关键词： 列车自动驾驶   多目标优化   高斯变异粒子群算法   模糊预测控制   速度曲线追踪  

摘要： 随着高速铁路的飞速发展,高速列车作为一种出行方式改善着人民的生活水平。高速列车运行速度不断加快,高速列车的自动运行取代司机手动驾驶是科技进步的体现,也是高速列车发展的方向。列车自动驾驶(Automatic Train Operation,ATO)系统的主要功能是通过高速列车预设的控制模式和列车运行控制器,实现高速列车自主运行、自动调整运行速度和站点停靠状态,以满足列车在平稳性、准点性、节能性和舒适性等方面的要求。针对高速列车自动驾驶研究中存在的问题,从目标速度曲线的生成以及列车运行控制器的设计两个方面提出优化方法,对高速列车自动驾驶系统进行优化,主要研究内容如下:(1)以CHR380A动车组为研究对象,建立单质点列车模型,针对多个目标优化其运行速度曲线。利用极大值原理对可能存在的最节能驾驶策略进行了分析,包含最大牵引、匀速巡航、惰行和最大制动等四种工况。针对列车速度曲线优化问题,介绍了能耗、准点性和舒适度等待优化指标的计算方法。并且结合列车的动力学模型,建立了高速列车多目标优化的数学模型。(2)提出了一种高斯变异粒子群算法(Gaussian Mutation Multiple Objective Particle Swarm Optimization,GMOPSO),该算法运用高斯变异以及拥挤熵对精英存档进行了处理,提高了全局最优解搜索能力并且加快了收敛速度。在算法的仿真过程中,建立了多目标优化问题的评价指标。仿真过程中对高速列车的运行方式进行了优化,相比于常规运行方式时降低了15%的能耗,在停车精度、准点误差以及舒适度也表现良好。仿真结果表明,GMOPSO算法在求解多目标问题时,能耗、准时性、停车精度和舒适度均表现突出,并且收敛性和分布性以及前沿解个数均优于PSO算法和MOPSO算法,验证了提出的GMOPSO算法的优越性。(3)针对高速列车速度跟踪控制系统的特点,对PID控制器进行了改进,结合灰色预测理论和模糊控制器,设计灰色预测模糊PID控制器。该控制器运用了灰色预测原理,对模糊PID控制器的时滞性进行优化。选择兰州西至榆中路段作为仿真路线,从跟踪精准度、准时性、能耗、停车精度对PID控制器、模糊PID控制器和灰色预测模糊PID控制器的控制效果进行仿真分析,验证了所设计的灰色预测模糊PID控制器的合理性。(4)对灰色预测模糊PID控制器进行了改进,优化了灰色预测模型,在MATLAB/Simulink平台完成了高速列车多目标优化模型的求解以及集成智能控制器的搭建。选择兰州西至榆中路段为研究线路,对所设计控制器进行仿真验证。仿真结果表明,GMOPSO算法和改进的灰色预测模糊PID控制器在高速列车速度曲线优化以及速度曲线跟踪方面的可行性和优越性。

