基于免疫双态微粒群的混沌系统自抗扰控制

利用人工免疫算法及粒子群优化算法融合的优点,提出了一种免疫双态微粒群算法(immune binary-state particle swarm optimization, IBPSO)的自抗扰控制器(IBPSO-ADRC),应用于混沌系统控制,构建一种混沌系统自抗扰控制系统.实验研究表明:该控制方法无需了解动态系统精确模型,具有响应速度快,有效抑制混沌系统参数摄动及较强抗干扰能力的特点. 关键词： 人工免疫系统 微粒群算法 混沌系统 自抗扰控制器     

基于混沌粒子群优化算法的异结构混沌反同步自抗扰控制

针对一类连续时间异结构混沌系统, 利用自抗扰控制很强的鲁棒性, 提出了一种异结构混沌系统反同步的自抗扰控制策略.针对所设计的自抗扰控制器参数较多, 难以整定的问题, 提出了应用混沌粒子群优化算法对控制器进行参数寻优设计. 以Lorenz系统和Chua系统两个异结构混沌系统为例进行仿真验证, 由仿真结果可知, 该方法可以实现异结构混沌系统较快的反同步控制, 且具有很强的抗干扰能力. 关键词： 异结构混沌系统反同步 自抗扰控制器 混沌粒子群优化算法 参数寻优     

基于自抗扰算法的“动中通”系统控制策略

动中通”(SOTM)伺服控制系统通常采用三闭环PID控制策略进行控制器的设计;然而,由于系统扰动和系统时变性参数的存在,传统PID算法难以保证“动中通”系统稳定、可靠地工作;针对传统控制策略的弊端,建立了“动中通”系统数学模型,并提出了一种基于自抗扰(ADRC)算法的双闭环控制策略;仿真实验表明,基于ADRC的双闭环控制策略不仅具有更快的响应速度和更高的控制精度,还有更强的鲁棒性,能有效地弱化系统扰动的影响,满足“动中通”系统的功能需求。     

混沌系统的遗传神经网络控制

提出遗传神经网络控制混沌新方法.将小扰动技术和周期控制技术结合起来，用遗传算法训练神经网络，使之成为混沌控制器.对Henon映射和Logistic映射的仿真结果说明控制器能产生小扰动控制序列信号，将混沌振荡转变成规则运动状态.该方法无需了解动态系统数学模型，具有一定抗噪声干扰能力，可将它推广应用到其他混沌系统的控制中. 关键词： 遗传算法 神经网络 混沌 周期控制     

用自适应脉冲微扰引导混沌系统到周期解

用自适应脉冲微扰方法控制的系统的某个系统变量作为驱动,设计了一种自适应控制器方法对两个或多个响应混沌系统进行脉冲微扰,引导这些系统从混沌运动到低周期运动,实现同时控制多个混沌系统到不同的周期态. 当选择相同的自适应控制器输入变量实施脉冲微扰时,还可控制两个或多个混沌系统达到不同的周期态同步. 通过对R?ssler混沌系统的仿真研究证实了方法的有效性. 关键词： 混沌控制 系统参量 自适应控制器 脉冲微扰 周期态同步     

基于遗传算法的统一混沌系统比例-积分-微分神经网络解耦控制研究

提出了采用改进的遗传算法优化比例-积分-微分(PID)神经网络解耦控制器的连接权值，从而实现PID控制器参数的优化及非线性多变量系统的解耦控制. 改进的遗传算法优于基本遗传算法，它使寻优过程中的计算量减少，计算效率提高，收敛速度加快. 将优化后的PID神经网络解耦控制器应用于统一混沌系统的控制中，仿真实验收到良好的控制效果，证明了PID控制器应用于统一混沌系统控制的有效性. 关键词： 混沌系统 遗传算法 比例-积分-微分 神经网络     

受扰统一混沌系统基于RBF网络的主动滑模控制

针对受外扰影响的统一混沌系统,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的主动滑模自适应控制方法.将被控系统分解为受控子系统和自由子系统,利用主动控制思想,建立受控子系统在目标点处的状态误差的可控标准型,设计出一个结构简单的基于滑模趋近率在线参数整定的RBF函数神经网络控制器,并且基于Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性.仿真结果表明该控制器对系统参数突变和外部干扰具有鲁棒性,同时抑制了抖振. 关键词： 统一混沌系统 主动控制 滑模控制 RBF网络     

