基于ARM-Linux 台的显式模型预测控制算法实现

为了对显式模型预测控制算法进行实验研究,建立了基于ARM-Linux平台的显式模型预测控制实物仿真控制系统.在ARM-Linux平台上实现了显式模型预测控制算法的在线计算过程,把传统的隐式模型预测控制的反复在线优化计算问题转变为在线数据搜索过程,简化了在线计算过程,提高了在线计算速度,减少了在线计算时间.对显式模型预测...     

广义时变系统的最小二乘辨识方法

根据工程背景 ,提出了广义时变参数系统的概念。广义时变系统是指参数随系统可测扰动量变化的一类时变系统 ,即参数是系统可测扰动量函数的时变系统 ,提炼出这类时变系统的数学描述模型。根据最优化技术 ,导出了这类模型的两种辨识方法 ,即最小二乘型算法和随机梯度型算法 ,并应用鞅超收敛定理分析了算法的收敛性。分析表明 :由于该方法同时还利用了系统扰动量所含的信息 ,因而可以给出时变参数的一致估计。数字仿真验证了提出方法用于估计广义时变系统的参数是有效的。     

基于QP转化的约束非方系统模型预测控制

针对带约束非方系统的控制问题,设计了一种基于标准二次规划(QP)转化方法的快速模型预测控制算法。首先利用非方传递函数矩阵对Diophantine方程进行求解,结合系统的单位阶跃响应矩阵重构系统的预测模型;然后,考虑系统的约束条件,包括输入输出变量、控制增量约束,通过引入松弛变量及等式转化,将模型预测控制MPC过程中的最小化目标函数问题转化为带有不等式约束的标准QP问题,实现最优控制律在迭代过程中的一步求解,从而解决传统控制方法中计算量大、不能够直接应用于在线控制的问题。将本文所提出的方法应用于经典的Kalman非方系统的控制。得到仿真结果表明,该预测控制方法在系统的抗噪声扰动、设定值跟踪等方面均有着较好的性能,同时能满足系统的约束条件,并得到满意的控制效果。     

基于PC机平台的预测控制软件包开发与应用

讨论了基于通常使用的PC机平台的实用预测控制软件的开发,该软件具有系统仿真和实时控制两大功能.系统仿真功能实现了对预测控制系统的综合仿真,包括结构扰动、随机扰动对系统的影响和控制器参数调整的作用等,并可对预测控制的作用机理进行仿真分析.实时控制功能能够实现有约束多变量预测控制算法的在线实施问题.开发并实现了该系统模型辨识与预测、多变量预测控制算法及约束处理等模块,可实现对过程控制对象的实时控制.此外,修改了经典DMC算法的移位阵,使之能够直接控制带有接分环节的不稳定对象.实时控制时,结合系统仿真功能和实时控制功能,首先辨识出模型参数,然后离线仿真,选取理想的控制参数,并将这些参数应用于实时控制中.     

基于非线性规划与XGBoost的燃料电池汽车多目标能量管理策略

为了解决燃料电池汽车功率分配中的实时性与准确性问题,提出使用离线非线性规划+在线XGBoost算法对燃料电池汽车功率进行预测.首先搭建燃料电池混合动力汽车的动力系统模型,并且通过聚类分析获取车辆行驶的典型混合工况;其次使用非线性规划算法离线计算在该工况下燃料电池与锂电池的最优分配比例;最后XGBoost算法以非线性规划计算结果为训练数据进行模型训练验证.结果表明：所提出的算法强化了目前离线计算中对于燃料电池混合动力系统动态性能多目标优化的考虑,增强了在线机器学习训练数据的准确性,同时所提出的XGBoost算法可以加快计算速度以及避免数据的过拟合,实现对燃料电池混合动力汽车功率的精确估计.     

一种带约束的广义预测控制器

传统的广义预测控制算法,计算量大,求解复杂,对有约束的控制问题,求解更是麻烦.本文针对这一问题,提出一种带约束的广义预测控制算法,通过对未来控制序列的离线近似计算以及考虑到约束情况来精确求解当前时刻的控制量.该算法简单,避免了求解Diophantine方程及逆矩阵,大大减小了计算量,仿真结果表明,该算法控制性能良好.     

