基于神经网络的内模控制在机械手控制中的研究

采用内模控制与神经网络相结合的方法来解决机械手的控制问题,使机械手沿着一定的期望轨迹运行。神经网络对机械手建模,使其作为内模控制中的模型,训练方法采用前馈网络的BP学习算法。单个神经元使用静态模型,输入神经元之间的延迟引入系统的动态。仿真结果表明,该方法具有有效性和实用性。     

面向用户体验的Web软件系统优化控制方法

在环境动态变化和系统状态无法预知的情况下,如何同时满足功能性和非功能性需求是一个极具挑战的问题。传统的方法是利用请求调度策略对We b服务请求进行优化,以解决应用的超负荷问题,但这种方法并不能完全满足QoS复杂性和灵活性的需要。基于系统管理员设置的自适应方法在很大程度上依赖于管理员的主观判断和实践经验,很多情况下人为的预估结果与实际效果存在较大差距。针对上述问题,提出了一个基于用户体验的动态QoS优化方法。该方法使用一个用户体验计算模块动态计算系统响应时间的期望值,一个外层反馈控制器动态调整虚拟资源的个数,并结合一个内层反馈控制器来动态调整各个虚拟资源处理的负载比例关系,从而实现了系统的动态QoS优化。通过与简单规则调节动态QoS的方法进行对比实验,验证了所提方法的有效性。     

服务化软件系统的运行时资源动态分配方法

Web软件是一种典型的基于Internet的软件形态,它自身的特点决定了其运行时的可靠保障以及质量优化都需要系统具有一定的自适应能力。对于服务化的Web软件系统而言,各服务之间的动态资源分配是实现运行时自适应的重要基础。针对这一问题,构建了一个基于Web的在线购物系统,并在此基础上对基于Web服务资源动态分配及负载均衡的Web软件系统运行时自适应技术进行了研究。对Web软件系统的运行时自适应管理问题进行了分析,提出并实现了资源动态分配及负载均衡方法,在此基础上针对在线购物系统进行了有效性验证。实验结果表明,优化的资源动态分配及负载均衡方法可以有效地提高Web软件系统的运行质量。     

实时系统的控制与任务调度协同设计

实时控制系统中由于被控对象受到外界扰动而使整体性能下降,传统控制器设计方法不能灵活调整控制器参数,改善系统动态特性,同时对系统资源进行合理配置;通过引入控制任务周期序列集合概念,使用IAE性能指标以Qoc作为控制品质的评价基础,并提出一种基于Qoc对多任务控制品质优化方法,对控制任务时限进行灵活分配调整改善系统性能;通过使用Matlab的Truetime工具箱对多控制任务进行仿真,验证了动态改变任务时限对控制性能优化的有效性.     

结合前馈调参与迭代学习的数据驱动控制方法

在前馈控制中, 需要尽可能的去除前馈控制器对系统模型的需求, 同时保证高精度和鲁棒性. 本文提出了 一种数据驱动的将迭代前馈调参与迭代学习控制进行结合的方法, 通过引入基函数参数化的前馈控制器和输入整 形滤波器, 使用梯度下降法求解最优系统前馈控制器, 消除期望轨迹引入的扰动; 通过迭代学习控制, 消除系统重复 性扰动, 进一步提高控制精度. 算法具有不依赖系统模型, 高精度, 适用于变轨迹任务的优点. 文中给出了相应的仿 真, 并应用到一个直线电机系统, 通过实验验证了算法的有效性.     

基于CMAC的PID控制在电液伺服系统中的应用

在电液伺服系统的跟踪控制问题的研究中,跟踪延迟影响动态性能.为提高系统的跟踪动态性能,提出在常规的PIB控制的基础上,引入了一种小脑模型关节控制器(Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)的思想.利用CMAC与PIU设计复合控制器,小脑模型神经控制器实现前馈控制,常规控制器实现反馈控制,从而显著提高了系统的快速跟踪能力,并有效克服了系统的不确定性因素等问题.以某电液位置伺服系统的跟踪控制问题为例,应用所设计的控制算法,仿真系统在不同频率下正弦信号的跟踪问题,仿真结果表明改进方法能获得良好的跟踪效果,具有一定的鲁棒性,对于消除系统的不确定性具有良好的控制作用.     