关键词： 采煤机   截割滚筒   PID控制   预见控制   自适应控制   Simulink仿真  

摘要： 采煤机滚筒自动调高控制技术是实现煤矿综采技术智能化的关键,对提高原煤质量、减轻工人的劳动强度以及保障煤炭开采过程的安全具有重要作用。在煤矿井下的煤炭开采过程中,不但要提高煤炭的回采率,还要避免滚筒截割矸石,这就需要采煤机滚筒能够沿着煤岩界面运行。然而我国煤矿地质结构复杂,综采工作面设备的自动化技术水平比较低,传统采煤机的调高系统一般都由定量泵和电磁换向阀构成,调高误差较大,难以适应综采工作面自动化的发展进程。本课题是山西省重点自然基金项目“采煤机视觉重构与截割反馈的多信息煤岩界面精准识别理论研究”(201901D111008(ZD))的子课题,主要针对采煤机滚筒在自动调高过程中存在的跟踪误差大、跟踪滞后等问题,提出了基于自适应预见控制的采煤机摇臂自动调高控制方法,精确控制采煤机滚筒的高度,使滚筒的动态路径跟踪误差在±2cm范围之内,稳态跟踪误差在±0.4cm范围之内。为了达到这个目标,本文做了如下研究工作:首先,设计了调高实验平台总体结构。为了提高采煤机滚筒控制系统的调高精度,选用电液比例阀替代电磁换向阀,构建了采煤机滚筒电液比例调高控制系统。分析了采煤机滚筒电液比例调高控制系统的结构和原理,建立了功率放大器、电液比例阀、调高油缸、倾角传感器和摇臂等结构的数学模型。搭建了调高控制系统的实验平台,设计了调高控制系统的硬件电路,根据摇臂调高原理设计了摇臂调高模拟机构。其次,阐述了预见控制方法的提出背景、理论基础和设计方法,利用扩大误差系统法将调高控制系统的数学模型与预见控制方法相结合,设计了预见调高控制器。在Simulink中搭建了基于预见控制的滚筒调高系统仿真模型,进行阶跃响应和路径跟踪的仿真研究,仿真结果表明与PID控制相比,预见控制的控制效果更好,其超调量和调高误差更小;在实验平台上利用预见控制算法进行了路径跟踪实验,验证了预见控制的有效性。第三,针对预见调高控制方法基于系统精确模型的局限,提出了自适应预见调高控制方法,通过李雅普诺夫稳定性理论将自适应控制与预见控制结合起来,设计了自适应预见调高控制器,使自适应预见调高控制器的参数能够随着系统模型的变化自适应调整。在Simulink中搭建了基于自适应预见控制的滚筒调高系统仿真模型,进行阶跃响应和路径跟踪的仿真研究,仿真结果表明,引入自适应控制后,滚筒调高系统的超调量和调高误差显著减少,有效的提高了调高系统的动态响应性能;在实验平台上利用自适应预见控制算法进行了路径跟踪实验,实验结果表明,自适应预见控制的跟踪性能要优于预见控制,修正了预见控制基于系统精确模型的缺点。最后,测试了自适应预见调高控制系统的性能指标,为了能够实时监控自适应预见调高控制系统的运行状态,开发了Lab VIEW上位机监控软件。设定了不同斜率的目标跟踪路径,对自适应预见调高控制系统的性能指标进行了测试,测试结果表明,采用自适应预见调高控制方法可以实现采煤机滚筒对不同斜率目标路径的跟踪,滚筒调高系统的路径跟踪误差小,动态响应速度快,滚筒最大路径跟踪误差在±2cm的范围内,稳态跟踪误差在±0.4cm范围内,可以满足采煤机滚筒调高系统的精度要求。

关键词： 分数阶忆阻神经网络   忆阻神经网络   时滞   自适应控制   滑模控制   有限时间同步   固定时间同步  

摘要： 忆阻器的概念是Chua教授在1971年提出来的,而忆阻器的实物是在2008年由惠普实验室率先研制出来。将忆阻器与人工神经网络相结合就形成了忆阻神经网络,其在组合优化、模式识别和图像保护等领域具有广泛的应用。不论是整数阶还是分数阶忆阻神经网络都具有复杂的动力学特性,而同步作为其中的一种重要动力学行为得到了广泛的关注。此外,信号的传输并非即时而是带有延迟的,而时滞的存在会使得系统稳定性降低甚至不稳定。因此,时滞对于同步的影响是不可忽略的。相较于渐近同步或指数同步,有限时间和固定时间同步可以保证误差更快的收敛,能更好地满足实际需求,具有重要的研究意义。基于以上原因,本文通过设计有效的控制方案研究了分数阶和整数阶时滞忆阻神经网络的有限和固定时间同步问题,主要工作安排如下:首先,研究了分数阶时滞忆阻神经网络的有限时间同步问题。考虑了泄露时滞以及不确定性对于同步的影响,提出了一种自适应滑模控制算法,实现了对于上界未知扰动的估计,并进一步结合有限时间同步理论,得到了相应的同步判据及同步时间估计公式,基于保密通信的相关知识将所得结果应用于明文信号的加密和解密,通过数值仿真和保密通信应用验证了所提方法的有效性。其次,研究了时滞忆阻神经网络的固定时间同步问题。考虑了混合时滞对于同步的影响,利用集值映射和微分包含理论处理了忆阻器和不连续激活函数的右端不连续性。设计了反馈控制和自适应控制策略,消除了混合时滞对于同步的影响。结合固定时间同步理论,分别得到了激活函数是连续和不连续两种情况下的同步判据以及不依赖于系统初始值的同步时间表达式,搭建仿真平台验证了所提方法的可行性。最后,研究了随机忆阻神经网络的固定时间同步问题。考虑了混合时滞以及外部随机扰动的影响,提出了一种自适应控制方案,实现了对于未知参数的跟踪估计。利用随机Lyapunov理论和比较定理得到了固定时间同步判据,推导了同步时间上界表达式,同时也给出了同一模型下有限时间同步的判据条件,通过仿真平台验证了理论结果的可行性。

