微电脑控制柴油机调喷调速系统

本文讨论了如何把微处理机应用到船舶柴油机的控制中去。论述了传统的PI调节方案与自校正调节器的关系,论证了在一定条件下两者之间的等价性,并给出了多级PI调节器的仿真结果。在本文中还讨论了电子控制柴油机喷油系统的可行性试验方案和实机试验结果。     

变吃水船舶动力定位控制策略

针对船舶动力定位变吃水的问题,利用自适应PID能够实时进行参数校正的特点,设计一种自校正PID控制器。利用船舶模型试验相关数据建立被控对象的数学模型。引入改进的最小二乘估计算法进行系统辨识,并通过极点配置法计算控制器参数;最后针对具体船型进行仿真和分析。仿真结果显示,当船舶数学模型发生改变时,自校正PID控制系统能够实时估计模型的参数并进行调整,使系统保持稳定。     

智能自整定PID主柴油机冷却水温度控制系统

本文应用匈牙利国家科学院Ｃｓ·Ｂａｎｙａｓｕ等人提出的一种数字ＰＩＤ调节器的自适应设计法－－数字ＰＩＤ调节器的鲁棒性设计方法，结合对数时在线辨识和常规数字ＰＩＤ运算，形成了柴油机冷却水温度控制智能自整定ＰＩＤ调节系统。对某柴油机冷却水温度控制系统进行了重新设计和仿真运行。可以看出，本文设计的控制系统具有 良好的性能。     

船舶操纵自适应控制系统研究

本文研究了系统辨识和自校正控制器的算法及其在自适应操舵系统中的应用,提出了一种改进的扩展最小二乘在线算法。仿真试验表明该系统辨识算法具有收效快、稳定性好、计算量小等特点。本文提出的一种新型自校正控制器算法,其理论推导和仿真结果表明,该算法兼有最小方差和极点配置控制器的优点,适用于任何稳定、非稳定、最小相位、非最小相位被控系统;与一般最小方差、极点配置等算法相比具有跟踪精度高、稳态方差小、适用范围广等优点;且运算量小、设计灵活。作者利用IBM—PC为控制主机,配合专门研制的接口电路组成操舵控制机。根据软件的不同功能分别采用高级语言和汇编语言编程,然后连接运行,既满足了控制的实时性要求,又提供了强有力的人机对话功能。仿真试验表明,与PID自动舵相比,应用本文提出的在线辨识和自适应控制算法的自适应操舵系统能减少偏航、转舵角所引起的附加阻力,并能相应提高航速。     

减摇鳍自适应控制

本文提出了限幅条件下的广义自校正调节器的新算法,作为减摇鳍的自适应控制方案,并建立了横摇扰动数学模型以及减摇鳍系统的CARMA模型。对不同的控制方案,在三种海情下进行了数字仿真比较,结果表明:本文的控制方案有较好的减摇效果。 以单片机为基本控制部件,结合某船的横摇模拟台进行了联机运行。文中叙述了减摇鳍自适应控制器设计中应考虑的几个实际问题,并给出了两种海情下联机运行的结果.     

船舶主柴油机缸套冷却水出口温度的智能控制

利用传热学的有关理论,对船舶主柴油机缸套冷却水系统的传热机理进行了分析,给出了船舶主柴油机缸套冷却水系统的动态热力数学模型,并将基于神经网络的模糊PID控制引入到缸套冷却水出口温度控制系统中,以实现对对象进行在线控制.仿真结果表明,基于神经网络的模糊PID自适应控制比传统的PID控制的控制性能更好,而且前者具备适应控制环境变化的能力和自学习能力,当主机运行工况发生变化时,仍具有很好的控制性能.     