带有输入和状态时滞的高阶非线性前馈系统的自适应控制

本文考虑了一类高阶不确定非线性前馈系统的自适应镇定问题.将高阶非线性进一步放宽到不仅允许状态时滞,而且还具有未知增长率.通过将自适应方法、动态增益控制方法和增加幂次积分器法结合,设计了一个状态反馈控制器.所设计的控制器保证了闭环系统的所有信号有界,平衡点全局稳定,并且原状态收敛到0.     

一种能耗感知的虚拟集群CPU资源自动再配置方法

系统虚拟化技术可以动态再配置应用环境的计算资源.当前动态资源配置方法主要关注于保证具有动态负载应用的服务质量.这些方法受应用性能驱动并常常增加资源控制系统的响应延迟.针对上述问题提出了以资源使用状态为驱动的资源再配置方法(resource-use-status-drivenresource reconfigurationscheme,RUSiC),自动适应动态负载变化来满足应用性能的资源需求.RUSiC被设计成2层架构的资源再配置模型,基于实时的资源使用状态,及时用较小的开销为应用调整合适的资源配置.同时,RUSiC也考虑到电能的有效使用,在资源的新配置中通过尽可能减少激活物理节点的数量避免大量不必要的电能消耗及相关的冷却费用.实验数据表明,在应用负载变化时,RUSiC能快速监测并响应变化的资源需求,并在保证应用性能的前提下,使用较小数量的激活物理节点.     

时延系统的自抗扰动态面控制

本文针对高阶时延系统同时存在系统不确定性和未知输入时延的情况,考虑控制器信号的复杂性问题,在动态面控制方法的基础上,引入自抗扰控制技术设计了自抗扰动态面控制器.利用反步法设计动态面控制信号,采用跟踪微分器对虚拟控制信号滤波,避免了由于对虚拟控制信号重复微分产生的"复杂性爆炸"问题;在控制信号的基础上叠加扰动补偿项,补偿项由扩张状态观测器实时在线估计产生,保证了控制信号的实时性,同时简化了控制器结构以便于实际应用.在闭环系统稳定性判别中运用李雅普诺夫理论做出详细分析.最后,数值仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于内模控制的互耦水槽建模与仿真

研究工业控制器稳定控制问题,内模控制(IMC)结构和设计简便,只有一个整定参数,参数调整与系统动态品质和鲁棒性的关系明确,采用IMC原理可以提高PID控制器的设计水平.为保证水槽系统的稳定性和跟踪性,从IMC的基本结构出发,提出了一种简单的IMC控制器设计方法,使用一个单负反馈回路系统,对控制对象化简成一个简单的一阶加延迟模型,然后整定出所需控制器的参数,以达到控制要求.通过MATLAB上进行仿真,结果表明,所设计的控制器具有常规PID的优点,且跟踪调节性能好,对水槽控制具有较好的鲁棒性和动态性,证明IMC法具有广泛的适用性.     

智能厂房温湿度控制系统

首先分析了厂房温湿度控制与一般建筑物空调系统的区别,指出现在流行的空调控制方法不适合厂房温湿度控制;接着提出一种智能温度控制方法,它不需要确定系统的数学模型,用专控制的方法,在不同控制阶段分别采用开关控制,模糊控制和智能ＰＩＤ控制;最后介绍了实行结果。     

A three-loop model-following control structure: theory and implementation

This article presents a novel three-loop control system, which supplements control structures known from the literature as model following control (MFC). The major advantage of the proposed system is its high robustness to process parameter variations; it is much higher than that offered by single-loop or two-loop control systems. Features of the new structure are revealed by a theoretical analysis that has been carried out from the viewpoint of requirements for a force/pose controller of a Stäubli RX60 manipulator. This article shows how the proposed control structure responds to such strong process parameter variations and makes a comparison to results yielded by single-loop control structures.     