基于季节自回归单整移动平均模型的电梯交通流递归预测方法

针对电梯交通流预测提出了一种基于季节自回归单整移动平均（SARIMA）模型的递归预测方法．通过离线分析,对电梯交通流利用时间序列分析得到初始的SARIMA模型,引入异常值检测对训练数据中的异常值进行修正,利用修正的序列得到电梯交通流SARIMA模型;在线预测时,将离线得到修正的SARIMA模型转化为状态空间形式．通过Kalman滤波实时调整状态向量,实现电梯交通流的实时在线预测仿真表明该方法具有很好的预测性能,且运行时间短,满足实时性的要求．     

基于黄金分割法的阶梯式约束预测控制

针对约束开环稳定系统,提出一种基于黄金分割法的阶梯式约束预测控制算法.采用阶梯式控制策略降低预测控制在线计算量,并引入黄金分割法处理系统约束条件,通过在线优化计算当前时刻的预测控制增量,进而得到预测控制量.最后,通过仿真实例,验证了所提出的算法有效性.     

基于梯度的扰动时变系统辨识算法及其收敛性

根据工程背景,提炼出了一类时变系统(亦称为广义时变系统或扰动时变系统)的数学描述模型．扰动时变系统是指参数随系统可测扰动量变化的一类时变系统．利用梯度搜索原理,提出了这类时变系统的投影算法、随机梯度和遗忘梯度辨识方法,并应用鞅超收敛定理分析了算法的收敛性．由于提出的随机梯度算法同时还利用了系统扰动量所含的信息,因而可以给出时变参数的一致估计．数字仿真验证了提出方法的有效性．     

用分段线性近似时变参数的自适应控制

用一个参数分段线性化的模型近似时变系统,得到了基于最小二乘参数估计的自适应控制。该算法计算量小,容易实现在线控制。仿真结果表明,算法具有较好的跟踪特性。     

Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制

针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener型非线性系统,提出一种基于T-s模糊模型的非线性预测控制算法,并用Lyapunov函数分析系统稳定性.通过建立T-S模糊模型,将预测控制器设计中的非线性优化问题转化为相应的线性优化问题;通过离线设计状态反馈控制律,在线实施符合条件的反馈控制律,极大程度地提高了在...     

基于离线优化的压电陶瓷物镜驱动系统PID控制器

针对数字共焦显微技术中的压电陶瓷物镜驱动系统,分析了模糊PID控制器的控制性能,提出了离线优化思想,将初始参数的优化从在线实时调整中分离出来,在离线状态下预先采用遗传算法完成全局优化,以减小在线调整时间及调整次数,提高响应速度. 经优化的初始参数配置于模糊PID控制中,对系统进行在线实时反馈调整,控制系统进行步进定位驱动. 在Matlab环境下的实验结果表明,该方法显著提高了系统的控制精度和响应速度,为驱动系统的进一步研究提供理论依据.      

基于ADRC的并联三自由度船载稳定平台稳定控制律设计

针对存在动态不确定与未知时变外界扰动下的并联三自由度船载稳定平台稳定控制问题,采用自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)技术,构造扩张状态观测器,实时估计由船载稳定平台动态不确定、未知时变外界扰动以及平台各自由度运动状态变量间的耦合构成的总扰动;设计船载稳定平台PID反馈控制律,并将总扰动的估计前馈至控制输入端补偿船载稳定平台的总扰动,以实现平台的稳定控制.理论分析表明,设计的基于ADRC的船载稳定平台稳定控制律可使其上支撑面在惯性空间保持平稳,并保证船载稳定平台闭环控制系统中所有信号一致最终有界.仿真实验结果验证了设计的基于ADRC的船载稳定平台稳定控制律的有效性以及对未知时变外界扰动的鲁棒性.     

A Text Categorization System with Soft Real-Time Guarantee

In order to provide predictable runtime performante for text categorization （TC） systems, an innovative system design method is proposed for soft real time TC systems. An analyzable mathematical model is established to approximately describe the nonlinear and time-varying TC systems. According to this mathematical model, the feedback control theory is adopted to prove the system＇s stableness and zero steady state error. The experiments result shows that the error of deadline satisfied ratio in the system is kept within 4 of the desired value. And the number of classifiers can be dynamically adjusted by the system itself to save the computa tion resources. The proposed methodology enables the theo retical analysis and evaluation to the TC systems, leading to a high-quality and low cost implementation approach.     

