基于自适应专家控制的链篦机料厚自动控制系统设计

针对链篦机料层厚度控制系统中生球料量波动大,以及生球质量不稳定造成返矿量波动和料层厚度检测滞后的特点,提出了基于自适应专家控制的料层厚度自动控制方法.链篦机机速控制以料层厚度为主要控制目标,通过专家控制规则实现根据生球料量选择链篦机的基本机速,再由料层厚度对链篦机机速进行微调.在控制过程中,专家控制规则具有自适应和自整定能力,用以应对返矿量不稳定对料层厚度控制的影响.实际运行结果验证了控制策略的有效性,料层厚度控制误差均在设定值的控制范围内.     

基于动态罚函数法的协同优化算法

为保证协同优化的系统级优化存在可行域,采用动态罚函数法,将学科间一致性约束条件下的系统级优化问题转化为无约束优化问题,提出了应用更为普遍的学科间不一致信息的定义形式,对各种定义形式进行了分析比较,并利用该值构造动态罚因子的表达式.从增强算法可靠性的角度,使用遗传算法来取代系统级优化问题中基于梯度的优化算法,同时减少了对优化函数的连续性要求,利用减速器典型算例对该方法进行了验证,结果表明该方法具有良好的优化性能.     

链篦机-回转窑温度场模糊解耦控制设计

针对链篦机-回转窑温度场具有多变量、纯滞后、非线性和强耦合等特点,本文分析研究了链篦机-回转窑温度场中的耦合因素,结合现场PLC控制提出了模糊解耦控制方法,并在Microsoft Visual Basic6.0软件开发平台上设计了模糊解耦控制器。实际应用效果表明,模糊解耦控制算法可以提高温度场的控制精度。     

具有时延和数据包丢失的网络控制系统状态反馈

针对具有时延和数据包随机丢失的网络控制系统,将系统建模为一类含有服从伯努利分布的随机变量的随机控制系统.在此基础上,利用李亚普诺夫理论和鲁棒控制理论,推导出了状态反馈控制器存在的充分条件,并以线性矩阵不等式的形式给出了使闭环系统指数均方稳定的状态反馈控制器的设计方法.仿真实例说明了所用方法的有效性.     

基于遗传算法的混合降阶H2/H∞控制器

讨论了混合降阶H2/H∞控制器的设计问题,提出了应用遗传算法设计混合降阶H2/H∞控制器的一种方法.通过遗传算法对次优H∞降阶控制器进行H2性能优化,设计出鲁棒性既强又满足系统性能要求的混合降阶H2/H∞控制器.它分别在H∞降阶和H2性能优化中两次应用遗传算法,遗传算法采用实数编码形式,其算子分别选用排序选择和最佳个体保存相结合的选择算子、实值中间重组的交叉算子及实值变异的变异算子.利用国产某型飞机对该方法进行仿真,其结果表明得到的混合降阶H2/H∞控制器具有良好的H∞性能和H2性能.     

孤岛微电网鲁棒自适应协调控制

频率是独立微电网运行的重要指标之一,而可再生能源的波动性和负荷需求的随机性会造成微电网频率偏差.为了有效抑制频率波动,针对光柴储孤岛微电网提出一种鲁棒自适应协调控制.通过对光伏系统输出功率精细化设定,并将功率输出参考值反馈到逆变器功率控制环中,使其能够根据自身容量响应微电网频率偏差.为提高柴油机调频动态特性,设计具有强...     

基于T-S模型的Chua混沌系统模糊变结构控制

针对Chua混沌系统这一复杂的非线性系统给出一种基于T-S模型的模糊变结构控制律设计。首先采用T-S模糊动态模型描述非线性系统,得到混沌系统的全局模糊模型;然后采用Lyapunov稳定性理论设计出确保模糊动态模型全局渐近稳定的变结构控制器,将模糊控制与成熟的线性变结构控制相结合,来解决非线性系统控制问题。仿真验证了方案的有效性。模糊控制器简单,规则少。     

非匹配的不确定时滞离散系统的滑模控制

针对一类不确定离散时滞系统,研究了其滑模控制问题。所考虑的系统是变时滞的,并且含有非匹配的时变参数不确定项。通过非奇异矩阵变换将其转化为两部分,一部分满足传统的匹配争件;另一部分是非匹配,但是满足范数有界的条件。利用变结构控制方法,设计了满足到达条件的滑模控制器,使系统状态在有限时间内到达滑模面。并且在控制器的作用下保持在滑模面上,从而使系统具有稳定的滑动模态,克服了传统滑模控制方法中不确定项需满足匹配条件的保守性。     

相似广义互联系统的正常动态补偿器设计

首次研究了一类具有相同线性结构的相似广义互联系统的正常动态补偿器设计问题.每个子系统都包含非线性项,且互联项是非线性非匹配的.因而设计了易于物理实现的正常动态补偿器,使之与原系统构成的闭环系统渐近稳定且没有脉冲行为.由于补偿器具有相似结构,因此易于实现.补偿器也可根据彼此之间的相似结构来进行重构.     

模拟移动床过程的软测量建模仿真研究

模拟移动床色谱作为主要的现代吸附分离技术,近年来在石油化工、精细化工、生物制药、食品加工等领域的复杂混合物分离过程中得到越来越多的应用。模拟移动床系统是一种具有强非线性、强耦合、混杂性、分布参数等特征的复杂工程系统,其建模问题一直受到广泛关注。本文提出用神经网络与遗传算法结合的混合建模方法建立SMB色谱分离过程4区流量与组份纯度的软测量模型。为了解决RBF神经网络训练时隐含层节点数选取无依据,只能依靠反复仿真尝试的问题,提出将混合递阶遗传算法与RBF神经网络结合,建立SMB色谱分离过程软测量模型,以较高的精度实现了SMB组份纯度软测量,通过仿真验证了方法的可行性。