关键词： 数据驱动控制   自适应交通信号控制   多智能体系统   大规模交通网络   排队均衡  

摘要： 本文以数据驱动的建模、控制理论为框架,排队均衡思想和多智能体系统理论为基础,从单点信号控制和路网信号控制两个角度,着重研究了基于多智能体数据驱动的分布式自适应协调控制问题。论文的主要研究内容和创新点总结如下:一、针对交通信号控制系统目前产生的绿灯空放和路口排队问题,利用存储转发模型抽象交通流动态,基于排队均衡思想,仅通过前端传感器网络得到的交通流数据,应用参数分离技术对具有系统机理的未知函数进行线性化数学变换,实现具有复杂非线性特点的交通信号控制系统数据驱动建模。其次,提出一种单点信号控制路口下的多智能体协同策略,构建分布式一致性误差,设计出了一类改进的具有饱和绿灯约束的基于多智能体数据驱动的自适应协调控制算法(An improved Multi-agent based Data Driven Adaptive Cooperative Control,i-MA-DDACC),从而达到快速释放排队车辆,提高绿灯利用效率的目的。最后利用Lyapunov稳定性理论,严谨的证明了控制器单调下降且存在上下边界,即渐进收敛至真值附近。二、为了避免城市交通网络中由于交通流不均衡所造成的多路段拥堵和溢流等不利影响,本文提出了一种多智能体数据驱动的分布式自适应协调控制策略(Data-driven Distributed Adaptive Coordinated Control,D3AC2),在网络交通流动态未知的情况下,利用道路交通网络中产生的各类交通数据进行建模,解决了网络控制单元观测受限、拓展能力低的问题。首先,研究了交通网络通信拓扑中的内外协调邻接矩阵。在此基础上,设计了一种新的完全可扩展的分布式一致性协调车辆排队误差模型,该模型涉及交叉口内外智能体之间的信息流交互。在饱和绿灯时间约束下,不依赖于精确的交通机制模型,构造了D3AC2的控制律和参数学习律。通过Lyapunov稳定性分析,给出了完整且严格的收敛证明。同时,讨论了可调控制器增益的选择原则。三、在本文提出的i-MA-DDACC和D3AC2算法的基础上,搭建了PythonSumo联合仿真平台,针对i-MA-DDACC算法的数值实验中,与固定配时和感应配时在延误水平,排队时间上的对比仿真,证明了算法的有效性,进一步通过不同流量状态下的对比实验,证明了算法的自适应能力和鲁棒性。针对D3AC2算法的数值实验中,依托Open Street Map构建真实交通路网模型,在延误、绿灯输入和排队输出变化、污染排放水平等多个维度,对比了四种不同数据驱动的自适应控制方法,仿真结果验证了算法的优越性。

关键词： 空压机系统   变频技术   节能策略  

摘要： 本文针对变频技术的工作原理和应用优势展开分析，讨论了变频技术在空压机供电系统、设备功率控制、设备压力控制、设备温度控制、运行顺序控制、深度指示器保护中的具体应用，通过研究完善闭环控制、设备节能整合、进行远端控制、供气管道改造等节能策略，提高对变频技术应用价值的认知水平，提高空压机系统运行状态的稳定性。

关键词： 工业机器人   六轴机械臂   粒子群算法   鲁棒控制  

摘要： 伴随中国智造不断发展,工业机器人凭借其高效、智能等优点在中国制造的发展浪潮中脱颖而出,并被广泛应用于制造、加工等工业领域。工业机器人中的通用机器人为六轴串联型机械臂,本文以六轴机械臂为控制对象,就如何缩短机械臂轨迹运行时间以及提高跟踪控制精度的问题展开研究。首先,以Modified-DH法对其建模,建立了机械臂坐标系及运动学模型,同时结合运动学知识进行了正逆运动学推导,分析了机械臂工作空间;接着分别介绍了牛顿欧拉建模以及拉格朗日建模方法,重点推导了机械臂总动能和势能表达式,选取拉格朗日法建立了动力学模型;然后搭建了机械臂Simscape物理模型并进行动力学仿真,验证了动力学模型的有效性;并且在实验平台上进行了运动学实验。然后,在建立的运动学与动力学模型基础上,采用三次多项式插值、五次多项式插值、S型曲线、B样条曲线、以及圆弧插值与直线插值的方法,分别在关节空间与笛卡尔空间对自由曲线进行路径规划,并对比了五种轨迹规划方法的优缺点以及各自使用的场合;借助于App Designer工具箱搭建了一个仿真平台,同时利用该仿真平台对多项式插值,直线插补,圆弧插补进行仿真,并且在实验平台上对以上轨迹规划方法进行了实验验证。其次,为了使点到点运动轨迹的时间最短,结合机械臂本身的速度,加速度条件,以六轴机械臂各个关节运动时间之和最短为优化目标,采用3-5-3组合多项式对运行轨迹进行规划,同时结合改进粒子群算法对运动轨迹进行优化,大大缩短了机械臂运行时间,并在实验中得到了验证;最后将该算法应用于机械臂避障轨迹规划研究中,在完成躲避障碍物的同时,缩短了轨迹运行时间。最后,本文对机械臂轨迹跟踪控制算法进行了研究,提出基于动力学模型的PD反馈鲁棒控制算法,对控制器进行了稳定性证明以及算法仿真,通过控制机械臂各关节的输出力矩值,使得机械臂各关节的角位移、角速度等状态变量,能够快速准确的跟踪上给定的期望运行轨迹,通过实验验证了算法的准确性,使得工业机器人的跟踪精度更高,运行更加稳定。

