基于改进ADRC的PMSM无位置传感器转速控制

永磁同步电机(PMSM)是一个非线性、多变量、强耦合系统,具有不确定的外部干扰;为了提高对其转速控制精度,采用改进自抗扰控制代替传统自抗扰控制(ADRC);通过插值法构建一个新的函数来代替ADRC中原有的最优控制函数,并用线性误差反馈控制率代替非线性误差反馈控制率(NLSEF)以此来降低调参难度;同时建立基于脉振高频注入法和滑模观测器法的位置辨识系统,以满足PMSM转子位置的辨识精度要求;仿真结果表明,改进ADRC能够在无位置传感器控制方法中取得较好的控制效果,转子位置估计的误差小于0.002 rad,转速估计误差小于0.02 rad/min,转速超调量小于4%,最大振荡不超过60 rad/min,与传统ADRC控制器相比系统抗扰动性更强,电机位置和速度辨识效果也更优。     

基于改进遗传算法的自抗扰控制器参数优化

本文将一种改进的遗传算法应用到自抗扰控制器（ADRC）的参数整定中,以解决ADRC 参数不易整 定的问题．在ADRC 参数优化过程中建立了控制器控制效果目标评价函数,在函数中综合考虑了控制器的动态性能 和被控对象的输入受限条件．所设计的ADRC 控制器所需的控制能量明显小于其他方法所设计的ARDC 所需控制 能量．仿真结果表明,本文所提ADRC 参数整定方法是有效的．     

改进自适应变空间差分进化算法

在基本差分进化算法的基础上融入自适应变空间思想,提出自适应变空间差分进化算法,在进化代数达到预设周期整数倍时,按变空间算法自动扩展或收缩搜索空间,实现了自动寻找合适搜索空间、提高收敛速度和精度的目的.此外为了进一步的加快收敛速度,对原变空间算法进行了改造,对其上下限的变化规则进行了修改和添加,提出了改进的变空间算法.仿真结果表明改进方法在收敛精度、速度上优于基本差分进化算法和基于原变空间算法的差分进化算法.最后将其应用到热连轧机精轧机组负荷分配优化计算中,为其提供了一种有效的优化手段.     

改进的差分进化算法优化负荷频率控制

负荷频率控制(LFC)是保证供电质量及电力系统安全、可靠与经济运行的一种重要的手段。针对互联电力系统中负荷频率控制的特性,对控制参数保持不变的常规差分进化算法进行了改进,提出了一种根据进化代数的变化控制参数中的缩放因子和交叉概率因子也相应的进行变化,保证了进化初期对种群的多样性要求高以提高算法全局搜索能力以及进化后期对局部搜索能力要求较高以提高算法的精度和加快收敛速度。最后推导出两区域互联电力系统负荷频率控制的控制模型,将改进的差分进化算法用于优化其PI控制器参数,仿真结果表明改进后的优化算法在优化PI控制器参数性能上要优于传统的优化算法,即保证系统具有良好的动态性能下仍具有很好的鲁棒特性。     

改进的差分进化算法优化负荷频率控制北大核心CSCD

负荷频率控制(LFC)是保证供电质量及电力系统安全、可靠与经济运行的一种重要的手段。针对互联电力系统中负荷频率控制的特性,对控制参数保持不变的常规差分进化算法进行了改进,提出了一种根据进化代数的变化控制参数中的缩放因子和交叉概率因子也相应的进行变化,保证了进化初期对种群的多样性要求高以提高算法全局搜索能力以及进化后期对局部搜索能力要求较高以提高算法的精度和加快收敛速度。最后推导出两区域互联电力系统负荷频率控制的控制模型,将改进的差分进化算法用于优化其PI控制器参数,仿真结果表明改进后的优化算法在优化PI控制器参数性能上要优于传统的优化算法,即保证系统具有良好的动态性能下仍具有很好的鲁棒特性。     

