关键词： 自适应控制   事件触发控制   反步法   分布式优化控制   非线性时变系统  

摘要： 非线性时变系统同时含有非线性项和时变参数,具有复杂的非线性时变动态特性,是具有一般意义的动力学系统,广泛存在于航空航天、工业、医学等学科领域。此外,随着计算机和网络技术在控制系统中的广泛应用,如何降低网络控制系统的信号传输频率是当前控制理论研究的一个重要问题。基于此,本文利用自适应控制方法、反步递推技术、事件触发控制以及界估计方法,解决了非线性时变系统的自适应事件触发控制问题。根据李雅普诺夫稳定性理论以及MATLAB仿真实验,证明了所设计的控制算法的可行性。具体研究内容可概括如下:(1)针对一类非线性时变系统,考虑了基于预设性能的自适应事件触发渐近跟踪控制问题。通过引入性能函数,可以确保系统对给定参考信号的跟踪误差在指定性能边界内的收敛性,并利用界估计方法有效处理了系统的时变不确定项。所提出的控制方法不仅保证了规定的跟踪性能,而且减轻了通信负担。此外,通过构造合适的光滑积分函数,使得跟踪误差可以收敛到零。最后,通过一个数值例子验证了结论:闭环系统的所有信号都是有界的,同时能实现零误差跟踪性能。(2)针对一类互联非线性时变系统,提出了一种基于事件触发的分散自适应有限时间跟踪控制方法。将事件触发控制和有限时间控制相结合,设计了事件触发自适应有限时间跟踪控制器。所设计的控制器不仅保证了在有限时间内收敛,而且节省了控制器到执行器之间的通信资源。此外,动态面技术的引入解决了设计过程中对虚拟控制信号的反复求导引起的复杂性爆炸问题。最后,通过利用一个倒立摆系统的仿真实验,并与非有限时间控制器的控制效果进行比较,证明了有限时间跟踪控制方案的有效性,在降低资源消耗的同时也能获得令人满意的性能。(3)针对一类具有未知时变参数的非线性系统,探讨了基于事件的分布式自适应优化问题。该问题的典型设置是每个智能体都被分配一个相应的局部目标函数。控制目标是开发一种分布式优化算法,使智能体的输出与全局最优解达成一致。为了实现这一目标,我们提出了一种三阶段的分布式自适应优化策略。首先,为每个智能体建立相应的辅助系统,在线估计全局最优解。然后,将估计的最优解发送到预滤波器,生成备选估计及其高阶导数。最后,以预滤波器的输出作为参考信号,针对具有未知时变参数的高阶非线性系统设计了反步控制器,使实际系统输出能够渐近收敛到期望输出。通过一个二阶数值系统的仿真实验,验证了所开发的控制算法不仅能够排除芝诺行为,而且可以实现精确的全局一致优化。

