关键词： Buck型变换器   自适应模糊控制器   低通滤波器   预设时间   输出电压  

摘要： 随着现代工业技术的发展，现代电子系统需要高质量、可靠、轻量化和高效的电源。Buck型变换器作为电力转换的重要组成部分，具有成本低、效率高、结构简单等特点，已经广泛应用于各个领域。作为Buck型变换器核心难点之一的快速性备受关注，同时系统中存在的模型参数不确定性和负载变化等扰动对控制设计带来极大的挑战。因此，本文研究预设时间自适应控制策略，提高Buck型变换器系统的快速性和抗扰性能。本文主要工作如下：　　(1)针对Buck型变换器系统存在电路参数摄动、输入电压波动和负载波动等干扰的问题，设计含未知动态估计器的预设时间滑模控制方法。利用一阶低通滤波器设计两个估计器，对扰动进行估计和补偿。在此基础上，在控制器中设计两相幂次趋近律，可依据滑模变量的变化范围调整趋近律的值，不仅有效的保证在整个收敛过程中具有较快的速度，而且可以获得较为精确的收敛时间表达式，实现滑模变量在预先设定的时间内收敛，但输出电压误差只实现渐近收敛。　　(2)针对Buck型变换器系统存在匹配和非匹配扰动的问题，设计预设时间自适应反步控制方法。首先，利用虚拟控制器将非匹配扰动当作匹配扰动进行处理，以消除非匹配扰动对系统的影响，设计结构简单，易于应用。其次，利用神经网络逼近非线性不确定项，减少计算复杂度。最后，在控制器中设计二次分式型辅助函数，消除控制器微分带来的奇异性问题，保证输出电压误差满足全局在预先设定的时间内收敛。　　(3)针对预设时间反步控制方法中存在的“复杂性爆炸”问题，设计预设时间自适应动态面控制方法。首先，构造动态面降低计算复杂度，以避免微分导致的“复杂性爆炸”问题。其次，设计新型非线性滤波器，消除滤波器导致的边界层误差的影响。最后，利用模糊逻辑系统的逼近，设计基于预设时间的自适应模糊控制器，保证输出电压误差在预先设定的时间内收敛。　　最后，搭建以DSP为主控芯片的Buck型变换器实验平台，实验验证所设计控制方法的有效性。实验结果表明本文所述方法在处理匹配和非匹配扰动方面均有良好的效果，有效地提高系统的快速性和抗扰性能。

关键词： 忆阻神经网络   非线性控制   事件触发协议   随机噪声干扰  

摘要： 忆阻器是基本电路元件之一，能够出色地模拟生物突触的特性，并在人工神经网络领域有重要的应用。目前，忆阻神经网络(MNNs)的动力学模型已经被广泛研究,其中一个重要分支是主从忆阻神经网络的同步问题。本文在网络化控制系统的框架下，研究了随机忆阻神经网络和参数未知忆阻神经网络如何通过基于事件触发协议的非线性控制方法实现主从同步的问题。　　首先，本文针对受到随机噪声干扰的忆阻神经网络(SMNNs),将现有的针对确定性忆阻神经网络的方法进行了改进，设计了一种新的事件触发脉冲控制(ETIC)协议来实现主从忆阻神经网络在均方意义下的准同步.借助新的事件触发机制，在系统受到随机噪声干扰的情况下,Zeno现象仍然可以被完全排除.另外，与现有的利用时间触发脉冲控制实现随机忆阻神经网络同步的成果相比，本文所设计的事件触发方法可以根据系统的实际状态决定脉冲施加时刻，从而更加节省控制资源.　　其次,针对参数未知的忆阻神经网络，本文设计了基于传感器-控制器(S-C)通道的事件触发机制下的自适应控制器.与现有的基于控制器-执行器(C-A)通道事件触发自适应控制方法不同，本文的事件触发机制设置在S-C通道，使得其中的数据传输可以是不连续的，从而使S-C通道的通讯压力得以缓解.并在存在有界外扰的的情况下，分别得到了忆阻神经网络同步与准同步的结果.　　另外,针对上述两类忆阻神经网络,本文分别给出了相应的仿真算例来说明结果的有效性.

