自适应变论域模糊控制器在结构振动控制中的应用

大挠性航天结构具有复杂的动力学特性,建立其精确的数学模型是很困难的,模糊控制不需要精确的数学模型,但是模糊控制的主要缺陷是精度不太高,自适应能力有限,易产生振荡现象。变论域自适应模糊控制是改变模糊控制性能的主要方法之一,针对自适应变论域模糊控制器的稳定性设计这一难题,将输入和输出的隶属度函数分别用论域值表示成解析形式,引进李亚谱诺夫函数,设计了输入和输出的隶属度函数论域值的自适应律,针对大型航天桁架结构振动控制的仿真,结果表明设计的变论域模糊控制器是可行的。     

公路桥梁振动控制的变论域自适应模糊控制算法

采用变论域自适应模糊控制(VUAFLC)算法对地震作用下公路桥梁非线性振动控制的Benchmark问题进行研究.变论域自适应模糊控制算法通过在线调节模糊控制器的输入和输出变量的论域来改善传统模糊控制(FLC)算法的性能.基于Lyapunov函数方法设计了输出论域的自适应律.桥梁在不同场地类型和幅值的地震作用下的仿真分析结果表明,基于VUAFLC算法的主动分散控制策略能够有效抑制结构的地震响应;在控制力峰值几乎相等的条件下,控制效果优于传统的模糊控制算法和LQG最优控制算法.     

基于改进樽海鞘群算法的PMSM变论域模糊控制

目的 为提高自动化包装流水线的生产效率,针对永磁同步电机PI控制器参数无法适时调整而引起的稳态误差较大、抗干扰性差等问题,提出一种基于改进樽海鞘群算法的新型变论域模糊控制器。方法 通过游走策略和变异分布策略对樽海鞘群智能算法的位置更新进行改进,同时加入过界个体的加权位置修正与劣势个体二次迁移,并将优化后的算法与变论域模糊PI控制器相结合,用于调节伸缩因子,以获得对永磁同步电机更好的控制效果。结果 仿真表明,文中改进后的控制器较传统PI控制器有效减小了静态误差;同时优化后的控制器令PMSM在变速和变载工况下响应更快,较改进前的樽海鞘群算法作用下PI控制器在变速和变载工况下的超调量分别降低约21.35%和62.85%。结论 算法优化伸缩因子后得到的变论域模糊控制与其他控制相比,更有效地提高了系统的鲁棒性,改善了系统的控制性能,减小了损耗。     

变论域模糊PID控制微流挤出型3D打印机的挤压力研究

为了提高微流挤出型3D打印机的打印精度,针对其挤压力控制在挤出成型过程中存在时变性和非线性等典型特性,基于挤压力模型分析打印材料的挤出成型过程,并提出了一种变论域模糊PID（proportion integration differentiation,比例积分微分）控制策略,以实现挤出成型过程中挤压力不规律变化时的快速调节功能。同时,利用MATLAB软件建立挤压力控制系统仿真模型以开展不同控制策略的仿真分析,并利用自主搭建的实验平台进行实物打印,以验证所提出控制策略的可行性。仿真和实验结果表明,变论域模糊PID控制策略对改善成型坯体表面质量和提高成型精度有显著效果。所提出的变论域模糊PID控制策略可为挤出型3D打印机挤压力的稳定控制提供一定参考,也可为类似时变和非线性控制系统提供一定的借鉴。     

伸缩因子优化机械臂轨迹跟踪控制的误差分析

提出了一种通过伸缩因子在线调节论域来优化机械臂轨迹跟踪控制的变论域模糊控制方法。首先设计了一种与关节角度偏差和偏差变化率动态加权相关的比例-指数混合型伸缩因子;然后,运用时间最优轨迹规划算法获取机械臂笛卡尔空间的期望关节轨迹;最后,基于所设计的变论域模糊控制器实现了一种三关节机械臂轨迹跟踪控制仿真,并分析了轨迹跟踪误差。仿真结果表明: 所设计的基于比例-指数混合型伸缩因子的变论域模糊控制器应用于机械臂轨迹跟踪的控制效果良好,具有响应速度快、无超调、稳态误差小的优点。     

基于模糊自适应PID的加样臂位置控制

为实现快速、平稳的加样臂位置控制,将模糊控制与传统PID控制相结合,设计出基于模糊自适应PID的位置控制器.通过模糊控制在线调整位置环PID控制器的3个参数,使控制器具有较强的自适应能力和抗负载扰动能力,同时还具有传统PID控制器精度高的优点.仿真结果表明,基于模糊自适应PID的位置控制器比传统PID位置控制器响应速度快,调节时间短并具有抗干扰能力.进行了加样臂的运动控制实验,以传统PID控制作为对比,通过改变加样臂的运动环境验证了模糊自适应PID控制可以实现加样臂的准确位置控制并具有一定的自适应能力,可以为类似控制器的设计提供参考.     

