HVAC系统最优控制模型的开发及应用

对某一HVAC系统进行了实验,利用实验结果采用多变量自回归的方法开发了适用于HVA系统控制的数学模型,该数学模型用于带有前馈补偿的线性二次高斯控制（LOG）,控制房间的温度和湿度,大大改善了控制性能,提高了HVAC系统的稳定性。     

基于T-S模糊模型的非线性系统广义预测控制

针对离散非线性系统,提出一种基于T-S模糊模型的广义预测控制方法。该方法将采样点的T-S模糊模型转化为采样点线性模型与非线性误差叠加的线性形式,通过迭代修正非线性误差,使具有非线性误差的线性模型预测控制律逐渐逼近采样点T-S模糊模型预测控制律。同时,该预测控制方法也能适用于当系统受输入输出约束时的控制。仿真结果验证了所提出的TS模糊模型广义预测方法有效。     

一类带有输入和状态约束的非线性稳定性约束模型预测控制的研究

在稳定性约束模型预测控制中,稳定性约束可从一级传递到另一级来限制用可控结构形式表示的系统状态向量大小。本文探讨了把线性模型预测控制扩展到非线性稳定性约束模型预测的控制（SCMPC）;在扩展的情况下,模型预测控制的最优化可直接用于非线性系统模型的控制,同时提供了稳定性约束模型预测控制用于带有输入和状态约束的非线性系统控制算法并将该算法用于仿真。仿真结果表明该算法是有效的。     

微机械隧道陀螺仪的时变线性二次高斯预测控制

为了降低微机械隧道陀螺仪系统的非线性,增大器件的带宽并提高系统的信噪比,隧尖与相应隧道电极之间的隧道间距应控制在1 nm附近,且其必须在闭环模式下工作.本文鉴于线性二次高斯(LQG)控制理论的抗干扰特性和鲁棒性以及哥氏加速度的时变特征,采用时变卡尔曼滤波器和LQG最优控制器串联而成的LQG预测控制策略设计了隧道陀螺仪闭...     

时滞约束系统的神经动态优化模型预测控制

将时滞约束系统的模型预测控制优化问题描述为一个带约束的二次规划问题进行处理,并采用一个对偶神经网络进行在线求解。该神经动态优化方法充分发挥了神经网络并行、分布式处理的优点,优化速度快,能够用来求解各种复杂的带约束优化问题。实验研究表明,该方法具有较高的优化精度和优化速度,提高了模型预测控制的在线优化能力,能够扩展模型预测控制的应用领域。     

数控位置伺服系统控制策略研究

针对高速高精度加工技术对数控位置伺服系统的控制性能提出的更高要求以及现行位置伺服控制方法存在不足的问题,提出了一种基于模糊推理的广义预测控制方法。首先采用网格搜索算法和递推最小二乘法相结合的思想对伺服控制系统的模型结构和模型参数进行辨识;然后将广义预测控制方法作为数控位置伺服系统的控制策略,运用模糊逻辑推理对反馈偏差进行非线性在线校正,克服了传统的广义预测控制对CARIMA模型进行线性控制的缺点;最后通过MATLAB仿真和施耐德十字平台实验验证了该方法具有很好的控制性能和鲁棒性。该方法为高速高精度数控机床的位置伺服控制系统提供了一种新的思路。     

光电着舰引导系统的视轴稳定

为了提高光电着舰引导系统的视轴跟踪精度和指向精度,研究了如何隔离舰体运动对光电经纬仪视轴的扰动。对舰载光电经纬仪进行建模,引入了各种扰动力矩。设计了超前滞后控制、线性二次高斯恢复（LQG/LTR）控制和H∞控制3种控制器来提高系统的性能和稳定性,详细研究了Kalman滤波和H∞加权矩阵的设计。在Matlab中对设计的控制方法进行仿真,并在摇摆台进行了试验验证。在时域、频域响应和稳定性能等方面对3种控制器进行的对比实验表明,LQG/LTR控制和H∞控制结果满足设计指标要求,稳定隔离度达到50 dB以上。基于提出的方法,经纬仪可以对着舰飞机进行稳定跟踪和精确轨迹测量,实现着舰引导。     