摘要： 申请公布号：CN 115416192A申请公布日：2022年12月2日申请人：江西耐普矿机股份有限公司发明人：胡高明、郑昊、余斌等本发明介绍了一种智能控制的橡胶硫化工艺、方法及系统。该工艺通过等效硫化时间作为衡量硫化完成的指标，先在理论计算的等效硫化时间下制备试样优化获得标准等效硫化时间，然后依据该数据制备硫化成品，随后对硫化成品采用解剖、相控阵检测等结果验证方式反向校准标注等效硫化时间，直至获得产品符合预设标准的等效硫化时间；进而对不同模具、不同胶种分别提出对应的硫化程序。本发明不仅可智能控制出模，而且可实现硫化过程整体的智能控制。

关键词： 同步定位与建图   非线性控制方法   激光雷达   外参标定  

摘要： 近年来,随着LiDAR(激光雷达)的不断推广和普及,SLAM(同步定位与建图)相关研究已成为热点,尤其是在自动驾驶、无人机等工程领域得到了广泛应用。在这一背景下,本文探索了基于非线性控制理论方法的实时在线多LiDAR标定算法问题研究。多LiDAR系统通常具有更广的视场范围和更高的点云密度,因此对标定算法的稳定性和鲁棒性要求更高。为此,针对这一问题,本文主要研究内容总结介绍如下: (1)建立了LiDAR标定问题的数学模型:本文以路标作为点云的抽象,利用刚体的运动模型,并根据LiDAR之间相对运动的约束条件,对LiDAR标定问题进行了分析与建模。 (2)基于非线性控制方法的标定算法研究:本文设计了一种非线性的在线标定算法以计算双LiDAR系统的外部参数,并完成了整体算法的稳定性证明,仿真结果验证了所提出标定算法设计的有效性和对测量噪声的鲁棒性。 (3)具有可扩展性的算法设计:本文基于图论的方法建立了多LiDAR刚体姿态系统的拓扑结构,进而将非线性的标定算法扩展至多LiDAR的标定问题,并通过数值仿真验证了所设计扩展标定算法的可行性。 除上述理论研究之外,本文也给出了相关的实验结果。具体地,以固态LiDAR为实验对象,在静止与移动两种条件下设计并完成了外参标定实验,实验结果表明了本研究所提出的LiDAR标定算法的有效性。本文的主要研究工作涵盖理论方法研究和应用案例分析,能够为多LiDAR刚体系统的标定问题从控制理论的角度提供一种解决方案。