关键词： 虚拟同步发电机   暂稳态特性   自适应控制   暂态补偿   暂态阻尼  

摘要： 面对能源与环境的双重压力,开发可再生能源在一定程度上缓解了传统能源危机,随着可再生能源渗透率不断提高,电力电子设备的广泛应用改变了电力系统的动态行为。同传统同步发电机相比,电力电子设备缺少惯量和阻尼,在电力系统外部发生功率冲击和故障等情况下,不利于保持系统稳定性。虚拟同步发电机(Virtual Synchronous Generator,VSG)控制借鉴同步发电机转子运动方程,使其拥有旋转部件所具有惯性和阻尼特性。本文对虚拟同步发电机并网运行时暂稳态特性及其优化控制开展研究,主要研究内容如下:首先,本文对同步发电机工作原理进行分析,根据其数学模型推导出定子电压与转子机械方程,通过研究同步发电机调速器与励磁调节器,类比推导出VSG无功-电压环和有功-频率环控制方程表达式,结合电压电流双闭环控制以提升动态响应速度,最后得到虚拟同步发电机总体控制策略。揭示了其与同步发电机之间存在的等效关系,为后续深入研究虚拟同步发电机技术提供理论依据。其次,通过分析VSG等效电路,建立了功率环小信号模型,得到扰动下有功响应的小信号闭环传递函数,重点分析了虚拟惯量J、虚拟阻尼系数D对系统影响,并从暂态特性和稳定裕度等方面研究主要参数设计方法。针对VSG功角特性曲线,分析系统角频率及频率变化率变化趋势,确定惯量和阻尼参数区间内取值原则,研究一种惯量阻尼自适应控制策略。通过Simulink搭建仿真模型,对比分析传统VSG与本文所研究自适应控制效果以及存在的问题。然后,针对自适应控制存在的参数抖动、无法兼顾暂态特性和稳态的控制精度的问题,本文提出了一种基于改进暂稳态特性的VSG控制策略。合理配置控制中暂态功率补偿环节可提升系统暂态增益,暂态阻尼环节能够消除阻尼系数对稳态误差的影响。通过分析改进暂稳态特性VSG控制中主要参数对系统稳定性的影响,确定参数设计准则。并最终通过仿真验证了所提控制具有较好的暂稳态特性。最后,利用实时仿真系统构建半实物实验平台,分别对惯量阻尼自适应控制、改进暂稳态特性VSG控制进行实验验证,验证本文所提改进暂稳态特性的VSG控制的正确性与有效性。

