溶解氧浓度的神经网络控制研究

污水生化处理过程常常受到入水流量水质变化而处于动态过程, 溶解氧浓度作为系统运行过程的一个关键变量, 采用经典的PI控制器难以保证良好的控制效果. 针对污水处理过程的溶解氧浓度控制问题, 提出了基于单神经元自适应PID算法和基于RBF神经网络两种控制器. 在国际基准Benchmark Simulation Model No.1 (BSM1)的仿真平台上进行仿真实验, 与经典PI控制器的运行结果对比, 表明了在所提出的两种控制器作用下, 溶解氧浓度具有更好的跟踪给定值能力, 控制系统具有更好的综合性能指标值.     

基于自适应单神经元PID的四旋翼飞行控制研究

针对传统增量式PID控制算法在四旋翼飞行器的姿态控制中自整定参数不足的缺点,提出了一种改进的自适应单神经元PID控制算法,该算法在单神经元加权系数调整的基础上引入PSD自适应控制方法,增加了对比例系数的自适应调整;通过建立四旋翼飞行器的动力学模型和飞行试验平台对该改进算法进行仿真验证;仿真结果表明,采用自适应单神经元PID算法的控制器结构简单且响应速度快,精度高,具有更高的鲁棒性和自适应能力,能有效的实现四旋翼飞行器姿态的稳定控制。     

非完整约束移动机器人的轨迹跟踪控制

针对非完整约束移动机器人运动学与动力学模型,根据轨迹跟踪控制目标的需要,设计了一种简单的控制器,该控制器结合了运动学控制器设和动力学控制器两部分;针对运动学模型,采用自适应算法对其未知参数进行估计,针对系统动力学模型,采用单层神经网络算法克服未知扰动对系统稳定性的影响,使速度误差尽可能地缩小;在Lyapunov稳定性理论的基础上证明了系统的收敛性和稳定性,该控制算法简单有效,易于实现;仿真结果表明:该控制策略可以实现对移动机器人期望轨迹的稳定跟踪,验证了算法的有效性。     

一种基于并行化方法的自适应光学闭环预测控制器

自适应光学系统的性能受限于伺服系统的延迟误差和波前传感器的光电子噪声。提出了一种多模型单变量预测模型,该模型采用基于Levenberg-Marquardt学习算法的前馈型神经网络。利用计算机多核处理器,设计了一个具有并行处理能力的预测控制器,来实现对自适应光学闭环控制电压的预测,以消除延迟误差的影响。通过数值仿真实验,研究了预测控制器对控制电压和远场斯特雷尔比的影响,与未采用预测控制器的系统进行了比较,并对预测算法的并行性能进行了分析。实验结果表明,使用并行化方法的预测控制器可以有效缩短系统的预测时间,提高预测算法的加速比,与经典比例积分(PI)控制算法相比可以更有效地降低系统由于伺服延迟引起的误差,远场的斯特雷尔比有明显地提高。     

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     

RCLSJ约瑟夫森结混沌系统的鲁棒自适应滑模控制

讨论了具有不确定参数和外界扰动的非线性电阻-电容-电流分路结模型(RCLSJ)混沌系统的广义控制问题。基于Lyapunov稳定性理论和滑模变结构控制方法,设计了鲁棒自适应滑模控制器,使得RCLSJ混沌系统能以任意比例因子追踪期望的参考信号。该方法不需要预先知道不确定参数和外界扰动的上下界,在控制器中引入一类简单的自适应律,用以在线估计参数和界值。该控制方法对参数不匹配和外界扰动具有较强的鲁棒性。数值仿真表明了该方法的有效性。     

空间相机CCD像面拼接重叠像元数分析与计算

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,它能够快速准确的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。     

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。     

倾转定翼无人机姿态控制系统设计

所研究对象为四旋翼倾转定翼无人机（Quad Tilt Wing-Unmanned Aerial Vehicle, QTW-UAV）,首先对QTW-UAV的直升机模式进行动力学特性分析,建立其滚转运动数学模型,然后设计了基于模型参考的PID自适应控制器,在传统PID控制方法的基础上融合自适应控制算法,给出PID参数自整定率,实现了QTW-UAV姿态角的自适应控制。仿真结果表明,设计的控制器具有良好的稳态和跟踪性能,实现了QTW-UAV姿态稳定控制。     

混沌系统的自适应多变量广义预测控制与同步

提出了一种应用带时变遗忘因子的自适应多变量广义预测控制算法(β-MGPC)，对Lorenz，Rossler，Chua电路等典型混沌系统进行控制，使之跟踪任意给定参考信号，数值仿真表明了该控制算法的良好效果.这种方法的优点在于无需知道混沌系统的精确模型，便可实现混沌系统的大范围的跟踪和同步控制. 关键词： 混沌控制 混沌同步 自适应预测控制 时变遗忘因子