电机温度时滞耦合系统自抗扰控制仿真研究

电机温度过高会造成绝缘性能老化,电机安全性能下降。电机控制系统是典型的非线性系统,电机温度也因此具有时滞性和耦合性的特点,难以建立准确的数学模型。传统的方法对电机温度的控制精度较差,从而导致电机温度失控。为此,提出基于BP神经网络自抗扰控制算法的电机时滞耦合关系下温度控制方法。将BP神经网络与PID控制方法相结合建立电机温度网络自抗扰控制器模型,利用梯度下降法修正电机温度控制器模型的权值系数,从而实现了BP神经网络自抗扰控制器参数的实时调整。实验结果表明,利用BP神经网络自抗扰算法进行电机时滞耦合关系下温度调整,能够有效提高控制的精确度,缩短了控制过程中的时间延时。     

基于自适应脉冲微扰实现混沌控制的研究

提出了自适应脉冲微扰控制混沌系统的方法.在参量脉冲微扰中引入自适应控制策略，设计出可以产生合适的脉冲强度的自适应控制器来实现混沌控制.采取这种方法对混沌的Rssle r连续系统和Hnon离散映射实施仿真控制，能够将系统稳定到不同的周期轨道或不动点上 ；并且，数值仿真结果还表明该控制方法具有较强的鲁棒性. 关键词： 自适应 脉冲微扰 混沌控制 鲁棒性     

混沌系统的变论域模糊控制算法研究

混沌运动和混沌控制受到广泛关注,本文利用模糊控制实现混沌系统的控制.针对模糊控制器精度不高,模糊控制中规则数量与控制精度之间的矛盾,提出了一种基于蚁群优化算法的变论域模糊控制器.通过分析变论域模糊控制中的2类伸缩因子,指出其中1类并不能满足广义伸缩因子条件.提出利用蚁群优化算法对伸缩因子智能寻优的方法,在对蚁群算法改进的基础上,构成一种基于蚁群算法的变论域模糊控制,将设计的控制器用于Duffing混沌系统的控制.仿真结果表明,提出的控制算法在收敛速度和稳态性能上要略优于其他控制方式. 关键词： 混沌 变论域模糊控制 伸缩因子 蚁群优化算法     

机动平台光电跟踪系统的自抗扰控制研究

针对机动平台光电跟踪系统跟踪目标需具备较强动态抗扰能力的问题,提出了一种将包含了非线性跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性状态误差反馈三个环节的结构完整的自抗扰控制器用于光电跟踪伺服系统的速度环的思路。针对某单轴稳定转台设计了二阶自抗扰控制器,并进行了仿真研究。结果表明,该控制器对外扰变化及系统模型不确定性具有良好的鲁棒性和适应性,且能有效抑制系统中存在的非线性因素的影响。     

PD-Based Optimal ADRC with Improved Linear Extended State Observer

Taking dead-zone nonlinearlity and external disturbances into account, an active disturbance rejection optimal controller based on a proportional-derivative (PD) control law is proposed by connecting the proportional-integral-derivative (PID) control, the active disturbance rejection control (ADRC) and particle swarm optimization (PSO), with the purpose of providing an efficient and practical technology, and improving the dynamic and steady-state control performances. Firstly, in order to eliminate the negative effects of the dead-zone, a class of 2-order typical single-input single-out system model is established after compensating the dead-zone. Following that, PD control law is introduced to replace the state error feedback control law in ADRC to simplify the control design. By analyzing the characteristics of the traditional linear extended state observer, an improved linear extended state observer is designed, with the purpose of improving the estimation performance of disturbances. Moreover, employing PSO with a designed objective function to optimize parameters of controller to improve control performance. Finally, ten comparative experiments are carried out to verify the effectiveness and superiority of the proposed controller.     

