基于负载观测的抗扰动伪微分反馈策略电机控制

针对电机伪微分反馈(PDF)策略控制系统中的负载突变问题,为了进一步提高其抗负载突变能力,将负载观测器融合到电机PDF策略控制器系统中.采用能够直接测量的转角为已知观测量,设计出降阶负载转矩观测器,推导出观测器与PDF策略融合的控制律,得到抗负载扰动的电机PDF策略控制系统,从而获得更优良的抗负载扰动能力.结合实际应用对象,建立相应控制系统的Simulink仿真模型,通过仿真验证比较本文设计的抗负载扰动的电机PDF策略控制系统与普通的电机PDF策略控制系统的控制效果.其结果表明,采用本文方法设计的电机PDF策略控制系统具有更优良的抗负载扰动能力.     

输出概率密度函数鲁棒弹性最优跟踪控制

研究了一类随机动态系统的鲁棒弹性最优跟踪控制问题。在采用B样条神经网络模型逼近随机动态系统的输出概率密度函数(PDF)的基础上,同时考虑系统模型和控制器增益不确定性,结合Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)技术,引入增广控制作用,设计基于广义状态反馈的鲁棒弹性最优跟踪控制器,目的是使系统的输出PDF跟踪给定PDF。通过求解LMI,所得控制器不仅能实现跟踪目的,而且能确保该随机动态系统全局稳定并满足一定的线性二次型性能指标上界。仿真结果表明该方法简单易行,且无需任何设计参数调整。     

随机系统输出概率密度函数的有限时间镇定

针对一类含有限能量未知扰动的随机动态系统,研究基于随机分布函数的有限时间控制问题.通过B样条逼近建立了输出概率密度函数(PDF)与权值之间的对应关系,利用线性矩阵不等式,给出了基于观测器的PDF有限时间控制器的参数化设计方法.采用该方法设计的控制器,可使系统对所有满足条件的未知扰动是随机有限时间有界和随机有限时间镇定的.仿真实例验证了所提出方法的有效性.     

基于Lbest PSO和NNs的电液伺服系统输出力PID控制研究

为了实现电液伺服系统输出力的稳定控制,结合局部最优粒子群优化算法和神经网络模型,提出一种PID控制器设计方法。该方法将神经网络模型(NNS)与PID控制器耦合,得到基于神经网络的PID控制器参数整定结构;再采用局部最优粒子群优化算法(Lbest PSO)确定神经网络的权重,从而得到基于局部最优粒子群优化算法和神经网络的PID控制算法;最后将提出的PID控制算法用于控制虚拟的电液伺服加载系统,以进行仿真实验。仿真结果表明,由该PID控制器控制的电液伺服系统的输出力平稳地收敛于给定力,从而提高了系统的稳定性。     

无线携能通信下mmWave协作通信小单元的能效最优策略

针对无线携能通信(SWIPT)网络中的能量与信息同时传输阶段的优化问题,以最大化链路能量效率为目标,提出一种SWIPT下mmWave协作通信小单元的能效最优策略。该策略在最小链路传输速率和最小收集能量的联合约束下,在能量受限型用户设备的接收端采用功率分流工作模式,通过优化发射功率控制和功率分流因子,最大化系统链路能量效率。针对原问题是一个非凸的分式规划问题,具有NP难性质,采用Dinkelbach方法将目标函数转化为易于求解的凸优化问题,并设计一个交叉迭代的算法求出最优解。仿真实验结果表明,提出的策略在优化系统能量效率性能上要优于传统功率控制方法和最大发射功率法。     

一类不稳定时滞过程的最优控制

本文对控制能量存在约束条件下一类不稳定时滞过程的最优控制问题进行了探讨. 首先基于不稳定过程的互质分解, 由敏感度函数和控制敏感度函数定义了一个包含跟踪误差和控制能量在内的性能指标, 然后应用谱分解最小化该性能指标, 从而为一类不稳定时滞过程导出了一种最优的控制器设计方法, 可使系统在控制能量存在约束时获得最优的控制性能. 仿真研究进一步说明了该方法的有效性.     

