不确定供应链非线性系统的模糊鲁棒H_∞控制

为解决系统不确定参数和外部不确定需求引起的供应链非线性系统运作波动较大的问题,研究了一种鲁棒控制方法。基于离散Takagi-Sugeno模糊系统,建立了一类不确定供应链非线性系统的模糊模型。通过在每个最大交叠规则组中构建一种离散型分段Lyapunov函数,并应用并行分布补偿原理,提出一种新的模糊鲁棒H∞控制方法,该控制方法可在减少求解线性矩阵不等式个数的同时,保证不确定供应链非线性系统的鲁棒稳定。结合某二级不确定供应链非线性系统的实例进行仿真实验,实验结果验证了所提方法的有效性。     

基于软件集成的结构优化设计方法研究

本文提出了一种实用的利用成熟有限元分析平台和多学科设计优化软件进行结构优化设计的方法.以某型号4缸发动机曲轴为例,采用I-DEAS、VC++、iSIGHT软件构建了一个曲轴结构尺寸优化软件集成系统,实现了曲轴结构优化的整个流程,并就程序控制的实体模型参数化修改、集成框架以及连续二次规划法(NLPQL)等进行了探讨.     

基于集成仿真技术的湿式多盘制动器优化方法研究

采用ANSYS、VC、iSIGHT软件构建了湿式多盘制动器尺寸优化软件集成系统,实现了湿式多盘制动器的优化,并对程序控制的实体模型参数化修改、集成框架以及连续二次规划法（NLPQL）等进行了探讨。     

基于履带车自适应鲁棒控制器的研究

自适应鲁棒控制算法一直是非线性控制领域研究的热门课题。对于履带控制,正好是一个多输入多输出、非线性的系统,符合自适应鲁棒控制算法的设计思想,本篇论文以履带车行走控制为研究对象,对已建好的履带车样机为控制对象,使用MATLAB/Simulink仿真软件,对自适应鲁棒控制算法进行建模,设计出合适的控制律,从而驱动履带车行走的实际状态,最终得到履带车行走控制,快速且平稳的到达期望的状态。     

基于鲁棒支持向量机的非线性系统辨识

支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,该文利用鲁棒支持向量机对非线性系统进行黑箱建模,首先推导出鲁棒支持向量机的基本理论,给出了对偶优化问题,并结合一个具体的例子进行了仿真实验,结果验证了所提出的方法的正确性和有效性.     

基于模糊滑模的机械臂鲁棒轨迹跟踪控制

针对存在外部扰动及建模误差的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于模糊滑模的鲁棒轨迹跟踪控制策略。在传统鲁棒控制器的基础上引入模糊滑模控制器取代等效控制项,解决了由初始系统误差较大引起的速度跳变、抖振等问题。其中模糊滑模控制器采用自适应模糊逻辑修正指数滑模趋近律中的常数项,可以优化滑动模态的品质,有效消除抖振。利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真实验结果表明,该控制算法轨迹跟踪误差小,误差收敛速度快,具有良好的实时性。     

基于神经网络的非线性系统约束预测控制

利用非线性激励函数的局部线性表示,提出一种可用于非线性过程的基于神经网络模型的约束广义预测控制算法。该算法将非线性搜索转化为只对当前控制增量的约束,避免了非线性优化求解,并不需要很多的计算量。文中给出了仿真结果。     

基于鲁棒μ-synthesis的多输入多输出振动主动控制实验

基于结构奇异值μ-synthesis鲁棒控制理论,建立多输入多输出结构振动响应的反馈控制模型,提出设计鲁棒μ-synthesis控制器的方法.以dSPACE为控制硬件核心,采用压电陶瓷为致动器,建立两输入两输出的薄板振动主动控制实验系统,且附加质量被粘贴到薄板上以测试系统鲁棒性能.实验结果表明,通过对性能加权函数和鲁棒加权函数的选取,系统能在指定频带上取得良好的减振控制效果,当薄板发生一定程度的质量摄动时,系统依然能保持稳定且仍具有较好的控制效果.     