关键词： 随机非线性系统   有限时间控制   命令滤波反步   自适应控制  

摘要： 近年来,随机非线性系统的研究受到了极大关注。与确定性非线性系统相比,随机非线性系统因随机干扰的存在而使得系统更加复杂多变,因此对稳定性的研究和控制器的设计提出了更高的要求。本文关注随机非线性系统的自适应有限时间控制问题:针对一类随机非线性系统的有限时间稳定性问题提出了自适应控制器的设计方法,并将该方法应用到具有参数不确定性的随机振动环境下机械臂的跟踪控制中;同时,针对随机非线性多智能体系统提出了一种自适应有限时间一致性控制策略。本文研究的主要内容概述为:1.针对一类高阶随机非线性系统,提出了基于命令滤波反步法的自适应有限时间跟踪控制算法。首先,在有限时间反步法的基础上引入命令滤波器,有效避免了反步法应用于高阶系统时产生的计算爆炸问题以及传统有限时间反步控制器对其所包含的分数幂信号微分而导致的奇异性问题,并且设计误差补偿机制以降低滤波误差,从而进一步提高控制精度。其次,利用自适应技术处理系统中的未知随机因素,降低了系统要求,提高了控制算法的适用性。最后在Matlab/Simulink仿真中对算法的有效性进行了验证。2.针对一类具有输入饱和约束的高阶随机非线性多智能体系统,提出了一种有限时间自适应一致性控制算法。在有向通信拓扑结构下,设计了一种基于自适应模糊的有限时间一致性跟踪控制器,并引入了有限时间命令滤波器,消除了传统反步法中的计算爆炸问题和有限时间反步法的奇异性问题。同时,针对滤波误差提出了一种基于分数幂形式的误差补偿机制。此外,利用模糊逻辑系统对未知非线性函数进行逼近,并且设计辅助系统以克服输入饱和对控制器的负面效应。在给定的控制方法下,一致性跟踪误差实现了实际均方有限时间收敛,闭环系统中的所有信号在有限时间内均方有界。最后通过Matlab/Simulink数值模拟,对控制算法的有效性进行验证。3.针对运行在随机振动环境下的机械臂系统,并进一步考虑输入饱和受限与参数不确定性,提出了一种与神经网络自适应技术相结合的有限时间跟踪控制算法。首先,构建随机振动环境下机械臂的拉格朗日动力学模型。然后,提出自适应神经网络命令滤波反步控制器,不仅可以利用径向基函数神经网络逼近机械臂系统的未知动力学,而且可以避免有限时间反步法的奇异性问题。此外,针对命令滤波器带来的误差,引入基于分数幂函数的误差补偿机制对其补偿;并且引入辅助系统消除输入饱和受限的负面影响,证明了跟踪误差在有限时间内实际均方收敛。最后,应用随机机械臂模型验证所提出控制算法的有效性。

关键词： 储能电站   虚拟同步机   参数边界   自适应控制   分数阶控制  

摘要： 随着人类社会对能源的需求与日俱增,获取能源的新渠道不断被开拓。各国纷纷推进新能源大规模并网,有效缓解了能源短缺、环境污染的问题。但以风光为代表的新能源发电存在着随机性与波动性等不利因素,此外电网中同步发电机(Synchronous Generator,SG)占比不断降低还会引起系统中惯量阻尼的缺失,使得电网稳定性下降,在一定程度限制了新能源产业的进步。储能技术是通过能量互动促进新能源消纳、降低区域客户用电成本的有效途径,以电化学储能电站为代表的储能系统逐渐成为电网的重要组成部分。为提升高比例新能源系统的惯性阻尼,研究学者开发出基于虚拟同步发电机(Virtual Synchronous Generator,VSG)概念的逆变器控制技术,广泛应用于各种能量转换场合中,在保持电力电子系统频率稳定性方面发挥关键作用。本文通过将储能电站与VSG控制技术结合应用,使储能电站参与到电网的频率和电压调节中,为进一步抑制输出功率的振荡,改善区域电网频率和电压的稳定性,进行储能电站VSG的自适应控制策略研究,论文主要研究工作如下:(1)为满足储能变流器大功率、宽范围及复杂工况下调频调压的控制需求,选用三相全桥电路作为AC/DC电路,交错并联双向Buck/Boost电路作为DC/DC电路;基于SG理想模型,建立变流器的VSG数学模型,并完成了VSG控制结构的设计。分析控制参数对VSG系统的影响,建立VSG有功环并网小信号模型,通过根轨迹分析了虚拟惯性和阻尼系数对VSG系统稳定性的影响,并且基于Matlab/Simulink仿真平台通过仿真验证了VSG控制模型的有效性及其有功传递函数的可靠性。(2)针对储能VSG受储能电站储能电池输出特性约束,在固定控制参数下,存在控制参数取值不合理、抗干扰性能差、电池低电量断电停机时输出功率陡降等问题,本文提出了一种基于荷电状态(State of Charge,SOC)反馈的VSG自适应控制策略,该策略考虑了储能电站电池组安全稳定运行所必须的物理约束条件。在此控制方案下,VSG在正常SOC时采用模糊欠阻尼控制,自适应调节虚拟惯量和阻尼系数,在SOC较低时采用分级降功率的常数过阻尼控制,从而改善系统输出有功功率和频率的动态响应,提高系统的稳定性,缓解因VSG断电离网导致的功率波动,基于Matlab/Simulink仿真平台,通过仿真验证了其在改善功频响应方面的优越性。(3)为解决传统整数阶VSG在固定参数控制策略下,自由度不足、参数调整不灵活而导致鲁棒性差的缺陷,本文将VSG的虚拟惯性环节分数阶化,把模糊推理引入VSG控制器中,得到基于分数阶虚拟惯性的VSG自适应控制策略。通过理论推导及仿真验证归纳总结改变虚拟惯性积分阶次对VSG控制效果的影响,进而设计在不同电网运行状态时的理想分数阶阶次变化规则,最终基于模糊算法实现虚拟惯量、积分阶次和阻尼系数的参数自适应控制,使储能电站并网运行更加稳定。基于Matlab/Simulink仿真平台,在有功指令阶跃、网侧频率突变、负载突变的复杂工况下进行了仿真分析,比较分析传统固定参数控制、模糊整数阶VSG控制及模糊分数阶VSG控制3种控制器的控制效果,结果表明通过模糊推理实现分数阶VSG控制参数的自整定,抗干扰能力有了明显改善,具有较低的总电流谐波,能够向电网输出更高的电能质量。