改进遗传算法整定自抗扰控制器参数及应用

非线性自抗扰控制器策略(ADRC)耦合参数众多,单一机制优化算法在进行参数整定时易陷入局部最优解,极大地降低了自抗扰控制器的控制精度。针对此问题,该文提出了一种改进遗传算法(KFC-2PMGA)进行自抗扰控制器参数整定,将核模糊聚类算法应用到遗传算法双种群划分中,并针对聚类所得双种群,分别采用不同的自适应交叉及变异策略,有效地避免了传统遗传算法易产生"早熟"的现象。并以永磁同步电机为例进行仿真验证。结果表明,优化后的自抗扰控制器具有良好的系统响应及控制精度,改进后的遗传优化算法适用于复杂非线性自抗扰控制器参数整定。     

基于改进差分进化算法的图像识别方法

针对当前图像识别过程中存在的识别率低、清晰度低等问题,研究基于改进差分进化算法的图像识别方法。通过图像标志检测、图像特征的加速鲁棒特征表示、基于改进差分进化算法的图像最优特征,选取并对图像的识别参数进行优化,完成对图像识别方法的整体设计。实验结果表明,相比基于蚁群算法的图像识别方法,基于改进差分进化算法的图像识别方法识别率更高、清晰度更高。     

基于FOPID+ADRC的永磁同步电机低速控制

永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)是一个非线性、多变量、强耦合系统,具有不确定的外部干扰。为了提高其低速运行时的控制精度,采用一种改进自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)对其进行控制。首先通过插值法构建一个新的非线性函数来代替ADRC中原有的最优控制函数,使其在原点处更平滑和连续。并将此函数应用于扩张观测器(extended state observer,ESO),最后将非线性误差反馈率(nonlinear state error feedback,NLSEF)用分阶数比例积分微分(fractional-order proportion integration differentiation,FOPID)代替以提高其动态性能。经SIMULINK仿真结果表明,该控制算法在PMSM低速控制中比传统ADRC具有更快的响应速度和更好的抗干扰能力。     

基于线性自抗扰控制技术的永磁同步电机控制策略研究

永磁同步电机(PMSM)具有体积小、高速度、高精度等优势,广泛应用于现代工程实际当中。在多数情况下其控制策略采用经典的PID控制,但较多的实际复杂环境当中,传统的PID所暴露的固有缺陷已经无法满足PMSM的控制高效性。采用先进的线性自抗扰控制策略,其具有不依赖具体对象模型,控制器自身可以估计补偿作用于被控对象的所有扰动的优势,实验仿真结果表明,该方案有效抑制了扰动,进而提高了系统的控制性能。     

基于遗传优化自抗扰控制器的机器人无标定手眼协调

研究机器人无标定手眼协调控制,提出了自适应遗传算法(AGA)选取与优化自抗扰控制器(ADRC)参数的方法,较好地解决了其过多参数难以调节的问题．采用两个结构相同的一阶ADRC实现了六自由度机器人的无标定视觉跟踪控制,以及Motoman-SV3XL机器人的视觉定位．实验结果验证了算法的可行性和有效性．     

基于自抗扰技术的主汽温控制系统

研究新型实用非线性自抗扰控制技术（ADRC）在电厂主汽温控制系统中的应用。ADRC的主要特点是利用非线性状态观测器（ESO）对系统模型的扩张状态（即系统模型不确定性和未知外扰的总和）进行实时估计,并在控制信号中将其补偿,具有超调小、收敛速度快、精度高、抗干扰能力强、算法简单等特点。应用自抗扰控制器,针对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温被控对象设计自抗扰控制系统并进行仿真研究,结果表明自抗扰控制器的强鲁棒性和抗干扰性使得汽温控制系统在不同负荷下均获得很好的调节品质。     

基于改进差分进化算法的污水处理过程优化控制

针对如何确定污水生化处理过程被控变量最优设定值的问题,首先提出一种改进的差分进化算法,并通过4个典型函数的仿真实验验证所提出的算法的寻优性能;然后综合出水水质、曝气能耗、泵送能耗、污泥处理费用等作为单一优化目标,应用所提出的算法完成被控变量最优设定值的求取;最后,仿真4种不同的控制策略在3种不同天气入水条件下的污水生化处理过程,通过与其它控制策略对比,仿真结果表明所提出的优化控制策略不仅可以降低系统的运行代价,还缩短了关键出水水质的越限时间,提高了污水处理的出水水质.     

