关键词： 包含控制   多智能体系统   鲁棒控制   非凸约束  

摘要： 随着人工智能的快速发展,分布式包含控制问题受到越来越多学者的关注,相关的研究成果大量应用于军事和民用等诸多领域。在实际应用中,由于系统自身存在的物理限制,智能体的控制输入往往会受到非凸约束。同时,由于环境存在时变性,需要考虑外部扰动和系统参数不确定性给系统输出带来的影响。本文研究了在系统控制输入非凸受限情况下具有外部扰动和系统参数不确定性的包含控制问题。主要内容如下:针对控制输入非凸受限的一阶连续系统,考虑了外部扰动和系统参数不确定性带来的影响,基于投影算子设计了一种分布式算法来解决包含控制问题以及增强抗干扰能力。首先,为了处理控制输入非凸受限带来的强非线性,利用泛函同胚思想引入比例因子将原非线性系统转化为类线性时变系统。其次,从零输入和零状态的角度,结合李亚普洛夫函数来分析系统的收敛性,在拓扑结构无向联通的情况下,给出了一阶系统非凸受限分布式鲁棒L2-L∞包含控制的稳定性条件。最后,通过数值仿真验证了算法的有效性。针对控制输入非凸受限的二阶连续系统,考虑了外部扰动和系统参数不确定性带来的影响,克服状态积分耦合困难,基于局部信息和投影算子设计了一种分布式算法来解决包含控制问题和增强抗干扰能力。首先,为解耦状态积分耦合关系,利用泛函同胚思想将原系统转化为等价非线性系统。其次,通过引入比例因子将等价非线性系统转化为类线性时变系统。然后,结合李亚普洛夫函数和凸分析理论来分析系统的收敛性以及计算比例因子的取值范围,并通过重新构建李亚普洛夫函数,在拓扑结构无向联通的情况下,给出了二阶系统非凸受限分布式鲁棒L2-L∞包含控制的稳定性条件。最后,通过数值仿真验证了算法的有效性。

关键词： 四旋翼无人机   单向滑模控制   全局滑模控制   自适应控制   Lyapunov稳定性理论  

摘要： 近些年来,在无人机领域,四旋翼飞行器因操作方便、结构简单、机动性能好等优点受到了国内外关注。四旋翼无人机是典型的非线性、强耦合特性的欠驱动系统,易受到外部扰动的影响。因此飞行强鲁棒控制技术仍然是四旋翼无人机领域的研究热点之一。针对四旋翼飞行器在飞行时存在的强不确定性和抗干扰能力差等问题,本文将以设计具有强鲁棒性的飞行控制系统为主要目标,对四旋翼无人机进行一系列的研究工作。本文的主要研究内容如下: (1)针对F450四旋翼无人机的结构特性,给出其地面坐标系和机体坐标系的相关定义,并对飞行过程中四旋翼无人机的受力情况进行分析,随后根据Newton-Euler方程建立其六自由度非线性动力学模型。最后,考虑到四旋翼无人机典型的欠驱动特性,采用内外环控制结构形式,设计其飞行控制系统架构框图。 (2)考虑到四旋翼无人机对控制系统强鲁棒性的控制需求,采用单向滑模控制理论,并结合单向滑模指数趋近律,分别对四旋翼无人机的位置子系统和姿态子系统设计相应的单向滑模控制器(USMC,Unidirectional Sliding Mode Controller)。结果表明,单向滑模控制器实现了对四旋翼无人机位置与姿态的有效控制,证明了该控制器的有效性和稳定性。 (3)为改善单向滑模控制算法存在的响应速度较慢和全局鲁棒性差等问题,结合全局滑模理论,对单向滑模控制理论进行改进,针对四旋翼无人机的位置子系统和姿态子系统设计全局单向滑模控制器(GUSMC,Global Unidirectional Sliding Mode Controller),并结合Lyapunov稳定性理论证明控制系统的渐进稳定性。随后通过仿真对比验证全局单向滑模控制系统的全局鲁棒性和快速性。结果表明,全局单向滑模控制算法有效提升了飞控系统的响应速度和全局鲁棒性。 (4)为解决单向滑模控制由于子空间的切换而在原点处存在抖振问题,结合自适应控制算法,对单向滑模控制理论进行改进,针对四旋翼无人机的位置子系统和姿态子系统设计自适应单向滑模控制器(AUSMC,Adaptive Unidirectional Sliding Mode Controller),通过Lyapunov稳定性理论证明控制系统的渐进稳定性,并通过姿态控制和轨迹跟踪仿真验证了所设计的控制系统的有效性。 因此,本文的研究工作主要对单向滑模控制在四旋翼无人机上的应用展开研究,验证了该算法的有效性,结合其他算法提高了控制器的性能。