基于新型伸缩因子的PMSM模糊自适应反步控制

目的 为了解决包装机驱动控制系统在非线性因素的影响下,工作效率和产品质量大大降低的问题,提出一种基于新型伸缩因子的模糊自适应反步控制策略。方法 在传统自适应反步控制算法的基础上加入转速误差积分值对电流进行补偿,引入积分重置环节防止积分饱和引起调速时的超调和振荡,设计一种新的变论域伸缩因子,优化模糊推理模块,以在线整定转速反馈增益和自适应增益。结果 通过MATLAB/SIMULINK仿真结果表明,改进后的控制器通过对交轴电流值进行补偿,使参数摄动对系统的影响大大降低,并根据转速误差及其变化率自适应调整增益,进一步提高了控制系统的转速动态响应性能。结论 与常规传统PID控制系统和未优化的反步控制系统相比,文中优化后的控制器能增强被控系统的稳定性,缩短速度响应时间,具有更优的鲁棒性和动静态性能。     

模糊自适应PID控制在张力控制中的应用

针对凹版印刷机张力控制系统是一个非线性、强藕合、时变的复杂系统,用普通的PID难以达到理想的控制效果,设计出一种基于模糊控制原理的自适应PID控制器,根据偏差和偏差变化率来实时调整KP、KI、KD的参数.仿真结果表明,这种模糊自适应PID比常规PID控制器在张力控制中具有更好的控制性能.     

磁流变半主动悬架变论域模糊控制研究

在ADAMS/CAR中建立了基于磁流变减振器的整车多刚体动力学模型,将变论域模糊理论应用于磁流变半主动悬架控制,设计了一种改进的变论域模糊控制器,并在Matlab/Simulink中建立了控制子系统.以脉冲路面和随机路面作为输入,进行了不同车速工况的ADAMS-Matlab整车联合仿真,对被动悬架、变论域模糊控制及传统模糊控制磁流变半主动悬架的减振效果进行了比较分析,并进行了实车台架试验验证.分析结果表明,采用所设计的变论域模糊控制策略的控制效果要优于传统的模糊控制策略,磁流变半主动悬架可有效改善汽车行驶的平顺性和舒适性.     

基于模糊自适应PID控制器的张力控制系统

针对常规PID控制在张力控制中,控制参数难以整定的问题,设计出一种基于模糊控制原理的自适应PID控制器,根据偏差和偏差变化率来实时调整Kp、Ki、Kd参数.仿真结果显示,这种模糊自适应PID控制器比常规PID控制器在张力控制中有更好的控制特性.     

柔性空间机械臂基于混合滑模思想的自适应变结构控制

研究了柔性空间机械臂协调运动控制及柔性振动抑制问题。利用假设模态法及系统动量守恒关系,导出了空间机械臂的系统动力学模型。基于混合滑模思想,针对系统惯性参数存在不确定的复杂情况,提出了一种柔性空间机械臂本体姿态、关节协调运动的自适应变结构控制方案。该文所引入的混合滑模由频率成形最优滑模及终端滑模两部分组成。前者用于抑制系统柔性杆件的振动,后者则是为了保证系统追踪误差在有限时间内的收敛性。此外,上述控制方案由于在控制过程中无需预知系统的柔性变量,因此可有效避免对系统柔性状态变量进行实时地测量与反馈,较适于实际应用。仿真运算,证实了所提控制方法的有效性。     

一拖多空调器基于压力预测的模糊控制

本文介绍了一种压力预测模糊控制一拖多空调器的能力调节的方法。实验结果表明该控制方法能够根据室内温度的变化而作出能力调节。但由于压缩机能力输出的特点 ,决定了能力在调节过程会对系统造成一定的波动     

基于变弯度技术和协同射流的混合流动控制技术研究

现代飞机强调高速巡航特性且兼顾隐身特性,因此翼型往往采用厚度较小,前缘半径不大,弯度不大的薄翼型。这类翼型的低速气动性能较差,容易失速,限制了这类飞机的短距起降特性和载重能力,因此需要借助流动控制技术来改善低速特性。该文讨论新型的协同射流主动流动控制技术,同变弯度技术包括后缘变弯和前缘下垂技术等被动流动控制技术相结合,探索混合流动控制技术的流动控制机理和控制效果。基于数值模拟的结果发现:仅采用单一的流动控制技术在薄翼型上得到的控制效果有限,而将协同射流同变弯度技术结合的混合流动控制技术可同时发挥不同流动控制技术的优点(例如协同射流引起的后缘失速的推迟,下垂前缘带来的前缘失速推迟,后缘襟翼带来的零升迎角减小)。该文提供的混合流动控制方案可以将薄翼型的最大升力系数提升至C_Lmax=3.3127,相对原始构型提升了96%,具有广阔的工程应用前景。     

柔性关节空间机器人基于神经网络的自适应反演控制

讨论了载体位姿无控情况下,漂浮基柔性关节空间机器人的关节运动控制器设计问题。利用系统动量、动量矩守恒关系及拉格朗日法,建立了空间机器人的动力学模型。为实现系统关节运动控制目标,借助于神经网络函数逼近技术,提出了一种柔性关节空间机器人的自适应反演控制方案。所提控制方案无需预知系统各惯性参数的真实信息,且可避免对载体位置相关量进行实时地测量与反馈,因此较适于实际应用。数值仿真结果表明：上述控制方案可使系统各柔性关节的振动较小,并能够有效地控制空间机器人完成所期望的关节运动。     

