度的关系,以及诊断报警等级.对此,提出一种基于Takagi-Sugeno(T-S)时变模型辨识的高速列车复合故障诊断方法.首先,采用多元统计检测指标离线辨识故障阈值并建立复合故障时变模型;然后,借助模糊聚类算法辨识故障特征值集合,利用模糊加权最小二乘法在线估计故障幅值并进行参数收敛性分析.最后,设计故障分离机制以刻画不同故障模式的报警等级并给出稳定性分析.基于CRH5G型高速列车实际运行数据的仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

一种基于反推技术和ESO补偿的解耦控制方法

针对一类非线性多入多出系统,设计了一种新的解耦控制器.首先采用反推技术设计每一个子系统的等效输入;然后用扩张状态观测器(ESO)对各个子系统的耦合、外扰和参数时变等不确定作用进行动态估计,并把估计值引入到反推控制器中进行补偿,最终实现解耦和摔制.利用Lyapunov稳定性理论证明了该方法的收敛性;数例仿真表明了该方法可获得较快的响应速度及较好的解耦效果和鲁棒性.     

一类带有变时滞的广义切换系统的滑模控制

研究一类具有非匹配不确定性和变时滞的广义切换系统的滑模控制问题.首先,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)技术,针对每个子系统设计对应的积分型滑模面,给出了每个滑动模态方程鲁棒渐近稳定的充分条件;然后,设计了滑模控制器及切换规则,使得闭环系统的状态能够到达滑模面上,产生滑动模态;最后以仿真实例说明了所提出方法的有效性.     

Semiglobal robust backstepping output tracking for strict-feedback form systems with nonlinear uncertainty

Output tracking controller design problem is dealt with for a class of nonlinear systems in strict-feedback form in the presence of time-varying nonlinear uncertainties and unmodeled dynamics with multi-operation points. A new method based on signal compensation is proposed to design a robust controller, which consists of a nominal controller and a robust compensator. It is shown that semiglobal robust tracking property can be achieved. A new feature of our results is that the controller is a linear and time-invariant one and “explosion of complexity” problem is avoided.     

坦克炮控系统摩擦扰动补偿研究

针对坦克水平向炮控伺服系统中存在的摩擦不确定因素及未建模动态,首先建立水平向炮控伺服系统的数学模型,将摩擦扰动和未建模动态视为一个综合扰动项,然后利用扩张状态观测器对综合扰动项进行观测和补偿,并将扩张状态观测器(ESO)补偿回路作为经典PID控制方法的内回路,实现ESO-PID的复合控制;最后对所用方法进行仿真,结果表明,在原有控制方法的基础上设计控制器,集合了PID控制算法的"被动抗扰"和自抗扰控制方法中扩张状态观测器的"主动抗扰"特性,能够在保持控制系统原有特性的基础上大幅度提高炮控系统的稳定精度以及低速性能。     

基于改进积分型变结构控制器的近水面机器人减摇鳍系统

海洋机器人在近水面低速航行时,由于海浪的作用将产生横摇运动.依据减摇鳍减摇原理和变结构控制理论,针对海浪波浪力作用的特点,在水下机器人横摇解耦模型的基础上,提出一种带有自适应机制的改进积分滑模控制器的设计.仿真结果表明,改进后的积分型滑模控制器在消除稳态误差的基础上,进一步提高了减摇效率.     

Nonlinear Decoupling PID Control Using Neural Networks and Multiple Models

For a class of complex industrial processes with strong nonlinearity, serious coupling and uncertainty, a nonlinear decoupling proportional-integral-differential （PID） controller is proposed, which consists of a traditional PID controller, a decoupling compensator and a feedforward compensator for the unmodeled dynamics. The parameters of such controller is selected based on the generalized minimum variance control law. The unmodeled dynamics is estimated and compensated by neural networks, a switching mechanism is introduced to improve tracking performance, then a nonlinear decoupling PID control algorithm is proposed. All signals in such switching system are globally bounded and the tracking error is convergent. Simulations show effectiveness of the algorithm.     

Nonlinear Decoupling PID Control Using Neural Networks and Multiple Models

For a class of complex industrial processes with strong nonlinearity, serious coupling and uncertainty, a nonlinear decoupling proportional-integral-differential (PID) controller is proposed, which consists of a traditional PID controller, a decoupling compensator and a feedforward compensator for the unmodeled dynamics. The parameters of such controller is selected based on the generalized minimum variance control law. The unmodeled dynamics is estimated and compensated by neural networks, a switching mechanism is introduced to improve tracking performance, then a nonlinear decoupling PID control algorithm is proposed. All signals in such switching system are globally bounded and the tracking error is convergent. Simulations show effectiveness of the algorithm.     

数据驱动的浮选过程运行反馈解耦控制方法

浮选过程是利用矿物本身的亲水或疏气性质或经药剂处理得到的亲水或疏气性质进行矿物分离的物理过程.本文通过建立以矿浆液位和矿浆流量为输入，以浮选过程的精矿品位与尾矿品位为输出的多变量、强耦合、非线性、时变的运行过程模型，利用未建模动态前一拍可测的特点，提出了包括矿物品位运行过程控制器驱动模型、PID控制器、反馈解耦控制器、未建模动态补偿器的数据驱动的一步最优未建模动态补偿PID解耦控制方法，实现了消除稳态误差、静态解耦与未建模动态的补偿，通过浮选过程运行反馈控制仿真实验验证了本文所提方法的有效性.     

不确定时变时滞切换广义系统的鲁棒H∞ 保性能控制

利用公共 Lyapunov 泛函方法和凸组合技术研究了一类不确定时变时滞切换广义系统的鲁棒 ∞保性能控制和状态反馈镇定问题.在设定的切换规则下,给出了基于线性矩阵不等式表示的鲁棒 ∞保性能控制器存在的充分条件,保证了系统具有鲁棒 ∞干扰抑制水平 及状态反馈可切换镇定的同时满足保性能指标.最后的仿真示例验证了该方法的有效性.