关键词： 智能机床   误差补偿   自适应加工   模糊控制   切削颤振  

摘要： 机床智能控制系统是智能机床的核心和大脑,而智能机床又是智能制造领域的关键组成部分。因此,对机床智能控制系统的研究和改善有助于提升制造业核心竞争力,具有重要工程价值。区别于传统数控系统,机床智能控制系统具有自感知、自决策及可代替人工经验进行智能判断等功能。因此本文以能够提高数控机床加工过程智能化水平的三个途径(误差补偿、自适应加工、颤振监测与抑制)着手展开研究,旨在为机床智能化发展提供一定的理论参考依据。首先,针对机床误差补偿进行研究,通过误差溯源分析得到了占据机床总误差比重最多的是几何误差及热误差。对于几何误差,使用激光干涉仪测量并辨识了三轴机床的21项误差元素,并采用切比雪夫多项式对误差元素进行拟合,改善了龙格现象,又建立了基于齐次坐标变换原理的几何误差空间数学模型。对于热误差,本文主要以发热量最大的电主轴为研究对象,提出了基于热弹性理论与温度场积分中值定理的电主轴径向、轴向热误差建模方法,分别得到了温度与径向热漂移的数学模型及温度与轴向热伸长的数学模型,尤其是建立了轴向热误差的线性模型(仅需一个传感器测量关键点处温度即可得到热伸长量)大大减少了传感器的数量及操作难度。又提出了一种基于球杆仪的电主轴热误差测量新方法,并将测量值与建模值做了比较,验证了所提热误差建模方法的可靠性。然后,针对自适应加工进行研究,提出了基于模糊控制理论的主轴恒功率自适应加工控制系统,为了克服模糊控制器在反模糊化时计算量大、占用资源多的问题,提出了使用Matlab建立模糊控制表的方法,在控制时只需进行查表即可得到控制量,大幅提高了控制效率和响应速度。而模糊控制器由于其特性,会产生稳态误差,且响应速度不佳,针对该问题本文又提出了双模态控制和引入误差积分环的控制优化方法,在消除稳态误差的同时改善了系统响应速度。而对于模糊控制中参数选取过度依赖人工经验且缺乏理论依据的问题,提出了基于鲸鱼优化算法并使用Matlab与Simulink联合仿真的参数寻优技术路线。其次,切削过程发生的颤振也是阻碍机床提高加工效率和智能化水平的重要因素。针对颤振的监测与抑制进行研究,本文提出了改进的小波包能量熵颤振监测指标,排除了主轴转频及齿通过频率对能量熵值计算的影响,提高了监测灵敏度和可靠性。因为单一能量熵指标易受环境高频噪音的干扰,为了改善该问题,本文从刀具运动机理着手,并结合庞加莱截面分析法,提出了与主轴转频同步采样的方差监测指标,使用双指标对颤振进行监测将大幅提高鲁棒性。为了抑制颤振,对切削系统进行了动力学建模分析,得到了基于转速迭代的颤振抑制算法。最后,为了对前文所提出的误差补偿及颤振监测抑制方法进行试验验证,开发了基于坐标原点偏移法的外挂式误差补偿器,对机床几何误差和热误差进行了补偿试验。但由于该补偿器是并行数据传输方式,占用机床硬件资源较多,后又使用C#语言和Visual Studio 2015开发了基于TCP/IP通讯协议的机床智能控制系统,并用该系统完成了误差补偿、颤振监测与抑制试验。试验表明该控制系统提高了机床加工精度并有效提升了机床的智能化水平。

