干摩擦自激振动系统的滑模变结构控制

研究两自由度于摩擦自激振动系统的解耦和主动控制.首先利用平均法计算系统的定常解,分析纯滑动形式的干摩擦自激振动特性,然后采用非线性控制的微分几何方法设计解耦规律,对解耦得到的线性子系统,应用滑模变结构控制理论设计控制器,分析控制器参数和系统参数对控制效果的影响.仿真结果表明该控制器可以有效地抑制系统的摩擦颤振.     

基于改进PSO算法的磁浮列车PID控制器参数优化

为减小磁浮列车气隙控制中非线性的影响,将粒子群优化(PSO)算法用于磁浮列车控制器参数优化,并在线性递减权重粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法.算法采用了邻域结构、停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰,以改善算法的优化速度和收敛性.仿真和实验结果表明,将改进算法获得的优化参数用于磁浮列车的比例积分微分(PID)控制器,比原有PID控制器的输出超调减小45%.     

磁浮轴承系统的数学模型与控制分析

磁浮轴是一种依赖电磁力支承转子的新型无接触轴承,与传统油润滑轴承相比,具有许多优越性。介绍了磁浮轴承的基本原理和结构,在建立磁浮轴承一对径向定位电磁铁单自由度数学模型的基础上,对该不稳定系统进行了ＰＩＤ补偿控制,研究了控制器参数对系统稳定性的影响。     

磁浮系统中免疫专家PID控制器的改进

磁浮系统是一种典型的非线性、不稳定性开环系统。由于传统的比例-积分-微分（PID）控制器的参数是固定的,因此,控制系统无法兼顾悬浮系统的静态和动态性能。本文提出一种基于粒子群优化（PSO）算法的分段专家免疫PID控制器。该控制器先利用免疫PID控制器给出悬浮系统的阶跃响应曲线,再根据误差变化将该曲线划分为五个阶段,分段实现基于PSO算法的专家PID控制器。该控制器的优点是能够在悬浮系统工作时在线对PID参数进行调节,适应误差的不同变化,使控制器响应速度加快、调节精度提高,稳态性能变好,而且几乎没有超调和振荡。利用Matlab仿真,结果表明在相同精度要求下,该控制方法与单一的专家PID控制器的相比,磁浮控制系统的过渡时间变短,调节时间变短且过渡性能较好。     

DPS系统Hopf分岔分析及时滞控制

主要研究DPS系统Hopf分岔的稳定性及时滞控制问题.根据规范性理论与中心流形定理,并结合劳斯霍尔维茨判据,进一步分析了Hopf分岔的产生条件.为了消除和稳定DPS系统在混沌同步时的震荡现象,设计线性反馈控制器和非线性反馈控制器对DPS系统的Hopf分岔进行控制,计算得出线性反馈控制器可对该系统进行时滞控制,非线性反馈控制器可实现分岔解的稳定性控制,数值模拟证实理论分析的正确性.     

一类周期系数力学系统分岔控制

为了控制周期系数微分系统平衡点失稳后的分岔行为,基于Floquet-Lyapunov理论,将控制常系数系统分岔行为的方法（线性法、参数法、平移法）应用于一类具有周期系数的力学微分系统,设计了相应的控制器,研究了其控制平衡点分岔行为的有效性.研究结果表明:平移法不能有效控制周期系数微分系统的平衡点失稳后发生的Flip分岔和Hopf分岔行为.若平衡点失稳发生Flip分岔形成周期2点,可分别采用线性法和参数法将周期2点控制到周期1点;若平衡点失稳发生Hopf分岔形成Hopf圈,可分别采用线性法和参数法将Hopf圈控制到周期1点.      

基于Lyapunov稳定性的船舶航向保持非线性控制

为简化船舶航向保持非线性控制器设计的过程,通过构建Lyapunov能量函数,将设计步骤由2步变为1步,减少了控制器参数的整定数量,避免了非线性控制律对消系统的非线性项.以实际船舶为例,结果表明,采用以上方法设计的非线性简化控制器具有一定的鲁棒性,主要控制指标良好,施舵合理.     

时滞网络化群体编队控制系统收敛性分析

针对时滞网络化群体的编队控制问题,设计了PD控制器进行控制.群体为双积分系统,群体中的个体之间基于固定的拓扑结构图进行交互作用.个体的反馈控制作用仅仅基于个体与其邻居之间的相对信息,通信拓扑结构图可以为无向和有向图.设计了PD控制器来提高系统的收敛性.通过仿真确定了PD控制器的比例系数、微分系数对系统收敛性的影响,并给出了设计控制器参数的方法.仿真结果表明所设计的PD控制器提高了系统的收敛性.     

