多模型控制方法研究及应用

探讨了多模型控制方法的发展现状,多模型控制是解决各种复杂的、参数不确定性的、非线性系统的一种行之有效的控制方法.同时对交互式多模型控制、多模型预测控制和多模型自适应控制等进行了研究,并分析了多模型控制应用的现状,展望了多模型控制的发展前景.     

多模型控制方法研究及应用

探讨了多模型控制方法的发展现状，多模型控制是解决各种复杂的、参数不确定性的、非线性系统的一种行之有效的控制方法。同时对交互式多模型控制、多模型预测控制和多模型自适应控制等进行了研究，并分析了多模型控制应用的现状，展望了多模型控制的发展前景。     

自适应PID控制与传统PID控制的无抖振切换

提出一个自适应控制器和一个传统PID控制器相互切换的控制方案,仿真结果表明,自适应PID控制方法在辨识精度、控制性能和跟踪能力等问题上可以和多模型自适应控制相媲美,从而省去了多模型自适应控制寻找大量合适模型集的不易,是一种简便有效的控制方法.     

多品种、小批量产品过程质量集成控制研究

在分析多品种、小批量产品特征和智能化方法优势的基础上,提出了多品种、小批量产品过程集成控制模型.综合现有质量控制方法优点及关联性,探讨了多品种、小批量产品过程质量集成控制方法.最后将该模型和方法应用到衬衣制造企业中.     

柔性机械臂非并置式模型参考自适应控制

推导了单连杆柔性机械臂的动力学模型,研究其末端位置的模型,参考自适应控制。在推导动力学模型时,使用刚性模态和多个弹性模态使单连杆柔性机械臂等效为一个多自由度的机械多体动力系统。在研究末端位置的弹性振动抑制方法时,使用了振动主动控制方法,用线性化模型的最优状态反馈方法构造模型、Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论推导了模型状态跟踪的自适应控制率,用ＬＱＲ方法推导末位置调节控制主。用模型状态跟踪和末端位置跟踪两     

大型部件的多机器人合作搬运协同导引控制

针对大质量、大尺寸、低刚度的异形大部件,采用多机器人的合作搬运方式具有显著的作业灵活性和工况适应性。研究了单目-双驱动、双目-双驱动、双目-多运动副全向等合作搬运导引控制构型,建立了多输入-多输出的运动控制模型;采用领航者-跟随者策略设计了协同路径跟踪控制方法,该方法包括偏差转化预测控制+参数模糊调节的同构架构,以及模型预测控制+反演控制+参数强化学习的异构架构。最后,为进行导引控制实验开发了多机器人合作搬运原型系统,实验结果验证了所提构型、模型、架构与方法的可行性和有效性。     

拖拉机多段液压机械无级变速器模糊自适应PID控制

为了实现装备多段液压机械无级变速器(HMCVT)拖拉机按目标速度行驶的控制,对装备多段HMCVT拖拉机的模糊自适应PID控制进行了研究。基于Matlab/Simulink平台建立了装备多段HMCVT拖拉机传动系统动力学模型和模糊自适应PID控制模型。根据实际车速和设定车速的实际偏差采用模糊控制的方法自动整定PID控制参数,从而达到车速控制的目的。在拖拉机动力学模型上对模糊自适应PID控制仿真并与PID控制仿真对比,结果表明装备多段HMCVT拖拉机的模糊自适应PID控制具有更强的自适应能力和鲁棒性。     

多模型控制方法及其研究进展

多模型控制是一种处理复杂系统的有效方法,尤其对于不确定性系统,可以提高控制系统的响应速度和控制品质;作为一种智能控制方法,多模型控制在理论和实践中都取得了丰富的成果,但仍有很多需要完善之处。该文从多模型控制算法、建模方法、模型集构造、模型调度策略、鲁棒性和全局稳定性等方面,比较详细地介绍了当今研究的最新进展;回顾了近几年多模型控制在控制领域的应用情况,指出多模型控制研究中还存在的问题,并展望今后发展方向。     

基于回声状态网络预测的无模型自适应控制方案

无模型自适应控制(MFAC)是一种典型的数据驱动控制方法,这种方法仅利用系统输入输出数据进行控制器的设计,摆脱了控制器设计对精确数学模型的依赖。然而,这种控制方法对于大迟延对象难以进行控制。为了解决这个问题,提出一种基于回声状态网络预测的多入多出无模型自适应控制器,用神经网络对系统输出进行预测,降低了线性化模型的复杂度,减少了算法运算量,加快了线性化模型的收敛速度。将这种控制方法用于汽包炉协调控制系统,证明了这种控制方法的可行性与有效性。     

多品种、小批量产品过程质量集成控制研究

在分析多品种、小批量产品特征和智能化方法优势的基础上，提出了多品种、小批量产品过程集成控制模型。综合现有质量控制方法优点及关联性，探讨了多品种、小批量产品过程质量集成控制方法。最后将该模型和方法应用到衬衣制造企业中。