关键词： 大功率LED恒流源   离散时间建模   数字预测电流模式   低频纹波补偿   自适应控制  

摘要： LED(Light Emitting Diode)光源正全方位快速的向大功率照明领域拓展,与之相匹配的长寿命、低纹波、高效率数字化驱动电源技术成为研究热点。AC-DC两级拓扑结构能兼顾多种性能指标的优化设计,是大功率LED驱动电源的主流形式之一。本论文选择Boost PFC和高转换效率不对称半桥(Asymmetrical Half-Bridge,AHB)变换器构成的两级LED恒流源为研究对象。对AHB LED恒流源的离散时间小信号建模方法、自适应数字预测电流模式控制算法和自适应数字低频纹波补偿控制算法等关键技术进行研究。论文内容及创新点如下:*** LED恒流源离散时间小信号建模方法研究。离散时间小信号建模方法已成功应用于Buck、Boost、Flyback等变换器,但对于四阶AHB变换器鲜有研究。本文针对数字控制环路延迟和高频混叠等因素引起模型误差的问题,提出了数字电流模式控制AHB LED恒流源的离散时间小信号建模方法。在充分考虑寄生参数、环路延迟、采样效应和负载效应等因素的基础上,建立了该恒流源的离散小信号模型,并采用一阶泰勒展开式对复指数矩阵进行近似计算。仿真和实验表明,所建立的离散时间小信号模型能够更加准确地描述AHB LED恒流源的谐振峰值、高频动态特性和数字环路延迟特性,非常适合用于高频数字控制器的设计。*** LED恒流源自适应数字预测电流模式控制算法研究。数字预测电流模式控制算法能有效减小周期延迟对变换器数字控制性能的影响,但应用于AHB变换器时存在丢失占空比理论计算公式过于复杂的问题。为此,本文首先基于零电压开关(Zero Voltage Switching,ZVS)谐振电感电流推导了ZVS丢失占空比的简便估算方法;再利用该估算方法形成了基于前沿调制的数字预测峰值电流模式控制(Digital Predictive Peak Current mode Control,DPPCC)算法、基于后沿调制的数字预测准谷值电流模式控制(Digital Predictive Quasi-Valley Current mode Control,DPq VCC)算法和基于双边调制的数字预测准均值电流模式控制(Digital Predictive Quasi-Average Current mode Control,DPq ACC)算法;并通过工程标定实现了算法的自适应能力。仿真和实验表明,所提出的三种预测控制算法均能有效克服数字环路延迟对控制性能的影响,使AHB LED恒流源在整个调光范围内的动静态性能指标都得到了显著提升。*** LED恒流源自适应数字低频纹波补偿控制算法研究。无电解化设计能有效延长Boost-AHB LED恒流源的寿命并提高其可靠性,但同时也存在输出低频二次纹波电流过大的问题。针对该问题,本文提出了基于数字预测电流模式的自适应低频纹波补偿控制算法。首先,在深入分析AHB LED恒流源低频纹波传输特性的基础上,给出了低频二次纹波的最优占空比补偿曲线;然后,以构造该最优补偿曲线为标准,对单闭环控制的AHB LED恒流源,就模拟经典前馈、模拟双前馈和自适应数字前馈等低频纹波补偿控制技术进行了比较研究;最后,在全面分析电流模式低频纹波补偿控制特性的基础上,深入研究了所提出的基于数字预测电流模式的自适应低频纹波补偿控制算法。仿真和试验表明,所提出的自适应数字低频纹波补偿控制算法能根据输入平均电压、输入纹波电压和负载的变化,在整个调光范围内自适应减小流经LED的低频纹波电流,光源闪烁百分比均优于IEEE Std.1789-2015 NOEL标准的要求。

关键词： 无土栽培   电气控制   环境监测控制   管路设计   PLC   机器视觉  

摘要： 土地资源的日渐紧张与环境气候的变化制约着传统农业种植方式,因而许多学者开始研究无土栽培的方法。无土栽培技术为粮食作物种植者以及消费者带来了福音,这种栽培方式不采用传统的土壤作为种植介质,集约化管理,能够大规模地进行生产,作物生长过程中也无需喷洒农药,保障了食品安全。然而现如今国内外的无土栽培技术研究大多局限于大规模平铺式栽培;多数仍使用基质栽培,而基质不可重复利用,导致此方式成本较高;或是仅为手动开启水泵与阀门进行上水、回水作业,操作繁琐;或实行垂直农业,电力消耗巨大,对电网的造成较大的压力;判别作物生长状态的方式也只能依靠相关人员的经验,不能通过算法自动识别作物的生长情况等的种种弊端等等诸多问题。基于以上,本课题研究并设计了一种无土栽培集装箱式培养架及其智能控制系统。本课题重点研究了无土栽培中较为受欢迎的蔬菜品种,奶油生菜的生物特性,进行分析和评估,主要完成的工作如下:实物搭建了四个无土栽培架,以及其配套的智能控制系统。进行了适合其生长的环境因素分析,分析温湿度、二氧化碳浓度、光照强度对奶油生菜生长的影响,设计了一种能够快速调节环境变量的模糊PID控制器,效果显著好于常规PID控制器;进行了无土栽培架的结构设计,完成了管道的布局,能够使得营养液上回水各行其道,互不干扰,并且能便捷地进行电气自动与手动模式的切换,又通过计算,选择了合适扬程的水泵,并引入太阳能电源这一清洁能源,减少对电网的消耗;设计电路图、接线图,并搭建了相应的电气控制箱,实现了对营养液的顺序上水和回水,合理的通断顺序保障了电器的安全,运用了STM32开发板与传感器技术,可以实现对奶油生菜生长所在的集装箱内的环境因素的采集,将数据通过串口传至上位机,以供实时监测,该数据也作为模糊PID的反馈数据输入,用以调节环境变量;引入基于机器视觉的奶油生菜成熟度采集系统,利用算法自动识别奶油生菜的叶展度和株高的成熟度状态,并依据本算法的特点对奶油生菜的成熟度进行了相关等级的划分,最终的结果表明该算法识别效果良好。