关键词： 多智能体系统   编队控制   鲁棒控制   预设性能   输入时延  

摘要： 随着智能机器人,网络通讯以及人工智能的快速发展,多智能体编队控制越来越多地应用在各个领域,并在各个领域引发了新一轮变革。由生物集群运动逐步发展而来的多智能体编队控制也面临着许多挑战。比如在实际应用中常常受到输入时延和时变干扰的影响,因此设计一类具有良好环境适应性的鲁棒编队控制算法对于实际应用有着十分重要的现实意义。本文考虑有向网络拓扑结构时的领航-跟随框架,研究了一类多智能体系统鲁棒仿射编队机动控制问题。主要的工作内容概述如下:(1)分别针对一阶和二阶积分器模型的多智能体系统,仅需要设定领航者的时变轨迹,通过预设性能控制对跟随者的跟踪误差或滑模误差设定性能边界,通过引入对等映射函数将约束空间同胚映射到无约束空间,最后在映射生成的新空间内,设计跟随者的鲁棒仿射编队控制律,就能使跟随者在外界干扰的影响下跟踪零速度或时变的领航者,且误差能够收敛至预设的性能边界之内。(2)针对具有输入时延和外界随机干扰的多智能体系统,通过Artstein定理将带时延系统转化为无时延的系统,然后通过预设性能控制对改进后的跟踪误差设定性能边界,设计跟随者的编队控制律并证明其稳定性。最后对不同时延下的编队控制情况进行仿真验证,仿真结果表明在1秒或5秒时延下,所提出的鲁棒编队算法的跟随误差始终保存在预设性能边界之内。(3)在实物平台上验证多智能体鲁棒编队控制算法,根据本文所设计的算法特征,搭建了基于ROS多智能体的编队控制平台,编写了ROS系统下的节点通讯程序以及编队控制程序。在室内环境中对多智能体系统鲁棒仿射编队算法和原仿射编队算法下的编队情况进行了实验,对采集的数据进行了对比,可以看出编队跟踪误差的绝对值从0.3米降低到0.1米左右,验证了所提鲁棒编队控制算法的有效性和鲁棒性。

关键词： 柔性结构   边界控制   神经网络控制   输入非线性   输出限制  

摘要： 随着现代科技化社会的发展,生产设备也倾向于轻质化和高效化。柔性材料如轴向移动皮带、海洋立管、柔性机械臂等凭借其精度高、能耗低、高效率以及质量轻便等特点已经在工业生产活动中得到了非常广泛的应用。然而,由于机械系统固有的灵活性和外部干扰,在实际工作中产生的振动,会导致机器产生不必要的疲劳损伤,甚至导致机器工作在不稳定的状态从而造成不安全的周围环境。因此,对柔性结构的振动控制的研究是一项非常有意义的课题。本文的主要内容如下:1.本文以海洋立管系统和轴向移动皮带系统为研究对象。基于哈密顿原理和数学变分,立管系统和皮带系统的动力学模型均可由有限维常微分方程和无限维偏微分方程组来描述。从而有效防止了控制系统的溢出现象并实现了较好的控制效果。2.针对具有输出约束和系统不确定性的单段海洋柔性立管系统的振动问题。结合Lyapunov理论,采用反推法构造了边界神经网络(NN)控制。利用神经网络处理系统的不确定性。通过提出的控制律,确保了系统的稳定性,并解决了输出约束问题,从而有效地实现对单段立管系统的振动抑制。通过MATLAB进行仿真,进一步验证了所提出控制算法的有效性。3.针对具有未知边界扰动、时变非对称输出约束和输入非线性的多段海洋柔性立管系统,提出了一种自适应神经网络控制器。考虑到输入非线性、外部干扰和系统不确定性,采用径向基函数(RBF)神经网络来消除这些不确定项的影响。此外,采用barrier Lyapunov函数来保证约束。利用所提出的边界控制,证明了闭环系统的稳定性,并结合MATLAB的仿真,以说明所提出的控制策略的良好性能。4.针对具有S曲线高加速/减速的轴向移动皮带系统的振动问题,利用反推法方法和Lyapunov理论提出了一种自适应神经网络控制器。考虑到输入非线性、外部干扰和系统不确定性,RBF神经网络以消除这些不确定项的影响。此外,为了确保设备的生产质量和安全性,考虑了输出约束和张力约束,并采用barrier Lyapunov函数来保证这些约束。借助Lyapunov稳定性原理证明了闭环系统的稳定性,并进行了MATLAB数值仿真来展示所提出的控制策略的控制效果。