关键词： 指令滤波   全状态约束   事件触发控制   未建模动态   非线性映射  

摘要： 系统的状态、输入和输出约束等这些均是工业系统运行中为了确保系统稳定运行所需的约束条件。当这些约束条件没有被满足时,系统可能受到影响而导致性能下降,甚至无法正常运行。除了约束条件外,非线性系统中也存在着来自测量噪声、模型误差、模型简化和扰动等各种不确定性因素,这些因素也被称为未建模动态,对控制系统的稳定性影响非常大。基于各类未建模动态和约束的系统控制已成为该领域内重视的热点和难点问题之一。另外,事件触发控制(ETC)技术相比于传统的连续控制方法,在节省能源和降低传输带宽使用率方面表现出卓越的性能。本文利用指令滤波控制方法,针对单输入单输出(SISO)和多输入多输出(MIMO)的非线性时变全状态约束系统,结合未建模动态和ETC,对几类自适应控制方案进行了研究。本论文的主要内容阐述如下:第一,针对一类多输入多输出纯反馈系统,其具有全状态时变约束,结合指令滤波及自适应神经网络的思想提出了一种事件触发控制算法。该算法采用双曲正切函数将有约束的MIMO系统映射成无约束的MIMO系统。为了解决复杂的计算问题,利用动态面控制(DSC)策略,并使用指令滤波器替代DSC中的一阶滤波器,指令滤波器引入误差补偿项解决DSC方法的障碍。对于转换后的非仿射系统,本文研究了一种基于自适应事件触发的相对阈值策略的控制方案,其中径向基函数神经网络(RBFNNs)被应用于对未知的非线性函数进行逼近。然后该控制策略通过李亚普诺夫稳定性分析验证了受控制系统的全部信号都是半全局一致且最终有界的。此外,两个仿真证明了方案的可行性。第二,根据非严格反馈系统的控制方案,提出了一种有限时间的未建模动态自适应神经网络指令滤波控制算法。使用双曲正切函数解决全状态约束的问题。同样是用指令滤波器中加入的误差补偿项来处理DSC方法存在的缺点,该研究加入了有限时间控制,旨在让系统能够在有限的时间内实现系统的稳定和控制。其中动态信号用来解决动态不确定项。标准化信号设计用作处理输入未建模动态。未知非线性函数用RBFNNs来处理。根据李亚普诺夫稳定性理论分析和仿真知信号在有限时间内稳定收敛,证明了系统在闭环中半全局一致有界。

