一种改进的模型算法控制

本文提出一种改进的模型算法控制。改进模型算法控制将常规模型算法控制中的系统输出预测方程改为一种状态空间描述形式,用现代控制理论来分析研究模型算法控制系统。改进模型算法控制的在线预测计算量比常规方法大为减少,而且系统性能也有改善。最后给出用改进方法控制一个实验液位系统的结果。     

倒立摆对象的预测函数控制

基于预测函数控制的诸多优点,希望能将其应用于复杂的非线性不稳定高阶系统,研究了该算法在倒立摆系统中的初步应用。在简要介绍了预测函数控制基本算法的基础上,通过仿真和实例说明了单纯PFC算法不能镇定相对简单的一级倒立摆系统,而采用单纯的PID算法往往不能获得期望的控制性能,故提出了PFC-PID串级控制。先用PID内环镇定倒立摆系统,外环再用PFC算法优化控制性能。最后通过仿真和实例验证了该串级算法具有良好的控制性能。     

基于时域的PID模型预测控制算法改进及仿真

在分析模型算法控制(MAC)算法和PID算法的基础上,针对两种算法的不足,结合两种算法的优点,推导了基于PID性能指标的改进的MAC控制算法PIDMAC算法。这种算法既具有PID算法的优点,结构简单,参数调节方便,又具有预测功能。通过仿真研究的对比,在时域内分析了PIDMAC控制器的参数选择对系统控制性能的影响,说明了PIDMAC算法比基本MAC算法具有更好的控制性能,为工程应用打下较好的理论基础。     

一种改进的基于神经网络模式的PID控制研究

基于神经网络模式的PID控制是PID控制规律与神经网络的动态结合,本文分析了此控制的局限性,并提出了改进算法,扩大了此控制的适用范围。用Matlab软件对改进的算法进行仿真,结果证明改进的算法有很好的收敛效果,从实验上验证了算法的有效性。     

基于免疫粒子群优化算法的增量式PID控制

基于粒子群优化算法的收敛速度快简单易实现的特点和免疫算法的免疫记忆、免疫自我调节和多峰值收敛的特点,本文设计出免疫粒子群算法,并将其应用于PID控制器中。仿真结果表明,免疫粒子群优化算法适用于增量式PID控制,并且基于免疫粒子群优化算法的增量式PID控制的跟踪效果和抗干扰能力比粒子群优化算法的PID控制和基于免疫算法的增量式PID控制跟踪效果和抗干扰能力都要好。     

基于特征分析方法消解RED冗余参数

RED算法是网络拥塞控制的基础算法,加载算法需要设置队列平均长度、队列丢包上下限阈值、数据包平均尺寸等多项参数,且参数设置没有明确的规则限制和理论依据,不合理的参数值会削弱算法的拥塞控制效果。在网络拥塞特征分析的基础上,挖掘数据包达到速率和数据包处理速度两个拥塞控制指标之间的关系,建立指标与RED算法参数的映射,消解多余参数并确定参数值域范围,改善算法在网络环境中的拥塞控制效果,提高算法的实用性。     

PI型自抗扰广义预测控制的性能分析

为克服自抗扰控制(active disturbance rejection control, ADRC)算法在大时滞系统中的局限性,减小PI型广义预测控制(PI-type generalized predictive control, PI-GPC)算法的在线计算量,我们在先前的研究中提出了PI型自抗扰广义预测控制(PI-type active disturbance rejection generalized predictive control, PI-ADRGPC)算法。本文通过频域分析方法,对PI-ADRGPC算法进行了稳定性分析,利用PI-ADRGPC算法离散形式的开环传递函数绘制其伯德图,分析了参数变化对PI-ADRGPC性能的影响。通过绘制奈奎斯特曲线,分析了PI-ADRGPC算法的稳定性。通过控制一阶惯性环节以及船舶航向控制系统验证了所提出算法的性能。研究结果表明:与ADRC-GPC算法相比,PI-ADRGPC算法的响应速度更快、控制效果更好。     

基于路由队列资源自适应的非线性随机早期检测算法

针对随机早期检测(RED)算法在网络拥塞控制中的缺点和复杂性,提出了基于路由队列资源(缓冲)自适应的新算法(ND-RED)。该算法采用非线性丢包策略和动态调整算法参数的方法,使得路由队列长度稳定在参考值附近,从而有效控制了网络拥塞,高效地利用了资源。最后实验结果表明,ND-RED算法具有良好的稳定性,在队列控制和丢包率控制方面优于RED算法。     

低通滤波PID控制算法在PCS中的应用

PID控制是反馈控制系统中最常用的控制方法。在托卡马克装置中，等离子体的行为是很难精确预测和控制的。托卡马克等离子体控制系统中包括了对不同控制对象的PID控制。基于数字滤波技术设计的低通滤波PID算法，通过滤掉误差信号中的噪音信号从而提高了算法的控制效果。该算法在等离子体控制系统中得到了很好的应用。     

基于模糊控制算法的智能车转向舵机控制

针对智能车辆自主寻迹问题,运用模糊控制算法对智能模型车的转向舵机进行控制。该算法通过对寻迹路径的偏差及偏差的导数进行模态划分,产生对应的控制规则,控制舵机的转角,以达到消除偏差的目的。该算法具有控制灵活、响应速度快、超调量小、鲁棒性强等优点。通过在实际模型车中的应用说明了该算法在这类系统的控制是可行的。     

管式加热炉PID算法改进及其在虚拟仪器中的应用

工业控制中经常采用PID算法,但是针对管式加热炉的工艺及控制要求,PID算法难以实现对管式加热炉精确的温度控制,且抗干扰性不强.改进了PID算法,并将该算法应用于虚拟仪器,通过带延迟的一阶惯性环节验证了改进算法的控制效果.将改进算法与PID其它算法进行结果比较,达到了对管式加热炉的控制要求,经投运,效果明显改善.采用LabVIEW设计PID模块,提高了控制系统的性能和开发效率.     

