基于最优Oustaloup的分数阶PID参数整定

目前工程控制中大部分系统采用传统PID控制,由于分数阶PID继承了传统PID的优点,并且具有更好的控制品质及更强的鲁棒性,因此针对分数阶微积分的高精度数字实现及分数阶PID控制器在工程复杂系统中的实际应用,提出一种新的分数阶微积分高精度数字实现算法-最优Oustaloup数字实现,并建立控制系统的仿真模型,利用框图式模型结合最优ITAE性能指标来整定分数阶PID的参数。通过实例仿真验证,该方法能进一步优化控制器参数,提高控制精度及获得更好的控制效果,便于非线性系统及复杂系统的分数阶PID参数整定。     

基于分数阶PID控制器的智能车控制

针对智能车高速行驶下对目标轨迹的快速跟踪要求,结合预瞄跟随理论设计了分数阶PID控制器(FOPID).分数阶PID比传统PID控制器多两个参数自由度,所以在设计过程中有更大的灵活性.利用改进Oustaloup数字实现算法,框图化实现分数阶PID控制器,通过遗传算法对IAE性能指标寻优整定FOC参数并应用于智能车被控系统...     

分数阶PIλDμ控制器的一种状态空间实现

首先回顾了分数阶微积分、分数阶系统和分数阶PIλDμ控制器的数学描述,对于一类分数阶SISO被控对象,提出了一种基于整数阶微分算子的分数阶PIλDμ控制器的S平面状态空间实现.同时,在Matlab Simulink仿真平台实现了基于Oustaloup连续滤波器法的分数阶微分算子和该状态空间实现,并基于遗传算法整定了状态空间参数.仿真结果验证了该状态空间的有效性与正确性.     

导弹鲁棒分数阶PID自动驾驶仪设计

由于分数阶PID继承了传统PID的优点,并且具有更好的控制品质及更强的鲁棒性,因此针对导弹飞行过程中变参数、受环境干扰及快速稳定的特点,设计了鲁棒分数阶PID自动驾驶仪.基于最优Oustaloup数字算法建立框图式分数阶控制系统模型,结合IAE时域性能指标寻优及鲁棒性能量度,综合考虑时域性能及频域性能来整定分数阶PID...     

基于改进差分进化的分数阶PIλDμ参数整定

针对分数阶PIλDμ控制器参数整定研究,回顾了分数阶微积分的数学描述,采用基于改进差分进化算法的分数阶PIλDμ控制器参数整定方法,并利用Oustaloup,Euler,Tustin,Al-Alaoui方法实现了分数阶微分算子.仿真结果表明,该算法计算精度高,收敛快,基于Euler,Al-Alaoui方法分数阶微分算子所设计的控制器能满足预设的性能指标,但Oustaloup,Tustin分数阶微分算子由于引入了额外的极点,影响了主导极点,不能满足预设的性能指标.     

基于改进Oustaloup滤波器的分数阶PID控制器简化设计

针对分数阶微积分算子的直接和间接近似化方法所表现出来的形式复杂、运算量大的问题,对Oustaloup滤波器的结构进行改进,对常规分数阶PID控制器进行了简化设计,并采用自适应遗传算法对控制器的参数进行整定.选取两种代表性分数阶系统,在模型处于两种典型状态下,对简化型分数阶PID控制器、常规分数阶PID控制器和整数阶PID控制器的控制性能进行仿真实验对比.结果表明,在控制器性能基本相同的情况下,通过该方法设计的简化型分数阶PID控制器性具有结构简单,耗时量小的优点,提高了工程可实现性.     

