Nonlinear Modeling and Neuro-Fuzzy Control of PEMFC

The proton exchange membrane generation technology is highly efficient, and clean and is considered as the most hopeful “green” power technology. The operating principles of proton exchange membrane fuel cell （PEMFC） system involve thermodynamics, electrochemistry, hydrodynamics and mass transfer theory, which comprise a complex nonlinear system, for which it is difficult to establish a mathematical model and control online. This paper analyzed the characters of the PEMFC; and used the approach and self-study ability of artificial neural networks to build the model of nonlinear system, and adopted the adaptive neural-networks fuzzy infer system to build the temperature model of PEMFC which is used as the reference model of the control system, and adjusted the model parameters to control online. The model and control were implemented in SIMULINK environment. The results of simulation show the test data and model have a good agreement. The model is useful for the optimal and real time control of PEMFC system.     

基于事件驱动的城市交通信号控制方法

随着城市交通信号控制需求的不断提高,各种新智能交通信号控制算法不断被提出和改进。然而受到现有设备固有控制方式和不同类型信号机无法协同的局限,智能控制算法多停留在理论研究和仿真试验阶段。为实现不同交通信号控制算法的统一模式,提出一种基于事件调度的交通信号控制模型（ED-Model）。该模型将控制算法拆分为状态检测与请求调度两大功能模块,通过扩展后状态检测的抽象概念事件统一了系统输入,通过交通信号控制请求调度系统实现系统输入的响应模式,从而实现各类交通信号控制算法的统一实现架构。分析表明,ED-Model可以有效地实现当前各类常规控制需求,并对其他各类智能算法的移植实现具有较好的可扩展性。     

基于神经网络实现的交叉口可变相序公交优先模糊逻辑控制

针对城市交通信号控制及公交优先问题,提出了一种交叉口自适应可变相序的多相位控制算法,利用多层BP神经网络实现了公交优先的交通信号多层模糊控制。仿真结果表明,与定时公交优先控制模型相比,模糊神经网络控制器能有效地减少公交车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,可用于未来的信号控制系统中。     

一种改进型MRAS的SPMSM无位置速度矢量控制方法

本研究针对SPMSM控制提出一种改进型的模型参考自适应控制方法,在传统模型参考自适应方法上进行了前馈解耦滤波控制,并结合了SPMSM的id=0的矢量状态观测器控制方式,尤其适用于低速重载情况下运行.在传统模型参考自适应模型基础上,提出了一种带前馈滤波改进型的控制策略,在MATLAB/Simulink环境搭建了模型参考自...     

两自由度并联机器人的RBF神经网络辨识自适应控制

针对平面两自由度五杆并联机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于RBF神经网络的自适应PID控制方法.该控制方案利用RBF神经网络自适应学习辨识并联机器人系统的未知非线性动态,可以在线调整PID控制参数以实现高精度控制.仿真结果显示该控制策略可以精确实现对于并联五杆机器人的轨迹跟踪控制,该方法的自适应性和跟踪性能均优于传统的PID控制.     

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无论是经典还是现代控制理论,大多是建立在线性系统基础上,目前对非线性系统还没有比较成熟的理论.常规PID控制在对象变化时,控制器的参数不能自动修改适应.将模糊控制与PID控制相结合,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,设计了一种模糊自适应PID控制器.在分析汽车模型的基础上,采用PID控制、模糊自适应PID控制两种方法,联合Simulink软件分别对汽车的防抱死制动系统（ABS）进行刹车运动仿真研究,极大地提高了模糊控制方法和PID控制算法的应用性能.结果表明,模糊自适应PID控制方法可以达到更好的制动效果,提高了系统的动态性能和安全性能.     

Study and Development of the Biped Ice Skating Robot with Passive Wheels

A new passive wheel type of biped ice-skating robot(BISR)which was able to imitate human skating motion was developed. Firstly, the characteristics of two types of human skating gait were introduced; secondly, after simplifying the kinematical model, the BISR's motion principle was presented; then the construction and control system of BISR were proposed; at last, the skating experiment of the BISR in a symmetric gait mode was conducted and some conclusions were drawn.     