基于模糊控制的压电挠性梁的振动主动控制实验研究

针对压电智能挠性悬臂梁进行了基于模糊振动控制研究.首先推导了压电智能挠性悬臂梁的控制方程.基于查表法设计振动模糊控制器,并在此基础上运用了一种修正技术提高模糊控制精度,提出采用修正Fuzzy-PI双模控制方法,设置信号阀值实现Fuzzy控制和PI控制的切换,设计了挠性悬臂梁振动主动控制算法.建立了压电智能挠性悬臂梁的实验平台,采用提出的控制方法对悬臂梁振动进行实验研究,实验结果表明:振动被快速抑制,系统的动态、稳态性能方面优于普通模糊控制器.     

基于改进遗传算法的半主动悬架系统模糊控制优化研究

该文利用ADAMS 软件建立了汽车半主动悬架系统多体模型,通过ADAMS/Control 模块将悬架模型从ADAMS/View中导入MATLAB/Simulink 环境中,然后,完成模糊控制器的设计。模糊控制器的模糊规则由Matlab语言编写的改进遗传算法进行优化,实现汽车半主动悬架系统多体模型模糊控制器的改进遗传算法优化设计。为了检验模糊控制器的控制效果和改进遗传算法的优化性能,在C级路面下,以25m/s和35m/s两种不同车速对半主动悬架系统和被动悬架系统进行对比分析。仿真结果表明：基于改进遗传算法的半主动悬架系统模糊控制能够显著改善汽车的行驶平顺性。     

基于高斯基模糊神经网络的漂浮基柔性空间机械臂自学习控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控情况下,自由漂浮柔性空间机械臂的高斯基模糊神经网络自学习控制问题。利用拉格朗日方程和模态综合法可建立柔性空间机械臂的动力学模型,但由于此类空间机器人系统严格遵守动量守恒,其动力学方程表现出强烈的非线性性质。结合神经网络和模糊控制,即利用神经网络来实现模糊推理可使模糊控制具有自学习能力,在此基础上,设计了柔性空间机械臂关节空间的高斯基模糊神经网络自学习控制方案。由于将动量守恒定理耦合到系统动力学方程的推导过程中,所提出的控制方案具有不需要测量、反馈载体位置、移动速度和移动加速度的显著优点。系统的数值仿真,证实了方法的有效性。     

基于保性能自适应RBF神经网络的MR半主动非线性鲁棒分散控制

该文针对模型参数不确定的非线性结构半主动分散控制问题进行研究。首先,采用退化Bouc-Wen滞回模型模拟层间恢复力,并考虑模型参数(质量、刚度和阻尼)不确定及子系统间的耦合项,建立了子控制系统误差状态方程;在此基础上,设计了由保性能控制项和自适应逼近控制项构成的子控制器,其中,保性能控制项通过求解转化为线性矩阵不等式的保性能控制问题得到,逼近控制项通过RBF神经网络自适应控制律确定,同时利用Lyapunov稳定性理论对其稳定性及权值有界性进行证明;从而建立了适用于不确定结构非线性振动控制的保性能自适应RBF神经网络鲁棒分散控制(GCARBF)算法。最后,对一8层非线性结构进行MR半主动分散控制设计及0.3 g~0.8 g地震下仿真分析,结果表明了所提算法的有效性与优越性。     

模糊自整定PID控制在VAV末端装置中的应用

将模糊控制和普通PID控制相结合,介绍了一种基于模糊控制规则的模糊PID控制器的设计方法并将其应用于VAV空调系统的末端装置控制.建立了变风量系统空调房间和末端装置的数学模型,并在此基础上进行仿真实验;结果表明这种方法比普通PID控制方法精度高、超调量小,特别是对对象参数的变化具有更好的适应性和稳定性.     

基于Sugeno型模糊神经网络的空间杆系结构的压电驱动器主动控制

基于自主研发的压电主动杆件的振动控制特性,采用主动杆件两端节点的相对位移和相对速度作为输入以及控制电流作为输出,设计了空间杆系结构的Sugeno型模糊神经网络控制系统。首先通过LQR方法对结构进行控制产生训练数据样本,再利用神经网络的自适应学习功能进行模糊划分及产生模糊规则,最后利用模糊系统的推理能力对空间杆系结构模型进行基于地震响应的主动控制仿真,同时与基于经验的Mamdani型模糊推理规则进行仿真对比。仿真结果表明两种模糊推理模型对结构模型的控制都能达到良好效果,但是由于Sugeno型模糊推理的计算简单,其仿真速度比Mamdani型模糊推理快几十倍,而且省去了人为的经验总结过程,因而采用Sugeno型模糊神经网络控制器更能满足工程应用的要求。