基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法研究

针对永磁同步直线电机(PMLSM)系统模型参数的时变性、非线性以及负载扰动等问题,在建立永磁同步直线电机的动态数学模型的基础上,结合传统PID算法和具有强自适应能力、强抗干扰能力的模糊神经网络智能算法的优点,提出一种基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法。运动控制系统仿真实验结果表明:系统经模糊神经网络PID控制静态误差为零、干扰影响小,过渡过程时间缩短近50%,相对于传统PID控制和模糊PID控制具有更高的控制精度、更好的动态特性和静态特性。     

圆柱零件加工用直线电机模糊自适应PID控制及建模

旨在提高直线电机传统PID控制方法在运行中的动静态特性、稳定性,基于模糊自适应PID控制方法,提出了直线电机模糊自适应PID控制模型.采用Mamdani推理法和加权平均法,完成了模糊自适应PID控制规则的建立.应用Simulink软件建立了直线电机模糊自适应PID控制整体模型,并对该模型进行了仿真.仿真结果表明:模糊自适应PID控制的速度响应超调量较传统PID控制小,显著优于传统PID控制;在加入扰动后,模糊自适应PID控制模型的波动范围为0.9~1.1m·s-1;直线电机模糊自适应PID控制具有运行过程平稳,适应性强,良好的动、静态特性等优点.     

基于Backstepping的非线性无人船航向控制算法

针对无人船航向控制系统模型存在模型参数和外界干扰不确定性的特点,提出基于Backstepping思想,由控制舵角输入进而控制航向的自适应航向控制算法。自适应算法进行自我调节,可使无人船实际航向与初始航向偏差减小。用Lyapunov函数验证该控制算法能够使得闭环系统最终有界。将该控制算法与传统PID控制算法和模糊PID控制算法进行航向控制仿真对比分析,该控制算法其超调量更小,系统恢复稳定更快。     

机载光电跟踪系统的模糊自适应控制

为了提高机载光电跟踪伺服控制系统的控制性能,提出了一种基于模糊推理的变论域自适应控制算法.详细论述了稳定跟踪系统的数学模型,并对变论域控制算法的原理进行了详细介绍.采用变论域控制算法能够有效的避免对伸缩因子函数模型和模型参数的选择,同时能够降低系统论域的反复调节,提高系统的收敛速度和控制精度.为了验证控制性能,利用经典PID控制、模糊控制、模糊自适应PID控制三种算法对机载光电稳定跟踪系统进行仿真比较.仿真结果表明模糊自适应PID控制算法和经典PID控制相结合,在保持原有系统精度的前提下,使机载光电跟踪伺服控制系统的动态性能得到了改善,不仅可以满足系统的精度要求,还具有较强的自适应能力和鲁棒性.     

基于改进PID算法的动态模拟目标控制研究

在动态目标模拟系统中,为降低环境噪声、电机推力波动及端部效应时伺服直线电机控制精度的影响,依次进行了一阶低通滤波算法、电机推力波动补偿算法、重复控制算法与常规PID算法复合的控制算法研究.最后分别用常规PID算法和改进后的算法,对直线电机进行了给定速度为50mm/s和157mm/s的控制实验.实验结果表明:相对于常规的PID算法,改进后的算法大大降低了伺服直线电机速度控制的平均误差与标准偏差,并在很大程度上提高了伺服直线电机控制器的控制性能.     

直驱式永磁同步风电系统变桨距控制算法研究

以直驱式永磁同步风电系统为研究对象,在各部分数学模型的基础上,建立了整个风电系统的模型。基于此模型,考虑到风电机组非线性强、转动惯量大导致变桨距控制困难的问题,提出了基于模糊自适应PID和模糊前馈结合的变桨距控制算法并对该算法进行了仿真。仿真结果表明,当风速高于额定风速时,该控制算法能有效地控制风电机组的输出。最后在相同风速条件下比较了该控制算法与模糊控制算法、传统的PID控制算法的控制效果。比较结果表明,当风速高于额定风速时,虽然3种控制算法均能控制风电机组的输出,但是与模糊控制算法和传统的PID控制算法相比,本文提出的算法具有更好的稳定性和动态特性。     

液压四足机器人的自适应模糊PID控制

为提高液压四足机器人的控制性能和足端轨迹跟踪效果,将自适应模糊PID算法用于机器人腿关节控制,并对PID参数进行实时增量调节.建立阀控非对称缸系统的数学模型,分析其伸出和缩回运动时由非线性、参数时变等因素导致的控制问题,利用AMESim-Simulink联合仿真模型对算法的控制效果进行了仿真,并在单腿试验平台上进行了实物样机测试.结果表明:自适应模糊PID算法的控制效果在减小调节时间、抑制干扰等方面相比常规PID有较大改善.该控制算法提高了机器人的动态跟踪性能,易于工程应用,有利于机器人的运动控制.     