关键词： 物联网   环境检测   IOT云平台   数据融合   智能控制  

摘要： 随着城市化发展和城市人口的急剧增长,城市居民对绿色生活的要求不断提升,对家庭种植设备的需求也持续增加。现如今,大多数家庭植物种植设备无法获取可靠的环境数据并对其进行准确分析,更缺少丰富的平台管理功能。为了解决家庭植物种植系统中单一传感器测量数据精度低、可靠性差和管理平台功能不完善等问题,本文对家庭植物种植环境进行分析,将物联网技术与神经网络相结合,设计一款家庭智能种植装置及系统平台。本文通过对植物生长环境数据进行提取、挖掘和分析,建立植物生长数据库和环境监控平台,具有较高的研究价值和实际意义。针对家庭种植系统单一传感器测量数据精度低、可靠性差的问题,本文利用多传感器融合技术获得可靠的环境数据。首先,设计两层数据融合模型结构,判断初始数据是否为有效数据,并利用格拉布斯准则去除异常数据,避免异常值对后续融合工作的影响;其次,改进了自适应加权平均算法,将分配控制理论与其相结合,加强对数据一致化检测,获取准确的样本数据,实验证明改进后的算法能够提高数据准确性和可靠性;最后,采用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对T-S模糊神经网络容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题进行优化,构建出了更加客观的数据融合模型,并对模型性能进行综合评价。实验结果表明,本文设计的多传感器融合算法提高了数据融合的准确性和可靠性。针对系统管理平台功能不完善的问题,本文设计了上位机及微信小程序监控平台,实现了用户管理、数据可视化展示、设备控制等功能。首先,设计了多层通信结构,满足数据信息在各个部分间传输需求,实现网络通信功能;其次,部署腾讯云平台服务器,实现了数据接入与设备管理;最后,分别对上位机和微信小程序功能进行设计、实现及测试,测试结果表明,系统各项功能达到设计标准。综上所述,本文设计的家庭智能种植平台及装置能够通过多传感器融合技术和多端监控平台解决当前家庭种植设备单一传感器测量数据精度低、可靠性差和管理平台功能不完善等问题。测试结果证明,本系统具有完备的功能和较好的运行效果,且使用范围更广。