并联型有源电力滤波器的分数阶微积分控制策略

针对常规PID控制器由于受采样频率等因素影响而难以获得满意的控制效果的问题,研究了并联型有源电力滤波器的分数阶微积分控制策略,采用改进Oustaloup算法求解分数阶微积分。Matlab仿真结果表明,该控制策略比常规PID控制策略能更好地将直流侧电压稳定在设定值;得到的网侧电流更平滑,更接近于正弦波;在补偿瞬间的冲击电流更小,补偿跟踪电流可以很好地跟踪指令电流。     

基于模糊估计的可调分数阶PID控制器设计

可变分数阶微分环节直接影响分数阶PID控制器性能,设计分数阶PID控制器需要根据被控对象传递函数凭经验调整微分阶次。采用Oustaloup间接离散法数字实现分数阶微积分,再基于模糊估计由特定分数阶次近似得到任意分数阶次微积分环节,根据参数整定规则确立各环节系数,设计了一种可调分数阶次的PID控制器。仿真实验证明,此方法得到的微积分环节对控制系统性能没有影响,根据整数阶被控对象传递函数调节微分阶次,分数阶PID控制器有较好的控制效果。     

含有分数阶有色关联噪声的分数阶系统的卡尔曼滤波器设计

提出基于Tustin生成函数的分数阶卡尔曼滤波器设计方法,以解决含有相互关联的分数阶有色过程噪声和分数阶有色测量噪声的连续时间线性分数阶系统的状态估计问题.通过Tustin生成函数方法,对连续时间线性分数阶系统进行离散化,将分数阶系统的微分方程转化为差分方程.利用增广向量法,将分数阶状态方程和分数阶有色噪声作为新的增广状态向量,从而将分数阶有色噪声转化为高斯白噪声.然后,提出一种基于Tustin生成函数的分数阶卡尔曼滤波算法,有效地实现对含有相互关联的分数阶有色过程噪声和分数阶有色测量噪声的连续时间线性分数阶系统的状态估计.与基于Grddotunwald-Letnikov差分的离散化方法相比,所提出的基于Tustin生成函数的卡尔曼滤波算法得到的状态估计精度更高,状态估计效果更好.最后,通过仿真结果验证所提出算法的有效性.     

基于序列二次规划法的新型分数阶PIλ-PDμ控制器设计

针对被控对象具有分数阶特性的系统需要相应的分数阶控制器来提高控制效果, 提出一种新型的分数阶PI^λ-PD^μ控制器, 系统的前向通道采用分数阶PI^λ控制器, 被控对象的内反馈环采用分数阶PD^μ控制器, 利用序列二次规划法辨识分数 阶PI^\lambdaD^μ控制器的参数, 并设计了一种结构变换法求取分数阶PI^λ-PD^μ控制器的参数; 然后, 基于Oustaloup滤波器采用整数阶近似及模型降阶法对分数阶被控对象进行求解. 系统仿真结果表明, 与整数阶PI-PD控制器相比, 分数阶PI^λ-PD^μ控制器的抗干扰性较强, 能更好地满足系统的动态响应要求.     

线性时滞系统前馈-反馈次优控制: Taylor 级数法

研究线性时滞系统最优控制的前馈反馈近似设计问题.基于Taylor级数法,将系统的二次型最优控制问题转化为线性代数方程组的求解问题,给出了系统前馈反馈次优控制律的存在唯一性条件和Taylor级数表示形式.仿真算例验证了方法的有效性.     

一种基于拟态物理学优化的多目标优化算法

提出一种使用拟态物理学优化(APO)解决多目标优化问题的算法(MOAPO).根据多目标优化问题的特点,借鉴聚集函数法的思想,利用APO算法实现了对多目标优化问题中Pareto最优解集的搜索,并且在搜索过程中动态调整惯性权重与引力因子,以增强非劣解的多样性.实验结果表明了将APO应用于多目标优化问题的有效性.通过与基于微粒群优化(PSO)的多目标优化算法及NSGA-Ⅱ算法的比较,表明了MOAPO算法具有较好的分布性.     