遗传算法在变频交流电机控制中的应用研究

交流异步电动机具有很强的非线性特性,因此在调速控制中控制器的参数很难达到最优化.采用矢量控制后交流电机的调速性能可以和直流电机媲美.但变频交流电机矢量控制系统存在3个PI环,同时交流电机本身具有很强的非线性.由此可知调节3个控制器的参数使系统的调速性能达到最优存在很大的困难.文中建立了电机的仿真模型,在此基础上采用遗传算法对转速闭环控制器的参数进行了优化,并将优化的控制器参数与非优化的控制器参数的控制效果进行了仿真对比,结果表明取得了良好的效果.     

三阶非线性系统的线性边值问题

研究一类三阶非线性系统的线性边值问题,利用微分不等式理论和积分算子给出解的存在性,结果表明所用技巧可以被应用到其他相应的边值问题研究中。     

考虑电流振铃特性的悬浮电磁铁等效电路模型

电磁悬浮型（electromagnetic suspension,EMS）磁浮列车通过悬浮斩波器调节悬浮电磁铁电流,进而控制悬浮力,使车体稳定悬浮. 悬浮斩波器驱动悬浮电磁铁过程中所产生的电流振铃会增加开关损耗,造成电磁干扰（electromagnetic interference,EMI）,甚至影响悬浮控制效果. 研究悬浮电磁铁电流振铃的产生机理,能为其抑制措施的设计予以指导. 为此,提出了一种考虑电流振铃特性的悬浮电磁铁等效电路模型. 首先,用策动点函数法推导了悬浮电磁铁导抗函数的一般形式,并结合悬浮电磁铁电流的单位阶跃响应特性确定了其导抗函数的最简表达式以及对应的等效电路模型;接着,用判别式法和仿真法分析了不同电路参数对电流振铃特性的影响;最后,比较了同一悬浮电磁铁电流振铃的仿真和实验波形. 结果表明:在所给参数条件下,实验所得悬浮电磁铁电流纹波幅值、振铃峰峰值和振铃频率分别比仿真结果小9.7%、20%和11%;此外,仿真的电流振铃衰减时间约为1 μs,与实验结果接近;仿真和实验所得悬浮电磁铁电流振铃的幅值、频率和衰减特性均能较好吻合,证明了所提电路模型的正确性.      

基于误差交叉耦合的多电磁铁悬浮系统滑模协同控制

针对磁浮列车传统的单点悬浮控制方法没有考虑多电磁铁间的协调同步问题,将多电磁铁的跟踪误差交叉耦合来设计高精度的协同控制方法,在减少了多点悬浮系统的跟踪误差和同步误差的同时,提高了系统抗干扰能力. 首先,通过动力学分析了考虑未知扰动的4个电磁铁（2个控制模块）悬浮系统的动力学特征;其次,针对系统中的未知扰动,引入干扰观测器来估计扰动并进行扰动补偿;然后,考虑到相邻电磁铁控制模块之间存在耦合动力学特性,设计一种误差交叉耦合的滑模协同控制器;最后,在不作任何线性化处理的前提下,证明了闭环系统的渐近稳定性. 研究结果表明:通过多电磁铁的悬浮架实验证明所提方法可以考虑补偿电磁铁模块之间的协调关系,抑制扰动的影响,减小间隙跟踪误差达40%,显著减少了电磁铁之间的耦合扰动作用.      

高速磁浮悬浮架柔性特征对曲线通过性能的影响

为研究高速磁浮悬浮架小曲线通过动力学性能,考虑高速磁浮悬浮架柔性振动,建立悬浮架有限元模型,并计算其弹性模态,建立高速磁浮整车车辆动力学模型;应用同济大学磁浮试验线线路条件、试验速度曲线及拟合的轨道不平顺,分析了悬浮架柔性振动对悬浮、导向电磁铁间隙、电磁力的影响;同时,建立了刚性悬浮架动力学模型与之对比. 研究结果表明:R400小曲线通过时,电磁铁动力学性能受悬浮架柔性振动的影响较大,两种模型的导向力相差约12.5 kN,悬浮力相差约6.0 kN;通过试验仿真比较,考虑悬浮架柔性的计算结果更接近于实测结果;悬浮架垂向和横向振动的主频分别为10.4 Hz和13.2 Hz,分别与前后悬浮框相对点头、反相摇头模态频率相近;在研究控制参数优化、悬挂参数优化、运行稳定性等高速磁浮关键问题时应考虑悬浮架的柔性振动.      

