关键词： 图像处理   编程语言   Python   智能控制  

摘要： 为解决传统自动化系统融入图像处理难题,需借助高级编程语言进行开发。在自动化系统中一般控制器PLC的容量都很小,且逻辑控制及编程语言具有局限性,无法满足大量的数据或图片处理,而智能工厂建设需要整合大量的设备数据进行处理。在高级语言中其Python数据结构丰富,内置各种领域的第三方库函数,能够分析生产过程中的图像属性,弥补自动化中PLC的控制缺陷。运用Python语言将图像处理应用在自动化控制系统中,并进一步提出发展自动化智能控制的解决对策。

关键词： 道路照明   管控趋势   智能控制   节能降耗  

摘要： 城市公共照明需求持续增加,用电需求不断增长,在道路照明管理方面的要求更加严格,主管部门要提高重视程度,有效减少能耗。文章分析了当前我国城市道路照明存在的不足,阐述了道路照明管控的发展趋势,并提出了节能降耗的有效措施,为国民经济健康稳定发展提供有效帮助。

关键词： 数字孪生   智能控制   能源监控   洗选工艺   节能降耗  

摘要： 为了提高选煤厂能源的精细化和智能化管理,利用数字孪生技术设计了低碳选煤厂能源监控平台,在搭建选煤厂洗选工艺流线数字孪生体的基础上,通过供配电无人管控技术、重介全流程智能控制技术及煤泥浓缩智能控制技术建立相应生产控制算法模型,对选煤厂电、介、药、水能源进行可视化监测与控制;平台应用情况表明,该平台实现选煤厂生产流程智能控制、能耗智能调节、异常用能报警等功能,促进节能降耗。

关键词： 非线性控制   误差微分控制器   高阶微分器   无模型控制   四旋翼无人飞行器  

摘要： 为了减轻仿射非线性系统中的外部干扰和模型不确定性对控制效果的影响，利用 n 阶误差微分和前一时刻的控制量，设计了一种新型无模型控制器-误差微分控制器(Error Differentials Controller，EDC）。在充分讨论未知模型下EDC设计过程、稳定性条件和分析计算方法后，通过使用 EDC 和高阶微分器(Higher Order Differentiator，HOD)设计了无模型控制系统。该控制系统使用 HOD 估算 n 阶误差微分，并根据 EDC 计算控制量。为了验证EDC的有效性，应用由其组成的无模型控制系统对单输入单输出系统(Single-Input Single-Output，SISO)和多输入多输出系统(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)非线性系统进行控制，并将结果与其它控制器的结果进行了比较。结果表明，与 PID 和高阶微分反馈控制器相比，EDC在抗干扰能力、动态性能和控制质量方面都更胜一筹。

关键词： 卫星通信车载站   中频功率控制   深度Q学习网络  

摘要： 针对传统卫星通信车载站中频信号功率控制策略中存在的自动化程度低、控制效率低下等问题，提出了一种基于深度Q学习网络（Deep Q-learning Network， DQN）的功率智能控制方法。将功率控制决策转化成一个马尔可夫决策过程：选取信道终端设备（Channel Terminal，CT）参数构建状态空间，以终端链路操作和禁呼时间构建动作空间，设计了基于业务价值的奖励函数和基于物理特性的状态转移函数。本文提出的控制策略实现了中频信号功率控制智能化，仿真实验结果表明：算法收敛状态平均回报可以达到主流深度强化学习算法水平，平均回合训练时间仅为对照组最长时间的6.45%。

关键词： 燃油流量   非匹配不确定性   自适应鲁棒控制   实用稳定性   参数优化  

摘要： 针对存在不确定性的电液伺服驱动下航空燃油泵流量系统，提出了一种能够实现燃油流量稳定跟踪的自适应鲁棒控制策略，并基于神经网络进行优化设计。首先根据电液伺服变量机构、柱塞燃油泵和控制系统的动力学特性，构建了航空燃油泵流量系统非线性耦合动力学模型。然后，考虑所构建系统“非匹配”不确定性控制问题，通过状态变换将系统转换成“匹配”型不确定系统。接着采用α综合表征系统不确定性影响，设计自适应律在线估计，由此提出鲁棒控制器，并通过实用稳定性理论证明受控系统的稳定性。同时采用神经网络对控制参数在线优化。最后，通过联合仿真实验验证所提控制方法的有效性。这项工作综合考虑航空燃油泵流量系统的耦合性、非线性和不确定性，并设计控制策略与优化方法。