关键词： 四旋翼无人机   高阶微分器   无模型控制算法   轨迹跟踪  

摘要： 四旋翼无人机是一类具有欠驱动、强耦合、多变量等特点的非线性系统,其数学模型较为复杂,且对外部扰动十分敏感。针对带有未知外部扰动和内部模型不确定的四旋翼无人机飞行控制问题,本文设计了无模型非线性控制方法,以此提高系统的跟踪能力和抗干扰性能,并通过建模仿真实验进行了算法验证。主要研究工作如下:第一,分析了四旋翼无人机的结构特点和飞行运动方式,通过受力和力矩分析,利用牛顿第二定律、欧拉公式等基础理论建立了四旋翼无人机的动力学模型。然后以此为基础,在考虑外界干扰的情况下,对模型进行了适当的简化,为后文四旋翼控制系统的设计打下建模基础。第二,设计了基于高阶微分器的RBF四旋翼无模型控制系统,在加入外界扰动的情况下,基于反步控制原理引入了HOD和RBF神经网络。利用HOD的高精度滤波特性估计系统输入输出的各阶微分信号,并通过RBF神经网络逼近系统模型,从而设计出HODRBFBSC控制器。最后通过仿真实验,分别与PID和HODFC控制算法进行结果对比,验证了该控制方法的有效性。第三,为了减少实验过程中计算的复杂性,提高系统仿真运行速度,设计了一种新型的无模型误差微分控制器(EDC),以误差微分控制原理为基础,针对高阶非线性系统控制问题,引入了HOD来估计系统的n阶误差微分,利用EDC来计算控制器的输出,设计出四旋翼无模型控制系统,并通过建模仿真实验对EDC的控制性能进行定性和定量分析,结果表明了该控制器具有良好的鲁棒性和抗干扰能力,使四旋翼无人机的飞行控制效果得到进一步提升。

关键词： 并联机构   自激振动   振动控制   模糊神经网络   自抗扰控制  

摘要： 平面3-■RR柔性并联机构的闭链耦合约束作用导致其奇异性复杂，而机构在逆向雅可比奇异位形附近易发生自激振动，严重影响机构的精度并对其结构造成破坏。为了让并联机构重新恢复正常工作，设计振动主动控制算法对自激振动进行抑制。首先，建立了机构的逆向运动学模型，并基于速度雅可比矩阵获得并联机构的奇异判定条件；其次，在完成自激振动产生机理分析的基础上，对振动加速度信号进行了滤波和移相处理；然后，结合加速度反馈与位置误差补偿，设计了模糊神经网络非线性控制器、反向传播（back propagation，简称BP）神经网络自抗扰控制器；最后，通过振动主动控制实验，验证了2种智能控制算法的有效性。实验结果表明，所设计的2种控制算法能够在保障并联机构位置精度的条件下，对自激振动进行快速且有效的抑制。

关键词： 分数阶Hopfield神经网络   反馈控制   同步   参数未知   自适应控制  

摘要： 作为整数阶微积分的广义形式,分数阶微积分可以更精准地描述复杂的物理现象。将分数阶微积分理论应用在Hopfield神经网络可以更准确地模拟神经元的行为,从而提高神经网络模型的精度和可靠性。本论文主要利用Caputo型分数阶微积分定义来研究时间有限的Hopfield神经网络的同步行为。首先,针对无时滞和有时滞的分数阶Hopfield神经网络,分别设计了时滞无关和时滞相关的反馈控制器,探讨其固定时间同步问题,并估计了同步Setting时间上界;其次,对于参数完全未知和激活函数不同的时滞分数阶Hopfield神经网络系统,分别针对时滞已知的情况和时滞未知且系统状态有界的情况,本文设计了两个自适应控制器,实现了驱动-响应系统的有限时间同步。主要内容分为以下两个部分:1.研究了分数阶Hopfield神经网络分别在无时滞和有时滞情况下的固定时间同步。设计了两个不同的反馈控制器,实现了驱动-响应系统在固定时间间隔内同步。基于Lyapunov稳定性理论,分别推导出了无时间延迟和有时间延迟分数阶Hopfield神经网络的同步准则,并通过两个数值例子说明控制器设计的有效性。2.针对驱动系统和响应系统的激活函数不同且参数完全未知的时滞分数阶Hopfield神经网络,设计了两个新的自适应控制器和与误差系统相关的自适应更新律,实现了有限时间同步。基于Lyapunov稳定性理论,分析了驱动-响应系统在Setting时间上界内同步,并估计了Setting时间上界。针对时滞信息完全已知的情况,控制器的设计完全包含时滞信息;针对时滞信息完全未知,驱动-响应系统状态有界的情况,我们改进了上述控制器,实现了系统的有限时间同步。最后两个数值例子展示了自适应控制器设计的可靠性。

