基于改进粒子群优化算法的预测控制

在实际工业过程中预测控制算法应用广泛,但是对于多变量预测控制算法其参数较多,且各个参数之间相互耦合,故整定其参数比较复杂,鉴于此提出一种基于改进粒子群算法的预测控制参数优化算法。该算法的基本思想是将生物寄生行为机制引入到粒子群优化算法中,形成双种群粒子群优化算法,使用该改进粒子群算法对多变量预测控制算法的参数进行离线优化,从而确定预测控制算法参数的最优取值。最后,将本文算法用于冷热水系统液位和温度的控制,并通过仿真将该算法与标准粒子群优化算法相比较,仿真结果表明使用该算法对多变量预测控制的参数进行优化整定时,系统的阶跃响应具有抗干扰性能好、超调量小、调节时间短等优点。     

基于改进粒子群细菌觅食算法的矿井控制研究

研究矿井提升机自动化控制中精度不高且控制性能不稳定问题;目前的粒子群算法用于自动化控制系统时,存在早熟和算法参数难确定的缺陷,参数镇定效果较差;针对以上弊端,提出了细菌觅食粒子群优化算法的矿井自动化控制算法,改进算法将矿井自动化控制的主要参数作为算法输入变量,利用细菌趋化、繁殖以及驱散过程对粒子群算法的解进行优化,然后根据粒子群算法框架进行粒子更新,有效地提高了粒子群算法的全局求解能力,解决了矿井提升机控制准确度不高稳定性不好的难题;仿真结果表明,该算法具有较好的镇定效果,且算法控制精度比传统算法提高24.3%,具有较好的适用性。     

基于光束扫描的透射仪测量光路自动准直系统设计

提出了一种基于光束扫描的透射仪测量光路准直方法,分析了该准直方法的原理。基于该方法设计了测量光路自动准直系统,该系统以LPC1768微控制器为核心,主要包括光强及位置信息采集模块、电机驱动模块,并进行了该系统的软件设计。系统利用透射仪测量光路进行对准,易于实现与透射仪测量系统的融合,且具有高精度、自动化的特点。     

基于动态矩阵控制算法的参数整定研究

针对动态矩阵控制算法中预测时域,控制时域,控制权重难以整定的问题,提出了一种基于遗传算法的改进型最优性能指标算法。方法通过利用遗传算法来优化各个参数的范围,随后结合控制系统响应曲线和最优性能指标来得出各个参数的最优值。最后以单变量模型和多变量模型为研究对象进行仿真实验,将文中方法和传统的DMC参数整定算法进行对比分析,MATLAB仿真结果表明：相比于传统的整定算法,文中提出的方法所整定的DMC控制系统具有更快的响应速度和更好的鲁棒性。     

非线性优化控制算法在合成氨生产中的应用

针对合成氨生产过程控制仿真中被控参数的非线性、时变性和不确定性等特征引起的控制系统执行效率差,线性控制优化精度低等问题,提出了一种粒子群优化的非线性控制算法.首先将PID控制器控制增益与信号偏差的非线性关系进行修正,将其控制参数动态调节转化为粒子群优化问题;然后利用粒子群优化算法在控制参数的三维空间内进行非线性参数最优解搜索,得到PID控制器的最优控制参数;最后利用该非线性控制算法对合成氨生产过程控制进行仿真测试.测试表明,优化控制算法相对于传统的PID控制,具有较优的系统稳态,且阶跃响应振幅低,系统稳定性高.     

基于蚁群算法的航空发动机PID参数优化

提出一种基于蚁群算法的PID参数优化控制算法,对航空发动机的双变量解耦控制方法进行了研究.蚁群算法采用分布式并行计算机制,易于与PID控制方法结合,优化后的控制器克服了传统的PID控制参数不易整定的缺点,且控制器结构简单规范、动态和静态性能良好,具有较强的鲁棒性.仿真结果表明该控制系统实现了解耦控制,对航空发动机模型参数在大范围内的变化均有良好的控制效果.     

光路自动准直计算机控制系统

光路自动准直计算机控制系统是一个先进的计算机集成实时控制系统,在国内,对光路准直领域的计算机控制研究还开展的比较少。文章就整个系统的系统结构、控制原理、接口及功能实现进行了阐述。     

相关积分结合鲁棒预测控制求解实时优化问题及应用

针对现有传统相关积分优化算法在求解实时优化时存在的问题,如考虑实时约束不足、算法参数较为单 一且参数难以凑试等,提出一种将鲁棒预测控制与相关积分相结合的实时优化算法,采用传统相关积分优化算法计算优化目标函数和调优变量的梯度,将调优变量实时梯度作为表征系统是否还有优化裕度的中间变量,利用基于多胞体模型的鲁棒预测控制方法对调优变量增量进行实时求解,并将调优变量的增量作为调优变量的设定值. 所提出改进算法继承了传统相关积分优化的优点,同时也提升了原有算法的约束处理能力,保证了其优化解的实时可行性.仿真研究以及二甲苯加热炉热效率实时优化的工业应用测试结果验证了所提出方法的可行性和有效性.     

