单相UPS输出电压的一种新型复合控制方案(英文)

为了提高UPS输出电压波形质量,根据PID控制器的快速响应性和重复控制器的无静差跟踪特性,提出了一种新型的单相UPS输出电压复合控制的方案.改进型重复控制器只需检测UPS输出电压,结构简单,易于实现.试制了10 kVA单相UPS样机,实验结果表明了在线性和非线性负载下系统均具有良好的稳态和动态特性.输出电压总谐波畸变(THD)较小.     

基于重复学习控制的高精度高速摆动扫描系统研究

采用重复控制,可以显著提高控制系统对周期性信号的跟踪精度,提高系统的鲁棒性.针对反射镜高速摆动扫描系统,设计了基于重复学习控制补偿的控制器,通过对扫描系统常规PD控制与重复学习补偿控制的仿真对比,对50Hz参考输入周期扫描信号,所设计的重复学习控制系统能够高精度地跟踪给定周期信号.     

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.     

基于模糊控制的AMT换挡电机控制策略

介绍了一种全电式AMT的选换挡原理,并将模糊控制策略引入到AMT选换挡电机的控制中,确定各模糊变量,制定模糊控制规则,最后建立模糊控制器.该方法有效降低了换挡时间,提高了汽车的加速性能.     

Multiple models direct adaptive controller for a stochastic non-minimum phase system

For a stochastic non-minimum phase multivariable system, a multiple models direct adaptive controller is presented. It is composed of multiple fixed models with two adaptive models. The fixed models are used to cover the region where the system parameters jump and improve the transient response, while another two adaptive models are used to guarantee the stability. Utilizing generalized minimum variance design method, it adopts the stochastic system estimation algorithm with optimal controller design method to identify the controller parameter directly. Finally, the global convergence is given. The simulation proves the effectives of the controller proposed.     

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。     

非线性系统的智能容错控制

本文提出一种针对非线性系统问题的智能容错控制方案,该方案基于自适应模糊逻辑系统的学习方法,论述了控制器作为一个扩充的体系,集成了自适应模糊控制器、检测控制器及调节控制器三者的功能。仿真表明,所提出的控制方案能够有效的鉴别和适应非线性未知错误,且被控系统在不确定及产生错误时具有很好的稳定性和鲁棒性。     

Hierarchy-Based Adaptive Generalized Predictive Control for Aerial Grasping of a Quadrotor Manipulator

In this paper, an adaptive generalized predictive control(GPC) based on hierarchical control strategy is designed for a quadrotor with a robotic arm. For this nonlinear and coupled system, a two-layer control structure is adopted to achieve more precise trajectory tracking and keep the tracking performance after aerial grasping.The inner-layer controller is a proportional-derivative(PD) controller. The outer-layer subsystem is linearized by input-output linearization first and an adaptive generalized predictive controller is applied. The effectiveness of this approach is verified through the simulation using MATLAB/Simulink. A PD controller with feedforward control input is applied on such a system for a comparative study. Simulation results show that a better tracking performance can be achieved by the proposed strategy.     

双离合器自动变速汽车起步模糊控制研究

通过双离合器自动变速器两离合器同时接合起步过程分析,以提高汽车起步品质为原则,建立了节气门开度及其变化率为输入的两离合器接合程度和汽车起步挡位的模糊控制器,设计出离合器转速差及其变化率为输入的离合器接合速度模糊控制器。以长安某轿车为例进行仿真分析,仿真结果表明,采用所设计的离合器模糊控制策略能够有效地提高双离合器自动变速汽车的起步换挡品质。     

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。     

Adaptive control of active balancing system for a fast speed-varying Jeffcott rotor with actuator time delay

Due to actuator time delay existing in an adaptive control of the active balancing system for a fastspeed-varying Jeffcott rotor, if an unsynchronized control force (correction imbalance) is applied to the system,it may lead to degradation in control efficiency and instability of the control system. In order to avoid theseshortcomings, a simple adaptive controller was designed for a strictly positive real rotor system with actuatortime delay, then a Lyapunov-Krasovskii functional was constructed after an appropriate transform of this sys-tem model, the stability conditions of this adaptive control system with actuator time delay were derived. Afteradding a filter function, the active balancing system for the fast speed-varying Jeffcott rotor with actuator timedelay can easily be converted to a strictly positive real system, and thus it can use the above adaptive controllersatisfying the stability conditions. Finally, numerical simulations show that the adaptive controller proposedworks very well to perform the active balancing for the fast speed-varying Jeffcott rotor with actuator timedelay.     