关键词： 风力发电机   桨距角控制   鲁棒控制   PI控制   线性自抗扰控制   极值搜索算法  

摘要： 由于目前世界环境面临的挑战,人们对能源需求日益增长,在可再生能源中风能凭借其低成本和可靠性等优势快速发展起来。本文针对大型风力发电机组(Wind Turbine Generation,WTG)的桨距角模型提出了利用线性自抗扰控制器(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)进行分析和设计的问题。自抗扰控制是由韩京清教授所提出的一种先进控制方法,其核心思想是将系统内部扰动和外部扰动视为“总扰动”,通过设计扩张状态观测器对其进行估计和补偿。为了便于控制器参数整定以及将其应用在工业场景中,高志强教授在韩的基础上改进提出了线性自抗扰控制器。本文围绕带迟延的四阶桨距角模型的LADRC设计问题进行了如下研究:1.根据现有的文献推导出变桨控制系统液压驱动单元中包含时滞的风机桨距角模型,在不同的模型配置和工况下,分别得到了三组额定功率不同的风机桨距角模型。针对此类具有时滞的高阶振荡模型,通过伯德图、系统闭环零极点图以及阶跃响应实验研究其动态特性,分析了被控对象因为存在时延和非最小相位环节给控制器设计带来的难点。2.考虑到被控系统易振荡的特点,尝试设计将稳定性和可靠性作为首要目标的鲁棒控制器进行控制。采用回路成形法设计H∞控制器,通过与现有的PI控制方法进行仿真对比,结果表明H∞控制器的设定值追踪能力虽有提升,但在面对扰动时容易振荡,且控制器阶数过高,不易实现。3.设计了一阶线性自抗扰控制器,在一定鲁棒度约束下采用极值搜索算法最小化所选取的成本函数,以达到优化参数的目的。在Matlab/Simulink环境下,改变工况进行仿真测试。结果表明,经过算法优化后的LADRC具有比传统PI控制以及鲁棒控制更加稳定、快速的跟踪性能以及抗扰能力,仿真结果说明了设计的可行性。

关键词： 直流微电网   凸多面体方法   线性矩阵不等式   鲁棒模型预测控制   Tube不变集  

摘要： 直流微电网易于和分布式发电集成,且具有效率高、经济性好等特点,因而得到广泛应用。在直流微电网运行过程中,分布式发电单元的投切、负载突变和拓扑结构的变化都会引起母线电压波动,降低系统的稳定性。因此,对直流微电网母线电压稳定性控制方法的研究具有重要意义。本文针对直流微电网中的不确定性变化引起的母线电压波动问题,从三个方面展开了深入地研究和分析。（1）为了提高所设计控制器在不同运行条件下的鲁棒性,引入了凸多面体方法。首先建立了两个分布式发电单元互联的状态空间模型,并对其拓展得到了具有一般拓扑结构的直流微电网参数确定性模型。然后对直流微电网中分布式发电单元的即插即用、负载突变和拓扑结构变化等不确定性利用凸多面体方法描述,建立了直流微电网的凸多面体模型。（2）针对直流微电网中不确定性变化引起的系统稳定性问题,研究了基于凸多面体方法的直流微电网分散式鲁棒H∞控制策略。利用扩展的线性矩阵不等式得到分布式发电单元子系统和直流微电网系统渐近稳定的条件,通过闭环极点位置约束提升了分布式发电单元的动态性能。然后通过求解分布式发电单元子系统的凸优化问题,得到了基于凸多面体方法的直流微电网分散式鲁棒控制器。在MATLAB/Simulink中模拟了直流微电网中分布式发电单元的即插即用、负载突变和拓扑结构变化,观察系统的动态性能。结果表明:基于凸多面体方法的分散式鲁棒H∞控制能有效地保持电压稳定,与参数确定性模型的鲁棒H∞控制相比,该方法能够更好的抑制负载突变引起的母线电压波动。（3）为了降低不确定性变化对直流微电网母线电压的影响,研究了基于凸多面体方法的直流微电网分散式Tube鲁棒模型预测控制策略。首先对直流微电网凸多面体模型进行离散化处理,将互联耦合项视为扰动,建立了直流微电网的凸多面体离散化模型。然后将直流微电网的凸多面体离散化模型分解为标称系统和误差系统,通过求解模型预测控制器得到分布式发电单元的最优状态轨迹,对误差系统设计辅助反馈控制器,保证了误差系统的渐近稳定性。在MATLAB/Simulink中模拟了直流微电网中分布式发电单元的即插即用、负载突变和拓扑结构变化,观察系统输出电压波动情况。结果表明:基于凸多面体方法的分散式Tube鲁棒模型控制能有效地抑制系统母线电压波动,与分散式鲁棒H∞控制方法相比,该方法对直流微电网中负载突变时具有更强的鲁棒性。

