海洋工程水下结构检测与清污机器人广义预测控制研究

水下机器人（ROV）的运动具有非线性、多耦合和时变等特点,需要一类数学模型要求低、自适应能力强的非线性控制方法。因此以自主研制的新型的面向海洋工程水下结构检测与清污机器人（MC-ROV）为研究对象,通过水池试验,研究并建立了纵向和艏向动力学模型,最后设计了一种新颖的结合PID控制的约束输入输出的直接广义预测控制算法,对MC-ROV纵向、艏向运动展开研究。仿真结果表明,该算法具有计算量小、震荡低、自适应强等优点,具有良好的控制效果。     

控制与同步连续时间混沌系统的非线性反馈方法

在将连续时间混沌系统的控制与同步问题统一处理的基础上,给出了一种可实现两个相同或不同连续时间混沌系统的控制与同步的非线性状态反馈方法.该方法以著名的Lyapunov技术为基础,当目标和被控系统的状态变量都有界时,不论目标系统是处于平衡点、周期、拟周期、混沌或超混沌状态,都可使被控制系统按照目标系统给定的轨道演化,并且是大范围可控和可同步的. 关键词：     

制冷系统的广义预测控制方法研究

制冷系统的蒸发器过热度的控制对于制冷系统稳定、高效运行具有重要作用。文中通过实验辨识了基于过热度和蒸发温度的制冷系统多输入多输出模型,并采用广义模型预测控制方法,针对制冷系统的变负荷运行工况下进行了实验研究。结果表明,该方法很好的适应了制冷系统变过热度、变蒸发温度的控制要求,相比常规的单输入单输出PID控制,跟踪性能良好、动态控制精度高,可以适应制冷系统负荷大范围变动的控制需求。     

混沌系统自适应追踪控制新方法

提出一种混沌系统自适应追踪控制任意参考信号的新方法.该方法是通过预先设计出补偿控制器将混沌系统状态变量对参考信号的追踪控制问题转化为同结构混沌系统状态变量的自适应同步问题,再通过设计出自适应控制器,使同结构混沌系统全局渐近达到同步,追踪控制器为补偿控制器和自适应控制器的代数和.基于Lyapunov稳定性原理,理论上严格证明了利用本方法所设计追踪控制器的正确性.最后,以超混沌Chen系统为控制对象,利用本方法设计出追踪控制器完成了对不动点,正、余弦信号,同结构混沌系统状态变量,异结构混沌系统状态变量的追踪控 关键词： 自适应追踪控制 补偿控制器 自适应控制器 追踪控制器     

基于预测控制的非连续路段下移动机器人的轨迹跟踪

针对非连续路段下的轨迹跟踪问题,设计了基于观测型的预测控制器。首先建立了移动机器人的运动学模型,根据机器人的运动学模型得出了其位姿误差微分方程;然后在轨迹跟踪问题的基础上,设计了系统的观测模型,通过将预测控制器与系统的观测模型结合,设计了观测型预测控制器;最后再MATLAB环境下,利用本文所设计的控制器对移动机器人在非连续路段下的轨迹跟踪问题进行仿真,并将仿真结果与PID控制器控制的仿真结果进行对比,由仿真结果可以看出,本文所设计的控制器具有很好的鲁棒性、快速性及稳定性,可适用于移动机器人的轨迹跟踪的研究。     

基于时间补偿的激光扫描投影图形偏差校正研究

为了解决自研的激光扫描投影系统在实际扫描投影零部件外形轮廓时会存在拖尾、缺失和非预期的圆角过渡等图形偏差,严重影响投影出零部件外形轮廓的形状准确度的问题.通过分析拖尾和缺失偏差、转角偏差产生的原因,研究了基于时间补偿的激光扫描投影图形偏差校正方法,得出了补偿时间与采样率间的关系,建立了时间补偿与投影图形转角角度间的数学模型.应用所研究方法在自主搭建的激光扫描投影系统中进行验证实验,并与国外FARO激光扫描投影系统的投影图形进行对比.实验结果表明:对优化投影路径后的5行5列棋盘格图形进行投影时,比较偏差补偿前后实际投影图形效果,补偿后的投影图形形状准确度优于0.5 mm.基于时间补偿的激光扫描投影偏差校正方法可以有效地补偿拖尾和缺失偏差、能够优化非预期的转角偏差,该方法应用于自主研发的激光扫描投影系统能够显著提高投影图形准确度,具有良好的实际应用价值.     

基于二次逼近神经网络的反应釜预测控制

摘 要：针对在化工生产过程中使用连续搅拌反应釜(Continuous Stirred Tank Reactor,CSTR)时存在的控制方式不便,调节的精确度不高等问题。在对实际问题进行分析建模的基础上,提出了一种基于二次逼近神经网络模型的预测控制方法。该方法首先利用多层前馈神经网络模型去逼近连续搅拌反应釜系统的多步预测值,其次在已创建的预测模型的基础上优化并求解预测控制的二次目标函数,以得到最优的控制参数,最后由通过泰勒展开式的二次逼近得到非线性预测控制器的最优解。通过对控制模型的模拟以及带入相关参数进行仿真实验,对连续搅拌反应釜控制系统的仿真结果进行分析表明：该方法控制精确度较高,并且是可行有效的,能够使生产效率得到显著提高且保证了产品的质量,具有较高的实用价值。     

