半主动悬架系统控制仿真

基于李雅普诺夫稳定性理论,设计了汽车半主动悬架的模型参考自适应控制器.自适应控制器包括可调前置控制器和状态反馈控制器.推导了自适应控制律与约束条件.结果表明:该控制器具有很好的鲁棒性和抗干扰性,对系统非线性和模型参数的不确定性具有广泛的适应性.仿真证实了控制器设计的有效性.     

仿人形机器人运动的自适应控制

用Danevit-Hartenberg坐标变换法推导了仿人机器人的动力学与运动学方程,建立了仿人机器人的广义雅可比矩阵.设计了自适应控制器,以保证该仿人机器人系统的渐近稳定.给出了该机器人在做高难度舞蹈动作时各关节的运动轨迹以及仿真截图.结果验证了该方法的可行性和有效性.     

四轮独立转向车辆稳定性的模糊最优控制方法

为改善四轮独立转向（4WIS）车辆的操纵稳定性,在设计了4WIS模型跟踪最优控制器的基础上,对最优控制参数对控制性能的影响以及4WIS车辆转向动力学特性进行了分析,提出了一种基于车辆转向状态的最优控制器参数调整策略,并设计了模糊逻辑控制参数调节器,实现最优控制器参数的自适应调整.结合4WIS车辆的八自由度动力学模型对提出的模糊最优控制系统进行仿真实验分析,结果表明:设计的4WIS模糊最优控制系统能够极大地改善车辆的稳定性与安全性;在高速低附着系数的极限工况下,该系统仍然够能保证车辆的理想转向状态.该系统对于强侧向风一类的侧向干扰具有很强的抑制能力;风速90 km/h的强侧风且无驾驶员干预情况下,车辆在320 m行驶距离内,侧向偏移量仅为0.78 m.      

未知负载和转子电阻的交流感应电机自适应控制

基于自适应观测控制器设计了三相交流感应电机调速系统,该控制器在未知电机转子电阻和负载及不需要测量磁链情况下,可同时且不受限制地单独控制电机转速(转矩)和磁链.控制器只测量转速、电压和电流信号自适应估计磁链和未知参数.用该控制方法设计了两相坐标轴磁场定向电机模型,系统不存在非线性,因此适合离散化和DSP系统的数字实现.     

前馈多源信息下异构动力学卡车队列协同控制系统

针对目前卡车队列动力学异构性所导致的系统弦稳定性、内部稳定性以及队列耦合性降低的问题,提出了一种异构协同自适应巡航系统控制器设计方法,建立了基于前馈多源信息的异构动力学卡车队列闭环耦合系统;考虑由异构车型所构成的卡车队列存在发动机执行器的饱和态异构问题,建立了发动机饱和性和状态约束条件;在上层协同控制器的基础上,建立了一种非线性下层异构发动机扭矩输出控制模型,用于控制车辆动力学仿真软件TruckSim中的真实车辆模型;建立了基于三维燃油特性图的车辆能耗模型,用于计算实时车辆油耗和节能性分析;通过频域分析法,结合已知异构动力学参数量化标定了协同自适应巡航系统控制器的增益,确保系统满足弦稳定条件。分析结果表明：相比同构动力学控制器,异构协同自适应巡航系统控制器可以确保距离误差在-0.01～0.15 m内,优于同构控制器作用下的-0.3～0.5 m,且当领航车进入匀速行驶状态时,跟随车辆能立刻收敛至相同的行驶状态,收敛性能优于同构协同自适应巡航控制系统;卡车队列节油率最大可达8.15%,随着车头时距减小至0.5 s,平均节油率最大可达8.10%。由此可见,多源前馈信息异构控制系统能有效降低车...     

基于计算智能的高压直流输电系统自适应控制

HVDC系统的常规控制普遍采用PI控制策略,该策略是基于固定增益的稳定运行状态进行控制器设计的.由于HVDC系统的响应随运行状态的变化而改变,使得PI控制器的性能很难实现最优.本文基于计算智能理论(Computational Intelligence,CI),将粗糙集理论与粒度计算技术相结合,提出了一种新型的高压直流输电自适应控制器,该控制器可根据HVDC系统运行参数的动态变化对增益大小进行调节,从而使系统的控制性能得到优化,仿真试验结果证明了这一结论.     

高速列车的自适应容错跟踪控制

针对执行器故障下高速列车的速度和位移跟踪控制问题,考虑模型参数的不确定性,引入自适应控制技术,设计了列车的自适应容错跟踪控制器.该控制器不依赖于列车模型参数的先验知识,不需要故障检测与诊断设备,可以有效克服列车模型参数未知以及执行器故障的影响,实现执行器故障下高速列车对目标速度和位移曲线的精确跟踪.基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性.仿真结果说明该控制器具有良好的容错跟踪控制能力.     

神经网络在车辆半主动控制中的应用

针对车辆半主动悬挂模型的非线性特性，研究了采用神经网络的自适应控制在车辆悬挂半主动控制中的应用，设计了采用前馈神经网络的辩识器和控制器，对控制器网络采用的学习规则进行了分析。仿真计算表明，采用神经网络自适应控制方法能有效改善车辆的平稳性，采用的神经网络辩识器和控制器的改进BP算法是有效的。     

车辆自适应巡航控制算法的设计与仿真

为实现智能车辆的自适应巡航功能,基于车速跟踪及PID控制理论设计了具有上下两层结构的自适应巡航控制系统.下层控制器根据上层控制器计算出的期望车速对节气门开度和制动力矩进行协调控制.在保证控制精度的前提下简化了算法.多种工况下的仿真实验表明控制器的控制效果良好.     