飞行模拟转台非线性干扰观测器反步滑模控制器设计

本文针对考虑不确定性的飞行模拟转台伺服系统,提出了一种基于非线性干扰观测器的反步全局滑模补偿控制方法。该方法采用反步控制方法设计转速期望虚拟控制,然后利用非线性干扰观测器观测系统不确定干扰,进而对引入非线性干扰观测器的系统设计自适应全局滑模控制器,实现了飞行模拟转台伺服系统期望转角信号的鲁棒跟踪控制,仿真结果表明,该方法控制效果良好,具有很好的工程应用价值。     

基于CMAC神经网络的能动磨盘智能控制实验研究

 针对能动磨盘面形控制系统的非线性和多变量特点，提出了基于CMAC神经网络的能动磨盘面形智能控制方法，以CMAC神经网络来映射磨盘面型和控制脉冲之间复杂的关系。为验证上述智能控制方法，搭建了由有效变形口径为420 mm能动磨盘和60路微位移阵列传感器组成的3单元能动磨盘面形检测实验平台，在该实验平台上进行了多组实验，利用微位移阵列传感器分别检测出能动磨盘在1单元、2单元和3单元驱动器作用下实验面形相对于理论面形的偏差，其中峰谷值分别为0.99，2.34和2.68 mm，均方根值分别为0.19，0.59和0.57 mm，实验结果验证了能动磨盘CMAC神经网络智能控制的可行性。     

基于哈密顿函数的永磁同步电机混沌系统鲁棒控制

哈密顿系统理论是研究非线性系统的一种重要工具, 近年来在电机调速、控制等方面得到广泛应用. 本文针对永磁同步电机运行中存在的混沌现象, 提出一种基于哈密顿函数的永磁同步电机混沌系统鲁棒控制器设计方法. 将永磁同步电机动态模型变换为类Lorenz混沌方程, 在特定参数下, 通过Lyapunov指数和Lyapunov维数的计算可知系统是混沌的. 令电机转速跟踪给定值得误差方程. 由于误差方程并不具有标准哈密顿函数形式, 将其转化为具有扰动不确定项的哈密顿系统, 并与负载扰动一起作为系统的总扰动量, 设计了一种鲁棒控制器. 控制器由两部分组成, 一部分基于互联与阻尼配置法, 实现任意转速的有效跟踪, 另一部分实现扰动补偿. 仿真表明, 控制器使电机迅速脱离混沌状态, 并能实现转速趋近跟踪, 验证了控制器的可行性与有效性. 该方法扩展了哈密顿函数的适用范围, 具有一定的优越性.     

Intelligent active vibration control in an isolation platform

This paper presents the study on the vibration attenuation in an isolated platform by combining multi-layer perception (MLP) neural network, radial basis function (RBF) neural network, cerebella model articulation controller (CMAC) neural network and fuzzy neural networks (FNN) with error back propagation algorithm to control voice coil actuator. Usually, the methods in past time to control vibration were mainly designed by using mathematical models, which must be nearly close to the actual plant models. As regards to these utilized control methods, the most important advantage of them are that they have capability of self tuning the parameters of controllers and could adapt the changes of the environments. The performance of attenuation and control effectiveness can be evaluated by placing the accelerator to measure the amplitude at the center of the isolated platform. The experimental results in this study show that the control methods as adopted could greatly attenuate the vibration of resonance and external disturbance in an isolation platform.     

车载光电稳定跟踪平台自抗扰伺服系统设计

为了提高光电稳定跟踪平台伺服性能,针对车载光电稳定平台的扰动特点,依据自抗扰控制算法的分离特性,提出一种含有积分补偿项的自抗扰控制伺服系统,系统对指令信号安排过渡过程,即采用最速控制方案。实际摇摆测试结果表明:设计的自抗扰控制伺服系统既保证了车载光电稳定平台稳定误差为0.129 mil（1）,又提高了平台的自动跟踪性能,是一种可应用在稳定跟踪平台系统中的理想控制器。     

四轮轮毂电动汽车横摆角速度自抗扰控制

汽车的横摆角速度对汽车稳定性和安全性有较大影响,针对汽车行驶控制时的抗干扰能力,目前还没有特别有效的汽车横摆角速度控制策略;创新性设计了基于自抗扰控制理论的用于四轮轮毂电动汽车横摆角速度的高性能控制策略;首先分析了汽车横摆角速度控制的动态模型,并通过数学变换,将其转换为二阶自抗扰控制器被控对象的标准形式;再设计双层控制结构,包括直接横摆力矩制定层和转矩分配层;在直接横摆力矩制定层,利用二阶自抗扰控制器计算出控制汽车横摆角速度所需的附加横摆力矩;在转矩分配层,设计了转矩分配算法,利用附加横摆力矩得到4个车轮的指令转矩,进而控制电动汽车横摆角速度;最后,通过Matlab/Simulink和汽车动力学仿真软件CarSim联合仿真验证了所设计控制策略的有效性。