关键词： 混合励磁   轴向磁场永磁轮毂电机   多变工况   模型预测控制   自适应控制  

摘要： 近年来,电动汽车的持续快速发展,已成为推动我国能源结构改革,破解长期困扰我国能源安全、环境污染等发展难题的有效途径之一。分布式轮毂驱动电动汽车具有传动链短、操控灵活、高效节能、易于实现车辆主动安全等突出优点,已成为国内外电动汽车未来发展方向之一。作为分布式轮毂驱动电动汽车的关键执行部件之一的轮内牵引电机,其驱动性能的好坏直接影响着电动汽车的整车性能。当前,永磁电机具有效率高、功率密度大等优点,在车用驱动电机领域,已经得到广泛应用。然而,由于永磁电机的固有特性,永磁轮毂电机内气隙磁场基本保持恒定,在电动汽车需宽调速(调速范围不低于5倍基速)运行场合的应用受到一定限制。可见,如何实现永磁轮毂电机气隙磁场的有效调节与控制,提高永磁轮毂电机的输出转矩,拓宽该类电机调速范围,成为当前分布式轮毂驱动电动汽车驱动电机研究领域中亟待解决的问题。针对上述问题,本文研究了一种分区定子混合励磁轴向磁场永磁轮毂电机(Partitioned stator hybrid excitation axial field permanent magnet hub motor,PSHEAFPMHM)。该电机不仅保留了轴向磁场永磁电机的高转矩密度、高效率等特点,而且电励磁的引入使得该类电机具有调磁方便、低速大转矩等优点,特别适合要求调速范围宽、功率及输出转矩大的应用场合,能够适应分布式轮毂驱动电动汽车复杂运行工况需求。然而,电励磁的引入增加了该类电机控制难度,如何协调电枢电流与励磁电流的控制关系成为该类混合励磁轴向磁场永磁轮毂电机高效驱动控制与快速推广应用的关键。因此,本文考虑分布式轮毂牵引驱动电动汽车复杂工况的驱动性能需求,提出基于多变运行工况的混合励磁轴向磁场永磁轮毂电机驱动控制策略,开展该类PS-HEAFPMHM电机的高效驱动控制研究,为该类电机系统在分布式轮毂驱动电动汽车领域中的应用提供理论基础与技术参考,同时也将丰富轴向磁场永磁电机研究内容,提升轴向磁场永磁电机整体研究水平。本文的主要研究内容如下:1)介绍本课题的研究背景及意义,并对永磁轮毂电机的研究现状进行阐述说明,详细分析混合励磁轴向磁场永磁电机现有的基本控制策略以及协调控制策略。此外,还综述了电机领域模型预测控制技术的发展现状和关键问题。2)研究电动汽车不同运行工况与轮毂电机的映射关系。在此基础上,详细分析PS-HEAFPMHM的拓扑结构和调磁原理,并建立同步旋转坐标系下的数学模型。针对电枢与励磁独立控制下磁场耦合带来的影响,提出一种多矢量模型预测电流控制策略。构建了基于d SPACE1007半实物仿真系统平台,对控制策略的有效性进行实验验证,也为后续章节控制策略的研究奠定基础。3)提出一种考虑多变运行工况的PS-HEAFPMHM多电流最优控制策略。基于拉格朗日乘数法,构建参考电流约束方程。研究不同工况下驱动电机的控制需求,设计多工况目标函数。基于所构建的实验平台,对不同控制策略在不同运行工况下的运行性能进行实验研究,验证多电流最优控制策略的有效性。4)提出一种PS-HEAFPMHM自适应模型预测电流控制方法。详细分析电机参数的变化特性,以及参数对预测控制的敏感性。在此基础上,依据Popov超稳定理论,引入三不等式稳定判据设计各参数的自适应律,并开展了相应的实验研究,验证该控制策略的有效性。5)提出一种PS-HEAFPMHM无参数模型预测电流控制方法。基于电流变化梯度,构建PS-HEAFPMHM的预测模型。在此基础上,引入递归最小二乘法,设计不同工况下的辨识矩阵及多分辨率权重系数,实现对辨识目标及辨识频率的在线优化。通过实验研究该控制策略在不同工况下的运行性能,验证该策略的有效性。