一种基于动态矩阵控制的分级自样正方法

利用模式匹配技术，给出了基于动态矩阵控制的分级自校正方法－－在线辨识自校正级和半在线辨识自校正有，两级自校正作为两级中断协调配合，不仅保证了系统的鲁棒性和机动性的良好统一，而且提高了动态矩阵控制系统的实时性。     

基于单神经元PI的船用异步电机无速度传感器仿真

针对船用异步电机转速辨识不精确而导致的控制系统不稳定问题,使用基于模型参考自适应系统的无速度传感器技术取代传统的转速检测装置对转速信号进行估测。根据神经网络的自学习和自适应能力,设计了一种单神经元自适应PI调节器以实现控制参数的在线自整定,克服了传统PI控制器在非线性和时变系统中控制能力差的缺陷。结合异步电机矢量控制技术,使用基于转子磁链模型的转速辨识算法对电机转速进行估测,将单神经元PI控制器应用于转速估测系统,实现对电机转速的精确估计。仿真结果表明,相对于传统控制器,设计的单神经元自适应PI调节器响应速度快,参数自调节性能强,转速估测更为精确。     

热处理炉综合式自校正温控系统研究

针对铸造用热处理炉温度的动态响应延迟和滞后的特点,本文基于综合式自校正PID原理,利用自校正PID控制器对热处理炉温控系统进行串级控制再设计,并设计了二级调节器的串级温度控制系统。结果表明,综合式自校正PID串级温度控制系统可以有效地提高热处理炉温度控制系统的稳定性并改善了系统的鲁棒性,优于传统的PID控制方法。     

调节权因子的自校正自适应操纵系统

本文在应用自校正自适应原理,设计自适应操舵系统时,充分分析了以广义最小方差为基础的自校正理论,提出了以新型自校正自适应控制律为基础的自适应操舵系统,并且该操舵系统在不改变原硬件实现环节的条件下具有更佳的控制效果。这些都可由计算机仿真及实船海试的结果得到证实。     

船舶自适应操舵仪新算法的研究

该文根据传统ＰＩＤ自动操舵仪的不足，提出二种应用辨识与自适应滤波技术、采用一步最优控制律、实现最优操舵的自适应操舵新算法。该算法立足于获取较精确的船舶航向运动数学模型，因此，可望取得较好的控制鲁棒性。     

基于区间约束GPC的船舶SCR脱硝系统多工况控制

不同工况下的船舶柴油机脱硝系统具有很强的非线性和时变性，常用的单一控制器难以准确控制，因此对船舶选择性催化还原（SCR）脱硝系统进行自适应控制研究尤为重要。从SCR的反应微分方程入手，建立船舶柴油机SCR脱硝系统的机理模型，并通过模型仿真的离线数据辨识建立不同工况下该系统的ARMAX模型；设计基于该模型的广义预测控制器以实现多工况的自适应控制。考虑到执行机构的使用寿命，加入区间约束算法，提出并设计带区间约束算法的广义预测控制（GPC）控制器。研究结果表明：与传统的GPC和模型预测控制（MPC）控制器相比，带区间约束的GPC控制器不仅能在变工况时保持较高的脱硝率，而且能显著减少执行器的动作次数，从而提高船舶柴油机SCR脱硝系统的使用寿命。     

基于粒子群算法的支持向量机参数优化方法的研究

支持向量机(Support vector machines),作为一种新兴的学习机器,具有广阔的发展前景,但其性能依赖于参数选择,并且在实际工程中,这个问题一直没有得到较好的解决,在很大的程度上限制了它的应用.本文对粒子群算法(Particle swarm optimizer)进行改进,通过每次迭代过程中,增加粒子个数的方法扩大粒子的搜索范围,防止粒子陷入局部最优.将改进的粒子群算法用于支持向量机参数选择中,并且在非线性系统模型辨识中进行仿真验证,同传统方法相比,在时间和辨识精度上都有了很大的提高,为解决SVM的参数选取问题提供了一条有效的途径.     

自适应逆控方法的无人艇航向控制

无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)的复杂性、非线性和多变量等特征使得其控制问题一直是难点和热点.支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)作为模型控制问题的一种新方法,能避免过学习、陷入局部极小点,获得全局最优解,有很大的发展前景.将SVR引入USV的航向控制,提出自适应SVR逆控制方法,以输入输出反馈线性化理论为基础,进行逆动态模型和逆误差补偿项的离线辨识,并将辨识的逆模型作为控制器,构造出直接自适应逆控制系统模型.最后通过仿真实验表明该控制方案具有良好的动态响应性能和控制效果.     

