MODELING OF NONLINEAR SYSTEMS BY MULTIPLE LINEARIZED MODELS

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

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.     

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...     

Iterative Learning Based Adaptive Traffic Signal Control

Iterative learning control (ILC), as a branch of data-driven control, has obtained plentiful achievements both in theoretical research and practical application over the past two decades. Taking the traffic signal control system as a plant system, the paper introduces the idea of the ILC and fuzzy logic to design an adaptive data-driven traffic signal controller to improve the capacity of the intersection. The key rule of the signal control logic is described by fuzzy iterative theory, and the control strategy can adapt itself to the changing of traffic flow by iterative learning and handle the uncertainty and randomness in traffic system by fuzzy logic, so as to avoid the modeling of complex transport system and take advantages of data-driven on non-model control. Finally, the proposed method is testified to be applicable and effective based on the simulation results by VISSIM. The simulation result indicates that the effect of the proposed method is more effective than the fixed and actuated control approaches.     

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迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果. 本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使交叉口的通行能力得到显著提升. 信号控制的关键规则采用模糊迭代理论,通过迭代学习使得信号控制策略适应交通流的不断变化,通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和随机性,从而避免对复杂交通系统的建模,发挥了数据驱动的无模型控制优势. 最后,使用基于VISSIM的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证. 仿真结果表明,基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制.     

一种基于迭代学习的自适应交通信号控制方法

迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果. 本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使交叉口的通行能力得到显著提升. 信号控制的关键规则采用模糊迭代理论,通过迭代学习使得信号控制策略适应交通流的不断变化,通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和随机性,从而避免对复杂交通系统的建模,发挥了数据驱动的无模型控制优势. 最后,使用基于VISSIM的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证. 仿真结果表明,基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制.     

随机状态模型参数辨识的多步算法

基于解耦辨识和多步计算思想,本文提出了一种状态空间模型参数辨识的多步算法.计算法包括二步加权最小二乘法、一步输出信息序列的修正和一步自适应 Kalman滤波过程,具有全局收敛且对待辨识参数初始估值设置不敏感等特点.仿真结果表明,在受控系统承受测量噪声和过程噪声的情况下,该算法对线性状态空间模型的参数辨识是十分有效的.     

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.      

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轨道几何形状检测数据是一个随时间变化具有随机特征的时间序列,反映轨道几何状态的变化.在本文中,灰色关联度理论用于研究轨道水平不平顺时间序列数据,挖掘时间序列数据之间隐含的关系;经过普遍适应性改进和残差修正改进的灰色GM（1,1）模型预测固定测点轨道不平顺长期状态变化趋势,随机线性AR和卡尔曼滤波模型分析单元区段轨道不平顺短期变化趋势,探索轨道状态变化随机数据序列中隐藏的规律并进行预测.短期和长期预测模型验证结果表明,三种模型是有效的,能够达到预期的精度.     

基于大时滞特性预估补偿的模型辨识及模糊控制方法

对具有大迟延特性的对象采用径向基神经网络辨识其预测控制模型,在不需要知道被控对象的精确物理解析数学模型,也不需要知道对象的脉冲激励响应模型和阶跃激励响应模型的情况下,可以实现对系统响应特性的在线辨识．采用分级模糊建模的思想,设计一种分级模糊控制器,可以极大地减小模糊规则基的规模,在分级模糊控制器的设计中,采用共生进化遗传算法对参数寻优,提高了进化速度．仿真试验证明,该方法的效果很好．     

Adaptive Sliding-Mode Tracking Control for an Uncertain Nonlinear SISO Servo System with a Disturbance Observer

An adaptive sliding mode controller with a disturbance observer (ASMC-DO) is proposed for the control of a single-input and single-output (SISO) servo system which has uncertain parameters, nonlinear friction, disturbance and input saturation. It is difficult to choose the suitable value of the parameters. The newly designed adaptive method is used to reduce the effects of system time-varying parameters, such as the moment of inertia and the damp coefficient. The robustness of object is improved. A DO is selected to approximate the compound disturbance and to render the estimate error convergent in finite time. The stability and the convergence of the closed-loop system are proved by using the Lyapunov theory. Experimental results show that the proposed ASMC-DO can better satisfy the influence of variable parameters and external disturbance to the control precision of the SISO servo system than other two controllers. The effectiveness of the proposed controller is showed. The control input stability and robust performances of the input saturation system are enhanced and the chattering is reduced.     

Nonlinear control for autonomous underwater glider motion based on inverse system method

Autonomous underwater gliders are highly efficient, buoyancy-driven, winged autonomous underwater vehicles. Their dynamics are multivariable nonlinear systems. In addition, the gliders are underactuated and difficult to maneuver, and also dependent on their operational environment. To confront these problems and to design an effective controller, the inverse system method was used to decouple the original system into two independent single variable linear subsystems. The stability of the zero dynamics was analyzed, and an additional closed-loop controller for each linear subsystem was designed by sliding mode control method to form a type of composite controller. Simulation results demonstrate that the derived nonlinear controller is able to cope with the aforementioned problems simultaneously and satisfactorily.     

感应电机无速度传感器控制的降阶观测器设计

提出了一种简单的用于感应电机无速度传感器控制的自适应观测器设计方法．该方法以磁链误差作为校正反馈项,利用电流和电压模型组合成一个降阶观测器．在将电机模型和观测器进行线性化的基础上,利用劳斯一赫尔维茨稳定判据和极点配置方法得到了观测器增益,该增益能够保证获得一个全局渐近稳定并具有良好阻尼的感应电机控制系统．数字仿真试验结果进一步验证了所提出的自适应观测器的有效性．     

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．     

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.     

一种工作流管理系统的模型化简方法

针对大规模复杂工作流管理系统的性能分析问题,将一个基于随机Petri网的模型化简算法应用于实际的工作流管理系统,即首先将工作流管理联盟定义的工作流模型映射为随机工作流网,在随机工作流网的4种基本模型的基础上.利用PH分布对简化之后的模型进行性能分析.通过供应链系统模型的化简与实际情况的比较,验证了本方法能够对大规模复杂随机工作流网的模型进行化简,降低了计算复杂度,同时也为工作流管理系统的性能分析提供了有效的方法.     

Adaptive path following controller of underactuated ships using serret-frenet frame

This paper presents an adaptive path following control law to steer underactuated ships along a predefined path at a constant forward speed with uncertain parameters due to changes of added mass matrices. The proposed controller is based on analytic model predictive control and model reference adaptive control. The Serret-Frenet frame is used to describe the ship dynamics. The analytic model predictive control provides a systematic method rather than try-and-error method to get appropriate control parameters to guarantee the stability of the closed-loop system, and the well-defined relative degree is guaranteed by introducing output-redefinition. An identification algorithm based on model reference adaptive control is used to identify the uncertain parameters. Numerical simulations are provided to demonstrate the validity of the proposed control law.     

一类具有右半平面零极点对象的Q成形控制

针对回路成形法仅适用于稳定的和最小相位对象,对其他对象难以进行控制器设计的问题,提出了一种直接利用控制器参数化因子Q来成形控制器的方法,该方法对于同时含右半平面零点和极点的对象具有良好的鲁棒稳定性和其他一些动态性能.仿真实例证明了这种设计方法的有效性.     

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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.