基于约束理论的制造单元管理与控制研究

综述了基于约束理论的制造单元管理与控制问题。首先,从瓶颈辨识、瓶颈／非瓶颈调度、缓冲、批量、物料投放控制等方面系统阐述了国内外研究现状;然后,依据研究现状导出当前需要研究的问题;最后,针对我国国情,指出了今后应从指标体系建立、约束理论科学量化研究、系统集成方式和系统实现技术等4个方面进行重点研究,并就其中的关键问题进行了讨论。     

基于压电元件的柔性板H∞鲁棒振动控制实验研究

以一柔性板为对象进行了H∞鲁棒振动控制器的设计、仿真和实验研究。首先,利用多变量频域辨识原理,识别出以粘贴压电片作为传感器和作动器的柔性板实验系统前三阶模态的MIMO传递函数模型,接着,对具有乘型不确定性的板模型在干扰抑制、控制增益约束以及鲁棒稳定三方面进行频域加权整型,构建了H∞混合灵敏度控制系统;数值仿真验证了各权函数的合理性,初始外扰和随机外扰下的振动控制实验结果表明,相对LQR方法,H∞控制能使闭环系统在保持鲁棒稳定的前提下获得更好的性能,初始外扰下衰减时间缩短30s,随机外扰下降噪量提高4dB。     

基于博弈论和功能分配的汽车底盘系统协调控制

考虑汽车底盘悬架、转向、制动子系统间耦合动力学关系,建立高阶非线性动力学模型。对各子系统设计局部最优控制器,对悬架子系统设计非线性H∞控制器,对转向子系统设计直接横摆力矩比例积分微分(Proportion-integration-differentiation, PID)控制器,对制动子系统设计滑模变结构控制器。为进一步提高整车全局控制性能,基于功能分配原理对子系统控制功能进行分配,采用博弈论对子系统控制功能指标进行博弈,设计上层协调控制器以输出期望的控制作用,模糊规则实时自整定子系统控制器输出量以跟踪期望控制目标。基于Matlab/Simulink软件,对整车协调控制系统进行仿真,采用ARM构建底盘功能分配的控制系统实车试验平台,进行实车道路试验。结果表明,基于博弈论的整车协调控制系统较子系统单独控制、不加控制时均能取得更好的控制性能,验证了协调控制的有效性。     

基于混合优化算法的直升机旋翼转速优化控制

为了实现直升机巡航飞行时最经济运行,基于某型常规布局直升机,建立巡航阶段需用功率目标函数,以飞行稳定性与操纵安全性指标作为约束条件,利用遗传 序列二次规划( GA-SQP )混合优化算法,对直升机巡航阶段实现最低需用功率的最优旋翼转速进行优化求解。实验结果表明,该方法得到的最优旋翼转速能够有效降低整机需用功率,优化算法得出的最优转速曲线对巡航状态下旋翼转速的变化方向具有一定参考意义。     

基于定量反馈的电液伺服同步加载系统的鲁棒控制

首先分析了加载系统,建立了单通道伺服加载系统数学模型,然后分析和总结了定量反馈理论的基本原理和设计过程,并在此基础上采用QFT设计了加载系统的反馈控制器和前置滤波器,构建了的控制系统的Simulink模型。仿真结果表明,采用基于定量反馈理论的电液伺服同步加载系统的不确定控制系统在上边界和下边界之间,达到设计要求,这证明了系统的鲁棒性。此外,与PID控制的对比表明QFT鲁棒控制器优良的控制性能。     

基于遗传算法的汽车底盘系统协调控制优化

为了消除汽车底盘集成系统机械与控制系统间的耦合,首先建立了汽车悬架与转向系统整车动力学模型,分别设计了主动悬架(ASS)LQG控制器和主动前轮转向系统(AFS)滑模变结构控制器和两系统的规则协调控制器。以集成系统机械与控制参数为优化变量,以反映汽车动力学综合性能为目标函数,基于遗传算法编制了集成优化程序,对集成控制系统进行了优化仿真计算。仿真结果表明:汽车底盘集成控制系统经过参数优化后,汽车综合性能得到改善:汽车的横摆角速度、车身侧向加速度均方根值分别降低了近34%,38.12%,车身俯仰角速度降低了4.91%、改善了车辆的乘坐舒适性,方向盘操纵转矩大大降低,提高了汽车转向时的转向轻便性。     

