基于物联网技术的双轴联动跟踪式光伏发电系统

针对传统光伏发电系统发电效率低、太阳光跟踪定位不够准确的问题,基于物联网技术,设计一个双轴联动的跟踪式光伏发电系统。首先,选用双轴式光伏支架和光电跟踪方式作为技术基础,构建一个基于光伏发电的双轴自动跟踪系统,该系统中的主控制器选用PLC进行控制,通过双轴式光电对太阳光进行跟踪和定位;然后对系统硬件部分和软件部分进行具体设计,系统硬件部分主要对跟踪机构和控制电路进行设计,软件部分则利用光线传感器对跟踪机构的数据进行实时跟进。实验结果表明,双轴跟踪方式的发电量更高,相较于固定跟踪方式高出了35%左右,且本系统对太阳光的跟踪定位更加准确,说明此系统可进一步提升光伏发电效率,实现节能环保和可再生资源的有效利用。     

深海集矿机行走的交叉耦合控制

深海集矿机作业过程,受到作业环境和集矿机自身的影响,具有未知性、随机性、非线性和模糊时变等特性。针对深海集矿机这些特点,本论文提出轨迹误差定义,建立集矿机运动方程和误差模型,基于模糊调节的交叉耦合误差补偿器在不改变深海集矿机内部速度控制环结构的条件下,通过向各履带提供附加补偿控制量,进而提高深海集矿机轨迹跟踪的精度,并以深海集矿机模型车为实验对象,对算法的有效性进行了验证。     

稳定的非线性系统广义预测控制

针对广义预测控制(GPC)算法稳定性分析困难,对参数未知非线性系统提出一种稳定广义预测控制(DGPC)方法。该方法首先将非线性系统转换为时变线性系统,然后利用三次样条基函数逼近时变系统中的系数,通过带时变遗忘因子的递推最小二乘算法辨识系数获得对象模型。基于模型通过性能指标中的前馈增益设计来保证控制系统稳定,仿真结果验证了该方法的有效性。     

预测控制：第四讲 广义预测控制

预测控制──第四讲　广义预测控制电子科技大学（成都）周云钟１引言近２０年来，自适应和自校正控制无论在理论研究和实际应用方面都取得了长足进展。但也必须看到，自适应控制尚受到很大限制。迄今为止，尚无一种适应式算法能够单独对大多数实际对象进行稳定而有效的控...     

基于干扰观测器的机械臂广义模型预测轨迹跟踪控制

为实现对多自由度机械臂关节运动精确轨迹跟踪,提出一种基于非线性干扰观测器的广义模型预测轨迹跟踪控制方法。针对机械臂轨迹跟踪运动学子系统,采用广义预测控制（Generalized Predictive Control,GPC）方法设计期望的虚拟关节角速度。对于机械臂轨迹跟踪动力学子系统,考虑机械臂的参数不确定性和未知外界扰动,利用GPC方法设计关节力矩控制输入,基于非线性干扰观测器方法实时估计和补偿系统模型中的不确定性。在李雅普诺夫稳定性理论框架下证明了机械臂关节角位置和角速度的跟踪误差最终收敛于零的小邻域。数值仿真验证了所提出控制方法的有效性和优越性。     

基于广义混杂预测算法的智能车电机控制

智能汽车的关键技术在于根据传感器获取的道路输入信息确定汽车转角及速度的输出。针对广义预测控制算法(GPC)对离散系统控制的局限性,结合混杂动态逻辑模型(MLD)以及广义预测算法的特点,提出一种广义混杂预测控制算法。该算法主要利用在被控对象的数学模型中引入辅助二进制变量,在不影响系统稳定性的前提下,增加了对离散事件的响应,扩展了广义预测控制算法在混杂系统中的应用。以飞思卡尔智能车模为控制对象,对电机的控制算法进行了实际测试。实验结果表明,该算法自适应能力强,稳定度高,可以实现智能车模型的平稳快速过弯。     

参数未知系统直接广义预测控制

传统的广义预测控制(GPC)算法需要在线递推求解Diophantine方程及矩阵求逆,因此计算量很大,不适合对实时性要求高的控制系统.文中对参数未知线性系统提出一种直接广义预测控制(DGPC)方法.该方法直接辨识广义预测控制器参数θu,即基于广义误差估计值对控制器参数和广义误差估计值中的未知向量θu进行自适应调整.理论证明了该方法可使广义误差收敛到原点的一个小邻域内.仿真结果验证了此方法的有效性.由于实时性提高,并且不需要被控对象模型,该方法更利于实际应用.     