ISBN: (纸本)9787111717577

摘要： 本书讨论了道路车辆车载定位系统的重要技术；介绍了基于计算机视觉和激光技术的系统，并介绍融合方法，以提供高级和可靠的感知系统；提出了无线通信改善交通安全性和效率的可能性；回顾了相关的数据源，介绍了支持大数据样式的基础技术，并提供一系列传输和移动性领域中的相关应用程序；详细介绍了当前使用的技术：状况感知、风险评估、决策制定、人机交互、规划、控制及其可能的行为；描述了自动驾驶和网联驾驶中的相关计划。

关键词： 动车组   传感器故障   参数摄动   单相PWM整流器   鲁棒控制   容错控制  

摘要： 在铁路蓬勃发展的今天，高速铁路建设和运营规模不断扩大，动车组数量不断增多，保障列车稳定运行的可靠性和安全性已经成为了铁路研究最重要的课题。牵引传动控制系统是高速列车的主传动系统，单相 PWM 整流器在整个牵引传动系统中举足轻重，其输入侧通过牵引变压器与电力牵引网相连，输出侧与中间直流环节相连，所以整流器的可靠性直接决定高速列车能否安全运行。但是由于列车长期运行在复杂、恶劣的环境中，加上器件的老化、损耗和各种工况的频繁切换，诸多不确定性因素都会使整流器系统电路参数摄动或者电力牵引整流器系统中的传感器故障。电路参数摄动和传感器故障都会使系统控制性能受到影响，任其发展会损坏列车设备，严重时能使整个牵引传动系统崩溃，造成严重的损失。因此本论文以单相PWM整流器为研究对象，针对整流器参数摄动和传感器故障下的容错控制开展相关研究。论文的主要工作如下：　　首先，对整流器的工作原理进行分析，并运用基尔霍夫电压、电流定律建立整流器的数学模型。然后介绍整流器几种传统的内环控制算法，重点分析改进型直接功率控制算法，该算法简化了控制系统结构，保证系统在正常工况下具有良好的控制性能，为整流器后续的控制奠定基础。　　其次，针对整流器网侧电感参数摄动引发的模型不确定性问题运用H∞混合灵敏度控制方法拟合出参数摄动下模型的不确定性边界，并设计灵敏度加权函数和补灵敏度加权函数。在此基础上，结合改进型功率控制框架建立广义功率控制系统，将混合灵敏度问题转化为标准H∞控制问题，设计鲁棒控制器，期望增强系统的鲁棒性。　　最后，针对传感器故障问题，选择使用 Luenberger 观测器对故障量进行估计，并将传感器的测量值用观测器的估计值代替，实现系统的容错控制。但由于电感参数摄动，传统状态观测器的观测值与实际值之间总存在误差，于是运用模型参考自适应的思想，将整流器的数学模型作为参考模型，Luenberger观测器的模型作为可调模型，通过设计自适应律使可调模型与参考模型之间的误差收敛至零从而辨识出电感参数，将其反馈到观测器系数矩阵中，期望实现传感器故障下的容错控制。