关键词： 风力发电   多端悬浮控制   模糊控制   滑模控制   有限时间控制   模型参考自适应控制   同步控制   非线性观测器   指定性能控制  

摘要： 本文以风力机舱悬浮系统的稳定悬浮及俯仰抑制为控制目标,重点针对风力机舱悬浮系统的工况恶劣、干扰时变、多端磁路耦合以及多执行器结构参数差异,严重影响机舱稳定性问题,综合使用模型参考自适应、模糊状态观测器、滑模控制、有限时间控制、模糊智能逼近以及指定性能控制（prescribed performance control,PPC）技术,全面提升风力机舱的悬浮稳定、俯仰抑制以及抗干扰性能。分别从系统机理建模、控制策略设计、稳定性证明、仿真分析和实验验证等方面开展研究,通过多种工况,多控制策略的实验和仿真性能对比,验证本文所提控制策略的有效性。针对风力机舱悬浮系统定转子之间存在磁力线扭曲,极易导致电磁吸力随位置而变化的特性,构建了考虑磁力线扭曲的风力机舱单绕组两自由度悬浮模型,提出了基于模糊状态观测器的有限时间模型参考自适应悬浮控制策略,首次构建了含分数阶幂函数的有限时间模型参考自适应参考模型,针对模型中存在的悬浮速度和非线性不确定项等未知情况,设计了基于模糊智能逼近的气隙速度和不确定项的观测器,采用Lyapunov稳定性理论以及模型匹配原理,推导获取了模型参考自适应控制律。构建了含模型逼近误差、观测误差以及不确定参数逼近误差的Lyapunov函数,验证了上述变量均可实现有限时间收敛,且收敛域还可经控制参数优化调整。基于MATLAB仿真平台以及磁悬浮小球实验平台,分别进行了多参考的跟踪试验以及抗干扰性能试验,通过与传统PID、滑模控制以及基于神经网络智能逼近的滑模控制的性能对比,实验发现:本文所提策略在跟踪性能以及抗干扰方面具有明显优势,其中跟踪性能以及收敛速度方面提升了75%,抗干扰实验中气隙跌落、恢复时间等方面提升了80%。针对风力机舱悬浮系统运行工况恶劣、俯仰力矩时变、多执行器控制结构差异,极易破坏机舱悬浮同步、悬浮稳定问题,首先构建了机舱轴向、俯仰两自由度运动模型。经由俯仰角度虚拟变量的引入,将两自由度模型转换为含有虚拟控制变量U的动态控制模型,进而设计了基于同步误差转化变量的PPC约束控制。鉴于传统PPC控制极易发生约束越界的非奇异性问题,创新性将同步误差的分数阶引入至约束轨线,同时考虑变流器电流变化速度,推导获取约束轨线中指数收敛K的范围。此外,为提高悬浮控制的跟踪精度和收敛速度,将滑模自适应控制引入系统,采用tanh[（2πs）]代替非连续项,弱化系统抖振。针对系统中存在的不确定项干扰,采用模糊智能逼近对其在线观测。构建了含同步滑模面、跟踪滑模面以及自适应系数逼近误差的Lyapunov函数,以验证上述变量均可实现有界收敛,进而基于证明的跟踪滑模面、同步滑模面有界收敛特性,理论分析验证了,跟踪误差、重构误差以及同步误差的有界收敛特性。最后,仿真验证了本文所提算法在跟踪性能、抗干扰方面性能分别提升了85%/75%。搭建了风力机舱多端悬浮实验平台,分别进行了多参考气隙跟踪、俯仰干扰抑制和轴向干扰施加等实验研究,分别与PID控制、自适应补偿控制等进行实验性能对比,实验结果发现:本文所提策略在跟踪性能和抗干扰性能方面具有明显优势。其中,参考跟踪收敛速度提升了75%、超调减少了90%;轴向干扰施加时,气隙最大跌落、同步误差以及跌落恢复时间减小了59%/42%/92%;俯仰干扰施加时,气隙最大跌落、同步误差以及跌落恢复时间减小了64%/46%/91%。

关键词： 高输入幂   未知输入幂故障   容错控制   故障诊断   自适应控制  

摘要： 21世纪以来,随着科学技术的发展和现代化智能生活水平的不断提高,设备生产的安全性问题显得越来越重要,因此,如何提高设备运行的效率和精度受到了人们的广泛关注。然而,在实际工程中系统故障的发生是难免的,这些故障包括执行器故障、传感器故障等。这些故障在一定程度上影响了系统的正常运行,阻碍了系统达到特定的性能指标,甚至会导致系统的不稳定。因此,动态系统的故障诊断和容错控制显得尤为重要,也引起了专家学者的重视,其相关研究也逐渐深入。但是,在现有的相关研究中,所考虑的各类系统的输入幂等于“1”。然而,在实际应用中由于执行器故障等因素,系统输入幂会发生变化,即,系统输入幂大于“1”。本文称该输入幂为高输入幂,这类故障为输入幂故障。在此情形下,现有的控制方法将难以适用,必须设计新的控制方法以实现控制目标。由于本文研究的一类具有高输入幂的非线性系统,其结构复杂,所涉及故障类型众多,因此,对具有高输入幂的非线性系统的故障诊断和容错控制研究十分具有现实意义。本文针对高次非线性系统,分别考虑了输入幂已知和输入幂未知的两种情况,针对执行器故障和执行器输入幂故障,利用自适应控制、神经网络等方法,分别提出相应的故障诊断以及容错控制方案。本文的主要研究内容包括:第一,研究了一类具有执行器故障的高阶动态系统的故障检测与隔离问题。首先,构建故障检测观测器和故障决策机制,实现故障的及时检测;其次,设计了一系列故障隔离观测器进行故障隔离,并给出了故障隔离算法。基于李雅普诺夫稳定性理论,分析了动态观测误差的稳定性。最后,仿真结果验证了所提方法的有效性。第二,研究了一类具有未知系统幂的不确定高次非线性系统的稳定性控制、故障检测与估计问题。首先,设计了一种新的自适应控制方法,使系统稳定且状态收敛到原点。其次,构造故障检测观测器,实现故障的及时检测;然后设计了故障估计观测器,使故障能及时准确地估计出来。通过对已有文献结果的比较,克服了一些误差,放宽了一些假设。此外,新型观测器不需要输入幂已知的条件,而这条件在普通系统的观测器设计中是必须的。最后,通过仿真算例验证了理论结果。第三,研究了一类具有未知输入幂故障和外部扰动的SISO非线性不确定系统的自适应容错稳定控制问题。利用神经网络设计了一种新的自适应容错控制策略,以保证系统渐近稳定且所有闭环信号收敛到原点,该控制策略可以在线估计未知的系统输入幂故障。此外,该策略放宽了现有结果中提出的一些假设。仿真结果验证了该策略的有效性。