改进粒子群优化算法自适应波束形成技术

本文研究了利用粒子群优化算法进行自适应方向图控制的综合方法,给出了自适应阵列处理的数学模型以及LCMV自适应波束形成器的数学表达,介绍了粒子群优化算法的基本思想和算法流程。结合粒子群优化算法和自适应方向图控制的相关知识,本文提出一种基于多虚拟干扰源的改进粒子群算法并将其应用于LCMV自适应波束形成器以提升其性能并进行自适应方向图控制。仿真结果表明,该方法可有效改善LCMV自适应波束形成方法在多重干扰情况下零陷生成效果不佳、低快拍下性能较差等缺点,改善输出信干噪比,并在加深零陷和降低旁瓣等方面效果显著。     

基于菌群优化算法的非线性系统预测控制器设计

作为一种先进的计算机控制算法,预测控制具有良好的自适应性和鲁棒性,一直是自动控制领域的研究热点.针对非线性系统,文中提出了一种基于菌群优化算法和模型学习的单步预测控制算法,算法在不需要系统数学模型前提下,根据非线性系统输入输出数据,通过最小二乘支持向量机建立系统数学模型,获得系统输出估计值,利用反馈校正减少预测误差,最后利用菌群优化算法进行滚动优化得到控制量,得到有效的预测控制器.由单变量和多变量非线性系统的仿真结果证明了算法鲁棒性和自适应性较好.     

基于模型参考自适应的电动车用内置式永磁同步电机电感参数辨识技术研究

内置式永磁同步电机(IPMSM)由于其优良的转矩特性和宽广的调速范围而广泛运用于电动汽车电驱系统。与表贴式永磁同步电机(SMPSM)不同,IPMSM转子具有强烈的凸极效应。因此其控制方式相较表贴式更为复杂,需要更加精确的电机数学模型。但是由于饱和效应和交叉耦合,电感参数会随运行工况变化而发生变化,从而影响系统控制精度,所以能够实时掌握内置式永磁同步电机电感参数是非常重要的。本文采用模型参考自适应算法(MRAS)实现IPMSM电感参数在线辨识,运用Runge Kutta离散化方法建立可调模型,依据Popov超稳定性定理推导出自适应律。仿真结果表明,采用MRAS的在线参数辨识算法可以准确、实时地辨识出IPMSM的交、直轴电感。     

鱼雷发动机参数自整定PID控制

提出一种用于鱼雷发动机的参数自整定PID控制方法。该方法利用支持向量机的非线性函数拟合能力辨识发动机的动态特性,采用粒子群算法实现PID控制器的参数优化。仿真实验表明,支持向量机能很好地拟合发动机的动态特性,基于粒子群算法的参数自整定PID控制器响应快速、无超调,控制效果良好,具有工程应用价值。     

自适应T-S模糊多模型在汽包水位滑模预测控制器设计中的应用

针对船舶增压锅炉汽包水位随时间变化及船舶运行的非线性等特点,本文运用自适应T-S模糊多模型进行汽包水位滑模预测控制,并利用减法聚类进行前件辨识,利用最小乘法进行后件规则的在线自适应辨识。最后将本文算法与RBF动态补偿控制进行对比,以此来说明本文算法的鲁棒性强。     

基于改进的ELMAN网络的舰船航态建模与预测

讨论了具有自适应功能的基于改进Elman网络的动态系统辨识建模与预测方法,并依据特定海情下实测的舰船航态数据,利用该法训练舰船航态的预测模型.该法对具有时变特性的非线性系统的建模与预测有一定的自适应能力.仿真结果表明,按该法进行建模与预测,具有动态性好、逼近速度快,精度高等特点,并且自适应性与抗噪性有较大改善,说明改进的Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法.