机器人灵巧手基关节交叉耦合同步控制

为了提高机器人灵巧手基关节的轨迹跟踪精度,提出了包含同步误差和位置误差反馈项及平滑鲁棒非 线性反馈补偿项的交叉耦合同步控制策略,并建立了手指动力学模型．基于李亚普诺夫稳定性理论证明了所提出的 控制策略能够使同步误差和位置误差均收敛到0,并且保证了系统的渐近稳定性．与传统非同步控制的PD 加摩擦 力补偿算法和轨迹跟踪控制算法进行比较,实验结果验证了所提出控制策略的有效性．     

一类非线性系统的自适应广义预测控制

针对一类非线性系统,通过分析将其表示为具有时变系数的线性系统,然后利用带协方法差修正的最小二乘法对时变参数进行在线辨识,最后运用广义预测控制策略实现对原系统的自适应预测控制。仿真结果表明了该方法的有效性。     

稳定广义预测控制与性能分析

基于已有的一种稳定广义预测控制(SGPC)结构,以参考信号为优化变量对目标函数进行寻优,求出了控制器的滚动最优控制律,该控制律可以无静差地跟踪常数设定值.文中给出并证明了SGPC闭环控制系统的稳定性充分条件.数值仿真表明,该SGPC控制器可以保证闭环系统无稳态误差,并且适用于具有近似相消零极点的被控对象.     

基于广义预测控制和扩展状态观测器的永磁同步电机控制

在电动汽车等工况复杂的系统中,实现永磁同步电机驱动系统的快响应和强鲁棒性控制历来是研究的重点和难题.预测控制策略可实现快速的动态响应,但依赖电机的数学模型.本文结合广义预测控制理论和扩展状态观测器,提出了一种新型的永磁同步电机转速跟踪控制方法.首先基于连续时间非线性系统的广义预测控制方法,设计了速度跟踪控制器;然后针对外部扰动引起的电机性能下降问题,设计了扩展状态观测器估计系统扰动,通过对扰动量的补偿,提高了鲁棒性;而且控制器参数容易调节.试验结果表明,电机从静止到1000 r/min,与PI控制相比,超调量小,响应速度快.特别是在电机运行过程中外加负载扰动时,转速跌落更小,且更快的恢复到给定值.     

液位系统的多模型广义预测控制研究

用多模型的广义预测控制器对复杂的非线性液位系统进行仿真控制。通过在覆盖工况的若干个平衡点采用最小二乘法离线辨识建立多个线性模型,形成非线性系统的多模型表示,然后对各个子模型分别设计子控制器,采用基于相对残差的方法来实现控制增量的加权以获取控制增量。通过对单容液位系统的仿真,表明该方法的有效性。     

Design of motion trajectory and tracking control for underactuated cart‐pendulum system

A cart‐pendulum system is a nonlinear underactuated mechanical system with two degrees of freedom. This paper addresses the motion trajectory design and tracking control problems for this underactuated system. First, a friction‐like control law is designed for the system. Then, the characteristics of the closed‐loop control system are analyzed. Second, a new method of constructing an optimal trajectory for the system is developed. Then, a tracking control law is designed to quickly track the constructed trajectory. It guarantees that the motion control of the cart‐pendulum system is achieved along a reference trajectory. Finally, a numerical example is presented to demonstrate the effectiveness of the theoretical results. This study constructs an optimal trajectory for the cart‐pendulum system in its whole motion space and solves the motion control objective by tracking the constructed trajectory. It has many advantages compared with other motion control methods, eg, the optimal motion control objective of the system is achieved by a single control law; and the motion process and transient characteristics (eg, the settling time) of the control system can be accurately predicted.     

