一类不确定性参数系统的自动跟踪控制融合策略

针对不确定性参数系统难以采用常规的PID控制的问题,提出了一种融合控制策略。分析了不确定性参数系统的控制难点与控制模型,基于仿人智能控制思路,设计了融合控制算法。以二阶滞后系统模型控制为例,仿真结果验证了所探讨智能融合控制策略的良好控制品质与强鲁棒性能。研究结果表明:融合策略是可行和有效的。     

城市生活垃圾焚烧的智能控制策略

垃圾焚烧是城市生活垃圾无害化、减量化和资源化处理的理想手段。针对控制策略不当导致的严重污染与能源浪费,探讨了智能控制策略在垃圾焚烧控制中的应用。剖析了垃圾燃烧控制的难点,讨论了垃圾焚烧炉燃烧过程的控制论特性,研究了与控制论特性匹配的控制策略,构造了基于仿人智能的基本控制算法。实验仿真验证了该算法的强抗扰动能力,在过程参数大幅度变化时仍表现出极强的鲁棒性。仿真研究结果表明:采用仿人智能控制算法对垃圾焚烧杜绝污染与能源浪费是合理可行的。     

神经网络仿PID参数自适应控制器及其应用

介绍了基于BP神经网络的仿PID自适应控制器，给出了控制算法，推导了基于变形Elman网络的系统辨识算法，仿真及应用表明此方法是可行的。     

在多变量系统中应用智能控制策略的新途径(英文)

讨论了建立在仿人控制特性基础上的方法及算法。文中着重解释了怎样才能把仿人控制策略(诸如真觉推理、控制特征识别及多模控制等)用于多变控制系统的问题。用文中所述方法构成的多变量控制系统在控制性能上具有确定的智能特性:系统直接在线从其运行过程中显示出来的特征获取信息;系统用一种与人处理问题相类似的方式来处理所获得的信息;系统中的控制策略是根据直觉推理来构成多模控制的;系统的控制器结构是分层建立的;为了解决系统中出现的严重耦合问题采用了协调器。计算机仿真结果验证了方法的有效性和可行性。     

具有换道功能的自适应巡航控制策略研究

传统的自适应巡航控制车辆在面对前方低速行驶的目标车辆时只能低速跟车行驶,为提高ACC车辆的行车效率,提出了具有换道功能的自适应巡航控制策略。将ACC车辆的控制模式分为定速巡航、跟车巡航、换道巡航3种,基于速度不满意累计度设计了多模式切换策略。基于模型预测控制算法设计了定速巡航和跟车巡航纵向控制器、换道轨迹跟踪控制器,并利用五次多项式规划了换道轨迹。使用PreScan/CarSim/Matlab软件搭建仿真平台,设计多种测试工况,对设计的控制策略进行联合仿真测试。结果表明,设计的控制策略稳定且可靠。     

仿蜘蛛救援机械臂结构设计与研究

针对非结构化环境下的救援任务,结合生物界蜘蛛腿部的运动特性,设计了一种仿蜘蛛式救援机械臂。基于机构学数学基础的拉格朗日方程求解救援机械臂的动力学模型。鉴于救援机器人的实时性、自适应等特性,分析径向基函数神经网络的控制策略,提出基于径向基函数神经网络救援机械臂的控制策略。采用径向基三层前向网络设计救援机器人的控制方案,重点探讨了救援机器人单关节的神经网络控制方法,并对其进行Matlab仿真。结果表明:所设计的控制方法可实现救援机械臂的自适应性和鲁棒性。     

仿人智能控制在脲醛树脂生产过程中的应用

介绍了一个已在脲醛树脂生产过程中得以实现的仿人智能控制系统，着重从控制原理上介绍了在工程中的应用方法，简述了仿人智能控制器的设计和系统的组成及特点，该控制算法具有较强的自适应和抗干扰能力，控制精度完全满足工艺要求，而且具有良好的跟随特性。     

基于改进Stanley算法的目标假车路径跟踪控制

为了满足智能汽车封闭场地测试的需求,开发了一种智能车场地测试用软目标车,能够有效地提高场地测试的安全性和效率。在封闭场地功能场景的测试中,软目标车应能够按照预设的GPS轨迹高精度行驶。为了提高目标车的路径跟踪精度,设计了基于偏差的比例、积分、微分和Stanley控制算法的横纵向控制器,基于遗传算法得到Stanley控制算法参数的最优知识库,利用模糊控制算法实现Stanley控制算法参数的自适应调节,基于Carsim和Matlab/Simulink联合建立了软目标车仿真模型,最后在封闭场地中进行实车验证。结果表明：提出的控制方法能够满足智能汽车封闭场地测试要求。     

一种多模态自适应模糊控制器

提出了一类基于三种控制策略的多模态自适应控制方法,通过在线获取对象的有关信息对各控制策略中的相应参数和规则进行修正,以期在复杂工况下提高被控系统的性能——鲁棒性。仿真试验研究证实了方法的有效性。     

电动助力转向控制策略探讨

通过分析和物理模型简化建立了电动助力转向系统的动力学模型.为了降低驾驶员施加于方向盘的转向力矩,并使驾驶员获得良好的路感,改善转向系的回正特性,提出了一种电动助力转向控制算法以提高转向盘的转向特性,探讨了一种基于转向盘转角估计的控制策略.同时,对提出的控制策略进行了仿真分析,结果表明此控制策略可提高转向盘的转向特性和稳定性.     

