网络控制系统的自适应预测控制

研究了具有网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统中的自适应预测控制问题.考虑传感器与控制器、控制器与执行器间皆有时延和数据包丢失,充分利用网络传输数据包的容量,提出一种方案,在控制器节点获得被控对象的输入输出数据以在线辨识对象模型参数,并利用辨识模型设计预测控制器,给出了算法的推导过程和时延及数据包丢失的补偿方法.校园...     

一类复杂非线性系统的特征模型自适应控制

传统的自适应控制理论不能胜任复杂的非线性系统,本文针对一类复杂的带滞后环节的非线性系统,采用特征模型黄金分割自适应控制方法进行研究。该控制方案是一种无模型控制策略,即控制器构造时不用系统精确模型,只凭借系统输入输出信息。分别将特征模型和PID控制方法用在系统上实施控制,考虑了不加扰动和加扰动两类情况下进行分析,结果表明特征模型黄金分割方法具有良好的控制性能,响应迅速,超调量小,鲁棒性更强。     

基于ASAPSO的火炮随动系统模糊控制策略

针对传统PID控制器因参数无法随负载变化而实时改变,导致火炮随动系统控制效果不佳的问题,设计了以空间矢量控制为理论基础的三闭环随动控制系统。该随动控制系统采用永磁同步电机(PMSM)作为执行电机,并在系统位置环上加入了经自适应模拟退火粒子群优化算法(ASAPSO)优化参数后的模糊控制器。通过搭建系统仿真模型,将这2种控制器分别运用在该随动控制系统的位置环上,对比了2种控制器的位置响应、抗转矩扰动能力和目标跟踪能力。结果发现,模糊控制器的参数经ASAPSO优化后,系统的静态特性和动态特性比传统PID控制器更好,能够有效克服转矩扰动等非线性因素的影响,系统具有较好的目标跟踪性能。     

基于模型预测控制的永磁同步电机参数辨识

为了达到永磁同步电机系统的动态响应快、稳态误差小、控制精度高的要求,采用模型预测控制设计转速控制器和电流控制器分别代替传统矢量控制系统的转速PI控制器和电流PI控制器,又因预测控制器较依赖于电机模型参数,易在电机运行过程产生参数失配现象,提出模型参考自适应方法对基于模型预测控制的永磁同步电机进行在线多参数辨识,以保证电机控制系统的性能要求,为了解决多参数辨识存在的欠秩问题,采用模型参考自适应分步辨识策略,以准确辨识电机模型参数,并在MATLAB/Simulink上仿真验证了所描述方法的有效性和可行性。     

一类非仿射非线性系统混合自适应模糊控制

针对一类单输入单输出非仿射非线性系统控制方向未知情况下的控制器设计问题,提出一种混合自适应模糊控制器设计方案。该方案利用泰勒级数将非仿射系统转换为仿射系统,通过模糊逻辑系统逼近该仿射系统中的未知函数,基于此构造模糊控制器,同时利用跟踪误差和模型预测误差设计参数自适应律。利用Lyapunov稳定性定理证明运用所设计的控制器可以保证系统跟踪误差收敛,同时证明了该方案相比已有方案系统跟踪误差具有更快的收敛速度。仿真结果验证了所提控制器设计方案的有效性。     

永磁同步电机非线性黄金分割自适应转速控制

针对永磁同步电机系统复杂设计高精确度的控制器比较困难的问题,采用id=0的矢量控制策略,基于永磁同步电机的特征模型,设计一个以非线性黄金分割自适应控制为主的控制方案。通过安排过渡过程和特征模型参数的在线辨识实现了该控制方案下控制器参数的在线自适应调节。实验结果表明该控制方案不仅能够实现永磁同步电机较高精确度的转速控制,与一阶自抗扰控制、增广状态反馈控制和传统的PI控制相比,具有更加优越的暂态和稳态性能。     

恒压供水控制系统自适应模糊PID控制器设计及仿真

恒压供水系统中控制系统复杂多变,控制参数测定不精确;本文提出了把PID控制与自适应模糊控制结合在一起的一种自适应模糊PID控制器应用恒压供水系统中,借助于PID参数的在线模糊自整定,实时修改PID参数,通过Matlab仿真实验发现该控制系统的响应速度加快,超调量减小,过渡过程时间大大缩短,振荡次数少,系统在运行过程中始终处于优化状态。自适应模糊PID控制器在恒压供水系统中的应用既可以提高系统控制性能．又能最大限度地节约供水系统能源。     

永磁同步电机改进型鲁棒模型预测转矩控制

针对永磁同步电机传统模型预测转矩控制策略存在脉动大、抗干扰能力差、权重因子需要反复调试等缺点,提出了一种基于自抗扰控制器的改进型鲁棒模型预测转矩控制策略。首先,通过设计转速环自抗扰控制器,并引入一种连续且平滑的新型fal函数,进一步提高了自抗扰控制的控制性能。然后,设计了一种无权重系数的价值函数,优化系统控制性能的同时简化了设计过程,解决了权重因子调试的问题。最后,采用两步预测降低延时对控制系统的影响,提高了控制精度。仿真和实验结果表明,提出的改进型鲁棒模型预测转矩控制策略有效降低了系统脉动,提高了系统的控制性能和参数鲁棒性。     