基于无线携能通信的传感云系统Sink节点最优能效策略

无线携能通信能够提升传感器网络的能量效率和资源复用率,然而当前研究均优化无线携能通信参数以实现系统增益,忽略了信道质量变化对系统能量效率的影响.为了解决该问题,针对无线携能通信的传感云系统,提出基于最优停止理论的Sink节点能效优化策略.首先设计下行无线携能通信、上行信息传输的工作时序,其中下行阶段Sink节点采用机会调度策略,选择信道质量较好时刻开始下行链路传输.Sink节点能效定义为系统所实现的上行吞吐量与下行能耗之比.继而基于最优停止理论,建立Sink节点能效最优化问题并证明该问题存在最优停止规则.最后设计最优能效算法求解Sink节点最优下行无线携能传输时刻,从而制定相应的能效优化策略.通过仿真实验验证最优能效算法的有效性与性能,同时通过不同策略的对比验证所提策略在提升Sink节点能效方面的优势.     

控制能量约束时不稳定过程最优控制与仿真

在最优控制问题的研究中,工业过程控制领域中不稳定系统的控制难度比较大,且在许多控制系统设计中控制能量可能成为重要的性能指标。对控制能量存在约束时不稳定过程的最优控制问题进行了研究与仿真,优化问题的难点在于性能指标的表示与最小化。首先基于不稳定过程的互质分解,由敏感度函数和控制敏感度函数定义了一个包含跟踪误差和控制能量在内的性能指标,采用谱分解最小化该性能指标,从而为不稳定系统导出了一种最优的控制器设计方法,可使系统获得最优的控制性能。仿真结果进一步说明了方法的有效性。     

基于滤波反步法的三相永磁同步电机伺服控制

为解决永磁同步电机的角度伺服控制问题.基于dq轴坐标系建立的电机控制模型,采用滤波反步法设计位置伺服控制器,通过稳定二阶滤波过程逼近虚拟控制量的导数,避免了常规反步法中对虚拟控制量解析求导的繁琐过程.通过设计滤波误差补偿环节,保证了滤波器输出信号对输入信号的跟踪精度.基于李雅普诺夫稳定性理论设计鲁棒项,保证了闭环跟踪误差的稳定性,并采用粒子群算法对控制器参数进行优化.最后,通过仿真实验结果表明了该算法的有效性,且具有较高的跟踪精度.     

无标度网络上的动态局部路由策略设计

如何针对无标度网络的物理特性进行路由策略设计和优化是一个值得深入研究的问题。提出了一种参数可调的动态局部路由策略,该策略基于网络节点的转发能力及节点处数据包队列长度设计,能够通过调整参数来优化路由策略,使网络容量及平均网络数据包路由时间达到最优。通过仿真确定了最优参数[α]近似等于0.5,该参数使得网络节点处的数据包数与节点处理能力基本成正比关系。应用平均场方法证明了最优参数的理论值与实验值吻合。与经典的局部路由算法进行了仿真比较,结果显示该算法更有优势。     

基于运动控制和频域分析的移动机器人能耗最优轨迹规划

本文针对两轮自平衡可移动机器人, 提出了一种新的能耗最优运动轨迹规划方法.本文将轨迹规划与由轨迹跟踪控制器和机器人动力学方程组成的运动控制模型相结合, 基于期望轨迹与实际电机输入电压间的传递函数和能量在时域和频域上的对应关系, 通过频域分析的方法得到了具有明确机理表达的线性能耗模型, 并采用最小二乘线性回归法对模型参数进行辨识.对于能耗最优轨迹, 由全局路径规划得到的路径点作为局部轨迹规划的局部目标点, 通过一定的数学转换和参数求导, 可直接得到相邻两个局部目标点间的能耗最优运行轨迹和对应的运行时间.通过仿真实验证明了本文所提能耗模型的准确性和所得轨迹的能耗最优性.     

基于MATLAB/SIMULINK的PDF控制系统设计

该文采用Simulink中封装(Mask)的方法设计了PDF控制器模块，并提出了基于MATLAB／SIMULINK的PDF控制器设计的实现方法。通过编写MATLAB的M脚本文件对Simulink模型进行控制，然后进行PDF控制系统的仿真计算，仿真效果良好。     

迭代学习控制的最优学习律和简化学习律的频域研究

为了在线性时不变MIMO系统中得到迭代学习控制的最优学习律和便于工程实现的简化学习律,在频域上对其进行了相关研究。以系统的传递函数矩阵为基础,依据Parseval定理,将时域误差关联为频域误差,再利用Jordan标准形矩阵等矩阵性质,得到了学习律的通适收敛条件。通过分析该条件,得出了收敛速度最快的一次迭代就能完成的最优学习律。由于高阶导数不利于消除噪音,因此文中还讨论了导数的降阶,给出了简化学习律算法。仿真结果表明,最优学习律和简化学习律是有效的。     