关键词： 非线性切换系统   时滞切换系统   最优控制   全变差   鲁棒控制   灵敏性分析   并行粒子群算法   批式流加发酵  

摘要： 1,3-丙二醇(1,3-PD)是一类新型的化工原料。微生物批式流加发酵生产1,3-PD是一种绿色环保的化工生产方式。近年来,最优切换控制已经广泛应用到化工生产、通讯网络和自动控制等众多领域,一直是优化与控制界研究的热点。本文针对微生物批式流加发酵甘油生产1,3-PD过程,建立了一类非线性切换系统。考虑到实际发酵生产过程中改变甘油进料速率对最优控制策略的影响,研究了一类涉及光滑进料速率变化费用并满足路径约束的最优切换控制问题。主要包括以下两部分内容:研究了肺炎克雷伯菌微生物批式流加发酵甘油生产1,3-PD具有控制变化费用的最优切换控制问题。首先,本文提出了一个非线性切换控制系统来描述该发酵过程。以甘油的光滑进料速率以及间歇过程和流加过程之间的切换时刻为控制变量,以终端时刻1,3-PD产量最大化和进料速率变化费用最小化为性能指标,提出了一个满足连续状态不等式约束的最优切换控制问题。通过应用一种新的控制参数化方法,将该最优控制问题转化为一系列参数优化问题。进一步,应用时间尺度转化方法,将具有可变切换时刻的优化问题转化为具有固定切换时刻的等价问题。通过约束转换技术,将该等价问题近似为一系列非线性规划问题。同时推导了光滑进料速率总变差的解析表达式。在此基础上,开发了一种包含约束梯度信息的并行粒子群优化算法来寻找最优的控制策略。数值结果表明:牺牲少量的1,3-PD可以显著减小甘油进料速率的变化费用。考虑到微生物的代谢机制,即新生物量的产生受到营养物质代谢时间的延迟,研究了批式流加发酵过程中具有控制变化费用的鲁棒时滞最优切换控制问题。根据实际发酵过程,本文提出了一个受路径约束的非线性时滞切换系统来描述生产过程。目标是为该过程设计一个最优控制方案,使得(i)该过程在终端时刻产生足够高的1,3-PD浓度;(ii)该过程在终端时刻甘油进料速率变化费用最小;和(iii)1,3-PD产量对时滞的变化具有鲁棒性。据此,提出了一个目标函数中同时考虑1,3-PD产量、进料速率变化费用以及1,3-PD产量对时滞的灵敏度的最优切换控制问题,本问题的控制变量是甘油的进料速率以及间歇过程和流加过程之间的切换时刻。通过引入一个辅助时滞切换系统,得到了1,3-PD产量关于时滞的灵敏度表达式。通过应用控制参数化方法、时间尺度转化和约束转换技术,得到最优控制问题的近似优化问题。在此基础上,应用改进的并行粒子群优化算法求解该近似优化问题。最后,数值结果表明所得的最优控制策略在时滞不确定下具有较好的鲁棒性。

关键词： 智能控制  

ISBN: (纸本)9787122429667

摘要： 本书围绕智能汽车域控制器技术、域控制器分类、域控制器硬件架构、域控制器软件架构、面向服务的架构、云管端跨域协同等技术，以图说的形式，讲解了相关概念、原理、设计方法。

