基于可拓控制的离散变结构系统的组合控制

提出了一种新的离散变结构系统组合控制策略和一种改进的变速趋近律.众所周知,由于变结构控制系统中存在高频抖振,这一现象限制了变结构控制方法在各种工程设计领域中的应用.新的离散变结构系统组合控制策略的目的是使系统在最短的时间内完成正常运动从而系统的鲁棒性得以提高.对于滑动模态的到达问题,提出了基于改进的变速趋近率、指数趋近率和可拓控制的组合控制策略.这种新的控制策略能有效地削弱抖振提高系统的动态性能.最后通过将传统组合控制策略与所提出的组合控制策略仿真比较,其结果表明新的组合控制策略能够获得令人满意的结果.     

四轮线控转向系统的转向控制策略研究

为了控制汽车的质心侧偏角,同时保持汽车的转向增益不变,研究了四轮线控转向系统的后轮转向控制策略和前轮转向控制策略.首先建立了四轮转向整车二自由度模型,然后基于稳态质心侧偏角为零得到两种后轮转向控制策略:与前轮转角成比例型和横摆角速度反馈型,前者不改变系统极点,后者改变系统极点.基于转向增益不随车速改变得到二者的前轮转向控制策略.仿真表明,提出的前轮转向控制策略可以保持固定转向增益,降低驾驶员负担;后轮转向控制策略可以实现零质心侧偏角稳态值,控制车辆姿态,改善操纵稳定性.     

并联混合有源滤波器逆系统解耦控制

针对并联混合有源滤波器(SHAPF)这一强耦合非线性系统的控制问题,提出了一种基于逆系统方法的SHAPF反馈线性化解耦控制策略.首先根据SHAPF非线性数学模型,采用逆系统方法生成其α阶积分逆系统,进而构造出解耦的伪线性系统,然后利用极点配置方法对伪线性系统进行综合,设计了系统的闭环控制器,并给出了系统零动态的镇定条件,保证了闭环控制系统的稳定性.最后仿真实验表明该控制策略能够有效消除电网中的谐波电流,并且与传统线性反馈-前馈控制策略相比,该控制策略具有更好的动静态性能.     

混杂系统滚动时域状态反馈预测控制研究与实现

分析了混杂系统混合逻辑动态建模机理,提出混杂系统基于滚动时域状态反馈预测控制策略,并对滚动时域状态估计器的收敛性进行了研究.仿真实例验证了滚动时域状态反馈预测控制策略的有效性.     

先进控制策略在MCGS上的集成与应用

针对监视与控制通用系统(MCGS)缺乏先进控制技术且需要用户单独开发的情况,提出了MCGS集成先进控制策略.该策略使用跨平台编程技术,采用Matlab和VB混合编程来开发控制策略的控件,并集成到MCGS软件中.实践证明,这种编程方法充分发挥了组态软件和Matlab各自的优点,使MCGS能同时满足用户对友好人机界面和先进控制策略的需求.该先进控制策略开发成本低,系统移植性能好,具有较高的应用价值.     

温室农业生产控制策略的组态设计

介绍了用于温室农业生产过程中控制策略的组态设计.给出了控制策略组态流程,描述了控制策略组态模块的主要功能,并就控制策略组态设计中两个关键技术--模块间逻辑关系的判断和拓扑排序作了详细讨论.组态过程灵活、直观.组态系统可以实现任意控制流程,具有易用性、开放性和通用性等特点.     

采煤机牵引系统双电机功率平衡控制策略

随着采煤机装机功率和开采能力的提升,牵引系统控制效果及动态性能已成为影响采煤机工作稳定性的重要因素.目前,采煤机电牵引系统双电机控制策略多采用传统的主从控制,其同步性能存在滞后问题,容易导致牵引电机偏载.此外,系统在控制算法方面多采用传统PI控制,对于容易发生参数摄动及负载变化频繁的牵引系统而言,传统PI控制的控制性能不佳.为提高采煤机牵引系统驱动性能并实现牵引电机功率平衡,根据采煤机牵引系统结构,本文提出了一种基于自抗扰控制的转速主从、转矩交叉耦合控制的双电机控制策略,并对控制策略进行了仿真分析和实验研究.结果表明,本文所提出控制策略实现了牵引系统功率平衡并提升了系统的控制性能.     