关键词： 旋转柔性体-梁   自适应控制   输入间隙   李雅普诺夫直接法  

摘要： 研究了旋转柔性体-梁系统的边界镇定控制问题。该系统由下边界垂直固定在旋转刚性圆盘上的一维柔性梁和安装在另一端的有效荷载（端部质量）组成。假设边界控制作用在端部质量上，系统同时受到非线性输入间隙和未知扰动的影响。输入间隙被视作与非线性输入误差相关的期望控制输入，并转化为外部扰动。针对这一特性，设计了一种自适应控制器，以实现对梁横向位移的稳定控制。通过李雅普诺夫直接分析法严格分析了闭环系统的稳定性。最终，数值仿真结果验证了所提出的自适应边界控制器的有效性、鲁棒性及适应性。

关键词： 永磁同步电机   滑模控制   高阶滑模   超螺旋算法   自适应控制  

摘要： 针对超螺旋算法(super-twisting algorithm， STA)参数选取依赖干扰上界信息的问题，提出了一种新型自适应超螺旋算法(novel adaptive super-twisting algorithm， NASTA)。该算法通过一种改进的自适应律来调节控制增益，在扰动增大时增益变大，系统到达稳态时增益减小并维持在一个固定值。改进的算法被运用于PMSM矢量控制系统的速度控制器中，同时运用了干扰观测器对总干扰进行补偿，缩短了负载变动后的调整时间。通过仿真和实验，与STA和另一种自适应超螺旋算法(adaptive super-twisting algorithm， ASTA)进行比较，验证了改进的NASTA的有效性和优越性。仿真和实验结果表明，NASTA的超调量小，抗干扰能力更强。

关键词： 智能机房   模糊PID   自适应控制   OPC技术   节能  

摘要： 针对信息中心机房中每个机柜工作负载的不同，机柜设备最大温差可达到25℃，使得冷通道传输的冷风量必须满足最大温度负载，导致日常能源消耗过大造成资源浪费，故使用一种通风地板调节送风量对整体变化不均匀的温度场进行控制。针对具有滞后性的机房房间系统，采用模糊逻辑控制规则的自适应算法对传统的PID控制器进行优化，实现对通风地板风量调节的自适应控制。使用Simulink作为仿真平台，搭建了机房温度控制系统，仿真结果显示模糊自适应PID控制相较于传统PID控制效果提升了40%，自适应、鲁棒性能良好。利用信息中心机房作为实验地，在每个机柜中安装RS-WS-N01-8型温湿度传感器，通过Modbus-RTU通信协议进行数据采集，利用工业OPC技术实现与Matlab进行数据交互。实验结果证明利用模糊自适应控制算法使得房间内温度变化相对均匀，冷风量消耗率减小36%左右，减小了风量输入，达到了节能的目的。

关键词： 新能源汽车   横摆角速度   无静差跟踪   鲁棒控制   内模原理  

摘要： 由于新能源汽车行驶过程易受到车辆行驶状态的影响，当状态发生较大变化时，如果未能及时适应，就可能导致横摆角速度跟踪不准确，影响车辆行驶稳定性、增加交通事故风险的问题。因此，提出新能源汽车横摆角速度无静差跟踪鲁棒控制，首先通过单预瞄点规划汽车的虚拟轨迹，然后计算汽车质心以无偏差方式沿规划轨迹稳定行驶时的理想横摆角速度并加以优化，最后引入内膜原理构建内环为镇定补偿器、外环为内模伺服补偿器进行新能源汽车横摆角速度无静差跟踪鲁棒控制，以更好地适应车辆行驶状态的变化，并基于控制条件，采用极点配置和待定系数法求解系统控制量，实现横摆角速度无静差跟踪鲁棒控制。实验结果表明，所提方法能够有效跟踪理想轨迹和理想横摆角速度、降低侧向位移和航向角误差，且在行驶状态发生连续变化下，横摆角速度结果与理想结果接近，具有较好的鲁棒性，能及时适应行驶状态的变化。