基于最优控制迭代学习算法的收敛性研究

针对迭代学习控制算法在线性离散系统中的收敛性问题,建立了直线电机的离散化数学模型,并将迭代学习控制算法运用到电机控制系统,对其稳定性和收敛性进行了研究。提出了一种基于最优控制理论的迭代学习控制算法,利用迭代学习控制的收敛条件对所提出的控制算法的稳定性和收敛性条件进行了分析,并在前馈及反馈二自由度控制结构的基础上进行了控制器的设计;同时通过对前馈控制力引入一个加权矩阵系数,提高了基于最优控制理论的迭代学习控制算法的收敛速度,将其运用到Matlab仿真平台和实际机电控制系统。研究结果表明:基于最优控制理论和加权矩阵系数的迭代学习控制算法收敛效果显著,提高了运动轨迹跟踪性能。     

6自由度随机振动控制算法

传统随机振动控制算法中,在全频段采用相同的修正系数对驱动谱进行迭代补偿,控制算法的收敛性受系统频响函数波动特性影响较大。为削弱频响函数的波动特性对驱动谱迭代收敛性的影响,提出将修正系数由实数变为实矩阵,在不同频率取不同修正系数对驱动谱进行迭代补偿,提高算法的收敛速度。取驱动谱迭代的修正系数分别为实数和实矩阵在6自由度液压振动台上进行随机振动试验,试验结果表明,在不同频段取不同迭代步长进行驱动谱修正可以明显提高试验的控制精度。     

不同步长下自然梯度算法分离状态的比较

为了解决收敛速度和稳定性能之间的矛盾,通过建立步长因子与分离矩阵相互差异之间的非线性关系,提出了基于自然梯度算法的盲源分离技术。算法沿着梯度方向,选取非线性函数和适当的步长,由分离矩阵的迭代公式,计算得出采用不同步长时分离出的源信号,比较出收敛性和稳定性最优的信号,再经过计算串音误差和性能矩阵作为该算法的评价指标。通过MATLAB仿真分析,得出如果步长选择合适,那么自然梯度算法具有很好的分离效果,能很好的平衡收敛性和稳定性之间的关系。在设备状态监测与故障诊断中,利用盲源分离技术,能够有效提取故障特征信号,方便于机械故障精确定位。     

自适应步长顺序耦合法及其在瞬态场耦合问题分析中的应用

采用顺序耦合分析方法求解瞬态场耦合问题,在各迭代步累积的非平衡载荷残差会危及数值积分收敛性,选取极小迭代步长能够保证求解的精度及稳定性,但求解效率低.通过提取迭代节点耦合状态变量数值解,构造基于拉格朗日基函数的一阶变步长三点数值微分公式,建立步长自适应调整策略,在求解该类问题时根据耦合状态变量数值曲线波动性动态调整迭代步长.对于包含多个耦合状态变量的复杂瞬态场耦合问题,通过在迭代节点比对各变量独立步长与系统步长取值,建立多状态变量问题数据交互及步长自适应调整机制.构建异构计算机辅助工程系统联合仿真平台,对低压塑壳断路器短路分断中的运动场与电磁场耦合问题进行分析,结果表明该方法能有效求解此类问题,且求解效率较传统固定步长方法有明显提高.     

转子轴承系统稳定性分析与识别方法

大规模的工业生产对透平机械的转子稳定性提出了更高的要求,对稳定性的评价及改善技术的需求极为迫切。采用电磁激振器进行正弦扫频试验,用最小二乘法在频域对转子轴承系统的频响函数进行估计来提高数据精度,并使用均值滤波抑制频响函数的高频噪声使得频响特性更加清晰。再利用变换矩阵,将实数域的传统多输入多输出频响函数转化到复数域直接频响函数来消除正反进动模态叠加的影响,为使用有理多项式法识别转子正进动模态参数提供更高精度数据。采用有理多项式法对传统频响函数和复数域直接频响函数进行拟合识别,得到转子系统的模态参数从而进行稳定性评价,并通过理论计算和试验验证,结果表明该方法准确性较高。该方法可为提高离心压缩机的转子稳定性提供理论和技术基础。     

电容层析成像中通用迭代法的研究

根据近几年在电容层析成像（ECT）领域里应用较广泛的迭代方法，给出了一种通用的基于线性模型的投影迭代公式，以便于今后寻求新的更快收敛的迭代法。推导出了通用优化迭代步长公式，避免了凭主观经验选取步长的缺点。进一步得出了通用迭代一单步法公式。对迭代一单步法和投影迭代法进行了比较，结果表明，迭代一单步法成像质量略逊于投影迭代法，但成像速度大大优于投影迭代法，有望应用于在线成像。     

