灰色模糊控制在电机控制系统中的应用

直接转矩控制能使电机控制系统获得快速的转矩响应，从而具有良好的动态性能，然而，在许多电机控制系统中，相对于较大的负载扰动，动态响应较慢，基于这个原因，推出了具有灰色预测策略的模糊控制器，它具有预测能力，所使用的传感器数目较普通模糊控制器少，实验结果表明，该控制器的性能优于普通的电机控制器。     

计算受限控制系统的一种全资源预测控制方法

针对具有时变有限且不可预知计算资源的控制系统，提出了一种充分利用可用计算资源的预测控制策略和相应的控制器设计方法.该策略在控制系统可用计算资源充足时计算多步前向预测控制量，进而使用合适预测控制量在控制器因缺少计算资源无法运行时闭合系统，达到了在不要求额外计算资源前提下提升控制系统性能的效果.利用改进的模型预测控制方法设计了相应的控制器，并分别使用纯数值和MATLAB/LabVIEW联合仿真算例对所提出的方法进行了验证.     

时滞系统的状态预测观测器及预测控制器设计

研究基于状态空间模型的时滞控制系统的状态预测观测器及最优预测控制器的设计问题。针对控制项含有时滞的系统，设计一种全维状态预测观测器，并将其用于时滞控制系统的最优状态预测反馈控制。通过该状态预测观测器可将闭环系统的时滞项移至系统闭环结构之外，从而使其优化控制规律完全可按无时滞系统进行设计。所给出的性能指标计算公式表明，该预测控制器关于二次型性能指标是次优的。     

几种不稳定滞后对象的预测PID 控制

针对几种不稳定滞后过程，给出一种预测PID控制器的结构形式．该控制器具有内环和外环两种控制器：内环控制器主要用于稳定系统；外环控制器具有预测PID控制的结构形式，主要用于消除输入干扰的影响和改善控制系统的动态性能．这种控制器结构简单，可调参数少，且参数的调节方便、直观．仿真结果表明，在干扰和模型失配的情况下，此类预测PID控制器仍具有良好的控制性能和鲁棒稳定性能．     

基地模糊预测的间歇PID控制器

将模糊预测和间歇ＰＩＤ控制器相结合，提出了变控制周期控制器，根据对被调时未来偏差和偏差变化率的模糊预测，合适地造反间歇ＰＩＤ控制器的控制周期，有利于改善具有纯时滞对象控制系统的动态品质，最后由仿真结果说明了该方法的有效性。     

基于模糊预测的间歇PID控制器

将模糊预测和间歇ＰＩＤ控制器相结合，提出了变控制周期控制器．根据对被调量未来偏差和偏差变化率的模糊预测，合适地选择间歇ＰＩＤ控制器的控制周期，有利于改善具有大纯时滞对象控制系统的动态品质．最后由仿真结果说明了该方法的有效性     

基于网络模型的综合多速率采样预测控制器

针对网络控制系统(NCS)中存在的网络延迟和数据丢包问题以及网络控制系统的多采样率特性,将预测控制器和网络延迟补偿器相结合,提出一种基于网络模型的综合多速率采样预测控制器.预测控制器利用多步预测、滚动优化、反馈校正控制策略补偿了传感器-控制器传输延迟,网络延迟补偿器补偿了控制器-执行器传输时延和一些未知网络延迟.仿真试验表明,该算法对网络延迟和数据丢包具有一定的补偿作用,提高了网络资源利用率并且保证闭环网络控制系统渐近稳定.     

利用BP算法的一种自适应模糊预测控制器

提出一种由模糊预测器和模糊预测控制器组成的自适应模糊预测控制方案,采用ＢＰ算法训练模糊预测器和模糊预测控制器,并给出这种模糊预测控制器的训练算法。控制系统对于具有纯时延的非线性被控过程有良好的控制性能。     

基于Elman网络的过热汽温隐式广义预测控制

过热蒸汽温度具有时变、大迟延、大惯性的特点，使用传统的PID控制器很难取得满意的效果，针对这一问题，提出了基于Elman网络的过热汽温隐式广义预测控制系统。采用Elman网络作为被控对象的预测模型，在求解最优控制增量时直接辨识控制器的参数，使得对象的建模方便而且控制系统的在线计算量小，仿真结果表明，此控制系统具有优良的控制性能。     

基于Elman网络的过热汽温隐式广义预测控制

过热蒸汽温度具有时变、大迟延、大惯性的特点，使用传统的PID控制器很难取得满意的效果、针对这一问题，提出了基于Elman网络的过热汽温隐式广义预测控制系统.采用Elman网络作为被控对象的预测模型，在求解最优控制增量时直接辩识控制器的参数，使得对象的建模方便而且控制系统的在线计算量小，仿真结果表明，此控制系统具有优良的控制性能。     

基于IGPC的时变大时滞系统自适应控制

针对工业过程中常见的参数时变和大时滞问题,研究了广义预测控制算法在其中的应用问题。为了克服普通广义预测控制算法计算复杂的缺点,采用隐式广义预测控制算法(IGPC)通过直接辩识控制器参数求解最优控制增量,具有计算量小、计算速度快的特点。仿真结果表明,在不需要关于被控对象的先验知识的情况下,隐式广义预测自校正控制器能很好地跟踪设定值的变化,当参数时变时仍具有很好的控制性能,适合于实现时变大时滞系统的自适应控制。     