关键词： 多智能体系统   事件触发控制   自适应控制   完全分布式控制   一致性   二分一致性  

摘要： 多智能体系统一致性在交通、航天、军事等诸多领域具有广阔的应用前景,多年来一直是控制界的研究热点。在实际工程应用中,往往会存在网络带宽、控制成本以及智能体自身通信和计算资源等受限问题。因此,如何更高效地实现多智能体系统一致性已成为关键问题。近年来,事件触发控制作为一种经济有效的方法而备受关注,其突出优势在于可显著降低信息传输频率,减少非必要的资源消耗,同时又能兼顾系统性能。需要指出的是,事件触发控制的引入使得智能体之间的通信不再实时进行,因而控制协议设计与一致性分析面临更为严峻的挑战。鉴于此,以多智能体系统为研究对象,探索基于事件触发控制的一致性问题兼具重要的理论价值与实际意义。本文主要研究内容包括如下四个方面:1.研究了受外部干扰影响的多智能体系统事件触发一致性问题。首先,在固定拓扑下构建了扩张状态观测器,根据得到的智能体状态和外部干扰的估计信息,设计了分布式事件触发控制协议。其次,考虑通信拓扑发生切换的情形,在部分拓扑不包含有向生成树的宽泛条件下,运用拓扑依赖的平均驻留时间方法设计了切换信号,进而推广了基于扩张状态观测器的事件触发控制协议。所提出的控制协议不仅能够实现抗干扰跟踪控制,而且无需跟随者连续获取其邻居的信息,可有效缓解通信压力。2.研究了具有执行器故障的多智能体系统事件触发一致性问题。当执行器发生部分失效故障时,针对领导者输入为零和非零的情形,构建了相应的事件触发机制,避免智能体间的连续通信,并设计了自适应容错控制器,确保跟踪误差收敛至可调有界集内。当执行器发生部分失效和偏移的双重故障时,针对无领导者和有领导者的多智能体系统,设计了自适应事件触发容错控制协议,分别实现一致性误差和跟踪误差收敛至零。特别地,所设计的控制协议具有不依赖网络全局信息的完全分布式特性,而且不涉及领导者输入边界和执行器故障边界的信息。3.研究了合作竞争网络下多智能体系统事件触发二分一致性问题。突破现有方法依赖于拉普拉斯矩阵及其对称性的局限,设计了适用于强联通有向符号图的完全分布式自适应事件触发控制协议,确保二分一致性误差的最终一致有界性。进一步地,放松对符号图连通性的约束,在其仅包含有向生成树的条件下证明了该控制协议仍然适用,且二分跟踪可视作所得二分一致性结果的特例。值得提及的是,通过构建双重事件触发机制,所设计的完全分布式控制协议可同时降低控制器的更新频率和智能体间的通信频率,更加契合节省资源的需求。4.研究了异构多智能体系统事件触发二分输出一致性问题。首先,基于静态事件触发机制,构建了新型自适应二分观测器,以分别获得对领导者系统矩阵和状态的有效估计,随后提出了一种可在线求解调节方程的算法,进而设计了状态反馈控制器。在此基础上,通过引入内部动态变量,将静态事件触发机制改进至了动态以实现资源的更高效利用,并进一步考虑跟随者状态不可测的情形,结合自适应二分观测器设计了输出反馈控制器。所提出的事件触发控制协议具有更广泛的适用范围,其能以完全分布式的方式实现跟随者在有向符号图下的二分输出跟踪。