基于改进离散差分进化算法的桁架优化

为提高离散桁架优化问题的计算效率,提出一种改进的离散差分进化算法.基于种群多样性自适应地选择变异策略以平衡探索和收敛能力,根据个体差异度和种群多样性缩减种群规模以减少计算量,在进行结构分析前舍弃较大的实验个体规避无用计算,并引入精英选择技术解决选择阶段目标个体和实验个体数量不等的问题,在此基础上,给出一种将数值之间的距...     

基于锦标赛选择变异策略的改进差分进化算法及函数优化

针对差分进化算法传统变异策略在全局收敛鲁棒性和搜索效率上不能达到一个很好的折衷,并且算法的操作算子固定,导致搜索效率低、易早熟收敛等问题,文中在差分进化算法变异策略性能分析的基础上,提出了一种基于锦标赛选择的变异策略。该策略采用“锦标赛选择”对随机选取的变异向量排序选出基向量,差分向量选择有利于搜索的方向并对其 “强化”,以提高收敛速率和维持种群多样性;同时操作算子采用随机正态缩放因子F和时变交叉概率因子CR,以平衡局部搜索和全局搜索;最后,利用4个典型Benchmarks测试函数对改进算法进行测试。实验结果表明,该改进型差分进化算法能有效避免早熟收敛,较好地提高算法的全局收敛能力和搜索效率。     

基于樽海鞘和自适应差分进化的相机内参优化

该文针对相机标定过程中因优化算法所引起的精度不足、稳定性差、易陷入局部最优的问题,提出将樽海鞘优化算法和自适应差分进化算法相结合的相机标定优化算法。该混合算法利用樽海鞘优化算法提高精度,利用自适应差分进化算法增强局部搜索能力,在不同迭代阶段对适应度函数采用分段优化方式,实现平衡局部和全局搜索能力。实验采用每格50 mm×50 mm标准的棋盘格作为标定板,选取15张不同角度的标定图片,图片有效像素为4608 pixe×l3456 pixel,分别利用张正友标定法、樽海鞘算法以及本文提出的樽海鞘-自适应差分进化混合算法进行相机内参的优化。实验结果表明该文提出的混合算法比传统标定方法重投影误差更小,标定精度更高。     

基于RBFNN的风电机组变桨距反推滑模控制

在风力发电变桨距优化控制问题的研究中,针对具有不确定性的非线性风电机组,设计了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的风电机组变桨距反推滑模控制器.首先应用精确反馈线性化理论将原非线性系统模型进行全局线性化处理,再应用RBFNN对不确定项进行逼近,结合滑模控制和反推法,设计反推滑模控制器(BSMC),保证了高风速下风机的稳定性,抑制了不确定项对系统的影响,避免了传统反推法存在的计算复杂问题.通过与传统滑模控制器(SMC)进行仿真对比,结果表明,RBFNN-BSMC能够很好地稳定风电机组的输出功率,具有较强的鲁棒性.     

基于模糊自适应ADRC的全垫升气垫船航向控制

为改善全垫升气垫船航向控制,设计了基于模糊自适应自抗扰控制(ADRC)的全垫升气垫船航向控制器.一方面利用扩张状态观测器估计内、外扰动,并且根据总扰动估计量对系统进行补偿;另一方面利用模糊推理实时优化ADRC控制参数.仿真结果表明,在恶劣环境下基于模糊自适应ADRC的全垫升气垫船航向控制器具有自适应性强,响应速度快,稳定性好等特点.