拓扑排序在并发控制可串行化算法中的应用

并发控制是分布式数据库管理系统的重要组成部分，并发控制用来控制多个事务的并发运行，避免它们之间的相互干扰，保证每个事务都产生正确的结果。该文从构造并发控制可串行化的前趋图出发，利用拓扑排序进一步研究了并发控制可串行化的算法，详细阐述了冲突可串行和状态可串行化的测试算法并运用在实例中。该算法可以作为并发控制可串行化的正确性准则，在实际中，应结合其它算法共同运用。     

基于改进粒子群细菌觅食算法的矿井控制研究

研究矿井提升机自动化控制中精度不高且控制性能不稳定问题;目前的粒子群算法用于自动化控制系统时,存在早熟和算法参数难确定的缺陷,参数镇定效果较差;针对以上弊端,提出了细菌觅食粒子群优化算法的矿井自动化控制算法,改进算法将矿井自动化控制的主要参数作为算法输入变量,利用细菌趋化、繁殖以及驱散过程对粒子群算法的解进行优化,然后根据粒子群算法框架进行粒子更新,有效地提高了粒子群算法的全局求解能力,解决了矿井提升机控制准确度不高稳定性不好的难题;仿真结果表明,该算法具有较好的镇定效果,且算法控制精度比传统算法提高24.3%,具有较好的适用性。     

基于拥塞控制的AQM算法研究

在对网络拥塞控制进行分析的基础上,介绍了AQM(Active Queue Management)算法的特点及网络流量特征对AQM算法的影响。根据AQM算法的发展概况,将AQM算法中的DropTail算法、RED(Random Early Detection)算法、Adaptive RED算法、PI算法、REM(Random Early Marking)算法和AVQ(Adaptive Virtual Queue)算法进行了比较评价。并对AQM算法的反馈方式及AQM算法的控制理论进行了较为详细的分析与探讨。     

Truetime的网络控制系统仿真研究

介绍了网络控制系统,Truetime工具箱以及安装过程。结合使用Jitterbug工具箱用LQG算法对3个倒立摆网络控制模型进行了仿真实验,运用EDF算法和RM算法进行仿真对比。从结果可以看出,3个倒立摆都得到了很好的控制,EDF的总体控制性能要优于RM控制算法。从丢包率和网络传输速度两方面研究了网络服务质量(QoS)对控制性能的影响。采用PID算法控制单回路的直流电机模型,丢包率较小,传输速率较快,控制性能较好。     

一种CDMA系统功率控制新算法

本文利用无源控制系统理论,分析基于博弈论的CDMA功率控制问题。构造出一类严格无源的功率控制结构,形成一种新型功率控制动态算法。利用MATLAB语言仿真验证了本文算法的有效性和收敛性,同时和传统的算法作以比较,证明了该算法具有良好的系统性能和灵活的系统设计性能。     

PID与模糊控制算法的比较及其改进

分析比较了PID控制和模糊控制算法，针对一般PID控制容易产生超调，模糊控制的稳态精度不高的缺陷，提出了相应的改进算法－复合PID算法和带动态补偿的模糊控制算法，并通过水温控制仿真实验，比较了这几种控制算法的控制效果，实验结果证明，这两种改进算法不仅系统超调小，而且具有较高的稳态控制精度，可广泛应用于精确控制领域。     

一种高阶滑模控制算法的改进及应用

针对一类高阶滑模算法收敛速度慢、控制作用不连续等不足,以二自由度轮式机器人为控制对象设计了改进算法．首先,引入虚拟控制项以增加系统相对阶的形式进行高阶滑模算法改进,得出了一种新的高阶滑模控制律．与原算法相比,系统收敛速度快、控制作用平滑连续．然后,为解决二阶超螺旋算法仅适用于系统相对阶为1的问题,以跟踪误差的高阶导数建立滑动量,构造适用于高阶系统的二阶超螺旋算法．最后,通过数值仿真验证了改进算法的有效性．     

新的弱磁算法应用于感应电机的DTC控制

提出了一种新的弱磁算法应用于感应电机的直接转矩控制。基本思想是根据给定转速值与实际机械转速的误差来调节磁通参考值,实现快速的弱磁控制。传统的弱磁控制算法需要计算基速,而提出的新算法不需要知道基速值,并且基本不依赖电机的参数。通过分析直接转矩控制不同时刻的最大转矩,推导出了新的弱磁算法的模型。对提出的算法进行了仿真,并与没有采用弱磁算法的传统的直接转矩控制进行了比较,通过仿真结果可以看出新算法的有效性。     

应用于工业监控的视频增强处理算法的FPGA实现

应用 VerilogHDL 在 FPGA 中实现了视频增强算法,设计了视频增强算法所需的辅助功能,包括视频编解码控制、SRAM 访问仲裁控制及色度空间变换控制,用 Matlab 进行了视频增强的仿真,优化了视频增强算法的参数。