Generalized predictive control based on neural networks

This paper presents the Generalized Predictive Control (GPC) strategy based on Artificial Neural Network (ANN) plant model. To obtain the step and the free process responses which are needed in the generalized predictive control strategy we iteratively use a multilayer feedforward ANN as a one-step-ahead predictor. A bioprocess was chosen as a realistic nonlinear SISO system to demonstrate the feasibility and the performance of this control scheme. A comparison was made between our approach and the adaptive GPC (AGPC).     

基于多模型的非线性系统广义预测控制

对于复杂的离散时间非线性系统，提出一种基于多模型的广义预测控制方法．通过在平衡点附近建立线性模型，并用径向基函数神经网络来补偿匹配误差，形成了非线性系统的多模型表示，然后采用模糊识别方法作为切换法则，并结合广义预测控制构成了多模型广义预测控制器．通过对连续发酵过程的计算机仿真，表明了该方法的有效性．     

Synchronous control for high-accuracy biaxial motion systems

This paper presents an efficient synchronization control scheme for a high-accuracy synchronous motion system. In particular, an optimal PID controller for individual motion axis is first developed to guarantee satisfactory tracking performance according to traditional controller tuning strategy. Then, an additional synchronous controller is introduced to generate cross-coupling control action, so that synchronous position error across axes due to system manufacturing tolerance or disturbance could be suppressed. Experimental results on a positioning system equipped with two permanent-magnet linear motors demonstrate that the synchronization performance with the proposed control scheme could be enhanced.     

Model predictive position control of permanent magnet synchronous motor servo system with sliding mode observer

In order to improve the control accuracy and robustness of permanent magnet synchronous motor (PMSM) servo system, a new non-cascade predictive control strategy is proposed to replace the traditional three-closed-loop servo control in this paper. The design process is as follows. First, the state variables and a discrete-time state space model of motor are defined; meanwhile, the lumped term of disturbance is included in the motor model. Second, the optimal cost function is chosen to design the model predictive controller (MPC). Then, according to the uncertain parameters and external disturbance, the sliding mode observer (SMO) is introduced to estimate and compensate the disturbance. Finally, the comparative experimental result proves that the proposed predictive control method not only has less regulation parameters but also has high position tracking accuracy and strong anti-interference ability even under different conditions.     

水下机器人广义预测控制算法及能耗问题研究

对水下机器人,本文把输出量的变化作为系统优化目标,提出了一种广义预测控制算法,使其能够抑制各种噪声引起的输出波动,从而减少了系统的能量消耗.水下机器人艏向速度在线控制水池实验的结果验证了在满足设定控制指标的条件下能够抑制水下机器人艏向速度波动和减少能量消耗.     

永磁同步电机模型预测转矩控制简化控制策略

传统永磁同步电机(PMSM)模型预测转矩控制(MPTC)遍历逆变器生成的全部7个电压矢量, 计算负担较大.当转矩误差较小时, 零电压矢量利用率较高, 则可当转矩误差位于阈值范围, 电机系统直接输出零电压矢量, 否则,依然遍历7个电压矢量, 并给出阈值确定方法. 基于上述策略, 本文增加了6个定子磁链扇区位置约束, 将转矩误差大于阈值时的备选电压矢量降至4个, 并增加磁链扇区数目至12个和磁链误差约束, 进一步减小备选电压矢量. 仿真结果表明, 提出的3种简化策略控制下, 永磁同步电机系统运行正常, 控制性能与传统模型预测转矩控制基本相当,平均开关频率分别降低至77.48%, 77.09%和76.12%, 平均遍历电压矢量个数分别降低至58.29%, 32.86%和29.14%.实时性实验结果表明运行时间分别减小至57.70%, 32.96%和29.48%.