机器人分散滑动模跟踪控制

提出一种机器人滑动模跟踪控制方案，使机器人跟踪时变轨迹，采取的方法是将整个系统视为由许多分散的线性子系统所组成，这些子系统又可由一组二次积分器模拟。利用非线性滑动曲面，设计了一个鲁棒控制器，使得输出跟踪误差能够在有限时间内收敛到零。     

高速动车组自适应速度跟踪控制

针对高速动车组运行过程的非线性和参数的时变特征,将其描述为由线性自适应模型和非线性未建模动态补偿模型组成的集成模型。基于高速动车组的牵引特性曲线和线路实际运行数据,采用递推最小二乘法建立线性自适应模型。针对系统未建模动态特性,应用自适应神经模糊推理系统ANFIS(Adaptive-network-based Fuzzy Inference System)建立未建模动态补偿模型。提出基于高速动车组集成模型的运行速度自适应控制算法,实现对给定速度曲线的高精度跟踪控制,并基于CRH380A型动车组运行过程的仿真结果验证本文所提方法的有效性。     

用于异步电动机无速度传感器控制的自适应滑动模式观测器

介绍了用于异步电动机无速度传感器的磁场定向控制的一种自适应滑动模式观测器.该观测器通过电动机电方程式来检测两相静止参考坐标中的转子磁通分量.通过一个由Lyapunov函数得来的附加关系式可以推算电机速度.充分解释了滑动观测器和速度推算法的分析推导.在TMS320F240数字信号处理器控制器的基础上,给出了试验结果.说明和讨论了系统性能和电机参数偏差的影响.     

无人机轨道跟踪控制模型

将无人机技术与计算机视觉技术进行结合,利用四旋翼无人机、机载成像设备、图像处理系统,搭建了无人机图像处理平台。利用Open CV计算机视觉库和Microsoft Visual Studio开发环境,编写了图像处理程序,对无人机获取的轨道图像进行处理与分析。在对图片进行尺寸调整、色彩空间转换、滤波后,采用连通区域检测算法识别出轨道区域。然后采用边缘检测、霍夫直线变换从轨道区域中识别出轨道,并可计算出轨道中心线的坐标。     

基于新型CMAC神经网路的不确定性机器人鲁棒控制

基于文[1]所给的新型CMAC神经网络提出了一种机器人鲁棒控制策略,给出了新的网络权系数修正律,利用Lyapunov稳定性理论得出了系统稳定性充分条件,计算机仿真结果说明本文给出的鲁棒控制策略是有效的.[ ZK)〗     

基于改进模糊滑模控制的列车速度跟踪研究

列车运行过程具有强耦合、非线性等特征,且往往存在较大且不可观测的外界干扰,这些特性加大了列车运行控制的难度,针对列车运行速度跟踪控制问题,提出一种新的模糊滑模控制器设计方法。首先基于模糊滑模控制,引入全局快速终端滑模控制,使系统在有限时间内达到稳态;然后构造以李亚普洛夫函数导数的绝对值为补偿的自适应干扰估计项,对外界干扰进行准确估计,进而提出一种双层递阶指数趋近全局快速终端模糊滑模控制器,并且引入指数趋近率来调节滑模面的动态品质,该控制器能快速收敛到稳定状态,且有效地消除了控制器的抖振情况;最后通过仿真算例验证了所提方法的有效性,且提高了列车运行控制系统性能。     

基于动态面方法的高速列车蠕滑速度跟踪控制

针对高速列车的主动黏着防滑控制问题,提出基于障碍Lyapunov函数的蠕滑速度动态面跟踪控制算法,可以实现对蠕滑速度的上界约束,同时保障黏着控制系统的稳定性。首先建立考虑牵引与制动转矩产生过程的高速列车动力学模型,并将黏着控制问题描述为含输出约束的非线性系统的跟踪控制问题;然后引入障碍Lyapunov函数处理输出约束问题,设计了自适应动态面控制律,未知参数由自适应律估计得到,未知时变的黏着力和运行阻力由两个力观测器来估算;最后通过Lyapunov方法证明了蠕滑速度跟踪误差半全局一致最终有界,蠕滑速度始终保持在稳定区域内。仿真结果证明了该方法的有效性。     

城市轨道交通兼容性车载系统阶梯形目标速度的平滑跟踪控制研究

[目的]针对城市轨道交通兼容性车载系统中目标速度消息周期大于车载控制周期以及消息间隔不固定的特殊现象,提出了一种双周期速度跟踪算法来实现阶梯形目标速度的平滑跟踪目的。[方法]根据目标速度序列特点,引入了巡航状态和估计状态等2个控车状态,对列车站前减速过程进行识别。分别对消息周期和车载控制周期时刻的目标速度进行相应处理：当收到目标速度的消息周期时,基于卡尔曼滤波算法计算参考速度、参考加速度的估计值;当未收到目标速度的车载控制周期时,基于上述估计结果推算出车载控制使用的参考速度。考虑到目标速度消息滞后以及列车响应延时的特性,设计了拟平行参考速度跟踪控制策略。以上海轨道交通2号线为例,对参考加速度估计效果和不同运营等级场景下的控车效果进行了分析。[结果及结论]案例表明,上述算法可以克服目标速度消息周期长且间隔不固定所带来的控车工况频繁切换问题,避免了兼容性车载系统阶梯形目标速度曲线跟踪过程中控制命令饱和以及速度曲线凹坑现象,实现了列车在站前减速过程中的平稳控制,提高了乘客舒适度,减少了列车制动损耗,节约了牵引能耗。     