基于系统辨识的滑油试验台油温智能控制

针对航空发动机滑油试验台油温控制系统时变、时滞、非线性和难在线实时控制等问题,提出应用带遗忘因子的递推最小二乘法对系统参数在线辨识和遗传算法整定模糊PID初始参数的组合控制方案。通过matlab编程仿真,和常规方法整定的PID控制及模糊PID控制对比,结果表明,这种基于系统辨识的智能控制算法在系统的稳定性、抗干扰性及鲁棒性方面,明显优于常规控制算法。     

基于uCOS-II的模糊自适应温度控制系统设计

针对车间温度控制系统具有非线性、滞后性和时变性等特点,提出了一种改进型的模糊自适应PID控制器。该控制器通过在线调整学习速率因子和PID参数增量,并结合积分分离思路,实现PID参数的自适应调节。仿真结果表明该控制器优于传统PID控制和传统模糊自适应PID控制。控制系统采用PIC24F作为主控芯片,结合操作系统uCOS-II的实时性、可靠性以及模糊自适应控制的非线性、时变性等特点,通过实验成功的实现对温度准确控制。     

有数据包丢失网络控制系统的建模和控制

针对一类具有不确定时变时延和数据包丢失的网络控制系统,提出了一种控制器设计方法。在控制器节点利用状态预测器,当传感器数据丢失时,用预测状态代替当前对象状态;当传感器数据传输成功时对预测状态进行修正,并应用预测状态来构造控制律。在执行器节点采用缓冲技术将控制器-执行器时延转化为固定实验。与状态预测器相结合,将有数据包丢失的长时延网络控制系统建模为有事件率约束的异步动态系统。根据此模型,以矩阵不等式的形式给出了系统指数稳定的充分条件,通过求解矩阵不等式的可行解获取控制律。仿真算例说明了该方法的有效性。     

约束Sontag型控制器的滚动优化设计

考虑状态和输入受约束的非线性仿射系统,提出了Sontag型控制器的优化设计.首先把标准Sontag公式转变为一时变控制,其中时变参数近似闭环系统的衰减率;其次,结合滚动时域控制原理,设计了两种满足系统约束的最优Sontag型控制算法,并证明约束闭环系统的区间渐近稳定性.最后,与标准Sontag型控制的对比仿真验证了本文控制算法的有效性.     

Attitude Control of Rigid Body with Inertia Uncertainty and Saturation Input

In this paper, the attitude control problem of rigid body is addressed with considering inertia uncertainty,bounded time-varying disturbances, angular velocity-free measurement, and unknown non-symmetric saturation input. Using a mathematical transformation, the effects of bounded time-varying disturbances, uncertain inertia,and saturation input are combined as total disturbances. A novel finite-time observer is designed to estimate the unknown angular velocity and the total disturbances. For attitude control, an observer-based sliding-mode control protocol is proposed to force the system state convergence to the desired sliding-mode surface; the finite-time stability is guaranteed via Lyapunov theory analysis. Finally, a numerical simulation is presented to illustrate the effective performance of the proposed sliding-mode control protocol.     

基于多时间尺度锂电池在线参数辨识及 SOC 和 SOH 估计

电池的荷电状态和健康状态是衡量电池续航和寿命的重要指标,为解决电池参数的时变性问题,提高电池 SOC(State of Charge)估算精度,减少硬件计算量,提出一种多时间尺度在线参数辨识双扩展卡尔曼滤波联合算法。 以 18650 三元锂电池为研究对象,采用基于二阶 RC 等效电路模型的多时间尺度 DEKF 算法,针对电池参数的慢变 特性和状态的快变特性进行双时间尺度在线参数辨识和 SOC 估算;通过联邦城市驾驶计划 (FUDS) 测试验证,得 出多时间尺度 DEKF 算法和传统离线辨识 EKF 算法对 SOC 估计的平均绝对误差分别为 0. 97%和 2. 46%,均方根 误差为 1. 19%和 2. 69%,容量估计值对参考值最大误差仅为 0. 007 72 Ah;实验结果表明:所提出的多时间尺度 DEKF 算法,具有更好的鲁棒性和 SOC 估算精度并能实时反应 SOH 变化趋势。