双机架可逆冷轧机恒张力简单自适应控制

为保证双机架可逆冷轧机轧制中带钢恒张力，设计了恒张力简单自适应控制系统．该系统含有电流和速度2个内环，这2个内环均采取PI调节器控制；最外环为张力环，采用简单自适应控制器控制．仿真结果表明，简单自适应控制比传统PID控制具有更好的性能．该系统对带钢恒张力控制具有很强的鲁棒性，提高了带钢板厚和板形的精度．     

基于单神经元自适应PID控制的共轨压力控制研究

对共轨系统油轨压力的控制方法进行了理论与实验研究.设计了单神经网络自适应PID控制器,相应的控制程序在Labview环境下进行了实现.在试验台上对单神经元自适应PID控制与常规PID控制进行了对比.试验结果表明:对共轨系统油轨压力采用单神经元自适应PID控制,其控制效果好于常规PID控制,并且其控制误差更小.     

基于自适应动态面的航向跟踪控制器设计

针对船舶航向控制非线性系统模型中存在的不确定性和外界干扰的影响,采用动态面控制算法设计了一种鲁棒自适应控制器。由于在反步法设计过程中加入了一阶低通滤波器使得该方法无需对模型非线性多次微分,因而设计方法简单。所设计的鲁棒自适应控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐进跟踪期望轨迹;而且,跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整。以中远集装箱船COSCO Shanghai号为例进行仿真研究,结果证明所设计的控制器是有效的。     

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...     

Adaptive robust sliding mode control for ship straight-line tracking in random waves

Since complex controllers do not suit for application,we design a simple controller with robustness in changeable sea state.The characteristics of ship motion are large inertia,strong nonlinearity and large time delay.This paper employs adaptive sliding mode technique.We focus on a class of underactuated ship systems with parametric uncertainties and wave efects.Random wave efects are seldom considered in former studies.Various simulations validate the adaptive characteristics and robustness of the proposed controller.The closed-loop system is stable and tracking error can be arbitrarily small by Lyapunov approach.     

基于自适应非奇异终端滑模的悬浮控制策略

针对采用传统线性滑模控制的电磁悬浮系统存在响应速度慢以及抗干扰能力差的问题，提出了一种基于自适应非奇异终端滑模的悬浮控制方法，该方法将自适应控制引入到终端滑模控制，结合滑模控制对扰动不敏感的优点，利用自适应控制对滑模趋近律系数进行在线自适应调节，改善悬浮系统的动态性能. 首先，建立了电磁悬浮系统数学模型；然后，利用李雅普诺夫稳定理论证明了所设计控制器的稳定性；最后，进行了仿真和实验验证. 实验结果表明:自适应非奇异终端滑模对信号跟踪具有更快的响应速度和更小的稳态误差，对峰峰值为2 N的正弦或锯齿干扰力气隙波动可限定在0.2 mm以内，进行0.1 kg加减载实验时气隙波动为0.6 mm，各项性能均优于终端滑模和线性滑模.      

时变拓扑结构复杂动力学网络的同步

首先构造一类时变拓扑结构复杂动力学网络模型,其次设计自适应控制器对该网络进行控制,应用Lya-punov稳定性定理,证明该类动力学网络的同步中,这种自适应控制器的可行性.最后利用Matlab进行仿真,结果证实该控制器的有效性和这类网络的可控性.     

Finite-Time Attitude Tracking Control of Spacecraft with Actuator Saturation

The attitude tracking control problem of a rigid spacecraft with actuator saturation is investigated in this paper. A finite-time attitude tracking control scheme is presented by incorporating sliding mode control (SMC) and adaptive technique. Specifically, a novel time-varying sliding mode manifold is first developed that aims at regulating the attitude tracking error to equilibrium point within a certain finite time. Moreover, it can be specified a priori by the designer according to the mission requirement. Subsequently, an adaptive controller is derived by using the SMC in conjunction with adaptive technique. The designed controller is capable of ensuring that the state trajectories reach to sliding regime within a finite time, and hence that attitude tracking error can converge to zero in a finite time with the aid of the developed sliding dynamics, despite the presence of exogenous disturbances, unknown inertia properties and saturation nonlinearities. Finally, the simulation experiments are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme.     

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。