水下机器人T-S型模糊神经网络控制

针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法.采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神经网络的运算量,增强水下机器人对环境变化的反应能力.采用T-S模型,由后件网络动态调整模糊规则,提高控制系统的适应性.通过某微小型水下机器人的仿真和外场实验验证方法的可行性和优越性.实验结果表明,控制器对外界扰动具有较强的鲁棒性,保证即使在恶劣情况下,控制性能仍保持在较高水平.     

基于DSP直流电机模糊免疫PID控制器研究北大核心

针对稀土直流伺服电机调速系统参数模型的非线性、时变性的特点,提出一种基于DSP的模糊免疫PID控制器算法,来克服模糊PID控制器鲁棒性差和适应性能差的问题。模糊免疫PID控制器是根据淋巴T细胞的生物免疫反馈机理来实现非线性P控制器,利用模糊推理来逼近非线性函数,并结合PID控制器来消除负载变化或输入变化引起的控制误差。以TI公司的数字信号处理器TMS320LF2407为控制器对稀土直流伺服电机进行控制试验,试验结果经串口上传至PC主机,用基于Labview的主机软件实时显示电机输出响应曲线。系统采用双闭环控制,内环为电流环,外环为位置环。通过试验可以看出,较之模糊PID控制器,当电机在负载下运行时,模糊免疫PID控制器具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。     

基于免疫遗传算法的多机电力系统 UPFC控制器

应用一种新型的遗传算法--基于免疫原理的改进遗传算法设计了统一潮流控制器,以提高多机电力系统的稳定性.本文所应用的免疫遗传算法利用免疫遗传学基本思想和理论,模拟生物体的免疫系统及其行为,如二次免疫应答,免疫记忆、免疫选择、浓度控制、新陈代谢等过程.与传统遗传算法的区别在于,本算法除了采用基因重组和基因变异思想外,还引入了隔离小生境技术和混沌增殖思想,使得所提出的算法更加接近实际免疫行为.对许多经典函数的优化结果表明,所提出的免疫遗传算法比普通遗传算法具有更强的全局优化能力.将该算法应用到新英格兰系统中统一潮流控制器的优化设计中,时域仿真结果表明,基于免疫遗传算法设计的统一潮流控制器能有效阻尼系统的低频振荡,提高电力系统的稳定性.     

基于遗传整定的永磁交流伺服系统模糊免疫PID控制器

提出了一种基于遗传整定的模糊免疫PID控制器,并将其应用于永磁交流伺服系统之中.该控制方法将生物免疫反馈机理与模糊控制相结合,由一个常规的PID控制器和一个免疫型比例控制器顺序串联实现,其中免疫比例控制器的非线性函数由模糊推理实现,PID及免疫比例控制器中的参数由遗传算法实现自寻优.利用功能强大的仿真工具Matlab/Simulink对交流伺服系统进行仿真,控制器算法简单,易于实现.结果表明,该控制方法具有响应速度快、鲁棒性强等优点,显著提高了系统性能.     

基于神经网络的自主水下机器人动态反馈控制

针对自主水下机器人数学模型的强非线性及所受海流干扰无法确定等特点,设计了基于神经网络补偿器的动态反馈控制算法.通过对自主水下机器人系统数学模型研究,将系统分解为近似线性部分与非线性不确定部分.通过动态反馈控制实现对分解出的近似线性部分进行初步控制,利用神经网络所具有的自适应控制实现对不确定模型与干扰项进行补偿控制,提高...     

基于模糊免疫PID的轧机液压位置自动控制

液压位置控制系统是镁板轧机板厚控制中的重要环节。在确立液压位置控制系统的简化数学模型基础上,针对系统的非线性和时变性等特点,设计了一种基于模糊免疫PID的液压位置自动控制方案。该控制器借鉴了生物免疫系统的调节作用和模糊推理的非线性逼近能力,综合了模糊控制、免疫调节规律与传统PID控制技术的优势。仿真结果表明,基于模糊免疫PID的液压位置自动控制具有超调量小、调节时间短、自适应和鲁棒性强等优点,能够较好地实现对液压位置系统的自动控制。     

广义S面的水下机器人控制器设计

为了改善水下机器人的控制效果,进行控制器设计研究.设计一个板极模型控制器,并且对Sigmoid型S面控制器和板极模型控制器进行对比研究.在此基础上,提出广义S面控制器.该控制器体现了模糊控制的思想,具有PD控制的简单结构;与模糊控制相比,不仅细化了模糊规则,而且降低了参数调整的复杂度,减少了计算量.将两种方法应用于水下机器人仿真研究和海上实验.仿真及实验结果的分析表明,在同样参数设置情况下,选择收敛性较好的S型非线性函数代替sigmoid型S面控制器中的sigmoid函数生成的广义S面控制器具有更好的控制效果.     