基于调整步长牛顿法的Stewart并联机构位置正解

针对采用牛顿或拟牛顿迭代算法求解Stewart并联机构接近奇异位姿的位置正解时存在计算结果不收敛以及采用牛顿下山迭代算法求解时间较长的问题,提出了将调整步长牛顿法应用于并联机构位置正解。首先设计基于调整步长牛顿法的Stewart并联机构位置正解流程;然后,采用遗传算法以步长矩阵初值及等比参数为变量,以Stewart并联机构64种极限位姿正解所需迭代步数为目标,得到步长矩阵初值及等比参数最优值。通过数值算例,设置机构杆长绝对误差为0.01mm,对64种极限位姿进行正解,牛顿法与拟牛顿法共6种位姿正解不收敛;牛顿下山法10种位姿正解时间大于2.0ms;调整步长牛顿法正解时间均小于2.0ms。调整步长牛顿法为Stewart并联机构位置正解的实时应用提供了理论指导。     

新型萤火虫算法及在刮板输送机伸缩机尾PID控制中的应用

为了提高刮板输送机伸缩机尾控制系统的工作性能,提出了一种新型萤火虫算法应用于机尾PID控制器的控制策略。在标准萤火虫算法的动态决策域半径更新公式中,为克服优化初期寻优速度慢和增强算法的全局探测能力,对其中决策域更新系数进行改进;同时利用步长单调递减对位置更新公式中移动步长进行改进,以增强算法后期的深度搜索能力。研究结果表明:新型萤火虫算法的精度及稳定性均优于原算法。建立刮板输送机伸缩机尾电液控制系统数学模型,利用新型萤火虫算法进行PID参数整定优化,并引入能量指标和超调量指标改进适应度函数,优化后的刮板输送机伸缩机尾控制系统具有良好控制品质和鲁棒性。     

新型萤火虫算法及在采煤机自动调高PID控制中的应用

为了提高采煤机自动调高控制系统的工作性能,提出了一种新型萤火虫算法优化PID控制器的控制策略。在标准萤火虫算法的位置更新公式中,通过改变惯性权重策略加快优化初期寻优速度,增强算法的全局探测能力,同时利用步长单调递减对移动步长进行改进,增强算法后期的深度搜索能力。通过建立电液比例伺服系统的数学模型,利用新型萤火虫算法对PID控制器进行参数整定优化,并引入能量指标和超调量指标对适应度函数进行改进,在MATLAB和AMESim环境下建立其控制系统及液压系统联合仿真模型并进行仿真分析。研究结果表明:优化后的采煤机自动调高控制系统具有良好的控制品质及鲁棒性,快速性、稳定性、抗干扰能力等方面均有明显提高。     

改进的BP算法在多目标识别中的应用

为了实现对多目标的识别,提出了一种改进的BP算法。采用在步长函数中加入变动量因子,即当连续两次迭代其梯度方向相同时,步长加倍;当连续两次迭代其梯度方向相反时,步长减半。由于步长在迭代过程中自适应进行调整,使误差函数E在超曲面上的不同方向按照步长向极小点逼近,实现了对目标函数的优化。给出了在目标函数最优时的BP网络对三种飞机测试集的识别结果,其收敛速度比传统BP算法快4倍以上,表明该方法能够有效地用于多目标的识别。     

音圈电机超调控制研究

针对音圈电机作动器阶跃响应超调的问题,提出了一种简单有效的抑制控制技术。通过两次阶跃输入相互抑制规划,有效地抑制了作动器的超调问题,并分析了响应误差和两次阶跃输入信号间的关系。通过仿真和实验验证了驱动控制的有效性。     

带连杆六自由度并联振动台控制方法

对于并联运动平台,将液压缸体固定,由轻量化连杆传递运动可降低液压缸运动的惯性力和铰接处摩擦力。以一种带连杆的六自由度并联振动台为研究对象,基于位置正解算法提出带连杆六自由度振动台位姿控制策略。对振动台进行了运动学分析,通过局部坐标变换推导出位置正解计算方法。利用SimMechanics建立了带连杆六自由度振动台的动力学模型。结合PI控制器、雅克比矩阵以及正解算法,应用MATLAB/Simulink搭建了完整的闭环控制模型。最后通过阶跃响应与正弦响应仿真验证控制策略的有效性。     

二次调节技术在试验台加载系统中的应用研究

通过理论分析建立了加载系统二次元件控制系统的数学模型,并利用MATLAB和Simulink软件进行了动态仿真分析。仿真结果表明：系统调整时间为0.068s,上升时间为0.026s;系统跟踪频率为6Hz的输入信号的精度较高。实验结果表明：加载转矩360N·m和222N·m的阶跃载荷时,系统响应的上升时间相等（约为0.18s）、调整时间基本一致（约为0.4s）;加载频率为1~6Hz的正弦载荷时,均值误差不大于1.24%,幅值误差在加载3Hz正弦载荷时超出了6%,其他频率下幅值误差均小于6%;当加载频率较低的实际冲击载荷时系统的跟踪性较好,响应较快。结果表明,加载系统的性能稳定,具有良好的动态性能与控制特性,能够满足液压底盘动态性能研究的需要。     