供应链存储系统无线射频识别使能的定量在制品法控制策略仿真

无线射频识别(radio frequency identification,RFID)技术的出现为库存控制策略的创新提供了一条有效的途径.本文利用RFID技术,将原有单个制造系统的流通卡系统推广到供应链的多级库存网络中,设计了RFID使能的电子流通卡系统.基于电子流通卡,实现了RFID使能的定量在制品法(constant work-in-process,CONWIP)控制策略;并建立了CONWIP控制策略的分销网络模型.为比较和验证CONWIP控制策略性能,开发了三级分销网络仿真系统,使用该系统,将其与RFID使能的(r,Q)策略进行比较,验证了CONWIP策略在一定条件下,能够有效降低存储成本、提高服务水平.     

电动汽车混合储能系统拓扑结构与控制策略综述

混合储能系统兼具高功率密度和高能量密度,可有效提升电动汽车动力性能和续驶里程.围绕电动汽车混合储能系统拓扑结构和控制策略,本文首先对混合储能系统及其典型储能装置进行概述,并对混合储能系统技术难点进行分析.之后在分析隔离型双向DC/DC变换器和非隔离型双向DC/DC变换器拓扑结构、工作原理和基本特性的基础上,综述分析了被动、半主动和全主动3种混合储能系统的工作原理和优缺点.然后,重点分析了基于规则的控制策略、基于优化的控制策略和混合控制策略3大类混合储能系统控制策略的工作原理.最后对混合储能系统的发展趋势进行了展望.     

一类开关系统的开关控制策略优化设计

对一类基于线性系统模型的开关系统,提出了一种新的开关控制策略优化设计,加快了整个系统的收敛速度,对整个开关系统的稳定性进行了分析.定义了系统对给定初值的运动轨迹在区间上的衰减速率,进而分析了整个系统的收敛性.最后给出了一个仿真例子以说明所给控制策略的有效性.     

具有n个传动器的n个关节机器人系统的学习控制方法

针对由n个传动器所驱动的n个关节机器人系统,采用学习控制的方法讨论了其跟踪控制的问题.首先通过变换降阶,将相应系统转化为低阶系统,然后针对低阶系统进行设计．该方法消除了Kawamara方法在学习过程中要求每次学习都要经过相同的初始值的限制,从而克服了Kawamara方法难以应用到“学习过程中存在初态偏差”的困难.仿真结果说明了此方法的有效性和优越性.     

带有迭代学习外环的快速路入口匝道无模型自适应预测控制

针对快速路交通系统复杂时变以及难以建模的特点,首先,本文设计了基于无模型自适应预测控制的快速路入口匝道控制方案.其次,根据快速路交通系统具有重复性特点,本文在无模型自适应预测控制方法的基础上引入开环迭代学习控制,提出一种带有迭代学习前馈外环的无模型自适应入口匝道预测控制方案.相比无模型自适应预测控制方案,该方案可以利用迭代学习前馈控制器补偿系统可重复扰动,实现系统的完全跟踪.值得说明的是,预测控制器和学习控制器可以独立工作也可以联合工作.最后,文章给出了控制方案的收敛性分析,并通过交通流仿真验证了所提控制方案的有效性.     

Self-learning fuzzy neural networks for control of uncertainsystems with time delays

We address the problem of control of uncertain systems with time delays. Using the fuzzy logic control and artificial neural network methodologies, we present a self-learning fuzzy neural control scheme for general uncertain processes. In this scheme, a neural network compensator is designed instead of the classical Smith predictor for attenuating the adverse effects of time delays of the uncertain systems. The scheme has been used in control of welding pool dynamics of the arc welding process, and the experiment results show the control scheme available.     