双电机四驱电动汽车自适应复合防抱死控制

为了进一步提高双电机四驱电动汽车防抱死控制的响应速度和精度,在电液复合变参数PID防抱死系统的基础上,采用径向基函数神经网络系统对电动汽车电液复合制动系统进行在线辨识,利用车轮滑移率对于电机制动转矩变化的灵敏度信息对PID的控制参数进行滚动优化调整,实现自适应复合防抱死控制。运用离线仿真和快速控制原型在环实时实验对控制算法和在线实时控制效果进行了验证,结果表明:改进的控制算法提高了系统的控制精度和响应速度,而且满足控制系统的实时性要求。     

基于极点配置算法的列车横向半主动悬挂自适应PID控制系统设计

为了使PID控制器具备自适应能力,以适应列车受到外部环境扰动时产生的结构参数变化,使用了增量式数字PID控制器,将PID控制器与极点配置控制算法结合,利用极点配置算法在线实时优化kP,kI,kD参数,设计了自适应极点配置PID控制器,实现了kP,kI,kD参数的自动校正.最后给出基于极点配置自适应PID的高速列车半主动悬挂控制系统的设计方案,利用MATLAB-Simulink搭建仿真平台并进行仿真.仿真结果表明：基于极点配置算法的列车半主动悬挂自适应PID控制系统能够有效降低列车横向振动.     

基于Müller法的非线性系统不依赖于受控系统模型的自适应控制

用Mueller法将非线性离散系统用于基于二次插值多项式进行动态非线性逼近,给出了不依赖于受控系统模型的自适应控制算法,讨论了该算法的收敛性,通过仿真表明,该算法对一类非线性系统实现无模型自适应控制是正确和有效的。     

组合体航天器的姿态无模型自适应控制

为解决转动惯量参数未知组合体航天器的姿态精确控制问题,基于无模型自适应控制方法设计了一种不依赖于航天器精确动力学模型的组合体航天器姿态无模型自适应控制算法.首先,基于单输入单输出离散时间系统的数据驱动控制方法推导得出无模型自适应控制方程;然后,将无模型自适应控制方法拓展到组合体航天器姿态控制中,设计应用于组合体航天器姿态控制的无模型控制器;此外,为了缩短控制收敛时间,结合组合体航天器动力学特性,对姿态无模型控制器的控制过程进行优化设计;最后,以在轨服务航天器目标抓捕后的操作为研究背景进行组合体航天器的无模型自适应控制算法和无模型控制过程优化算法的数学仿真,验证了算法的有效性和可行性.数学仿真结果表明:所设计的组合体航天器无模型自适应算法有效,能够实现惯性参数未知的组合体航天器的姿态精确控制;且通过无模型控制过程优化设计,可以实现组合体航天器姿态控制过程的快速收敛;同时,该算法具有较高的控制精度.     

A Proposal of Adaptive PID Controller Based on Reinforcement Learning

Aimed at the lack of self-tuning PID parameters in conventional PID controllers, the structure and learning algorithm of an adaptive PID controller based on reinforcement learning were proposed. Actor-Critic learning was used to tune PID parameters in an adaptive way by taking advantage of the model-free and on-line learning properties of reinforcement learning effectively. In order to reduce the demand of storage space and to improve the learning efficiency, a single RBF neural network was used to approximate the policy function of Actor and the value function of Critic simultaneously. The inputs of RBF network are the system error, as well as the first and the second-order differences of error. The Actor can realize the mapping from the system state to PID parameters, while the Critic evaluates the outputs of the Actor and produces TD error. Based on TD error performance index and gradient descent method, the updating rules of RBF kernel function and network weights were given. Simulation results show that the proposed controller is efficient for complex nonlinear systems and it is perfectly adaptable and strongly robust, which is better than that of a conventional PID controller.     