原油脱水过程单神经元PID解耦控制研究

集输联合站的油水分离是保证产出原油质量的关键工艺过程。在对油水分离沉降过程动态特性深入研究的基础上,给出了其数学模型。联合神经网络PID控制和解耦系统的特点,给出了一种单神经元PID解耦算法。这种方法具有自学习和自适应能力,在一定程度上解决了传统PID调节器不易在线实时整定参数的不足,提高了控制器对系统和环境变化的适应能力。仿真结果表明这种单神经元PID解耦算法可有效改善控制质量,比常规的PID解耦具有更好的动、静态特性和鲁棒性。     

某机载雷达智能环境控制器模糊算法设计

为了提高某机载雷达环境控制系统控制品质,设计了一种基于PID控制与模糊控制相结合的智能控制器。文章介绍了该智能控制器的基本原理、系统组成,详细论述了温度控制算法。该算法具有更大的灵活性、更快的响应速度、抗干扰性强和鲁棒性高的优点,特别适用于非线性、时变和大滞后的控制系统。试验表明,采用该算法的环境控制系统,具有良好的控制性能,对机载设备冷却或加热取得了满意的效果。     

线性系统的定性控制方法

根据被控对象的定性数学模型，设计一种定性控制器，精确数学模型是很难得到的，然而有很多对象，可知道它的工作机理，根据这种机理，能够建立定性数学模型，如果系统是线性的，将得到一种定性控制算法。     

含正反馈振动主动控制系统的混合自适应控制

对于存在结构正反馈的振动主动控制系统,传统的基于有限冲击响应的自适应前馈控制器设计方法难以同时保证控制系统稳定与良好的控制性能.本文在分析正反馈对前馈控制系统影响的基础上,基于无限冲击响应控制器设计模式,提出一种结合前馈自适应控制器和反馈自适应控制器的混合自适应振动主动控制方法.其中前馈自适应控制器采用参考传感器采集到的扰动相关信号作为参考信号,反馈自适应控制器通过构建扰动的估计量作为参考信号,控制器参数更新采用Landau参数递推算法.以一典型的具有固有正反馈性质的机械振动系统为控制对象,给出了该混合自适应控制算法的详细推导过程以及稳定性和收敛性分析过程,得到了算法稳定与收敛的严格正实条件以及相应放松严格正实条件的要求.在此基础上,通过构建实时振动主动控制实验平台,针对多种振动扰动开展对比实验分析.相关实验结果验证了本文提出的混合自适应振动主动控制方法的可行性和有效性.     

永磁交流伺服系统的神经网络监督控制

针对经典比例积分微分(Proportional Integral Derivative,PID)算法需要准确的数学模型,抗参数摄动和外界干扰能力差,在高度跟踪过程中控制精度低的缺点,设计了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络和传统PID复合的控制器,应用于交流伺服位置系统。利用PID控制器实现系统的闭环动力学性能,利用RBF控制器来提高系统的动、静态控制品质,完成了火箭炮位置伺服系统三闭环模型的建立与神经网络离线训练样本的选择,通过仿真表明了此算法可以有效地提高系统的动静态特性。     

基于强化学习的参数自整定及优化算法

传统PID控制算法在非线性时滞系统的应用中,存在参数整定及性能优化过程繁琐、控制效果不理想的问题。针对该问题,提出了一种基于强化学习的控制器参数自整定及优化算法。该算法引入系统动态性能指标计算奖励函数,通过学习周期性阶跃响应的经验数据,无需辨识被控对象模型的具体数据,即可实现控制器参数的在线自整定及优化。以水箱液位控制系统为实验对象,对不同类型的PID控制器使用该算法进行参数整定及优化的对比实验。实验结果表明,相比于传统的参数整定方法,所提出的算法能省去繁琐的人工调参过程,有效优化控制器参数,减少被控量的超调量,提升控制器动态响应性能。     

空间机器人控制系统硬件仿真平台的研究

建立了空间机器人控制系统的硬件仿真平台。研究了空间机器人基于手眼视觉的控制问题,建立了系统关键部件的模拟设备。仿真平台由中央控制器、关节模拟器、手眼模拟器、动力学/运动学仿真计算机和三维动画显示计算机组成。基于该平台,对空间机器人控制特性和仿真过程中的延时环节进行了研究。系统自主捕获仿真试验结果表明,所采用的运动控制算法能够稳定收敛于目标,仿真平台能够较好地完成对实际机器人系统控制过程的模拟测试及系统控制算法的验证。     

基于模糊模型的非线性内模控制策略研究

针对一类非线性动态过程提出了基于模糊模型的非线性内模控制算法(NFIMC)。NFIMC控制器包括逆模糊模型控制器和滤波器。过程的模糊模型和逆模糊模型均可由模糊辨识获得。CSTR的仿真结果表明:该算法可以对强非线性过程实现有效控制,并且具有结构简单、计算效率高等优点,有利于在线应用。     

加入PSO算法在蔗糖结晶模糊控制中的应用

在煮糖过程中人为因素对出糖数量和质量都有很大的影响,而蔗糖结晶过程难以建立准确的数学模型使得传统的控制方法无法实现精准控制,在总结经典PID控制和已经实际应用的蔗糖结晶过程模糊控制理论的基础上,提出了采用模糊推理对PID控制器参数进行自整定,加入改进粒子群算法对控制器过程参数进行优化调整,完成融入PSO算法的蔗糖结晶过程模糊控制器的设计,利用每次控制输出反馈自整定来提高控制器性能;通过Matlab软件模拟仿真测试效果表明,该方法增强了系统鲁棒性,可以提高出糖的品质。