静压驱动系统PID参数整定及其模糊自适应控制

文章在分析静压驱动系统组成及数学模型的基础上。分别采用临界比例带法和NCD优化法对PID参数进行整定,并应用模糊控制理论,设计了一种模糊自适应PID控制器。该控制器根据马达转速偏差和偏差的变化率,利用模糊逻辑实现PID参数的在线调整,使系统具有较好的自适应能力和较强的抗干扰性。并在Matlab／Simulink环境下对其进行了动态仿真。仿真结果表明,NCD优化法的整定效果较好,模糊自适应PID控制器的性能优于常规PID控制器。     

节电照明控制器的研究

本文根据我国部分地区夜间电网电压偏高,浪费电能和影响灯具寿命的问题,设计了一种主电路采用双向品闸管交流调压,移相控制电路全部采用集成电路的节电照明控制器.     

船舶航向非线性系统的模糊神经网络智能控制器设计

船舶航向控制系统具有典型的非线性和不确定性特性，并受自动舵执行能力的约束，这使得作为船舶智能化基础的航向控制极具挑战性。首先分析了船舶航向运动特性，给出带有舵约束的航向运动非线性数学模型；然后以模糊神经网络为控制器结构，在噪声加入和参考轨迹设置算法的支持下使用遗传算法对控制器参数进行自动搜索和优化，设计一种船舶航向智能控制器；最后对航向控制进行仿真。结果表明，所设计的航向智能控制器对船舶参数摄动和扰动具有良好的鲁棒性能。     

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鉴于模糊神经网络具有良好的非线性特性、学习能力、自适应能力和抗干扰能力,本文将模糊神经网络技术引入到高速公路入口匝道控制中。提出一种基于GA和BP算法的模糊神经网络控制器,并对控制器进行了详细设计。设计过程主要分为三部分：输入输出参数的选择、模糊神经网络的结构设计以及基于GA-BP的学习算法设计。最后,使用MATLAB软件对其进行了仿真。仿真结果表明,本文提出的方法是有效的,较之基于BP的模糊神经网络控制和ALINEA控制,能更好地稳定主线交通流密度。     

一种新的CMAC自学习控制器

本文通过分析ＣＭＡＣ神经网络的学习机制和连续搅拌反应釜的结构,提出了一种自动选择学习率的ＣＭＡＣ自学习控制方法。给出了自学习控制器的结构和算法。并以连续搅拌反应釜模型为对象进行了仿真研究。这种网络每次学习少量参数,算法简单。仿真结果表明所提出的控制器优于传统的ＰＩＤ控制器。     

基于凌阳SPCE061A的电阻炉温度控制系统

介绍了一种以凌阳16位单片机SPCE061A为核心,以固态继电器作为功率控制元件的温度控制系统．采用模糊PID控制算法,实验表明,有较好的温度控制效果．     

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模糊控制器的应用于1977年首次在文献中提出,其中指出对于有简单绿灯延时控制的单车道交叉口,模糊控制器比车辆感应式控制器更具优势。此后,模糊控制器有了进一步发展,关于交通信号控制的模糊逻辑方法的研究也进一步深入,该方法被陆续应用于无转向车流的双车道交叉口、无限制的单车道交叉口、多交叉口、相位顺序和相位时长控制、拥挤交叉口和路网等等,尤其在高负荷和不均衡交通流条件下表现出优于传统交通信号控制方法的特性。模糊逻辑方法可以改善自适应交通信号控制,改变自适应控制器和TMS的整个决策过程,很大程度上改善未来的交通需求管理方法,然而这类交通信号控制和交通需求管理方法的实际应用并不多见。在诸如沙特阿拉伯这样的发展中国家,学者应根据本国的特有情况研究基于模糊逻辑的交通信号控制与TMS的发展潜力,从而减少拥挤导致的各种损失。     

一种神经网络自适应PID控制器

采用神经网络与模糊逻辑相结合的方式，构造了一种自适应ＰＩＤ控制器。该控制器用具有改进学习算法的神经网络作ＰＩＤ参数调节器，用模糊神经网络对被控对象进行模型辨识，综合了神经网络，模糊控制和ＰＩＤ控制的优点。结构简单，易于实现，且适应环境能力强。     

Research on Network Delays of Networked Control Systems

In networked control systems (NCS), the main problem is time delays induced by communication network, which can deteriorate the performance of the systems, even cause the systems instability. If we know the exact network delays, we can compensate for their effect by modifying the parameters of the controller. Hence how to get the knowledge of these delays in the network is critical. This paper analyzed the different characteristics of network delays from sensor to controller and from controller to actuator and presented the methods of online evaluaticm of these delavs. The experiment shows these methods are valid.     

基于神经网络的多变量模糊自整定PID控制器

针对脉冲ＴＩＧ焊动态过程控制提出了一种基于ＢＰ神经网络的多变量模糊自整定ＰＩＤ控制器。该控制器利用神经网络在线学习具有多变量耦合，非线性及不确定性的复杂的焊接动态过程的控制规则，实现ＰＩＤ参数的自动整定。仿真实验结果表明该控制器不仅具有模糊控制的简单，有效的非线性控制作用。还具备了神经网络的学习与适应能力，以及ＰＩＤ控制的普遍适用性。     

基于PLC的风机控制技术在公路隧道中的应用——以南安金淘至厦门高速公路为例

可编程控制器（PLC）是一种以微处理器为核心,融合了计算机技术、自动控制技术和网络通信技术的通用工业控制设备.PLC因其硬件配置灵活、组态方便、编程方法简便、抗干扰能力强、能适应较恶劣的工业环境、维护方便等优点,在进行逻辑控制方面广泛应用于工业控制系统的众多领域.针对隧道通风机的工作环境和运行特点,以PLC为主要控制设备,介绍了南安金淘至厦门高速公路隧道通风系统的组成及其实现自动控制系统的软硬件构成.