多效蒸发的无模型自适应控制研究

将基于紧格式线性化的非线性系统无模型自适应控制方法应用在多效蒸发控制中。控制器的设计是直接基于称为伪偏导数的向量,伪偏导数是根据多效蒸发系统的人工神经网络模型的输入输出信息在线导出的。并利用MATLAB仿真实验证明了该方法的有效性和稳定性,其性能优于传统PID控制。     

熔化极气体保护焊中弧长系统的改进无模型自适应控制

针对熔化极气体保护焊中电流与弧长非线性时变系统难以建立精确的模型,且在焊接过程中,系统存在各类不确定因素并易受到内外界扰动的问题,提出一种改进的无模型自适应控制方法。首先,设计了带有可测与不可测干扰以及不确定因素的动态线性化泛模型,采用参数估计算法在线估计伪偏导数,引入干扰观测器实时补偿逼近内外界扰动和不确定因素;进而,通过构建准则函数设计出弧长系统的控制律通,在此基础上,得到改进的无模型自适应控制方案;最后,证明了该方法的鲁棒稳定性。仿真结果表明：与现有无模型自适应控制方案相比,所提出方法具有良好的跟踪性能和更快的响应速度;当焊接过程中遇到可测和不可测干扰以及不确定因素时,所提出的控制方法具有更强的鲁棒性,从而确保了焊接过程中弧长的稳定和较好的控制品质。     

一种无模型的机器人非线性输出反馈控制

针对非线性不确定机器人系统的轨迹跟踪控制问题,在传统PID控制器的基础上,设计带观测器的无模型连续控制器.控制器由PD控制部分和非线性积分部分组成,其中PD控制部分用于镇定系统,非线性积分部分用于提高算法的收敛速度,同时考虑到速度信号不易获取,引入线性观测器估计机器人关节的速度,并在理论上证明了观测误差和跟踪误差最终趋向于零.在SCARA机器人的两个旋转关节上进行轨迹跟踪试验,结果表明,采用该控制算法得到了理想的控制性能,在同样的反馈增益下,采用观测器后的平均跟踪误差和最大跟踪误差降低了30%以上,而控制输出的震荡程度只有无观测器时的60%.     

FDI攻击下非线性多智能体系统分布式无模型自适应控制

为研究受到虚假数据注入攻击的单输入单输出非线性多智能体系统的分布式无模型自适应控制问题,提出了一种新的分布式动态线性化方法, 以获得非线性多智能体的等效线性数据模型。与现有多智能体的分布式无模型自适应控制在控制器设计中有所不同, 本文设计的控制器不需要网络拓扑结构的信息, 仅使用系统的输入输出数据。仿真算例验证了所提出的分布式无模型自适应控制算法可以实现多智能体系统的均方有界趋同控制。算法保证了多智能体系统在受到网络攻击时可以实现趋同控制目标。     

瓦楞纸板生产线原纸张力广义预测自适应控制

针对瓦楞纸板生产线原纸放卷张力控制实时性的要求,采用了广义预测自适应控制算法设计张力控制器。建立了张力控制系统模型,并进行了仿真。仿真结果表明,该控制器响应速度快、张力控制稳定,抑制扰动能力强,控制性能优于常规PID控制器。     

基于二次型单神经元PID的HVDC整流控制器设计

针对传统PID控制器存在自适应性差、调节时间长的问题,设计了一种基于二次型性能指标学习算法单神经元自适应PID的HVDC系统定电流整流控制器,控制器算法通过S函数-M语言编程实现,采用12脉冲桥结构的HVDC系统整流侧定电流控制模型在MArrLAB／simulink环境下仿真,仿真结果表明,所设计的整流控制器超调量小、调节时间短、自适应能力好、控制效果良好．     

Hopf Bifurcation Research of Hydraulic Turbine Governing System with a Saturation Nonlinearity

A nonlinear mathematical model for hydro turbine governing system with saturation nonlinearity in small perturbation has been proposed with all the essential components, i.e. turbine, PID type governor with saturation part and generator included in the model. Existence, stability and direction of Hopf bifurcation of an example HTGS are investigated in detail and presented in forms of bifurcation diagrams and time waveforms. The analysis show that a supercritical Hopf bifurcation may exist in hydraulic turbine systems in some certain conditions. Moreover, the dynamic behavior of system with different parameters such as T_w, T_ab, T_y and K are studied extensively. An example with numerical simulations is presented to illustrate the theoretical results. The researches provide a reasonable explanation for the Hopf phenomenon happened in operation of hydroelectric generating unit.