车辆前轴的多目标可靠性稳健优化设计

应用车辆零部件可靠性稳健优化设计的理论方法，对车辆前轴进行了可靠性稳健优化设计。通过模糊多目标粒子群算法求出所有满足约束性条件的pareto解集，结合实际情况，依据pareto解集确定零部件的设计规格。实验证明该方法能迅速有效地获得可靠性稳健设计的信息。     

倾转旋翼机过渡段动态最优控制技术研究

针对倾转旋翼机的最优过渡问题，采用动态最优控制来减小过渡时间、姿态角变化以及缓解驾驶员工作负荷。在飞行动力学模型的基础上引入操纵方程，通过引入操纵量方程来缓解操纵量的跳变；随后将飞行器的最优动态倾转过渡过程转变成非线性动态最优控制问题，引入合理的性能指标，基于序列二次规划算法进行求解；最终以XV-15为例，分析系统各个通道抗风扰能力以及进行全航线飞行仿真。实验结果表明，所设计的过渡段最优控制在倾转旋翼机的各个通道抗风扰性能突出，系统鲁棒性较好，具有较好的实际应用价值。     

基于最小值优化的汽车转向梯形机构优化设计

通过对汽车转向系统中的转向梯形机构进行数学建模,使用数学上有约束的非线性最小值优化方法对该数学模型的内、外轮转角之间的隐函数关系进行了分析和求解,得出了整体式转向梯形模型的内、外轮转角的曲线关系。最后,建立了整体式转向梯形优化求解的数学模型,并用优化法对模型进行求解,得出了理想的结果。     

基于非线性优化算法的工业机器人轨迹跟踪自动控制

为完成机器人高效率工业生产任务，提出一种基于非线性优化算法的工业机器人轨迹跟踪自动控制方法。考虑杆件运动重力因素，从角速度、加速度等方面明确工业机器人动力学规律；使用具备非线性优化性质的蚁群算法规划运动轨迹，引入人工势场法计算待选节点和目标节点的间距，评估当前路径是否为最佳路径并更新信息素，输出最优工业机器人运行路线；计算机器人相对功率因数校正控制量，运用粒子群算法求解轨迹跟踪预测控制序列，通过支持向量机构建轨迹跟踪自动控制模型。实验结果表明，所提方法的轨迹跟踪稳定性强、精度高，能满足工业生产的实时动态需求，实用性强。     

参数不确定条件下基于 I&I 的异步电机鲁棒控制新方法

针对不确定参数存在条件下异步电机( IM )难以精确进行动态控制的问题,提出了一种基于浸入与不变性( I&I )理论的鲁棒控制方法。在故障工况(转子绕组渐增及负载突变)导致异步电机电气参数存在不确定性的情况下,基于 IM 系统动力学和 I&I 基本原理,通过设计补偿器实现了电机的鲁棒控制,并基于 Lyapunov 直接稳定性方法证明了所设计控制器的渐近稳定性。最后,通过仿真和实验对所提控制方法的有效性和适用性进行了验证。结果表明,所提出的控制方法在参数不确定条件下鲁棒性良好,且在参考信号类型改变时, IM 输出信号仍能够准确、快速地跟踪参考信号。     

基于L1自适应控制理论的矿井提升机调速控制器设计

分析建立了整个提升机系统的动力学模型,并针对系统动态中的时变非线性、强耦合、大惯性和负荷未知等特点,设计了新的L1自适应控制器,在线学习提升机运行特性和状态,实现控制参数实时调整,获得良好的全局控制效果。数学证明表明,在自适应率足够大的情况下,L1控制器可以获得任意的稳态和瞬态跟踪精度。进而在MATLAB环境下对L1控制器进行仿真验证,并在实际的提升机物理平台上进行实验。结果表明,在载荷未知的条件下,提升机控制系统能够很好地跟踪给定的速度曲线,具有较高的控制精度和鲁棒性。