一种基于RBF补偿的自适应复合同步控制

针对Linapod并联机器人的同步轨迹跟踪问题,提出一种新的自适应复合同步控制策略。以Linapod 机构为研究对象,设计了一种将前馈控制、PD控制以及RBF适配器补偿相结合的复合同步控制策略,并根据李雅普洛夫稳定性条件给出了RBF适配器权值更新率,从而保证了控制系统的运动稳定性。研究结果表明,在该控制器的作用下,当向各轴加入单位正弦信号干扰和不加入干扰时,各轴跟踪误差都能小于0.003 mm,从而验证了该控制策略的有效性和正确性。     

Adaptive Control of Multivariable Process Using Recurrent Neural Networks

Abstract

Industrial processes are naturally multivariable in nature, which also exhibit non-linear behavior and complex dynamic properties. The multivariable four-tank system has attracted recent attention, as it illustrates many concepts in multivariable control, particularly interaction, transmission zero, and non-minimum phase characteristics that emerge from a simple cascade of tanks. So, the multivariable laboratory process of four interconnected water tanks is considered for modeling and control. For processes which show nonlinear and multivariable characteristics, classical control strategies like PIDs have performance limitations. Hence, intelligent approaches like Neural Networks (NN) is an important term in this juncture. The use of Recurrent Neural Network (RNN) is apt for modeling and control of nonlinear dynamic processes as it contains the past information about the process. The objective of the current study is to design and implement an adaptive control system using RNN for a nonlinear multivariable process.

The proposed adaptive design comprises an estimator based on RNN, which adapts online and predicts one step ahead output. A Recursive Least Square (RLS) based back propagation algorithm is used for training the network. The controller used is also a RNN, which minimizes the difference between the predicted output and reference trajectory. The objective function is minimized using a steepest descent algorithm which gives the optimum control input. Desired performance of the system is ensured by the parallel operation of both. The proposed control strategy is implemented in a laboratory scale four tank system. The trajectory tracking and disturbance rejection response obtained are compared with the response obtained by using a well designed decoupled, decentralized IMC controller.     

阀控缸系统有限时间滑模控制

针对阀控缸系统稳态跟踪误差的收敛时间均为非有限时间内收敛到0的问题，提出了一种终端滑模控制方法。解决了液压系统非有限时间收敛问题，使得跟踪误差在有限时间内收敛到0。首先，运用终端滑模控制方法通过构造终端函数方式引入非线性项，设计终端滑模面来保证系统的全局鲁棒性和稳定性；其次，基于Lyapunov稳定性理论设计终端滑模控制器，保证位置跟踪误差在有限时间内收敛到0并验证其稳定性；最后，利用阀控缸系统模型以正弦信号及其衍生信号为参考信号对控制策略进行Simulink仿真，表明了终端滑模控制方法的可行性与有效性。     

永磁同步电机调速系统的自抗扰控制

提出了一种利用反双曲正弦函数的一阶自抗扰控制器,以提高永磁同步电机正弦波脉宽调制(SPWM)调速系统的跟踪精度。研究了永磁同步电机转速环的数学模型;分别设计了一阶跟踪微分器和二阶扩张状态观测器,利用李雅普诺夫函数分析了它们的收敛性;构造了转速环的一阶自抗扰控制器,同时证明了一阶自抗扰控制误差系统的渐近稳定性。最后,将该新型一阶自抗扰控制器作为永磁同步电机的转速调节器,分析了自抗扰控制永磁同步电机的SPWM调速系统。仿真实验表明:自抗扰控制调速系统速度阶跃跟踪的调整时间约为0.15 s,稳态误差小于0.28 r/min;同一调速系统正弦响应的最大跟踪误差约为17 r/min。与PI控制调速系统相比,自抗扰控制永磁同步电机调速系统阶跃响应快速而平稳,无超调,稳态误差小;另外,系统正弦响应的跟踪性能好,跟踪误差小。     

水位自动控制系统的建模研究

对一种工业和生活中常见的水位控制系统进行了数学建模,给出了该控制系统的动态结构图,求出了其总闭环传递函数。进行了单位阶跃响应分析,给出了该系统稳态误差和调节时间的计算公式,为进一步优化该自动控制系统打下了基础。     

结晶器液压振动自动控制系统

采用伺服控制技术动态调整结晶器液压振动系统的振幅和频率,实现液压非正弦振动,取得最佳的负滑脱时间和保护渣流动效果,降低漏钢事故,改善铸坯质量。     

MIMO随机加正弦振动试验J-阻抗复合控制算法

以多输入多输出(multiple-input multiple-output,简称MIMO)随机加正弦混合试验控制系统中信号分离方法、控制策略及试验为研究对象,提出了针对混合型振动试验的分离控制策略,采用相关积分法分离混合信号中的正弦信号与随机信号成分。推导了MIMO线性随机振动系统的反馈控制方程,提出了控制目标针对性更强的Jacobi控制算法。分析了多点正弦振动试验中存在的过修正问题,基于压缩因子修正提出阻抗控制方法,并将其与Jacobi算法共同应用于混合试验系统。以悬臂梁为试验对象,开展J-阻抗复合控制算法在两输入两输出随机加正弦混合试验系统中应用验证。结果表明,算法可以有效地抑制超标谱线,并将结果控制在容差带内,为混合振动试验控制提供有力的理论支撑。