磨浆过程输出纤维长度随机分布预测PDF控制

磨浆过程作为制浆和造纸工业最为重要的生产环节之一,其输出纤维长度随机分布（Fiber length stochastic distribution,FLSD）形状直接决定着后续造纸过程的能耗和纸品质量.针对传统的均值和方差难以描述输出FLSD特征,即具有非高斯分布特性,本文提出一种磨浆过程输出FLSD的预测概率密度函数（Probability density function,PDF）控制方法.首先,采用径向基函数（Radical basis function,RBF）神经网络逼近输出FLSD的PDF,在采用迭代学习方法完成基函数参数整定基础上对相应权值向量进行估计.其次,针对权值之间存在强耦合特点,利用随机权神经网络（Random vector functional-networks,RVFLNs）建立表征输入变量和权值之间关系的预测模型.最后,基于建立的输出FLSD模型设计预测PDF控制器,最终实现对期望输出PDF的跟踪控制.基于工业数据实验验证了所提方法的有效性,为磨浆过程优化运行和控制提供理论依据.     

基于双核变频注塑机控制优化方法研究

针对传统的注塑机采用单核变频控制技术,很难处理相同时域内的多个变频控制信号,造成SPWM波形的质量不高,注塑机控制精度效果不好的问题,提出了一种基于ARM+DSP双核变频技术的注塑机节能控制方法,使得变频系统能够同时处理时域内多个变频控制信号;运用离线计算且带误差补偿的不对称规则算法,改善载波比N较小情况下SPWM波形的质量;实验结果表明,在不改变变频器主电路及结构的情况下,双核控制的硬件结构及离线计算的软件设计,显著提高了变频器功能扩展的自由度和变频器的控制性能,为注塑机节能改造提供了一种切实可行的方案。     

基于数据的网络化系统最优控制

针对网络介入导致的系统动态复杂性增加及建模困难等问题,提出了基于数据驱动控制的思想,独立于系统模型设计控制器。利用在线获取的系统输入/输出当前数据和历史数据,分别构造系统的输入数据矩阵和输出数据矩阵,建立两者之间的线性关系,获得当前采样时刻系统的Markov参数,将该参数代入到Markov参数形式表示的Riccati方程解中,获取最优控制增益。同时利用输入与输出之间的线性关系,构造一个控制器状态观测器,利用估计的控制器状态参与计算最优控制律。最后,在Truetime1.5和Matlab仿真平台上验证了提出的控制器是有效的。     

基于启发式动态规划的固体氧化物燃料电池优化控制研究

固体氧化物燃料电池(SOFC)系统是一个非线性系统,现存的建模方法和优化控制算法很难对其进行精确的建模及优化控制;针对此问题,采用基于数据的建模方法,对固体氧化物燃料电池系统进行BP神经网络建模,然后在此基础上,首次采用启发式动态规划(HDP)算法对固体氧化物燃料电池系统中的各种气体分压、输出电压以及温度进行优化控制;Matlab仿真结果表明,基于BP神经网络的HDP优化算法具有收敛速度快、鲁棒性强、控制精度高等优点,并使固体氧化物燃料电池系统在负载变化时很快稳定输出电压,实现了优化控制,减少能耗。     

基于模型参考自适应PID的高压釜温度控制

通过对某厂生产复合玻璃关键步骤“合片抽真空”的研究,发现在此过程中应用的温度控制方法简单,控制效果不理想,会产生超调、震荡等现象;为了解决在温度控制过程中出现的这些现象,提出了一种基于模型参考自适应PID的高压釜温度控制方式;首先,通过实验对高压釜釜内温度进行温度建模;然后,以此温度模型为理论依据,通过模型参考自适应控制方式对PID参数进行在线调整,即利用了PID控制使用方便、原理简单的特点,又弥补PID参数不能在线整定的缺点;通过仿真实验证明,该控制方案能够有效减少超调量,改善动态特性。     

时域和频域宽带数字波束形成方法研究

为了进一步体现数字波束形成系统的优越性,讨论了宽带数字波束形成(DBF)系统,包括时域波束形成和频域波束形成2种方法,通过设计实例,给出了2种方法的性能比较。理论分析与仿真结果表明:时域方法降低了数据存储量及计算复杂度,而频域方法更具备通用性,适用于并行多波束系统。