关键词： 复变量   完全同步   反同步   动态反馈控制   UDE控制  

摘要： 1963年,洛伦兹首次提出了非线性理论,这一理论成为了一个热门的研究课题。近年来,研究具有独特性质的非线性系统引起了人们的广泛关注。由于复变量非线性系统通常包含实数和虚数,这使得它们在保持信息安全性方面表现出色。随着复变量非线性系统的不断变化,其动态特性远超过其本身,对它进行有效的控制变得极其困难。物理学家们为解决复变量非线性系统的控制问题提出了多种有效的方案,这些方案中既有不确定性控制,也有扰动估计控制。UDE控制器(Uncertainty and Disturbance Estimator)由多个高带宽滤波器组成,是整个系统的核心部分。通过采用合适的滤波器,可以有效地抑制外界因素对系统的影响,从而精确地预测出非线性系统的内在特征。通过对不确定性和外界因素的有效控制,可以有效地消除这些影响,从而让系统重新恢复稳定。全文将从以下四个方面展开:(1)受UDE思想的启发,通过选择合适的函数,对外部扰动分两种情况分别设计了滤波器。(2)研究了一个具有模型不确定性和外部扰动的四维复变量非线性系统的镇定问题。首先,通过引入半张量积工具,将该复变量系统转化成等价的六维实系统的形式。然后分两步设计了控制器。第一步,构建一种能够调节参数的动态增益反馈控制器实现了标称系统的控制问题。第二步,基于第二章的滤波器的结果,设计了能渐近估计外部扰动的控制器,进而得到了所需要的控制器。最后,通过对一个水下机器人模型的实际测试,验证了这种方法的有效和正确性。(3)研究了一个具有模型不确定性和外部扰动的四维复变量非线性系统的同步问题。通过对一个具有模型不确定性和外部扰动的四维复变量非线性系统进行改造,将其转化成六维实系统的形式,可以构建一种能够调节参数的动态增益反馈控制器,从而使系统达到稳定的状态;通过利用UDE技术构建的多种控制器,可以有效的处理复变量非线性系统,从而达到同步状态;通过对一个水下机器人模型的实际测试,验证了这种方法的有效性。(4)研究了一个具有模型不确定性和外部扰动的四维复变量非线性系统的反同步问题。在镇定问题与同步问题的基础上,引入了新的滤波器来实现对系统的有效控制。

关键词： 非线性系统   命令滤波反步法   固定时间控制   输出反馈   自适应控制  

摘要： 随着21世纪科学技术的不断发展,非线性系统在工业中的应用越来越广泛,人们对于非线性系统的控制也有着更高的要求。本文在命令滤波反步法的基础上,研究了非线性系统的固定时间自适应控制问题,并将该方案推广到机械臂系统的应用中。对于非线性系统和具有未知齿隙参数的机械臂系统在有限时间控制下存在的收敛速度慢、易受初始值影响等问题,本文提出了一种固定时间命令滤波反步方案;针对初始值不易观测的不确定非线性系统,本文使用输出反馈,结合神经网络、固定时间控制和命令滤波反步等实现系统的闭环控制。论文研究的主要内容概述为:1.针对非线性系统的状态跟踪问题,本文提出了一种固定时间自适应状态反馈控制方案。引入固定时间命令滤波器,用滤波器的输出来代替虚拟控制信号的高阶导数,有效减少了计算负担;引入误差补偿机制消除了滤波误差,得到了更好的控制质量。该方案使得非线性系统在固定时间内达到收敛状态,并且闭环系统的误差能收敛到原点附近。最后以Matlab/Simulink仿真的形式展示了方案的控制效果与性能。2.在命令滤波反步法的基础之上,研究了非线性系统的固定时间输出反馈跟踪控制。利用神经网络的逼近特性来处理非线性系统。引入固定时间滤波器来解决“计算复杂性”问题,还引入了误差补偿机制来消除滤波误差。固定时间控制的收敛时间是预先确定的,不会受到系统初始状态的影响。针对有些情况下系统状态不易观测的情况,本文使用了输出反馈控制,将观测到的输出量作为反馈,从而对系统进行闭环控制,保证被控系统的跟踪误差可以在固定时间内收敛到原点附近的期望邻域内,并通过仿真案例证明了控制方法的有效性。3.齿隙广泛存在与物理机械设备中,是齿轮之间无法完全啮合形成的,会影响系统的稳态性能和动态精度。针对含有未知齿隙和未知参数的机械臂系统,本文提出了一种固定时间自适应控制方案。构建含有齿隙参数的模型,利用自适应控制来减少齿隙误差带来的影响。采用固定时间控制,避免初始值较大对收敛时间造成的影响。使用命令滤波反步法避免“计算复杂性”问题,并且引入误差补偿机制来消除命令滤波器产生的滤波误差,最后通过Matlab/Simulink仿真案例验证了所提出策略的有效性。