飞翼布局无人机阵风减缓主动控制研究

阵风减缓是弹性飞行器研究的重要内容之一,针对某大展弦比飞翼布局弹性无人机,考虑刚体模态俯仰控制回路提出了阵风减缓控制方案,在控制器设计前后分别进行模型降阶,设计出低阶的输出反馈鲁棒控制器,闭环系统控制仿真结果显示对于离散突风翼尖加速度响应最大振幅减小21.8%,重心加速度响应最大振幅下降39%;对于连续阵风整个频带内阵风响应都得到有效控制,且在6.024 Hz处翼尖过载响应振幅下降53%,重心过载响应振幅下降45%,同时由抗阵风不灵敏度研究表明整个闭环系统具有抗阵风干扰能力。     

基于占空比优化的永磁同步电机双矢量FCS-MPC

在永磁交流伺服系统中,一般采用电流、转速和位置三环级联控制结构。作为最内部的电流环,其动态和稳态性能直接影响系统的整体性能。与传统的PI控制相比,有限集模型预测控制具有动态响应快的优点,但传统的有限集模型预测控制存在电流纹波较大的问题。为解决该问题,提出一种基于占空比优化的双矢量FCS-MPC,选择最优的矢量组合并分别计算各矢量的作用时间,从而获得更精确的电压矢量。仿真结果表明,和传统的有限集模型预测控制相比,该控制算法能够显著降低电流纹波。     

基于卡尔曼滤波的导弹姿态最优控制法

使用卡尔曼滤波器来估计系统过程状态,噪声测量值馈通至线性二次高斯控制器以实现导弹攻角的控制。该方法的控制器负责处理系统中不需要的噪声,确保跟踪误差收敛为零。通过仿真证实了控制器的有效性。     

一种非线性系统的自适应无模型预测控制方法

为了避免基于模型的控制方法在控制非线性系统时存在建模困难和模型失配的问题,提出一种非线性系统的自适应无模型预测控制方法。该方法首先将非线性系统转化为由一组伪偏导数描述的线性系统,然后利用一种改进的投影算法在线估计这组伪偏导数,得到被控系统的泛模型。根据得到的泛模型,推导出预测模型,在此基础上根据预测控制滚动的优化策略求解二次目标函数得出最优控制律。通过对CSTR过程进行仿真验证,结果表明该方法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

主动约束阻尼梁的分段线性二次规划自适应减振控制

为了提高对主动约束阻尼梁的减振效率和稳定性,依据能量法和有限元法建立压电约束阻尼梁的动力学模型,应用Ritz法缩减了系统模型,根据模型特点采用加速度二级反馈减振控制,并对控制系统Lyapunov方程的稳定性进行了证明,基于此提出一种分段线性二次规划(Piecewise linear quadratic programming,PLQR)自适应减振控制方法。通过对多种控制方式和不同初始频率时简支梁振动特性的分析,表明控制增益和补偿频率的选取直接影响减振控制的稳定性和收敛速度;PLQR自适应控制相对于线性二次规划(Linear quadratic programming,LQR)和恒增益恒频率调控对系统振动衰减最快;与被动约束阻尼减振相比,在固有频率附近电压和中点振幅的自适应变换最显著,具有更好的减振效果。     

基于自适应模型预测的无人车跟踪控制方法研究

针对避障工况下现有控制方法难以同时满足跟踪精度和稳定性的问题，设计了一种考虑滑移约束的自适应模型预测控制方法，能够在不同避障工况自适应匹配最优时域参数和稳态转角约束，提高控制器的适应能力和动态响应性能。首先由实验测试获取优化的时域参数表，并综合考虑滑移边界内的稳态转角约束，设计参数自适应机制，然后在联合仿真平台进行了双移线工况的仿真实验来模拟避障场景，验证了所设计的自适应模型预测控制器的有效性，最后基于实车平台进行了实际避障场景的路径跟踪实验。实验结果表明，与传统模型预测控制相比，所设计的自适应模型预测控制器在跟踪精度和稳定性方面都有较大改善。     

