基于人工蜂群优化的环形二级倒立摆H∞鲁棒控制器设计

采用H∞回路成形控制方法实现环形二级倒立摆系统的平衡控制;对于H∞回路成形控制器来说,权函数的选择直接影响控制器性能,而往往权函数的选择是需要通过设计人员的不断试凑来完成,不仅设计效率低下,而且无法得到最优的控制性能;因此引入人工蜂群算法,依靠其优异的全局寻优能力,完成对H∞回路成形控制器权函数的求解并保证最优的控制器性能;仿真结果表明,蜂群算法能够寻优到最优的权函数参数,对应的H∞控制器能够保证环形二级倒立摆在受到外界干扰的情况下依然保持在平衡位置。     

基于Riccati方程和LMI算法的H∞控制器的设计与实现

H∞控制是一种重要的鲁棒控制方法,它以H∞范数作为控制性能指标,是一种最优控制方法,目的是求出系统内部稳定的控制器,使闭环传递函数的无穷范数极小,达到控制的目的。以固高公司的直线一级倒立摆为控制对象,实现基于Riccati方程和LMI算法的H∞控制器设计,采用M文件及simulink实现系统建模、控制器的设计,完成系统算法的验证,实验表明,控制器的输出、倒立摆系统的状态变量变化平稳,系统具有较强的鲁棒性,系统表现出良好的动态品质,验证了H∞控制器的有效性。     

基于滑模变结构的柔性倒立摆控制研究

针对柔性倒立摆稳摆控制比较困难且传统指数趋近率的滑模变结构控制易对系统造成抖振,基于机理建模方法建立柔性倒立摆数学模型,提出变指数趋近率的滑模变结构控制方法,设计了滑模变结构控制器,使系统具有较好的稳摆控制和鲁棒性。仿真结果表明,基于变指数趋近率的滑模变结构控制方法能够更好的实现倒立摆稳定控制,相比于传统指数趋近率的滑模控制器输出更加平滑,进而减小了控制器的负担。     

简易旋转倒立摆及控制装置的系统设计简

采用ATmega128作为本旋转倒立摆控制装置的主控芯片,通过直流电机对旋转臂进行控制,实现对摆杆的旋转控制。用编码器对摆杆旋转角度进行测量,将旋转位移转换成数字脉冲实现控制。通过对编码器设定零点,运用PID算法实现精确控制摆杆的摆动角度与状态。测试结果表明,该简易旋转倒立摆及控制装置的系统设计方法科学,具有性能稳定、抗干扰能力强、控制精确,可靠性高,节能环保等优点。     

简易旋转倒立摆及控制装置的系统设计

采用ATmega128作为本旋转倒立摆控制装置的主控芯片,通过直流电机对旋转臂进行控制,实现对摆杆的旋转控制。用编码器对摆杆旋转角度进行测量,将旋转位移转换成数字脉冲实现控制。通过对编码器设定零点,运用PID算法实现精确控制摆杆的摆动角度与状态。测试结果表明,该简易旋转倒立摆及控制装置的系统设计方法科学,具有性能稳定、抗干扰能力强、控制精确,可靠性高,节能环保等优点。     

基于改进ABC的LSSVM氧化还原电位预测研究

针对氧化还原电位对于生物氧化提金预处理过程的控制和优化具有重要作用,提出了一种基于改进的ABC算法优化最小二乘支持向量机的预测方法。该算法是在标准人工蜂群算法的基础上,通过引入欧氏距离,使得在一定邻域内观察蜂采用不同于雇佣蜂的搜索策略。采用改进的ABC算法优化最小二乘支持向量机的参数,取得最优解并赋予最小二乘支持向量机进行预测。以新疆某金矿的生产数据进行仿真研究,结果表明：基于改进的ABC算法优化的最小二乘支持向量机具有较高的预测精度,该方法能使模型取得较好的预测效果。     

一种双惯性轮空间倒立摆及其动力学建模和分析

针对现有的惯性轮倒立摆在模拟多自由度不稳定系统的局限性,提出了一种双惯性轮空间倒立摆系统,其具有四个自由度和两个控制量,可同时模拟不稳定系统俯仰和滚转姿态控制。运用拉格朗日方法建立了双惯性轮空间倒立摆的动力学模型,分别采用模型退化、数值仿真验证了所建立的模型的正确性,并分析了双惯性轮空间倒立摆的动力学特性。建立的双惯性轮空间倒立摆可应用于多自由度非平稳系统的模拟实验,提出的物理结构、模型和相关分析结论为双惯性轮空间倒立摆系统的进一步研究奠定了理论基础。     

基于LQR的无人直升机姿态控制器设计

无人直升机控制系统是一个易受环境干扰的、各通道相互耦合的非线性系统.为了实现无人直升机能在不同环境下自主飞行,需要设计抗干扰能力强的控制器;采用系统辨识的方法得到直升机横向通道和纵向通道姿态环路的线性系统模型;根据线性最优二次型理论,对直升机横向通道和纵向通道的姿态环路设计了LQR最优控制器,使用MATLAB仿真选取最优控制器参数后,在ALIGN 700N 直升机上进行了实际飞行试验,仿真和飞行试验表明,采用LQR控制技术设计的无人直升机姿态控制器具有较强的鲁棒性和实用性.     

一种改进人工蜂群的分数阶PID控制器优化算法

摘 要：针对分数阶PID控制器参数整定过程参数多复杂性大,传统靠经验试凑的方法不易实现且优化效果差的问题,提出了一种改进的人工蜂群算法,实现分数阶PID控制器参数的整定.该算法通过改进人工蜂群算法中搜索方程,并引入一个淘汰机制,对分数阶控制器参数进行群智能搜索,将搜索到的参数送至分数阶PID控制器中反复迭代,以带有权值的误差绝对值积分指标（AIE）作为人工蜂群寻优的目标函数,最后得出控制器.本文以非线性系统为被控对象,经过实例仿真,验证了该算法实现的控制器比传统整数阶控制器和未改进的人工蜂群算法实现的分数阶控制器的动态性能和稳态性能都有所提高,在超调、上升时间、振荡性方面都优于未改进算法.     

金团簇结构的人工蜂群算法研究

采用具有群体智能的蜂群优化算法(ABC)结合半经验Gupta原子间相互作用势对金团簇Au_n(n=2~100)的稳定结构、结合能(Eb)、平均结合能(Eab)、平均间距(ra)、对称性(PG)、一阶差分(ΔE1)和二阶差分(ΔE2)进行了研究.结果表明:一、ABC算法在中小尺度团簇上具有良好的全局寻优能力,其与遗传算法(GA)、动态格点搜索(DLS)等算法结果吻合非常好,当团簇尺度增大时,与其它算法一样,标准ABC算法的全局最优搜索能力也逐渐减弱;二、ABC算法中三参数取值对最优解获取有直接影响,当团簇尺度n小于60时,中等参数值即能获得最优解,当n大于60时,为平衡计算时间和精度,较大的最大迭代次数(g_(max))、中等或偏小的可行解尺度(SN)和最大侦查蜂数目(glimit)取值是一种较好的选择;三、通过对ABC和文献结果比较,几个金团簇的新低能结构被提出和确认,另外,本文首次对Au_(91)~Au_(99)进行了系统描述.