参考轨迹在线优化的区间预测控制

实际生产过程控制中,特别是多变量耦合的复杂过程中,对某些被控变量其实并没有苛刻的给定值要求,只是满足在给定区间内即可,从而保证整个生产过程控制的平稳.针对这一问题,提出一种基于模型预测控制理论的区间控制算法.该算法对预测控制的优化性能指标进行改进,将性能优化指标中的参考轨迹作为约束变量进行在线优化处理;参考轨迹自动跟踪被控变量输出,使预测控制针对输出在不同的区域范围采取不同的控制强度,从而在实现区间控制的前提下满足平稳控制要求.最后以Shell公司的典型重油分馏塔控制问题为例进行仿真,验证算法的有效性和可行性.     

参考轨迹在线优化的区间预测控制

实际生产过程控制中,特别是多变量耦合的复杂过程中,对某些被控变量其实并没有苛刻的给定值要求,只是满足在给定区间内即可,从而保证整个生产过程控制的平稳.针对这一问题,提出一种基于模型预测控制理论的区间控制算法.该算法对预测控制的优化性能指标进行改进,将性能优化指标中的参考轨迹作为约束变量进行在线优化处理;参考轨迹自动跟踪被控变量输出,使预测控制针对输出在不同的区域范围采取不同的控制强度,从而在实现区间控制的前提下满足平稳控制要求.最后以Shell公司的典型重油分馏塔控制问题为例进行仿真,验证算法的有效性和可行性.     

非线性系统的蚁群优化预测PID控制

针对非线性、时变及大惯性系统的控制问题,提出了一种基于蚁群算法的预测PID控制算法。该算法以神经网络作为预测模型,将预测控制和PID控制相结合,并用蚁群算法在线优化控制器参数,其中以常规的Ziegler-N ichols方法整定的控制器参数为基础,选取蚁群优化变量的动态搜索区间。该算法考虑了控制能量受限情况下,非线性系统的预测控制问题。计算机仿真结果表明,该非线性控制方案具有较好的鲁棒性,相对传统PID控制策略还表现出了良好的动态性能,能够满足对再热汽温对象的控制要求。     

无人船安全目标追踪与自动避障算法

设计了无人船安全目标追踪算法和双回路追踪以及自动避障控制策略,内回路是控制无人船安全目标追踪并与目标保持一定安全距离,通过Lyapunov函数证明了该控制算法的渐近稳定性;外回路是无人船在安全距离内发现障碍,将目标点虚拟化,运用模糊控制原理,实现自动避障;优化传统的Dijkstra算法,设计了无人船实时最短路径算法;仿真结果表明,提出的综合算法能够实现无人船以合理速度通过最短距离,顺利避障,兼顾了时间效率。     

多变量动态矩阵控制的优化与仿真

基于多变量动态矩阵控制算法,对其反馈校正部分进行优化,在预测向量进行校正时,引入新的函数,使反馈校正模块具有动态性能;并且对位移阵中的参数进行优化,对系统进行补偿,提升系统的控制效果。以精馏塔为研究对象,分析工艺,选择合理变量,对优化后的多变量动态矩阵控制算法进行仿真,结果表明,该算法能够有效提升系统的响应速度,减少系统的超调量,提升整体性能,同时具有有很强的鲁棒性、良好的控制效果以及应用前景。     

基于动态模型库的多模型切换控制

针对含有有界扰动和模型参数跳变的离散时间系统,提出基于动态模型库的多模型切换控制方法.在模型参数范围未知情况下,利用在线学习的多模型自适应控制算法自动建立多模型,并对模型库中的子模型进行优化.采用具有积分特性的指标函数作为切换准则.在每一采样时刻根据其最小值来选择与实际系统最接近的模型,并将基于此模型的控制器切换为当前控制器.文中证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性.计算机仿真结果表明该算法的有效性.     