单自由度磁悬浮系统无模型自适应控制的研究

针对单自由度磁悬浮系统的非线性及难以建立精确数学模型的问题，将全格式无模型自适应控制（FFDL-MFAC）方法应用于单自由度磁悬浮系统，首先，采用无模型自适应控制算法、伪梯度估计算法、伪梯度重置算法和单自由度磁悬浮系统的动态化数据模型，设计单自由度磁悬浮系统的控制器；然后，仿真分析MFAC控制参数对单自由度磁悬浮系统控制效果的影响及对阶跃响应信号、干扰信号和噪声信号的响应特性；最后，在磁悬浮球实验装置上进行实验验证. 研究结果表明:全格式无模型自适应控制方法只需采集单自由度磁悬浮系统在工作状态下的I/O数据，无需建立单自由度磁悬浮系统精确数学模型，通过设定全格式无模型自适应控制器参数即可使控制器具备良好的自适应性和鲁棒性，实现高精度稳定悬浮控制；与PID相比，FFDL-MFAC将系统的超调量降低了0.005，稳定悬浮位移的误差均方根减小了0.2607.      

Improvement and Realization of Neuron PSD Control in Servo-Control System

Neuron PSD (proportion, sum and differentiation) controller has the ability of on-line change of weights to reach the purpose of regulating parameters of PID using neuron‘s self-studying and self-organization and the change of controlled plant, which overcomes the disadvantages of affecting a conventional PID‘s accurate regulation because of the change of load, model and non-linearity. LF2407 DSP can reach the purpose of parallel running by using multi-sets of bus. So it can greatly increase operation speed and offer a set of flexible instruction system.The realization of PSD control on DSP can build an ideal electrical machine controller.     

基于改进的BP神经网络模型参考自适应控制

针对传统BP算法的神经网络模型参考自适应控制实时性差、精度不高、收敛慢等不足,结合BP改进算法和非线性系统的可逆性,提出了基于改进的双向权值调整BP算法的神经网络模型参考自适应控制.基于此算法设计的系统辨识器和控制器的网络结构简单,精度高,仿真结果表明该算法的辨识和控制效果均很理想,可应用于工程实际.     

Design of rail pressure tracking controller for novel fuel injection system

This paper proposes a rail pressure tracking controller based on a novel common rail system. A mathematical model, based on physical equations, is developed and used for feed forward control design. Rail pressure peak sampling mechanism is designed to remove the disturbance of rail pressure due to fuel injection. An enhanced tracking differentiator is designed to get smooth tracking signal and exact differential signal from signal with noise. Double loop control strategy is designed to decouple the system and to improve dynamic performance of the system. Experimental results indicate that fluctuation of rail pressure is within ±1 MPa in steady condition, while within ±3 MPa in transient condition, which verifies the effectiveness of the proposed rail pressure control strategy.     

一种灵活的在线交通信号相位切换结构

先进的交通信号控制系统的核心是控制策略及参数模型,建立相位切换结构的目的是为控制策略实现提供基础。传统的感应及自适应控制注重切换规则及优化模型设计,通过比较各种控制策略,从美国NEMATS2标准中提出的双环相位结构入手,重新定义相位,并建立统一的搭接嵌套规则,最后形成两种模式下的在线相位切换结构。该结构的特点是能够灵活地适应交通流变化,并具有标准的描述形式。     

电传动内燃机车微机控制系统

随着计算机技术的不断发展,微机技术开始在内燃机车上得到广泛的应用。本文作者根据我国 的实际情况,初步研究开发了一套电传动内燃机车微机控制系统。该系统通过单片机实现机车 的恒功率控制与空转防护。论文介绍了该系统的基本结构组成、控制算法及模拟试验结果,理 论分析与试验结果表明、该系统具有良好的控制性能。      