基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法

针对粒子群算法在寻优时容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法AMDPSO (adaptive mutation disturbance particle swarm optimization).该算法以粒子群算法为基础,加入扰动,当满足自适应条件时,粒子以个体最优位置为依据进行变异操作.将该算法运用于6个测试函数,并与惯性权重粒子群算法、收缩因子粒子群算法以及差分进化算法进行了比较,结果表明:AMDPSO能在寻优过程中让粒子跳出局部最优,保持种群多样性,具有更好的收敛速度和优化性能.      

Optimization for PID controller of cryogenic ground support equipment based on cooperative random learning particle swarm optimization

Cryogenic ground support equipment (CGSE) is an important part of a famous particle physics experiment — AMS-02. In this paper a design method which optimizes PID parameters of CGSE control system via the particle swarm optimization (PSO) algorithm is presented. Firstly, an improved version of the original PSO, cooperative random learning particle swarm optimization (CRPSO), is put forward to enhance the performance of the conventional PSO. Secondly, the way of finding PID coefficient will be studied by using this algorithm. Finally, the experimental results and practical works demonstrate that the CRPSO-PID controller achieves a good performance.     

基于粒子群算法的多配送中心选址研究

配送系统设计时,除了使系统的总费用最小外,还要满足各个需求点对时间的要求.综合考虑选址的物流成本和服务水平,在说明了建模的假设条件后,以经济性为决策目标,以时效性为约束条件,建立了带时效性约束的单个产品混合整数非线性规划模型.根据模型的特殊结构和粒子群算法解决复杂问题的优势,运用粒子群算法进行了求解.将多配送中心选址模型及算法应用于某一快递企业的选址问题,用实际调研的数据得出了一个最优选址方案.     

一种改进型粒子群算法求解资源优化配置问题

针对粒子群算法在求解优化问题时难以兼顾收敛精度与收敛速度这一问题,提出对目标的惯性权重进行修正和引入随着惯性权重变化的惯性学习因子的方法,该算法充分利用了上一代速度与位置、自我认知和群体间信息共享3部分内容,来影响算法的优化结果,提高了算法的全局和局部的搜索能力.最后将改进的粒子群算法应用于工程项目中的资源优化配置问题中,证明了该算法的有效性.     

Research on the Optimization Approach for Cargo Oil Tank Design Based on the Improved Particle Swarm Optimization Algorithm

Based on the improved particle swarm optimization(PSO) algorithm,an optimization approach for the cargo oil tank design(COTD) is presented in this paper.The purpose is to design an optimal overall dimension of the cargo oil tank(COT) under various kinds of constraints in the preliminary design stage.A non-linear programming model is built to simulate the optimization design,in which the requirements and rules for COTD are used as the constraints.Considering the distance between the inner shell and hull,a fuzzy constraint is used to express the feasibility degree of the double-hull configuration.In terms of the characteristic of COTD,the PSO algorithm is improved to solve this problem.A bivariate extremum strategy is presented to deal with the fuzzy constraint,by which the maximum and minimum cargo capacities are obtained simultaneously.Finally,the simulation demonstrates the feasibility and effectiveness of the proposed approach.     

IIR数字滤波器设计的搜寻者优化算法

为进一步提高无限冲击响应(IIR)数字滤波器的性能,提出了一种基于搜寻者优化算法(SOA)的IIR数字滤波器设计方法.SOA基于模拟人的随机搜索行为,由利用位置变化评价得到的经验梯度确定搜索方向,由采用简单模糊规则的不确定性推理确定搜索步长,通过搜寻者在搜索空间的位置更新,实现对优化问题的求解.2个典型设计实例的仿真结果表明,与差分进化算法(DE)和3种改进的粒子群算法(PSO)相比,SOA具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地应用于IIR数字滤波器的没计.     

MODELING OF NONLINEAR SYSTEMS BY MULTIPLE LINEARIZED MODELS

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＡｌｍｏｓｔｅｖｅｒｙｌｉｎｅａｒｏｆｎｏｎｌｉｅａｒｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙｃｅｎｔｅｒｓａｒｏｕｎｄａｐｒｏｃｅｓｓｍｏｄｅｌ,ｗｉｔｈｒｅａｌｌｉｆｅｐｒｏｃｅｓｓｅｓｂｅｉｎｇｕｓｕａｌｌｙｎｏｎｌｉｎｅａｒ．Ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｃｏｕｌｄｄｉｒｅｃｔｌｙｉｎｆｌｕｅｎｃｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒ－ｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｆｉｎａｌｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．Ｌｉｎｅａｒｍｏｄｅｌｓａｌ－ｗａｙｓｌｅａｄｔｏａｒｅｌａｔｉｖｅｓｉｍｐｌｉｃｉｔｙｉｎｔ…