无线分布式网络MBBS时钟同步

针对无线分布式网络时钟同步中误差及信息的数目随层数增长过快的问题,提出基于管理和边界时钟广播的时钟同步算法(MBBS),详细介绍了MBBS的思想来源以及实现步骤.MBBS算法与PBS(pairwise broadcast svnchronization)算法相比,虽然在每轮同步中增加一条同步信息,但是同步的从时钟数目增加了一层.实验结果表明,在多层网络拓下,MBBS减少了全局时钟同步所需的信息数目,提高了网络时钟同步的精度.     

基于细胞自动机的移动机器人路径规划算法

针对移动机器人全局最优路径规划问题,提出一种基于细胞自动机的路径规划算法.该算法首先将移动机器人的起点、目标点和空间障碍物定义为一组离散的细胞状态,建立环境的细胞自动机模型;然后由机器人移动的曼哈顿距离设计演化规则;最后根据演化后的细胞状态搜索最优路径.对简单和复杂环境下的机器人路径规划问题进行了仿真实验,实验结果验证了该算法的有效性.     

一类非线性时滞系统的鲁棒模糊自适应控制

针对一类非线性时滞系统,给出一种鲁棒模糊自适应跟踪控制算法.该非线性系统包含不确定项,其控制增益部分也是不确定的.针对这种特殊的系统,通过对非线性部分的_在线逼近,给出了控制律和自适应律.Lyapunov稳定性分析表明,该闭环系统中的所有信号都是稳定的.仿真结果验证了控制器的有效性.     

基于边界鉴别分析的递归维数约简算法

提出一种基于边界鉴别分析的递归维数约简算法.该算法把已求取边界鉴别向量正交于待求超平面法向量作为支持向量机(SVM)优化问题新的约束条件;然后对改进SVM进行递归求解,得到正交边界鉴别向量基;最后将数据样本在正交边界鉴别向量上投影实现维数约简.该算法不仅克服了现有维数约简算法难以支持小样本数据集、受数据样本分布影响等问题,而且抽取的特征向量具有更优的分类性能.仿真实验说明了算法的有效性.     

一种基于社团划分的小生境遗传算法

提出一种相似性算了,并根据该算子建立超级个体之间的关系网,运用社团划分算法将该关系网划分成小生境;提出收敛算子,运用该算子判断种群的进化程度,以决定是否进行生境划分.根据生境中维持的共有模式,采用多位变异策略,有效维护生境中个体的多样性,避免早熟收敛.从理论上证明了,该算法的收敛性.实验结果表明,该方法具有良好的收敛速度和全局搜索能力,其综合性能优于确定性排挤遗传算法,有利于并行实现.     

一类MISO 最小相位系统的执行器故障自适应容错控制

针对一类具有执行器卡死或/和变执行器故障的多输入单输出(MISO)非线性最小相位系统,提出一种自适应容错跟踪控制方案.采用自适应算法估计系统的不确定性,利用神经网络逼近执行器未知故障函数,以完成执行器组合故障状态下的跟踪控制.所设计的控制律不仅保证了闭环系统稳定,而且所有状态均有界,跟踪误差一致最终有界.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

一种用于多故障诊断的改进二元决策图算法

在将故障树转化为二元决策图(BDD)的构件连接法规则中,加入了两项新的规则以保证最终的合成BDD具有唯一的结构.通过比较具有相同结构重要度的割集概率,从而确定需要检测故障源的排序.该方法可用于对具有独立底事件的数字系统进行多故障诊断.由于无需确定底事件顺序和最小割集,该方法比传统故障树诊断方法具有更高的效率,并且更适合于在计算机上实现.     

基于自适应模糊反步法的永磁同步电机位置跟踪控制

研究具有参数不确定性的永磁同步屯动机位置跟踪控制问题.利用模糊逻辑系统逼近系统中非线性函数,采用反步设计方法实现永磁同步电动机的自适应模糊控制.所提出的自适应模糊控制器在电机参数不确定和负载扰动的情况下,实现了永磁同步电动机的高性能位置跟踪控制.仿真结果表明了所提出方法的有效性.