关键词： 蒸汽发生器   鲁棒模型预测控制   跟踪控制   水位控制   H_∞控制  

摘要： 随着新型能源体系建设的不断完善,核电凭借其清洁高效等优点已成为我国能源发展的重要方向。蒸汽水位控制系统是核电站控制系统的重要部分,对维持蒸汽水位的稳定具有重要作用,其具有强干扰、强非线性等特点。因系统动态特性较复杂,低工况下虚假水位现象较严重,常规的控制难以取得良好的效果。本文将鲁棒模型预测控制策略应用到蒸汽水位控制系统设计中,该策略能有效抑制系统的干扰,能保证蒸汽水位控制系统安全高效的运行。本文以研究蒸汽水位动态特性为基础,结合鲁棒模型预测控制理论,设计符合实际系统需求的控制器,本文的主要内容如下:(1)针对蒸汽水位的数学模型,首先对蒸汽发生器水位的动态特性进行了探究,分析了“虚假水位”现象产生的原因,仿真验证了低工况下系统的“虚假水位”现象较严重。为解决该问题,在Irving提出水位模型的基础上,引入水位误差积分,构建了蒸汽水位增广状态空间模型,利用线性参数变化(Linear Parameter Varying,LPV)理论,建立了蒸汽水位增广LPV模型。(2)针对蒸汽水位的控制问题,以水位增广LPV模型为基础,构造了蒸汽水位的H∞鲁棒控制器。基于H∞控制理论,设计了固定增益H∞鲁棒控制器和变增益H∞鲁棒控制器,仿真验证了控制器的有效性。为突出该控制器的优势,将其与在系统模型未引入跟踪信号的情况下设计的H∞鲁棒控制器对比,结果表明基于增广模型设计的H∞鲁棒控制器的控制性能和跟踪性能都比较好。(3)针对蒸汽水位系统存在的固有问题和外加扰动问题,设计了混合H2/H∞性能指标的鲁棒模型预测控制器。在蒸汽水位增广状态空间模型基础上,根据隶属度函数的定义,将5个稳定工作点处的模型进行模糊加权,拟合出系统的全局模型。将混合H2/H∞性能指标理论和鲁棒模型预测控制理论相结合,设计了混合H2/H∞鲁棒模型预测控制器。针对以往混合H2/H∞性能指标的鲁棒模型预测控制设计不能保证系统递归可行性问题,通过附加新约束,使系统具有稳定性的保证,并具有较好的控制性能。

关键词： 带钢   冷连轧工艺   非稳态轧制   滞后补偿   板形质量  

摘要： 普通带钢稳态轧制阶段板形已经有非常高的控制精度，但是对于冷轧薄带钢高附加值产品来说稳态轧制阶段板形质量问题依然突出，另外，非稳态轧制过程中产生的带钢质量切损占比、质量异议占比以及由板形质量波动过大导致的停机在非设备故障停机中的占比均超过了 1/3，这两种问题成为了制约企业获得更大收益的不利因素。本文以某厂1450mmUCMW五机架冷连轧机组为研究对象，深入研究了稳态轧制阶段系统滞后补偿和非稳态轧制过程中的板形质量问题，主要的研究内容如下：　　（1）采集了稳态轧制和非稳态轧制阶段的板形数据，清晰地表明了冷连轧过程的板形质量问题，引入 Smith 预估控制器对板形控制系统进行补偿，分别建立了工作辊弯辊、中间辊弯辊、轧辊倾斜、中间辊横移系统模型。由于工作辊横移安装位置不同于其它板形调节机构，基于金属轧制每秒等流量原理，给出了其控制系统的滞后时间计算方法，并建立了工作辊横移系统模型。通过仿真实验对比了稳态轧制时，常规PID、Smith预估PID和Smith预估模糊PID控制方式下工作辊弯辊控制系统的动态品质。根据计算的单锥度工作辊横移控制系统滞后时间，建立了预测模型来补偿这种大滞后控制系统，并做了理论分析比较、仿真实验比较和应用效果对比，证实了模型预测控制比传统增益控制效果好。　　（2）建立了两个不同的深度神经网络对策略网络和价值网络进行更新，优化了RL Agent智能体动作的输出，使DDPG智能算法性能更加稳定，并进行了非稳态板形 DDPG智能控制系统建模。以实际生产中的加减速非稳态板形数据为依据，将模拟的非稳态干扰量模型用于开发的 DDPG智能算法中，通过训练智能体和仿真不同板形调控功效系数的工作辊弯辊系统模型，验证了 DDPG智能算法能很好的削弱非稳态轧制阶段的干扰量，对被控对象参数的不敏感性以及非稳态轧制阶段的板形质量具有非常理想的控制效果，并制定了1450mmUCMW五机架冷连轧机稳态和非稳态轧制阶段的板形控制策略。