关键词： 水下航行器舵机   永磁同步电机   模型设计   模糊BP神经网络PID  

摘要： 水下自主航行器的电动舵机是实现俯仰、偏航等姿态变换的重要机构。舵机控制系统的好坏直接影响航行器的总体控制性能。目前水下航行器舵机多选用低损耗、大扭矩的永磁同步电机,但由于永磁同步电机属于高阶非线性系统,控制效果受到电磁、海浪等因素的干扰较大。应用较为广泛的传统PID控制器虽然简单易实现,但面对复杂非线性时变系统时,不具有重新整定参数的能力。因此越来越多的学者将目光转移到智能控制与传统PID控制方法相结合的策略上来。本文利用模糊BP神经网络同传统PID控制技术相结合,对永磁同步电机调速系统进行仿真分析与测试研究,结果表明相较于传统PID控制器和BP神经网络PID控制器,基于模糊BP神经网络PID智能控制策略的电机调速系统有更好的动态响应特性和更强的抗干扰能力,研究结果对进一步研究水下航行器控制系统的控制器设计有一定的参考价值。首先,基于水下航行器舵机的性能要求,在电机结构和数学模型的基础上,针对传统PID控制器难以满足永磁同步电机控制精度的问题,设计了一种模糊BP神经网络和传统PID相结合的智能控制器。论文基于矢量控制系统在Simulink中建立永磁同步电机控制系统模型,对比分析了电流内环使用传统PID控制器时,转速外环分别采用传统PID控制器、BP神经网络PID控制器以及模糊BP神经网络PID控制器三种控制器在脉冲负载以及紧急减速两种工况下的控制特性。结果表明模糊BP神经网络PID控制器有更好的抗干扰能力和动态响应特性。同时通过建立水下航行器偏航通道的控制系统,进一步了验证模糊BP神经网络PID控制器的快速性以及良好的跟随性。其次,为了提高软件系统的开发效率,基于Simulink平台中的嵌入式编码器(Embeddde Corder)工具箱搭建永磁同步电机控制系统的代码模型,从局部到整体,逐步完成了基于DSPF28335的控制算法的软件设计,省去了编写代码的过程,提高了开发效率。并以DSPF28335为控制芯片,搭建硬件控制系统,并设计了相关硬件电路。最后搭建永磁同步电机调速测试系统,对传统PID控制器、BP神经网络PID控制器以及模糊BP神经网络PID控制器进行实验验证。对电机进行了突加负载和加减速两种工况的测试,根据转速实验结果可知,在转速外环使用模糊BP神经网络PID控制器的效果最好,能够快速达到稳态并具有良好的抗干扰性和动态响应特性,对进一步研究水下航行器以及舵机控制有一定的参考价值。

