高效显式模型预测控制在两容水箱中的应用

针对一类具有分段仿射形式的混杂系统模型的控制方法问题,提出了一种高效显式模型预测控制算法;该算法通过将最优控制问题转化为多参数规划问题,离线求得具有分段仿射形式的显式控制器;在线过程,应用一种新的搜索算法,它能够快速准确地对系统状态点进行定位,确定其所属的控制器分区,再根据该分区所对应的子控制率,进行简单的线性运算,即可得到系统的输入;该控制方法避免了反复的在线优化计算,大大减少了计算量,并且,在线计算的速度更快,控制的实时性更好;将该算法应用到具有典型混杂特性的两容水箱系统中,仿真结果表明:水箱的液位从初始液位能够快速平稳的达到期望的液位,且与其它的控制算法相比较,该算法更加高效。     

智能分区PID控制算法在电动缸伺服系统中的研究

针对电动缸伺服系统中的非线性环节,本文采用带线性补偿的分区二级前馈PID控制算法。首先建立电动缸伺服系统的仿真模型,并采用单组控制参数的二级前馈PID控制算法,通过仿真发现系统存在着抖动、精度较低的问题。然后提出了具有线性补偿的分区二级前馈PID控制算法,改进了相应的控制器结构并实现控制器的数字离散化。最后通过线性补偿的方法整定实际系统在各分区的控制参数,计算出相应的控制量。对比分析实际系统的稳态误差,发现智能分区PID控制器在电动缸伺服系统中能够取得更好的控制效果。     

特殊天气污水溶解氧浓度的自适应广义预测控制

污水处理过程具有非线性、时变、大滞后的特点,尤其在雨天暴雨等特殊天气下,污水的入水波动会对控制器造成严重干扰。文中提出一种基于模糊神经网络模型的自适应广义预测控制算法,实现对污水处理过程中溶解氧浓度的实时控制。该算法利用反馈线性化思想实现自适应广义预测控制器的设计,在证明其李雅普诺夫稳定的同时,得到修正系统的受控自回归积分滑动平均模型参数自适应规则,动态调整模型参数使系统跟踪误差达到最小。仿真实验结果表明,该算法能够稳定、快速地控制溶解氧浓度,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性,该控制算法特别适合用于污水处理过程的特殊天气（如雨天和暴雨天）中。     

直膨式空调人工神经网络在线自适应控制器应用研究

直接膨胀式空调系统人工神经网络控制器已经有了一些研究成果,为了解决控制器控制范围和精度的问题,引入在线自适应控制系统。该控制器的控制能力测试采用直接膨胀式空调系统实验装置进行。试验结果表明,基于人工神经网络动态模型的在线自适应控制器进行训练的前提下,该控制器能够将室内空气的干球和湿球温度控制在一定范围内,具有较高的控制精度。     

智能照明系统KNX与DALI协议网关的设计及实现

先进控制算法在实际应用过程中,往往伴随着算法难以实现、调试繁琐等问题。为将先进控制算法高效地部署到DCS上,提出了一种方便快捷的实现方法。首先,在MATLAB自身集成的先进控制算法与实际工业对象之间建立OPC通讯,反复调试后得到与被控对象特性相匹配的控制算法;其次,通过MATLAB RTW将该MATLAB/Simulink先进控制算法生成C++代码;最后,使用软PLC高级语言编程技术,将算法的C++代码无缝集成到DCS当中。实践中设计了一种基于双容水箱液位控制的模糊控制算法。实验结果表明,以该方式设计的控制算法具有良好的控制特性和较高的实际应用价值。该方式缩短了以往控制算法的部署周期,为先进控制算法在DCS中的实际应用提供了强有力地解决方案。     

一种改进型动态矩阵控制在水箱液位系统中的应用

针对三容水箱液位控制的多变量、强耦合、非线性、难以建立精确数学模型等特点,提出了在一种在状态空间方程形式下的多变量动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control, DMC）和分数阶PID (FOPID)控制相结合的新型模型预测控算法（MFOPID-DMC）,以改善控制品质。用李雅普诺夫第二方法证明该算法的稳定性。将该算法应用在三容水箱液位控制系统,并与FOPID和DMC控制效果进行对比。仿真结果表明,该算法克服了FOPID超调大和DMC动态响应慢的不足,是一种鲁棒性较强、控制精度高的控制策略,较好的解决了三容水箱液位控制系统的耦合性、难以建立数学模型等问题。     