统一电能质量调节器的新型控制策略研究

针对UPQC中传统PI控制器对模型依赖性大,且系统参数大范围变化时,难以保证良好的动静态性能等问题,提出了一种基于CGT(command generator tracker)的直接自适应控制策略。当输入为时变信号时,该控制器能够使被控对象输出高质量的跟踪参考模型输出,从而达到渐近跟踪效果。与传统的PI控制相比,基于CGT的直接自适应控制策略具有更好的鲁棒性、灵活性和适应性。完成了相应的UPQC仿真模型及实验平台的搭建,对UPQC的补偿性能进行了仿真分析与实验。实验验证了该控制策略的有效性和可行性。     

基于变论域模糊PID控制动力总成主动悬置分析

为提高汽车的驾乘舒适度,抑制汽车发动机和路面同时向车身传递振动,减小动力总成悬置在发动机和车身之间的相互移动趋势,利用自适应模糊PID控制算法对动力总成悬置系统进行模糊化处理,同时根据变论域思想,设计系统的输入输出伸缩因子,提出一种变论域自适应模糊PID控制算法。设计仿真控制器,将自适应模糊PID控制和变论域伸缩因子控制相结合,在Matlab/Simulink中进行控制系统的仿真研究,结果表明:在路面和发动机的激励下,变论域自适应模糊PID主动控制相比于自适应模糊PID控制能够更好地抑制悬置的振动,提高整车的舒适性和平稳性。     

基于径向基函数网络的非线性通用模型控制

为了克服通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性,提出了一种基于神经网络的通用模型控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证通用模型控制策略的可实现性。其参考轨迹是一条典型的二阶曲线,由于径向基函数网络具有许多优点,该控制策略中的神经网络为径向基函数网络。该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。     

基于卡尔曼滤波和MRAC的卷绕张力控制

针对纱线收卷系统张力控制存在非线性和时变性以及存在测量噪声等问题，课题组提出了一种卡尔曼滤波和模型参考自适应相结合的张力控制方法。为提高卷绕系统的抗干扰性和稳定性，在张力测量环节通过参考模型设计卡尔曼滤波器有效抑制测量噪声。在纱线张力控制上，采用基于Lyapunov稳定性原理的模型参考自适应的控制策略对张力实时补偿。MATLAB仿真结果表明：基于卡尔曼滤波和Lyapunov MRAC的卷绕张力控制系统具有良好的鲁棒性、自适应性。该控制方法具有一定的应用前景。     

基于复合正交神经网络的广义通用模型自适应控制

在自适应逆控制中应用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,将复合正交神经网络与广义通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的广义通用模型自适应控制方法。该控制方法中的参考轨迹为一条典型的二阶曲线,控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。     

线控四轮独立转向汽车执行机构容错控制研究

针对可能出现多种执行器故障的线控四轮独立转向汽车系统,首先建立简化线性2自由度模型并定义包含多种故障的执行器故障模型,然后基于直接自适应控制方法的设计思路,引入一种鲁棒自适应容错控制策略。以跟踪参考模型为目标进行了容错控制器的设计,实现执行器故障模式下汽车对理想参考模型的零质心侧偏角和修正横摆角速度的跟踪。基于Lyapunov函数证明该容错控制器可以确保闭环系统渐近稳定。Matlab仿真及Carsim/Simulink联合仿真结果均表明,所提方法能够有效实现线控转向汽车执行器故障情况下的容错控制。     

机器人操作器系统自适应控制算法设计

由于不可避免地存在负载、摩擦及间隙等因素的影响,常见机器人操作器系统的数学模型是一组系数未知的非线性微分方程。本文根据该数学模型,借助于对输入转矩的特殊补偿,首先导出了一种新的自适应控制算法,使常见机器人操作器系统的状态误差在幅度上比用常规自适应控制算法得到的误差要小;为了减小笛卡尔(Cartesian)坐标误差,还引入一种雅可比(Jacobian)关系,并将这种关系用于李雅普诺夫(Lyapunov)直接法设计,由此而设计的自适应控制算法进一步使系统的笛卡尔坐标误差减小。计算机仿真结果证明了本文所设计自适应控制算法的优良性能。     

暖通空调系统的新型模糊自调节PID控制

针对暖通空调系统中由于存在高度非线性,外部扰动,多变量等因素而难以控制的现状,提出一种利用模糊控制器的解析表达式实时调节PID控制器各参数的新型模糊PID控制算法。闭环系统中的模糊模型在发挥控制作用的同时,作为调节器实现了对PID控制器各参数的在线自适应调节,并且给出了具体控制算法设计。仿真结果表明与传统PID控制器相比,这一新型模糊PID控制器具有超调量小,调节时间短,鲁棒性强等优良的控制性能。     

基于MPC算法的车辆自适应巡航系统分层控制研究

以前车加速度为参考,考虑跟车效率、行车安全性等因素,建立了车辆的自适应巡航控制策略;设计了基于模型预测控制算法(MPC)计算期望加速度的上层控制器;建立了逆纵向动力学模型计算节气门开度或制动力,实现自适应巡航功能的下层控制器。通过Matlab/Simulink和Carsim软件的联合仿真对巡航工况、巡航-跟车综合工况进行验证,结果表明:该控制方法能够使车辆获得理想的巡航速度,实现车辆在安全车距下较好地跟踪前车。     

一类有广泛适用性的综合控制算法

将闭环极点配置、史密斯予估和自适应控制策略有机地结合起来,提出了一类单、多变量自校正史密斯予估综合控制算法。并用数字仿真进行了验证。