关键词： 网络化控制系统   半马尔可夫跳变系统   网络诱导时延   鲁棒控制   线性矩阵不等式  

摘要： 网络化控制系统（Networked Control Systems,NCSs）取代传统控制系统中点对点的连接方式,通过通信网络连接处于不同物理空间位置的控制系统基本组成单元,具有易于安装与维修、资源共享和远程操作等优点,已经成为生产现代化、生活智能化不可或缺的一个环节。然而,由于通信网络并不是一个完全可靠的通信介质,系统不可避免的会出现网络诱导时延、数据包丢失和网络攻击等约束问题。此外,针对在实际控制系统中被控对象的结构或参数发生变化的情况,半马尔可夫跳变系统对这些具有随机多模态性质的控制系统具有很强的建模能力。本文使用半马尔可夫链描述网络化控制系统中的子系统随机跳变过程,对系统均方稳定性及鲁棒性展开分析,给出模态相关状态反馈控制器设计方法。主要分为以下三个部分: 1.针对控制器切换存在时延的网络化控制系统,研究了系统与控制器之间模态不匹配的异步控制问题。使用半马尔可夫链描述子系统随机切换过程,将带有模态相关状态反馈控制器的闭环网络化控制系统转化为半马尔可夫跳变系统展开研究。构建一个同时依赖于系统模态和逗留时间的Lyapunov函数,给出系统均方稳定性的充分条件,设计了一个与系统模态相关的状态反馈控制器,并基于锥补线性化方法求解控制器增益。最后,通过数值仿真和DC电机仿真验证了所提出的方法的有效性及适用性。 2.针对一类具有随机时延、外部干扰和子系统随机切换的网络化控制系统,提出了一种H∞控制器的设计方法。分别使用马尔可夫链和半马尔可夫链对随机通信时延和子系统随机切换过程进行建模,提出一种新的同时具有随机时延和外部干扰且子系统随机切换的网络化控制系统模型。构建了一个新的Lyapunov-Krasovskii泛函,基于半马尔可夫跳变系统理论给出系统均方稳定并满足H∞性能指标的充分条件,以及满足H∞性能指标的模态相关状态反馈控制器的设计方法。最后,在数值例子和RLC电路系统中验证了该方法的可行性。 3.研究了一类模态转移概率矩阵部分未知的半马尔可夫跳变系统的稳定性分析和控制器设计问题。在实际控制系统中通常难以获得模态转换的统计特征,因此,模态转移概率矩阵的部分信息被认为是未知的。将系统状态空间分为已知和未知两部分展开分析,给每个系统模态一个逗留时间上界,通过构造一个与系统模态和逗留时间相关的Lyapunov函数,给出系统均方稳定性的充分条件和模态相关状态反馈控制器的设计方法。最后,对多组不同的模态转移概率矩阵信息部分未知系统模型进行数值仿真,对比仿真结果说明所提出的方法是有效的。

关键词： 建筑结构设计   钢结构建筑   分散控制   智能控制   抗震性   迭代优化   初始状态   输出结果  

摘要： 建筑结构的分散控制是当前建筑结构设计中的关键技术，本文以抗震性为例对分散控制的具体计算方式与智能控制技术的应用进行探讨，首先以分散控制的初始状态对建筑结构状态方程进行构建；其次以庄家算法对其进行迭代优化，使得输出结果符合最优解的最近原则，并对智能控制体系下的逻辑框架进行设计，实现智能控制功能；最后以100迭代作为最优解结果以12层钢结构建筑作为算力进行仿真，发现建筑结构分散控制能够有效地改进建筑的抗震性能。