不确定参数下离散混沌系统的开闭环控制

在很多实际环境中,系统模型参数经常是不确定的,使离散混沌系统的控制策略可能不再有效。当参数不能直接观测时,开闭环控制方案将由于不精确的系统模型而失效。针对这个问题,提出了参数自适应开闲环控制策略来控制不确定参数的离散混沌系统。对开闲环控制在不确定参数条件下,参数变化满足控制需要的条件进行了讨论。同时,提出了参数自适应开闲环控制,将原有的开闭环控制推广到更大的范围。从Henon系统的仿真中,参数自适应开闲环控制策略显示了良好的抗扰动特性。     

Robust output tracking for non-linear systems

The problem of output tracking for a single-input single-output non-linear system in the presence of uncertainties is studied. The notions relative degree and minimum-phase for non-linear systems are reviewed. Given a bounded desired tracking signal with bounded derivatives, a control law is designed for minimum-phase non-linear systems which results in tracking of this signal by the output. This control law is modified in the presence of uncertainties associated with the model vector fields to reduce the effects of these uncertainties on the tracking errors. Two types of uncertainties are considered: those satisfying a generalized matching condition but otherwise unstructured, and linear parametric uncertainties. It is shown that for systems with the first type of uncertainty, high-gain control laws can result in small tracking errors of O(?), where e is a small design parameter. An alternative scheme based on variable structure control strategy is shown to yield zero tracking errors. Adaptive control techniques are used for systems with linear parametric uncertainties. For systems with relative degree larger than one, a new adaptive control scheme is presented which is considerably simpler than the augmented error scheme suggested previously by Narendra et al. (1978) for linear systems and by Sastry and Isidori (1987) for non-linear systems. Contrary to the augmented error scheme, however, this scheme results in small rather than zero tracking errors.     

Robust one-step receding horizon control of discrete-time Markovian jump uncertain systems

This paper proposes a receding horizon control scheme for a set of uncertain discrete-time linear systems with randomly jumping parameters described by a finite-state Markov process whose jumping transition probabilities are assumed to belong to some convex sets. The control scheme for the underlying systems is based on the minimization of the worst-case one-step finite horizon cost with a finite terminal weighting matrix at each time instant. This robust receding horizon control scheme has a more general structure than the existing robust receding horizon control for the underlying systems under the same design parameters. The proposed controller is obtained using semidefinite programming.     

Tracking Control of Multi-Agent Systems Using a Networked Predictive PID Tracking Scheme

With the rapid development of network technology and control technology, a networked multi-agent control system is a key direction of modern industrial control systems, such as industrial Internet systems. This paper studies the tracking control problem of networked multi-agent systems with communication constraints, where each agent has no information on the dynamics of other agents except their outputs. A networked predictive proportional integral derivative(PPID) tracking scheme is proposed t...     

网络化预测控制系统的设计,分析与实时实现

采用预测控制策略, 讨论网络化控制系统的设计, 分析与实时实现. 对网络化控制系统的特点进行详细分析, 表明网络化控制系统与传统的控制系统有很大的不同. 为了达到期望的闭环网络化控制系统的性能, 引入网络化预测控制方案, 并对网络化预测控制系统的设计、稳定性分析和实时实现进行深入研究. 本文采用仿真和实际实验, 展示网络化预测控制方案可以弥补随机网络通信延迟和数据丢失、达到期望的控制性能、并具有良好的闭环系统稳定性.     

Resilient control for networked control systems with dynamic quantization and DoS attacks

In this article, the resilient control for networked control systems in the presence of denial-of-service (DoS) attacks is investigated in a sampled-data and dynamic quantization scheme. A novel dynamic quantization strategy is designed for signal transmissions from encoding systems to decoding systems, in which the quantized states are transmitted through networks with a risk of DoS attacks. An estimator is introduced to the design of control laws. Some sufficient conditions in terms of quantization levels, DoS attack duration and frequencies are given for the asymptotic stability of networked control systems. Furthermore, an event-triggered communication scheme is designed for signal transmissions in control channels to reduce network resource consumption. The Zeno behavior is excluded in the designed event-triggered communication scheme. The quantization levels can be adaptively adjusted according to real-time situations. Finally, the effectiveness of the proposed strategy is illustrated by simulations.     

一类非线性系统的自适应模糊控制

针对一类非线性系统,利用模糊推理系统对非线性函数的逼近能力,导出基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论的自适应控制器,不但能解决这类非线性系统的跟踪问题,而且可保证闭环系统的稳定性。仿真结果表明这一算法的有效性。