基于ARIMA⁃LSTM的飞机液压泵性能趋势预测方法

针对飞机液压泵工作强度高、工作环境复杂而导致传统性能预测方法对飞机液压泵性能变化趋势预测精度不高的问题,提出了一种基于自回归积分滑动平均-长短期记忆(autoregressive integrated moving average-long shortterm memory,简称ARIMA-LSTM)网络的飞机液压泵性能趋势预测方法。首先,将获取的飞机液压泵性能表征参数回油流量数据进行线性分解,得到趋势项数据和细节项数据;其次,采用自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,简称ARIMA)方法对趋势项数据进行预测,同时采用长短期记忆(long short term memory,简称LSTM)网络方法对归一化处理后的细节项数据进行预测;最后,将两部分预测结果进行叠加,得到最终的性能趋势预测结果。研究结果表明,采用ARIMA-LSTM的联合预测方法对飞机液压泵性能变化趋势的预测效果明显优于单一的ARIMA与LSTM预测方法,为飞机液压泵性能变化趋势预测的工程应用提供了一种新方法。     

主动气动弹性机翼的颤振主动抑制与阵风减缓研究

多输入／多输出系统的颤振主动抑制与阵风减缓是主动气动弹性机翼技术的重要研究方面。以一个带有两个后缘控制面的三角机翼风洞模型为研究对象，采用LQG／奇异值控制理论设计颤振主动抑制与阵风减缓的鲁棒控制律，对组成的闭环系统进行控制仿真。并从闭环稳定特性、阵风响应减缓效果、作动器功率需求和控制律的降阶四个方面提出评估指标，对闭环系统进行工程特性评估。结果表明，设计所得到的控制律能应用于工程实践。     

双三角钻臂非齐次模型自适应预测控制

针对双三角钻臂这类非线性系统的控制问题,为克服系统闭环预测存在的缺陷,提出了一种非齐次增量型时变线性模型,给出并证明了其存在性定理。提出了基于该类模型的自适应预测控制算法,并将该算法实际应用于双三角钻臂直接定位控制,使双三角钻臂获得了很好的轨迹跟踪性能。该控制算法比传统广义预测控制算法简单,容易实现,其应用效果证明了它的可行性和有效性。     

二级倒立摆的LQG最优控制研究

为实现二级倒立摆系统的稳摆控制,应用了线性二次高斯最优控制。根据LQG的分离原理,首先利用最优控制设计控制律,得到状态反馈;由于系统状态不能完全测得,而且系统也不可避免地会受到噪声的影响,在详细给出相应参数取值规则的基础上,采用了卡尔曼滤波对系统输出做出最优估计。最后的仿真结果表明,设计的控制器能够较好地对二级倒立摆进行稳定控制,且具有抑制噪声和抗干扰能力。     

二级倒立摆的 LQG 最优控制研究

为实现二级倒立摆系统的稳摆控制,应用了线性二次高斯最优控制。根据LQG的分离原理,首先利用最优控制设计控制律,得到状态反馈;由于系统状态不能完全测得,而且系统也不可避免地会受到噪声的影响,在详细给出相应参数取值规则的基础上,采用了卡尔曼滤波对系统输出做出最优估计。最后的仿真结果表明,设计的控制器能够较好地对二级倒立摆进行稳定控制,且具有抑制噪声和抗干扰能力。     

具有模糊约束的广义预测控制

本文研究了预测控制中的模糊决策问题。与传统的误差加权性能指标相比,在预测控制中利用模糊目标和模糊约束具有更大的灵活性,等式约束和不等式约束可以统一为模糊软约束,约束预测控制可以转化为标准的模糊优化问题,用一组不精确的满意优化解取代了传统的唯一最优解,这样,设计者对特定的被控对象有更多的灵活性。仿真结果表明了对控制量或系统输出加入约束时该方法的有效性。     

基于Prophet模型的电量预测技术研究

短期电量预测对电网的运营维护工作具有重要意义。传统的电量预测方法包括灰色预测模型、ARIMA、指数平滑等,这些方法通常是使用线性时序模型拟合电量数据。然而,电力的使用受外部多种环境因素的影响,含有多个成分,线性模型无法很好地表征电量数据的规律。为提高电量模型预测的准确性,基于Prophet模型进行电量预测,应用到同期线损系统采集的电量统计数据上得到精确的预测结果。对比实验表明,此模型相比于传统预测方法有一定性能优势,并且Prophet模型的成分分解使得用户的用电量变化可以具体解释。