基于粒子群算法进行参数自我调整的广义预测控制算法在汽包液位控制中的应用

PID控制算法的学习性能及泛化性能取决于参数设置;在常规方法中,这些参数以固定值形式参与运算,而当面对复杂分布的数据集时,可能无法挑选出一组能够胜任各种分布情况的参数;因此,提出一种基于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)进行参数自我调整的广义预测控制算法(generalized predictive control, GPC);该算法根据工业锅炉现场环境的复杂性,机组参数的时变性,有效地解决了PID控制的控制精度受到限制的问题;着重讲述了汽包液位控制方案的设计,可看出PSO-GPC控制在汽包液位控制中的重要应用,其次,通过粒子群算法对参数进行辨识,并给出了仿真算例,参数辨识准确,最后用PID控制算法在液位控制中的仿真曲线与广义预测控制算法对锅炉汽包液位进行了仿真曲线进行了对比分析,可见广义预测控制增强了系统的快速性,稳定性好且抗干扰性强。     

基于无模型方法的混沌系统自适应控制

传统的混沌控制方法大多需要获知混沌系统的模型知识, 但是工业实际中系统的参数经常是未知的,与此同时系统建模过程当中经常会不可避免地存在未建模的动态不确定性, 这种情况下常规的混沌控制方法不能取得优化的控制性能指标．为解决此问题, 提出了一类基于无模型方法的混沌系统自适应控制算法．该算法基于数据驱动, 无需混沌系统的先验知识, 无需训练过程, 在线调整参数较少, 是一种低成本的控制器．数学证明了该控制系统的稳定性, 仿真结果说明了这种理论的有效性． 关键词： 混沌控制 自适应 无模型 数据驱动     

快速反射镜在像移补偿中的应用

本文提出了一种基于快速反射镜的像移补偿方法用于解决航空成像中的像移问题。首先通过计算航空相机在曝光时间内的像移速度证明了像移补偿的必要性;针对快速反射镜存在伺服模型不确定性的问题,设计了模型参考自适应控制器;最后通过实验验证了该算法的性能,结果显示:采用本算法后,快速反射镜的阶跃响应稳定时间降低了50%以上,在振动情况下快速反射镜的稳定精度都可以达到10μrad,精度比传统控制方案提升10倍以上。最终的像移补偿成像实验成功验证了基于快速反射镜的像移补偿方案有较高的工程应用价值。     

光伏电池组件隐式、显式单二极管模型准确性对比研究

光伏电池组件非线性输出特性的物理建模及其优化参数的准确提取是光伏发电系统设计计算、性能评估及优化控制的重要前提.相对于传统的隐式单二极管模型,该文在光伏电池显式单二极管模型的基础上利用Lambert W函数推导了光伏组件的显式单二极管模型,提出一种基于重启边界约束Nelder-Mead单纯形算法的参数提取方法rbcNM,并利用两种典型光伏电池组件的实测数据对隐式、显式单二极管模型的准确性进行了对比测试和验证.结果表明:rbcNM算法可以快速准确的提取隐式、显式单二极管模型的优化参数,计算结果与实测数据具有很好的一致性,相对于已有文献在准确度上取得了大幅度的提升;显式单二极管模型的准确性显著高于隐式单二极管模型,对光伏电池组件的电流-电压和功率-电压特性曲线具有更高的拟合精度.     

基于异构平台通信的并行化等离子体平衡重建

介绍了基于“平衡重建”反演模式的在线分析与在线显示平台EFIT。通过基于套接字(socket)的异构平台通信机制,实现了不同平台间的大数据量传输。用有限状态机描述服务端来管理节点,用群集系统的若干工作节点实现并行化计算,完成整个放电过程的位形重建通常只需要约1min的时间,能够满足(等离子体放电)间隔期间“在线显示等离子体平衡位形”的要求。利用该异构平台间通信模型,可将Linux平台下EFIT的运行结果,在Windows环境中在线地分析利用。     

无云地球大气背景辐射光谱亮度的计算模型

根据辐射的叠加性,提出了一种用于卫星遥感无云地球大气背景辐射强度计算的理论模型。在利用该模型对晴朗无云地球大气背景的光谱辐射亮度进行计算时,使用迭代法解辐射传输方程并对大气采用动态分层。模型计算的结果与法国6S软件计算结果的对比表明：该模型以及计算方法对于无云地球大气背景向上的辐射亮度计算是精确可行的。且计算结果说明在可见光波段地球大气背景的辐射是很强的,而在红外强吸收波段,地-气系统的辐射很弱,主要来自大气的后向散射。     

光学薄膜鲁棒设计中膜系误差灵敏度控制

提出了一种基于膜系误差灵敏度控制的鲁棒膜系设计方法,建立了鲁棒膜系设计评价函数在膜层参数误差统计分布下的解析表达式,避免统计样本数目有限性造成的样本均值与总体期望的误差,以及过大数目样本造成的长的计算时间消耗,并通过宽带增透膜、中性分光膜和线性透射率滤光片等多种薄膜的鲁棒设计实验证实了其在膜层参数误差控制上的效果。结果表明:该新型鲁棒膜系设计方法具有内在的快速算法特性,其设计膜系对镀膜中的膜厚监控误差不敏感,对于高质量薄膜的重复制备和批量成品率的提高具有实用价值。     