基于在线强化学习的风电系统自适应负荷频率控制

大规模风电接入给系统带来新的不确定性,影响系统频率响应特性,从数据驱动的角度出发,提出了一种基于自适应动态模型的在线强化学习方法,用于系统的负荷频率控制。建立低秩自编码器特征提取网络,从所量测的低维数据中发现隐藏特征;基于特征网络,建立非线性动态系统稀疏辨识学习模型,感知系统动态模型的潜在物理状态,提升模型在线学习效率;通过结合模型预测控制,进行实时决策控制。所提出方法能够有效解决传统模型预测控制对系统全局模型准确性的依赖问题,加强控制器对系统动态模型的自适应性,且能有效跟踪风电输出功率的随机波动。最后,以接入四型风机的负荷频率控制模型为例,验证所提方法的有效性。     

基于逆模型的火电机组自适应解耦控制

提出了一种基于逆模型的火电机组负荷对象自适应解耦控制方法。根据系统的输入输出信息,建立机组负荷对象逆系统的模糊规则模型,并依据该逆系统模型实现对被控对象的近似线性化和基本解耦。论证了逆系统模型特征参数与控制系统中各控制器特征参数之间的内在联系,在此基础上形成了一种与机组负荷对象特性相匹配的自适应控制系统。文中通过仿真实例验证了该方法的有效性。     

基于黄金分割法优选的中长期负荷变权组合预测

为了提高中长期负荷预测的精度,避免单一的灰色模型预测和指数平滑法预测精度偏低的缺点,提出了基于黄金分割法优选的自适应变权组合预测方法。该方法首先对灰色预测方法和自适应三次指数平滑法进行了改进,以拟合值与实际值之间的相对误差绝对值之和最小为目标,利用黄金分割法优选出自适应三次指数平滑法的平滑系数,确定最优的三次指数平滑模型,然后以同样的方法确定灰色模型和自适应三次指数平滑法的权重。接着,对原始负荷数据进行新陈代谢,重复利用黄金分割法优选出新的平滑系数和各单一方法的权重,即可得到新的变权组合预测模型。仿真结果表明,所提出的自适应变权组合预测方法切实可行,与单一的灰色模型、三次指数平滑法及等权组合预测方法相比,有效地提高了中长期负荷预测的精度。     

基于TCN动车组牵引电机控制系统建模方法研究

针对动车组交流异步牵引电机的空间分布性特点,讨论了基于列车通信控制网络(TCN)的牵引电机控制系统建模方法。采用输入输出反馈线性方法对牵引电机的5阶非线性模型进行线性化和解耦,之后将其引入基于TCN的动车组网络控制系统,并考虑了网络控制系统中的网络延迟。使用动态输出反馈控制方法,得到网络化的异步牵引电机控制模型。运用Lyapunov稳定性理论对闭环控制系统进行了稳定性分析,给出了系统的渐近稳定条件。     

应用P2P技术的互联网电机控制方法

针对在internet场景下的网络化控制系统(networked control system,NCS)通常要面临的两个问题:第一是不同网域内的控制节点无法直接通信;第二是internet环境下不稳定的网络链路质量会导致控制系统性能的下降甚至引发系统故障,首先提出一种基于端对端(peer-to-peer,P2P)技术的NCS系统,解决了internet范围上控制节点间的通信问题;然后设计了控制任务的共享功能:被控端节点可以向网络中发布被控对象的控制算法文件,而系统内的其他远程计算机都可以通过下载控制任务文件成为远程控制器。上述方法实现了internet环境下NCS系统的拓扑动态性和数据链路的冗余性,从而增强了系统的容错能力。最终通过实验证明了P2P技术搭建的NCS系统在internet范围上的拓扑动态性,且验证了冗余控制策略增强系统容错能力的有效性。     

PID-controller with predictor and auto-tuning algorithm: study of efficiency for thermal plants

The problem of efficiency estimation of an automatic control system (ACS) with a Smith predictor and PID-algorithm for thermal plants is considered. In order to use the predictor, it is proposed to include an auto-tuning module (ATC) into the controller; the module calculates parameters for a second-order plant module with a time delay. The study was conducted using programmable logical controllers (PLC), one of which performed control, ATC, and predictor functions. A simulation model was used as a control plant, and there were two variants of the model: one of them was built on the basis of a separate PLC, and the other was a physical model of a thermal plant in the form of an electrical heater. Analysis of the efficiency of the ACS with the predictor was carried out for several variants of the second order plant model with time delay, and the analysis was performed on the basis of the comparison of transient processes in the system when the set point was changed and when a disturbance influenced the control plant. The recommendations are given on correction of the PID-algorithm parameters when the predictor is used by means of using the correcting coefficient k for the PID parameters. It is shown that, when the set point is changed, the use of the predictor is effective taking into account the parameters correction with k = 2. When the disturbances influence the plant, the use of the predictor is doubtful, because the transient process is too long. The reason for this is that, in the neighborhood of the zero frequency, the amplitude-frequency characteristic (AFC) of the system with the predictor has an ascent in comparison with the AFC of the system without the predictor.     