交流调速系统的改进人工免疫控制

为解决交流调速系统中平稳性、快速性和准确性之间的矛盾,借鉴免疫反馈机制,根据免疫系统的实际情况对辅助性细胞TH(t)模型进行修正和对抑制性细胞Tc(t)模型进行简化并引入Sigmoid函数,提出一种改进的人工免疫控制器,并用于交流调速系统的转速调节器.仿真实验结果表明:在相同负载转矩扰动下,改进的人工免疫控制系统的动态速降和恢复时间均小于PID控制系统,明显改善了调速系统的动态性能.     

免疫PID控制器在汽温控制系统中的应用研究

免疫系统对于各种抗原的适度免疫响应是维持生物体内环境稳定的关键，这主要靠T细胞的调节作用，T细胞在不同的免疫阶段具有促进和抑制两种作用，能保证免疫系统获得较快的响应速度和足够的稳定性，通过免疫系统与控制系统的类比，借鉴免疫应调节机理，该文提出了免疫PID控制器，并讨论了免疫PID控制器与传统PID的结合方式及其免疫参数在调节过程中的作用。对过热汽温系统进行了仿真研究，结果表明当工况变化和存在扰动时免疫PID控制器也能获得满意的效果。     

水下机器人基于sigmoid函数的软变结构控制

针对水下机器人滑模变结构控制系统抖振问题,利用具有光滑性和饱和性的sigmoid函数,提出一种水下机器人软变结构控制策略.利用Lyapunov稳定性理论,讨论控制受限情形的水下机器人软变结构控制系统的稳定性,构造基于sigmoid函数的软变结构控制器,给出水下机器人软变结构控制的具体算法.将基于sigmoid函数的软变结构控制策略用于水下机器人仿真实验研究,实验结果验证了该方法的可行性和有效性.与线性控制、饱和线性控制和基于变饱和函数的软变结构控制3种控制方法进行对比仿真分析,分析结果表明,基于sigmoid函数设计的软变结构控制系统调节精确度高、响应速度快,有效地削弱了系统抖振,具有良好的动态性能.     

基于模糊混合进化算法的多个FACTS元件协调控制

针对多个FACTS装置的控制器之间存在的负交互影响,通过将模糊理论、协同进化算法和免疫算法相结合,提出一种模糊混合多目标进化算法求解FACTS元件的协调控制问题。在求解过程中,利用模糊集理论建立模糊多目标优化模型,确定整体的优化目标。采用协同进化算法对各FACTS元件控制器的参数进行种群划分,以克服常规进化算法在问题规模扩大时易于出现的早收敛现象。在优化过程中,结合多种群合作策略和免疫算法保持解的多样性,最终得到控制参数的Pareto最优解集。对静止同步串联补偿器与静止同步补偿器2种FACTS装置的控制器进行了协调设计,仿真结果表明,与常规进化算法相比,所提方法能同时实现影响分析与参数优化功能,且收敛快速,稳定性好。     

基于免疫遗传算法的逆变器控制策略及其DSP实现

采用一种基于免疫遗传算法IGA(ImmuneGeneticAlgorithm)的逆变器控制策略对逆变器进行控制,在保留普通遗传算法(GA)优良特性的同时,针对控制对象的具体特点,建立了相关的数学模型,使用疫苗、浓度函数和抗体选择函数对进化过程进行优化,提高了算法收敛速度和局部收敛能力。设计和搭建了基于数字信号处理器(DSP)的实验平台,使用C语言编写实验程序,实现了控制策略。对实验平台的硬件结构作了详细说明,针对绝缘栅双极晶体管(IGBT)驱动模块EXB841的缺点设计了改进措施;介绍了软件设计流程。将采用IGA的逆变器输出波形与采用常规控制策略的逆变器输出波形进行了比较,理论分析和实验结果证明了该算法的可行性与有效性。     

基于免疫算法的变电站电压无功综合控制

在负荷预测的基础上,综合考虑二次侧电压、无功及电容器和可调变压器分接头在一天内动作次数限制,提出了带惩罚因子的目标函数,利用免疫算法求取变电站电压无功综合控制的最优控制策略。对实例的计算结果表明,用此算法有良好的全局收敛性和求解精度,利用这种算法得出的控制策略。可提高系统的安全性和经济性。     