基于改进跟踪微分器的磁浮列车悬浮控制研究北大核心

磁浮列车悬浮系统的间隙传感器信号存在大量量测噪声,影响了悬浮控制的控制品质与稳定性。为解决该问题,文章借助等时区的方法确定最速离散二阶系统的边界层,根据边界层与可达区构造无需复杂开根号运算的新型最速控制综合函数,同时通过微分预报补偿方式实现相位补偿,进而设计了基于新型跟踪微分器的悬浮反馈控制器。数值仿真表明,该跟踪微分器能够快速跟踪输入信号,具有良好的滤波效果,无颤振、无超调。通过磁浮列车实车测试,基于所提出的跟踪微分器的悬浮控制器能使起浮阶段的最大超调量减少约15%,实现磁浮列车的稳定悬浮控制,具有很强的工程实用性。     

基于高阶CMAC网络的机器人自学习控制器

提出了将CMAC网络与PD控制器相结合的机器人在线自学习控制器,通过引入高阶网络的概念,采用简单的叠加处理法将多维输入空间的CMAC神经网络化为多个一维输入子网络,从而简化系统的网络结构.同时对进行叠加的一维输入CMAC网络选取不同的学习步长,提高了学习的收敛速度和模型的逼近能力.计算机仿真结果表明,所提出的新型机器人自学习控制器具有很好的控制性能.     

用于永磁同步电机单电流弱磁控制的积分型滑模控制器

为提高永磁同步电机单电流调节器高速运行的转速控制性能,设计了一种用于永磁同步电机单电流弱磁控制的转速滑模控制器。在滑模控制器的设计中选取了积分型滑模面,有效削弱滑模的固有抖振现象,减小了转速误差和抖动,而且电机转速对负载和供电电压的变化不敏感。结合单电流弱磁控制策略,滑模控制器利用电机定子电流d-q轴交叉耦合效应的作用,实现弱磁和转速的集成控制。仿真和数据分析验证了其可行性。     

磁悬浮列车电磁悬浮系统的自适应模糊滑模控制

为增强电磁悬浮系统的抗干扰和负载能力,针对磁悬浮列车悬浮系统中存在的非线性不确定问题,采用模糊逼近与模糊滑模相结合的方法,基于等效控制和切换控制设计了自适应模糊滑模控制器,通过TMS320F2812 DSP实现单点悬浮.仿真与试验结果表明,该控制器不但削弱了滑模控制中固有的抖振,而且具有更强的鲁棒性和快速性,还满足电磁悬浮系统实时控制的要求.     

基于滑模控制的卡尔曼滤波在列车定位中的研究

为了提高城市轨道交通中轮轴速度传感器与加速度计组合定位的精度,提出一种基于滑模控制的改进卡尔曼滤波算法。对于组合定位来说,由于卡尔曼滤波不能很好地修正加减速过程中的空转打滑误差,考虑到滑模控制器的滑动模态与系统的参数及扰动无关,提出采用基于滑模控制的改进卡尔曼滤波来进一步降低误差。其基本思路是应用指数趋近律滑模变结构来改善里程计算值,然后再进行卡尔曼滤波。并利用仿真软件对上述过程进行验证,仿真结果表明:基于滑模控制的改进卡尔曼滤波算法,能够在一定程度上减小空转打滑误差,进一步提高定位的精度。最后通过与其他卡尔曼滤波改进算法对比,得出基于滑模控制的卡尔曼滤波方法结构更为简单,也能保证一定的精度。     

微机可控顶分散控制全自动调速系统

哈尔滨铁路局南岔站在2000年的技术改造中，采用了第五代微机可控顶调速系统，即分散控制单元全自动调速系统，主要介绍该系统的设计原理、控制系统组成、技术关键、硬件及软件的构成与功能，以及运用效果。     

调车作业分散自律控制系统的研究

通过分析我国铁路车站调车作业流程,提出调车作业分散自律控制系统模型,指出其实质就是将车站值班员的经验、知识和各种规章制度进行计算机形式化描述.通过空间冲突法和时间冲突法对列调车作业相互干扰问题进行智能疏解,得到列车进路指令序列和调车进路指令序列.根据实际列车运行位置、调车作业申请和当前时刻,自动匹配进路指令序列,生成列车进路命令序列和调车进路命令序列,自动下达车站联锁系统执行.采用多智能体技术和面向服务技术构建车站分散自律控制逻辑单元,实现调车作业以车站为自治域的分散自律控制.     

智能型自律分散调度集中系统研究

对铁路行车调度指挥自律分散型控制系统作了确切的解释，并结合我国铁路运输的具体情况，给出了新一代的智能型自律分散CTC系统的具体模型。     

FZj-CTC型分散自律调度集中系统

介绍了FZj—CTC型分散自律调度集中系统的特点、功能及硬件组成。简单地阐述了系统各部分的技术特性。     

移动闭塞系统降级控制模式分析

从满足地铁运营组织的需要出发,分析、介绍了移动闭塞系统各类故障情况下的降级模式和相关控制方式,从安全性、可靠性、可用性的角度阐述了移动闭塞系统降级控制模式的设计原则。