异步电机效率优化控制及动态响应研究

针对异步电机效率优化问题,在黄金分割法和模糊搜索控制法的基础上,提出了一种新型混合控制方法。该方法在模糊控制中设计了合理的比例因子和隶属度函数,保证了在初始阶段搜索步长,根据电机工况进行在线调整,减小了电磁转矩的波动。在优化的后半段中接入黄金分割法,有效解决了模糊控制在最优点附近振荡和收敛速度慢的问题,保证了系统的稳定性。同时针对弱磁情况,给出了一种动态电流分配策略以提高系统动态响应速度。仿真结果验证了新型混合搜索法和动态电流分配法的有效性。     

A probabilistic approach to stability and stabilization of networked control systems

In this paper, a probabilistic approach is proposed to study the modeling, stability, and stabilization problems for networked control systems (NCSs) with simultaneous random network communication delay and data dropout. Different from existing modeling approaches, the proposed NCSs model naturally captures the stochastic characteristics of the considered NCSs by taking into account the effects of the random network communication delay and data dropout. Based on the developed NCSs model, necessary and sufficient conditions of stability analysis, state, and output feedback stabilization problems are tackled. Moreover, necessary and sufficient stability and stabilization conditions are also presented for the case when the occurrence probabilities of delay and data dropout are partially known. Finally, three numerical examples are provided to demonstrate the effectiveness and the reduced conservatism of the proposed method. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种迭代黄金分割法的独立光伏系统

针对光伏发电系统的宽范围输入及高利用率要求,采用变步长迭代黄金分割法实现最大能量捕获控制。首先,在工程软件环境下对光伏系统进行动态仿真,仿真结果表明系统可行性及算法的稳定性。在此基础上,设计了以浮点型数字信号处理器TMS320F28035为控制芯片的能量转换硬件电路,并完成了黄金分割算法的软件实现。实验结果验证了算法的有效性,系统在环境变化时30ms即可收敛到新的最大功率点,跟踪速度快,同时具有鲁棒性强和效率高的特点,算法的实现为工程实践和光伏发电系统推广应用提供了一种可工程化的寻优控制算法参考。     

改进灰色GM(1,1)模型的EAST快控电源输出电流预测

针对非模型PID控制难以克服参数变化、时滞的固有缺陷,为优化托卡马克装置中应对等离子体垂直不稳定位移的主动反馈控制,通过改进灰色GM(1,1)预测模型对基于级联H桥拓扑的EAST快控电源的输出电流进行准确预测以优化控制参数.灰色GM(1,1)预测模型适用于小样本、贫信息系统,所需建模样本少、计算简易.预测拟合序列的差异...     

Multiple characteristic model‐based golden‐section adaptive control: Stability and optimization

The characteristic model‐based golden‐section adaptive control (CM‐GSAC) law has been developed for over 20 years in China with a broad range of applications in various fields. However, quite a few theoretical problems remain open despite its satisfying performance in practice. This paper revisits the stability of the CM‐GSAC from its very beginning and explores the underlying implications of the so‐called golden‐section parameter l₂≈0.618. The closed‐loop system, which consists of the CM and the GSAC, is a discrete time‐varying system, and its stability is discussed from three perspectives. First, attentions have been paid to select the optimal controller coefficients such that the closed‐loop system exhibits the best transient performance in the worst case. Second, efforts are made to improve the robustness in the presence of parameter estimation errors, which provide another choice when designing the adaptive controller. Finally, by measuring the slowly time‐varying nature in an explicit inequality form, a bridge is built between the instantaneous stability and the time‐varying stability. In order to relax the constraints on the parameter bounds of the CM, the GSAC is further extended to multiple CMs, which shows more satisfying tracking performance than that of the traditional multiple model adaptive control method. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

网络控制系统故障检测与诊断的研究与进展

网络控制系统（Networked Control Systems：NCSs）是指控制系统信息经由网络传输的控制系统。NCSs的故障检测与诊断（Fault Detection and Diagnosis,FDD）是保障系统安全稳定运行的关键技术之一。而网络将其优势带人控制系统的同时,也带来了时延、丢包等网络传输问题,这些问题给NCSs的控制和故障检测与诊断带来了新的困难。在总结了现阶段NCSs故障检测与诊断中处理网络诱导时延、丢包、不确定性以及系统非线性的理论和方法的研究成果后,并对今后研究提出了展望。