电液伺服系统模型参考自适应控制器研究

对电液伺服系统进行了模型参考自适应控制研究 ,根据系统输入输出调整某一特定结构控制器的参数 ,从而补偿对象传递函数的变化 ,并给出了仿真结果。     

快速路与邻接交叉口分散换道和速度引导方法

研究车路协同城市快速路与邻接交叉口主线分散换道和速度引导自适应控制方法. 对高饱和度入口匝道与邻接交叉口,提出主线分散换道自适应控制方法,依据合流区上游不同车道密度制定换道规则,以主线流量最大化为目标确定邻接交叉口相位相序;对出口匝道存在超长排队,提出主线速度引导自适应控制方法,依据主线上游车辆目的地确定速度引导策略,以出口匝道需求与通行能力相匹配为目标确定出口匝道关联相位优先权. 采用元胞自动机模型仿真验证,结果表明,所提方法与非协调控制、传统协调控制、车路协同交叉口自适应控制相比,区域流量分别提高17.38%、5.52%、10.06%,总时间消耗分别下降35.86%、 26.21%、17.39%.     

快速路与邻接交叉口分散换道和速度引导方法

研究车路协同城市快速路与邻接交叉口主线分散换道和速度引导自适应控制方法. 对高饱和度入口匝道与邻接交叉口，提出主线分散换道自适应控制方法，依据合流区上游不同车道密度制定换道规则，以主线流量最大化为目标确定邻接交叉口相位相序；对出口匝道存在超长排队，提出主线速度引导自适应控制方法，依据主线上游车辆目的地确定速度引导策略，以出口匝道需求与通行能力相匹配为目标确定出口匝道关联相位优先权. 采用元胞自动机模型仿真验证，结果表明，所提方法与非协调控制、传统协调控制、车路协同交叉口自适应控制相比，区域流量分别提高17.38%、5.52%、10.06%，总时间消耗分别下降35.86%、 26.21%、17.39%.     

VRS动态随机模型建模方法的综合比较与分析

为寻求一种最优的VRS(虚拟参考站)动态随机模型建模方法,阐述了实时动态数据处理系统中4种随机模型——标准随机模型、高度角相关模型、SNR(信噪比)模型和自适应模型的建模原理;从验后单位权方差、ADOP(模糊度精度因子)、模糊度有效性检验(F-ratio)和滤波残差等多个角度综合分析了各模型在VRS系统中的有效性及其优劣,并从统计学的角度和基于模型自身缺陷的分析,提出了模型改进的方案.结果表明,自适应模型的滤波残差和验后单位权方差分别在0和1附近波动,具有明显的白噪声特性,其在ADOP的计算能力上也有明显优势,但在F-ratio的计算能力上与其它模型相当.综合而言,自适应模型应作为VRS实时动态随机模型建模首选.     

发动机转速传感器测控平台设计

设计了一种新的发动机转速传感器测控平台。该平台主要包括DSP系统板、磁电式转速传感器、发动机转速工况模拟装置、汽车转速仪表以及上位机。介绍了器件选型及硬件设计过程,分析了汽车仪表转速系数修正与标定、转速信号频率测量及系统测控流程。测试结果表明:该平台人机界面友好,操作简单方便,转速传感器信号测量准确可靠,模拟工况控制快速平稳。     

基于递归神经网络的预测模糊控制

为提高控制信息与实时状态的适应性，改善模糊控制品质，用传统模糊控制策略，根据当前时刻误差和预测误差变化值，预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差,用递归神经网络预报系统未来输出值的功能，采用双系统交替控制模式．系统中包含1个模糊控制器和1个递归神经网络，一个工作，另一个学习，使控制系统具有自适应性．仿真结果表明，与常规模糊控制相比，预测模糊控制使超调减小，调节时间缩短．     

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目前中国城市道路交通控制系统基本上是引用SCOOT、SCAT等国外开发的系统，这些系统皆是建立在机动车为主的道路交通条件基础之上的被动型控制系统。实践证明：这些系统不仅不适应中国的混合道路交通情况，在连续流与间断流的协调控制、公共汽车交通优先控制方面也存在问题，更难以适应于中国城市发展智能交通系统（ITS）的学姚。本文是国家重点基础研究规划（973）子项目“城市交通监控与管理系统”的研究成果之一，针对中国城市道路交通的特点及以往交通控制系统的问题和未来发展的需要，提出了适用于中国城市的实时自适应控制与管理系统