模型跟踪广义预测鲁棒自适应控制器

本文采用滤波CARMA模型,基于内模原理,提出了一种新的广义预测鲁棒自适应控制器,并分析了闭环系统性能,在新的控制器中,引入适当的前馈作用,使得跟踪和调节问题解耦,利用部分状态跟踪、模型参考以及极点配置方法解决跟踪问题,利用多步预测滚动优化方法解决调节问题;适当选择滤波器可以保证对平稳随机扰动有满意的响应,减少可调参数对闭环系统响应的影响,增强系统对未建模动态的鲁棒性,仿真结果表明:该控制器对确定性和非平稳随机扰动具有不变性,对系统时延和阶次变化具有鲁棒性,适用于非最小相位和开环不稳定系统。     

自动化技术专题讲座(Ⅳ)──智能控制技术与应用

主要介绍智能控制的原理、结构、类型和应用。     

Stabilization of robot motion and contact force interaction for third-order motor dynamics

An approach to the synthesis of control laws stabilizing motion and force in contact tasks, based on the exponential stability of the closed-loop control system, is described. When using the synthesized control laws, simultaneous stabilization of both motion and force is achieved with a preset quality of the transient responses. The task is solved in a most general form, taking into account the constraints on robot control, its position and the force of interaction of the robot and the environment, and the external perturbations and inaccuracies of the measuring sensors, when the environment dynamics is being described by nonlinear second-order differential equation, and the robot dynamics includes the third-order equations of the robot actuators dynamics.     

专家PID控制在印染过程温度控制中的应用

对于具有较大时滞,非线性和时变性特点的打样机对象(它是印染行业中的一种小型设备),常规PID控制方法往往难以达到良好的控制效果.本文将专家控制器与常规PID控制器相结合,提出了一种智能控制器结构.试验表明,与常规PID控制器相比,该控制器的控制精度有了明显的提高.     

Robust containment control in a leader–follower network of uncertain Euler–Lagrange systems

A distributed controller is developed that yields cooperative containment control of a network of autonomous dynamical systems. The networked agents are modeled with uncertain nonlinear Euler–Lagrange dynamics affected by an unknown time‐varying exogenous disturbance. The developed continuous controller is robust to input disturbances and uncertain dynamics such that asymptotic convergence of the follower agents' states to the dynamic convex hull formed by the leaders' time‐varying states is achieved. Simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the developed controller. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

解耦控制的现状及发展

通过对多变量系统解耦设计的必要性分析,介绍了传统解耦、自适应解耦、鲁棒解耦、智能解耦等各种解耦方法,并叙述了各种方法的研究现状和应用情况,同时分析了各种方法局限性。指出解耦控制领域的研究已成为控制理论和控制工程界共同关注的热点。自适应解耦与智能解耦,侧重于控制器的研究,它们更多采用试探、优化方法来设计控制器．理论研究还尚待完善。因此,寻求一种有效的、简单易行的控制方法,即寻求理论与实际结合点,是今后研究的方向。     

一种专家智能控制器的仿真研究

该文提出一种专家智能控制器（简称为ＥＩ控制器）．该控制器的参数可基于专家知识和过程参数的变化实时进行调整。仿真结果表明对于工业过程中的大纯滞后、非线性、变参数特性能获得较为满意的调节效果。     

六自由度并联机器人分散鲁棒非线性控制

针对六自由度并联机器人动力学特点,提出了一种新型分散鲁棒非线性控制方法.与传统PD控制策略和已有分散鲁棒非线性控制方法相比,由于控制律中增加了广义误差的小数幂项,改进后的方法除保持原方法的优点外,还具有较强的终端收敛能力,能够保证跟踪误差以更快的速度全局一致收敛到一个更小的剩余集.通过选择合适的控制器参数,可使剩余集趋于0.运用Lyapunov方法分析了系统稳定性,给出了系统稳定性条件.最后,仿真结果验证了该方法的有效性.