关键词： 逻辑系统   有限值系统   矩阵的半张量积   有限状态自动机器   临界可观性   自适应控制  

摘要： 工业4.0是指利用信息物理系统将工业生产过程中各环节设备的状态信息数据化。其次,通过大型信息网络对设备状态信息进行综合分析决策,最终实现设备智能化运行。信息物理系统在人与物理系统之间增加了信息系统。因此,信息系统是信息物理系统一个重要特征,赋予了信息物理系统独有的分析决策特征。与常见的连续或离散时间系统不同,信息系统是一个典型的离散事件系统,其行为被有限状态自动机器这一数学模型所描述。本文的研究对象为有限状态自动机器,核心工具为矩阵的半张量积(Semi-Tensor Product of Matrices,STP)。主要研究内容划分为系统分析、系统优化与系统控制三个范畴。具体地: 1.系统分析为研究有限状态自动机器的临界可观性问题。首先,利用矩阵的半张量积理论对非确定型有限状态自动机器的动态过程进行建模,得到等价的代数模型。其次,基于传统临界可观性的定义,根据不同应用场景的需求,提出二种新的临界可观性概念。借助代数模型,分别得到三种临界可观性的代数判据与算法。最后,将结论推广至有限状态自动机器并联网络,得到相应的算法并给出数值实例以验证结论的有效性。 2.系统优化为有限状态自动机器的静态结构优化法。针对矩阵半张量积所带来的“维度爆炸”问题,提出一种静态结构优化法。该方法摒弃了从动态视角审视有限状态自动机器行为的观点,而是从其静态拓扑结构视角审视相关问题。具体地,基于有限状态自动机器的代数模型,从静态视角出发,得到有限状态自动机器闭环检测问题的静态优化判据与算法。其次,根据一个闭环内所有状态都是互相可控这一事实,提出可控等价型与最小可控等价型的概念并给出相应算法。借助闭环检测的静态优化思想,重新审视可控性与最优路径问题,并得到相应的静态优化判据与算法。最后,给出数值实例以验证结论的有效性。 3.系统控制为有限状态自动机器的模型参考自适应控制。针对有限状态自动机器状态转移过程中的不确定性或干扰问题,从连续时间系统中获得启发,将连续系统的模型参考自适应控制引入有限状态自动机器领域中。首先,给出有限状态自动机器的误差概念与定义。其次,得到有限状态自动机器模型参考自适应控制的存在性条件。基于该存在性条件,优化并解决模型参考自适应控制器的设计问题。最后,给出数值实例以验证结论的有效性。

关键词： 混合动力客车   能量管理策略   基于确定规则   自适应控制   全局优化  

摘要： 在能源短缺、环境污染及碳中和的背景下，混合动力汽车技术得到快速发展，其能够使各动力源部件达到最佳的能量分配效果进而获得最佳的车辆燃油经济性、排放性等指标。本文以混联式混合动力客车作为研究对象，主要研究内容如下所示：　　（1）基于MATLAb/Simulink软件建立混合动力整车仿真平台，通过详细分析发动机模型、电机模型、电池模型以及整车纵向动力学模型的数学建模原理，采用理论与试验相结合的方法，完成整车模型的构建。为后续整车能量管理策略设计研究、仿真分析、HIL验证等工作提供了较好的平台。　　（2）建立基于确定规则（Rule-based，RB）的控制策略，根据驱动电机的需求电功率和不同电池SOC下的电池充放电极限功率，以发动机最小BSFC为目标，对发动机工作点进行在线寻优;以NEDC循环的等效百公里油耗为优化目标函数，采用直接模式搜索算法同时对系统工作模式切换边界参数和电机侧变速箱传动比进行优化分析。仿真表明，与单齿轮和参数优化前情况相比，优化后的情况可以改善电机和发动机工作点的分布，提高了燃油经济性。　　（3）设计了基于等效燃油消耗最小策略（Equivalentfuelconsumptionminimizationstrategy，ECMS）的控制策略，并采用PI算法实时更新燃油等效因子以保证电池SOC轨迹变化在理论范围内，进而提出一种实时控制的自适应等效燃油最小策略（A-ECMS）;面对三种不同循环工况，采用遗传算法对ECMS策略燃油等效因子和SOC惩罚函数的指数进行全局优化，获得最佳等效因子初始值并应用到A-ECMS策略中，仿真表明比RB策略具有更好节油效果;随后提出基于动态规划（Dynamicprogramming，DP）的全局优化策略，以DP结果作为基准，对给定工况实时等效因子进行优化并应用到A-ECMS算法模型中，仿真表明优化后的A-ECMS算法能够达到更好的油耗控制效果。　　（4）基于Speedgoat和NI-PXI硬件实时系统，结合Veristand等软件，搭建实时仿真平台进行硬件在环测试，将整车模型分解为控制端模型和被控端模型，分别编译部署在Speedgoat控制器和NI控制器中，两端通过CAN总线进行信息传递，验证了A-ECMS算法与RB算法的实时性与可行性，为整车控制器的开发和应用研究奠定基础。