基于IGA的USM速度智能控制系统研究

针对超声波电机参数的时变性、系统内在的非线性和系统的强耦合性等特点,提出基于免疫遗传算法的超声波电机模糊神经网络速度控制策略。实验结果表明,与传统模糊神经网络速度控制相比,采用该方法的系统能较好地实现设定的超声波电机速度参考模型的自适应跟踪,响应速度脉动小,具有控制灵活、适应性强、控制精度高、鲁棒性强等优点。     

插电式混合动力汽车双模糊控制策略及其优化

提出一种免疫遗传算法优化的插电式混合动力汽车双模糊控制策略。采用模糊控制方法,分别以发动机工作区间最优和制动能量回收最大为原则,建立了能量管理驱动控制策略和制动控制策略,并根据两者的耦合关系将它们组合成整体控制策略。通过将免疫算法的多样性选择算子、疫苗注射算子、免疫检测算子引入遗传算法,并对疫苗的选择和注射方式予以改进,构成新的免疫遗传算法,应用该算法对控制策略进行了兼顾油耗和排放的多目标优化。仿真结果表明:所提出的双模糊控制策略能实现汽车能量的合理分配,优化后的油耗和三种排放物的排放分别降低了14.01%、12.27%、11.81%和20.34%,且优化结果明显好于遗传算法的结果。     

基于AIS风电机组故障诊断与偏航控制系统研究

基于人工免疫算法,设计了一种风电机组故障诊断与偏航控制一体化系统。该系统包含故障诊断免疫子系统代理和偏航控制免疫子系统代理。首先归结出了风电机组的不同故障类型与偏航控制条件,并建立了两个免疫子系统代理的抗原与抗体对应表。然后采用对抗原与抗体进行统一编码的方法,计算抗原与抗体之间的亲和力,实现了抗原与抗体的识别结合过程。最后仿真实验结果表明,该系统能够高效地协同工作,诊断已知故障类型(抗原),并能自动给出对应的解决措施(抗体);能够根据不同的风速风向条件(抗原)给出最优的偏航控制策略(抗体)。通过与传统PID控制相比,本文提出的系统具有更好的稳定性和鲁棒性。     

灰色预测免疫PID控制在主汽温控制系统中的应用

生物免疫系统是一种在大量干扰和不确定性环境中都具有很强鲁棒性和自适应性的系统.灰色预测具有少数据、贫信息且运算量小的优点.将灰色预测、免疫系统与常规PID控制三者的设计思想融合起来,提出一种灰色预测免疫PID控制策略,并将其应用到火电厂主汽温控制系统中.仿真研究表明,该控制策略的控制效果优于常规的PID控制,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质.     

基于免疫内模控制的钻井电机控制策略

针对矢量控制在参数时变性和非线性的钻井环境中,控制过程存在解耦不彻底的情况,提出用内模控制代替矢量控制,以此解决上述问题。为了进一步提高控制性能,将免疫算法与内模控制相结合,优化相关参数,保证了钻井电机调速系统对快速稳定控制的高要求。通过MATLAB平台进行实验,在相同的参数下进行仿真测试,内模控制的调节时间为15 s,超调量为300 r/min;免疫内模控制时的调节时间为3 s,超调量远小于300 r/min。由此可见,采用免疫内模控制时的超调量小于采用内模控制时,电机在起动时的动态响应更快,调节时间更短,超调量更小。仿真实验检验了所设计的控制方案的可行性。     

船舶电力推进SSP电机应用IGA-ANFIS优化控制

为了改善船舶吊舱推进西门子-肖特尔-推进器(SSP)电机的控制性能,提出基于免疫遗传算法( IGA)与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的复合算法并应用于SSP电机的优化控制.分析SSP推进系统的工作原理及其复合控制模型,设计基于Siemens Sinamics的SSP吊舱推进半实物模拟系统,研究IGA-ANFIS的...     

基于客户/服务器模式的磨床控制系统的研究与设计

阐述基于客户／服务器模式的磨床控制系统的设计思想，介绍了系统的总体结构，详细分析了电感测微电路和步进电机驱动电路的工作原理。为提高轴承磨削的加工精度，提出了“控制型”磨削方式和智能免疫补偿方法，并论述了上述两种方法的实现机理。该系统具有结构合理、加工精度高、可靠性好、维护更新简便等优点。