关键词： 凝固过程   有限时间控制   时滞   干扰   T-S模糊   自适应控制  

摘要： 凝固过程系统存在于航天、食品、化工等工业生产中的众多领域,针对某个物理量如温度、压强等的控制精确程度极大的影响最终成品的质量,比如如果冷却温度较低会使其凝固进程较快,其内部可能产生间隙、气泡等损伤情况,所以对其过程控制技术的研究具有重要的现实意义。凝固过程一般涉及物理反应甚至化学反应,其存在时滞与非线性特性,时滞的存在会使系统的状态变化与控制器的输出之间存在不同步的情况,进而降低系统性能,对于非线性系统一般采用直接分析处理与单点局部线性化的方法,此类方法会使得对该控制系统的研究与控制器的设计较为复杂,而且会失去系统较多的动态特性。另一方面,传统控制器设计方法所得到的较多为渐进稳定的结果,可能产生较多的不确定性,而在实际的生产中,出于对其生产效益与成本,往往需要使得该系统能在有限时间内达到稳定。最后,凝固过程中一般存在外部干扰的影响,所以需要对干扰进行抑制来保证系统的鲁棒性。所以本文针对上述问题,提出了一种基于T-S模糊模型的有限时间自适应控制策略。具体研究内容如下:(1)对于一个具体的凝固过程系统进行机理建模,建立了实际工业冷却成型控制系统的数学模型。依据实际物理条件选取合适的工作点,将所建立的非线性系统在所选取的工作点变成局部线性方程,最后选取梯形形式的模糊隶属度函数,得到该凝固过程系统的T-S模糊模型。(2)对于具有时变时滞的凝固过程非线性系统,为了解决其时滞问题,构造了一个具有记忆项的一阶积分形式Lyapunov Krasovskii函数,加入有限时间自适应控制的思想,设计了T-S模糊有限时间自适应记忆控制器(T-S-FFTAMC),并证明了所设计的控制器可以使闭环系统在有限时间内稳定同时得到了该控制器的求解线性矩阵不等式组。基于工业中常见的化工凝固过程系统设计了仿真实验,验证了本文所提出的控制方法的有效性。(3)对于具有未知变时滞以及干扰同时存在的凝固过程非线性系统,构造了一个具有记忆项的二阶积分形式Lyapunov Krasovskii函数用以解决时滞问题,另一方面,结合H∞鲁棒条件,用以抑制系统中干扰带来的影响,提出了具有H∞约束的模糊有限时间自适应鲁棒控制策略,证明了所设计的控制器可以使闭环系统在全局内有限时间稳定,并进一步结合半实物仿真平台来证明了该方法的有效性。

关键词： 碳三加氢   Hammerstein模型   最小协方差约束控制   粒子滤波   模型预测控制  

摘要： 丙烯是现代化工生产中的一种重要的化工原料,碳三加氢工艺是丙烯提纯的一个重要环节,它是通过加氢的方法来脱除丙烯中含有的甲基乙炔(MA)和丙二烯(PD)杂质,丙烯中MAPD含量过高会影响下游产品的质量,所以必须保证出口MAPD浓度在标准以内。目前,大多数碳三加氢装置采用手动操作来配氢,配氢过高,会促进副反应的发生,配氢过低,又会使杂质脱除不完全,从而造成出口MAPD浓度波动较大,还会降低催化剂的选择性,所以选择合适的配氢尤为重要,也是当前生产操作中的一个难题。针对这一现状,本文研究了碳三加氢装置的先进控制方法。碳三加氢过程存在非线性、操作点变化的特点,通过机理分析构建碳三加氢装置的非线性Hammerstein模型。Hammerstein模型的线性动态部分通过能量平衡、物料平衡以及动力学方程进行推导,并在操作点附近线性化辨识得到。非线性稳态部分采用Wave ARX神经网络逼近,并根据多操作点稳态数据用自适应粒子群优化算法(APSO)进行辨识。通过离线数据验证该模型在不同的工况下都具有良好的预测效果。针对碳三加氢装置的控制需求,提出了一种基于Hammerstein模型的鲁棒最小协方差约束控制方法。首先,基于线性动态部分和模型偏差,对输出偏差协方差上限进行约束并最小化,运用线性矩阵不等式计算出次优状态反馈控制律,从而计算出Hammerstein模型的中间变量,再根据APSO算法求得系统的实际输入。仿真结果表明,所提方法具有良好的控制效果。随着碳三加氢装置的老化或运行条件的变化等因素,所建立的Hammerstein模型会存在失配的问题,针对这一问题,提出一种基于Hammerstein模型的粒子滤波模型预测控制方法。首先,根据粒子滤波(PF)来对系统的状态进行估计,然后,将估计值嵌入到Hammerstein模型下的模型预测控制框架中,并采用约束迭代线性二阶调节器(CILQR)进行求解。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。着力于将理论应用于实践,给出了基于集散控制系统(DCS)的先进控制系统架构及具体实现过程,并在现场完成软硬件的部署,通过工业现场验证,系统可以达到预期的控制效果。