Hysteresis compensation of piezoelectric actuators: The modified Rayleigh model

In this study, we develop a novel modified Rayleigh model for hysteresis compensation in piezoelectric actuators. Piezoelectric actuators suffer from hysteresis, in large drive fields of more than 100 V, which can result in serious displacement errors. The typical phenomenological approach is to use the Rayleigh model; however, this model gives more than 10% difference with experiments at the large electric fields of more than 1 kV/mm. Furthermore, there are no studies that apply the Rayleigh model to the compensation of precision actuators, such as stack actuators; it has only been applied in the study of the physical properties of piezoelectric materials. Therefore, we propose a modified Rayleigh model, in which each coefficient is defined differently according to whether the field is increasing or decreasing to account for asymmetry at the high fields. By applying a computer-based control from an inverse form of this modified Rayleigh model, we show that we can compensate for hysteresis to reduce the position error to less than five percent. This model has the merits of reducing complicated fitting procedures and of saving computation time compared to the Preisach model. Specifically, this model cannot only predict the hysteresis curves in all local fields using only one fitting procedure, but also make it possible to control the displacement of various piezo-based actuators without expensive sensors, based on the charge-based model.     

一类不确定离散混沌系统的自抗扰控制器与小脑神经网络并行优化控制

针对一类受扰不确定离散非线性混沌系统,提出了基于免疫动态微粒群优化策略的ADRC与CMAC神经网络并行控制方法(ADRC-CMAC).ADRC控制器抑制系统扰动,保证系统的稳定性;CMAC神经网络控制器实现前馈控制保证系统的控制精度和响应速度.利用动态免疫微粒群算法对ADRC-CMAC并行控制器参数进行全局优化.实验结果表明该控制方法具有较快系统的响应速度,较好的抗干扰能力,控制精度高. 关键词： 自抗扰控制器 小脑神经网络 并行控制 混沌系统     

Temporal behavior of a high repetition rate infrared optical parametric oscillator based on periodically poled materials

The temporal behavior of a nanosecond pulsed singly resonant periodically poled lithium niobate optical parametric oscillator has been studied both theoretically and experimentally. Taking into account the cylindrical symmetry of the system, a numerical model based on the Hankel transform has been developed. Good agreement is obtained between experiment and simulation. Moreover, the computation time is reduced roughly by a factor of 60 compared to the usual simulation software. Received: 23 April 2001 / Published online: 19 September 2001     

A novel lip reading algorithm by using localized ACM and HMM: Tested for digit recognition

Lip contour tracking is an integral part of lip reading application. Fast and accurate lip tracking is an important step in lip reading. This paper uses a novel active contour model for lip tracking and proposes geometrical feature extraction approach for lip reading. Effect of individual features are compared and a joint feature model is obtained by combining weighted decision obtained by a feature vector of difference in inner area, height and width of lip. Ergodic hidden markov model (HMM) is used as a classifier. For each digit Markov Model is tested for 3 states and 5 states. Videos of English digit from 0 to 9 have been recorded for recognition test. Cuave database is used for comparison along with an in-house database. While doing computation of feature vectors, only significant frames are used to reduce the computation complexity. Results of experimentations on digit utterances are given to show that the maximum recognized digit can be used for important programming command of computerized numerical control machines.     

神光Ⅱ终端光学组件的频率变换逆问题研究

在激光惯性约束核聚变(ICF)精确打靶中,对激光束变换、整形和控制要求苛刻,通过数字在线操控技术能够在线实现激光系统的自动校准,而频率变换是数字在线操控技术中的关键一环。在不进行逼近迭代计算的情况下,基于可逆的傅里叶变换和龙格-库塔算法,对神光II终端靶场系统中负单轴晶体KDP的"I+II"类频率变换的逆问题进行了探讨和相应的算法研究,并给出了对应的模拟计算结果。最后,与神光装置运行的实验数据进行比对,验证了频率变换逆问题算法的正确性和稳定性。     

Engineering complex topological memories from simple Abelian models

In three spatial dimensions, particles are limited to either bosonic or fermionic statistics. Two-dimensional systems, on the other hand, can support anyonic quasiparticles exhibiting richer statistical behaviors. An exciting proposal for quantum computation is to employ anyonic statistics to manipulate information. Since such statistical evolutions depend only on topological characteristics, the resulting computation is intrinsically resilient to errors. The so-called non-Abelian anyons are most promising for quantum computation, but their physical realization may prove to be complex. Abelian anyons, however, are easier to understand theoretically and realize experimentally. Here we show that complex topological memories inspired by non-Abelian anyons can be engineered in Abelian models. We explicitly demonstrate the control procedures for the encoding and manipulation of quantum information in specific lattice models that can be implemented in the laboratory. This bridges the gap between requirements for anyonic quantum computation and the potential of state-of-the-art technology.