基于Lbest PSO和NNs的电液伺服系统输出力PID控制研究

为了实现电液伺服系统输出力的稳定控制,结合局部最优粒子群优化算法和神经网络模型,提出一种PID控制器设计方法。该方法将神经网络模型(NNS)与PID控制器耦合,得到基于神经网络的PID控制器参数整定结构;再采用局部最优粒子群优化算法(Lbest PSO)确定神经网络的权重,从而得到基于局部最优粒子群优化算法和神经网络的PID控制算法;最后将提出的PID控制算法用于控制虚拟的电液伺服加载系统,以进行仿真实验。仿真结果表明,由该PID控制器控制的电液伺服系统的输出力平稳地收敛于给定力,从而提高了系统的稳定性。     

自动驾驶4WS车辆路径跟踪最优控制算法仿真

针对自动驾驶车辆高速主动转向工况下传统的控制算法的控制效果容易出现较多的超调量和较长调节时间的问题,提出了基于车辆动力学模型的轨迹预测跟踪主动转向控制算法,并基于轮胎侧偏刚度非线性的特性设计了权系数线性最优二次型(LQR)后轮转角控制算法,通过联合仿真对控制算法效果进行了验证。仿真结果表明:自动驾驶四轮转向车辆在低、高速工况下进行自主换道行驶时,算法控制效果满足汽车操纵稳定性要求,且权系数LQR后轮转向算法比定侧偏刚度的LQR线性控制算法有更优越的操控性能。     

基于遗传算法优化的模糊PID控制在粮食干燥中的应用

针对传统控制算法在粮食干燥机的控制系统中控制效果不理想的问题,本论文提出了一种遗传优化的模糊PID控制算法,实现了粮食干燥机的自动控制。该算法结合了模糊控制和PID控制的优点,并且利用遗传算法的全局优化能力和并行能力优化模糊PID控制器的量化因子及其PID参数的修正系数,实现了最优控制。以控制系统的动态性能指标与稳态性能指标作为综合评价指标,建立了包含控制系统的调节时间、超调量和稳态误差三项指标的目标函数,基于该目标函数,利用遗传算法进行了模糊PID控制器的参数优化,改进了常规PID控制、常规模糊PID控制器的控制效果。最后,在MATLAB中,进行了控制性能的仿真与比较,仿真结果表明:粮食干燥机采用基于遗传算法优化的模糊PID控制后,其控制性能优于无优化的模糊PID控制以及常规的PID控制。该算法可为粮食干燥的实际控制策略提供有效的参考。     

汽温系统的一种稳定预测控制方法设计

预测控制的最主要特征是滚动优化,该文深入分析了预测控制原有的滚动优化策略,提出了一种简化的预测控制方案,给出了算法步骤,并基于李亚谱诺夫稳定性理论对简化的控制算法进行了稳定性分析与设计.通过仿真研究在对单变量系统进行控制效果分析的基础上将其应用于200MW机组带汽-汽换热器的多变量汽温系统,结果表明,该方法具有算法简单,运算量小,运算速度快,控制量变化柔和,鲁棒性好的特点,尤其适用于复杂系统的控制,具有良好的应用前景,是对预测控制算法简化的一种有益的尝试.     

基于快速反射镜的自适应控制算法研究

捕获、跟踪和瞄准(ATP)系统是进行高速大容量激光通信的核心,在长距离激光通信中大气等外界扰动产生的光斑抖动严重影响了激光通信终端间的精确对准,大大降低了通信链路的稳定性和通信质量.为抑制光斑抖动造成的影响,提高对目标的跟踪精度,提出一种改进的快速反射镜(FSM)控制方法.分析了自适应控制和常规比例-积分-微分(PID)控制的特点,并论述了结合两种算法进行复合控制的优势,根据李雅普诺夫(Lyapunov)理论提出参考模型自适应PID控制算法,并对常规PID和参考模型自适应PID复合控制算法进行仿真分析和对实际光斑抖动的闭环跟踪实验.实验结果显示:自适应PID控制器获得的超调为2％,上升时间为3 ms,跟踪精度优于2μrad,全面优于常规PID控制算法.与传统PID控制相比,文中提出的控制算法对抑制光斑抖动具有更好的控制效果.     

动态矩阵控制参数的满意优化

动态矩阵控制（DMC）算法是一种基于被控对象的阶跃响应、适用于渐进稳定的线性对象的 预测控制算法,它具有结构清晰、算法简单的特点．但由于其参数仅间接影响控制系统的性 能,与控制的快速性．稳定性、鲁棒性、抗干扰性等没有直接的解析关系可作为设计的定量 依据,给设计者造成很大的困难．本文提出了运用满意解原理,通过仿真进行参数优化的方 法,可为DMC算法的参数设计提供参考．