关键词： 二阶滑模   自适应控制   输出受限   非匹配项   Lyapunov稳定性  

摘要： 滑模控制因其具有鲁棒性强、对系统参数摄动不敏感等优点,一直备受学者们的青睐。但传统滑模存在相对阶数限制以及抖振问题,而二阶滑模不仅能够解决传统滑模中的抖振和相对阶限制问题,还可以保留传统滑模的强鲁棒性。但二阶滑模仍处于发展阶段,还存在许多有待解决的问题。多数二阶滑模控制算法是基于系统不确定项上界已知的假设条件进行设计的,而在实际控制系统中,该上界往往难以确定,这将引起控制增益选取过大的问题。另外,系统的输出常需被约束在特定的区间范围内,以满足控制要求并保证安全性。因此,本文拟建立输出受限下的自适应二阶滑模控制算法,在此基础上,针对系统非匹配项展开研究,并通过引入固定时间项,使控制系统实现固定时间稳定。此外,还将部分理论结果应用到轮毂式电动汽车主动安全控制系统中。具体研究内容和创新点如下:(1)提出了一种全新的自适应有限时间二阶滑模控制算法,解决了二阶滑模动力学系统中不确定项上界未知的问题。该方法通过设计一种新型自适应机制,将系统不确定项的限定条件由已知常数或函数限定放宽至由未知正常数限定,避免控制增益过估,从而有效削弱抖振。(2)设计了一种考虑非匹配项的新型自适应固定时间二阶滑模控制算法。通常情况下,二阶滑模动力学系统是通过对滑动变量进行两次求导获得的,这不仅会使一些不可微分的项被包含在滑动变量的导数里,也将导致一些有用项被转移到控制通道中。因此,本文对滑动变量的一阶导数进行了重新构造,将其表述为非匹配项和状态变量的组合。此外,引入固定时间项,使系统实现固定时间稳定,状态变量的收敛时间将不再受初值影响。(3)解决了自适应二阶滑模控制中的输出约束问题。本文构造了一种新型障碍Lyapunov函数,并结合加幂积分技术和类反步法进行控制器设计。基于此,引入一种分段式Tangent型障碍Lyapunov函数解决了非对称输出约束问题,并将这两种解决输出约束的方法与自适应二阶滑模相结合进行控制器设计。(4)将自适应二阶滑模控制算法应用于轮毂式电动汽车主动安全控制系统,提出主动前轮转向和直接横摆力矩联合控制策略。首先设计了主动前轮转向控制器,但其无法解决极端路况下车辆行驶问题,需引入直接横摆力矩控制器与其组成联合控制器。因此,基于自适应二阶滑模控制算法构造了直接横摆力矩控制器,为车辆转向提供所需的转向力矩,进而保证驾驶的安全性和舒适性。搭建Car Sim/Simulink联合仿真实验平台,通过设计有无侧向风实验来验证控制器的鲁棒性。

关键词： 船舶航行  

ISBN: (纸本)9787522616704

摘要： 本书系统深入地总结了智能船舶自主航行非线性控制理论及作者多年来在船舶运动控制等方面取得的主要研究成果, 涵盖了船舶运动数学模型、船舶简捷鲁棒自适应航向保持控制、欠驱动船舶有限时间轨迹跟踪控制、船舶简捷非线性神经网络自动靠泊控制、船舶运动控制物理测试平台等方面的内容, 结合非线性反馈、非线性修饰、自适应自调节PID、Lyapunov稳定性理论、backstepping控制理论、RBF神经网络逼近原理、有限时间自适应技术、最小参数学习法、动态面技术等先进理论和方法, 设计智能船舶自主航行控制策略。