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。     

连续动力系统时间序列的非线性检验

用相位随机化的替代数据方法，研究了连续混沌动力系统时间序列的非线性检验判定.研究发现，在不同的采样情况下，混沌时间序列的非线性特性检验有所差异，尤其对于过采样时间序列，往往会出现虚假的判断结果.针对过采样时间序列，最好采用能够反映非线性特征的参数，作为检验统计量进行检验判断. 关键词： 替代数据 关联维数 连续时间序列 非线性检验     

Hénon混沌系统广义预测函数控制快速收敛算法

提出一种具有收敛跟踪性能的Hénon混沌系统广义预测函数控制快速算法.基于已有的广义预测函数控制方法,依据混沌系统运动特性和实际中控制量变化趋势选取特殊形式的基函数,避免了控制律中的矩阵求逆计算,并在性能指标函数中引入确定的前馈增益矩阵,实现Hénon混沌系统对参考信号的收敛跟踪.仿真结果验证了该算法的有效性. 关键词： 广义预测控制 预测函数控制 Hénon混沌系统 前馈增益矩阵     

基于快速全线性预测控制的混沌系统控制与同步

针对连续时间混沌(超混沌)系统的控制问题, 提出了一种基于扩张状态观测器的快速全线性广义预测控制算法. 利用线性扩张状态观测器估计和补偿混沌(超混沌)系统的非线性动力学和存在的不确定性, 将原始对象近似转化为积分器形式, 随后针对单积分器设计广义预测控制, 解决了预测控制计算量大的问题. 阶跃系数矩阵可以直接得到解析解, 而对于未来输出的预测则可以根据最近两个时刻的输出采样值直接计算得到, 避免了使用自校正算法和在线求解丢番图方程. 该线性算法可以直接应用于非线性对象的控制系统设计. 将该算法应用于典型Lorenz混沌系统的控制中, 数学仿真结果验证了有效性.     

Hénon混沌系统的广义预测控制与同步快速算法

提出了一种带有终端滑模等式约束的Hénon混沌系统的广义预测控制快速算法.该方法将广义预测控制与离散滑模控制结合起来运用到Hénon混沌系统中，并采用柔化输入信号的方法，避免了广义预测控制算法中的高维矩阵求逆.占用内存小，计算速度快，并且具有较强的跟踪给定信号和抑制系统参数摄动和随机噪声的能力.仿真结果验证了该方法的有效性和快速性. 关键词： 广义预测控制 离散滑模控制 Hénon混沌系统 混沌同步     

Rössler超混沌系统多变量广义预测控制快速算法

提出了一种Rössler超混沌系统多变量广义预测控制快速算法.采用改进的时变遗忘因子递推最小二乘方法辨识混沌系统,通过在常规多变量广义预测控制性能指标函数中引入前馈增益矩阵与柔化矩阵,实现系统对参考信号的快速跟踪.该算法降低了求逆矩阵的维数,从而减少了计算量.仿真结果验证了该方法的有效性和实用性. 关键词： 广义预测控制 Rö ssler超混沌系统 前馈增益矩阵 柔化矩阵     

基于HMC1021的磁导引AGV控制系统的设计

磁条导引方式因其成本低、路径规划灵活和抗干扰能力强而在AGV的导引控制系统中普遍使用,而磁感应信号的数据采集、控制系统结构和控制策略的设计等都是需要深入研究的问题。以差速驱动转向AGV为研究对象,以模块化、通用化设计思路为导向,给出了一种分布式磁导引AGV控制系统设计和实现方案。采用Atmega 128及外围电路作为主控单元, Atmega 16和信号调理电路为数据采集单元、HMC1021为磁条检测传感单元来设计控制器的核心硬件结构,主控单元和数据采集单元之间通过RS485通信交换数据。随后在分析和研究AGV差速驱动原理的基础上,给出了从传感到速度控制的通用模式,并且提出了查表和模糊控制相结合的通用性控制策略设计方法。软硬件测试和实验结果表明了该设计方法的可行性和有效性。     

一种基于误差补偿的多元混沌时间序列混合预测模型

针对多元混沌时间序列的预测问题, 考虑到单纯改进储备池算法无法明显地提高预测精度, 提出一种基于误差补偿的时间序列混合预测模型. 实际观测的数据既包含线性特征又包含非线性特征. 首先利用自回归移动平均模型预测线性特征, 使得残差数据仅含非线性特征; 然后, 建立正则化回声状态网络模型预测; 最后, 将非线性部分的预测值与线性部分的预测值相加, 以实现高精度的多元混沌时间序列预测. 基于Lorenz和太阳黑子-黄河径流量时间序列的仿真实验验证了本文所提模型的有效性. 关键词： 回声状态网络 混沌 多元时间序列预测 误差补偿     

基于模糊模型的耦合时空混沌H_\infty$跟踪控制

由于子系统的时空耦合作用，实现耦合时空混沌的跟踪控制比较困难。然而模型未知的耦合时空混沌的子系统可由一系列模糊逻辑模型逼近，每个模糊逻辑模型代表子系统在特定运行点的局部线性化模型。基于该系列模糊模型，采用模糊跟踪控制方法实现了耦合时空混沌的模型参考跟踪控制，并用线性矩阵不等式的凸优化方法求解控制器参数，确保系统的全局渐近稳定性。仿真验证了方案的有效性。     

H基于模糊观测器参数摄动的耦合时空混沌H跟踪控制

由于子系统的时空耦合作用及参数的摄动性，实现参数摄动的耦合时空混沌的跟踪控制非常困难。然而模型未知的耦合时空混沌的每个子系统可由一系列模糊逻辑模型逼近，每个模糊逻辑模型代表子系统在特定运行点的局部线性化模型，同时考虑子系统状态的不可测性，采用模糊观测器来估计子系统的状态。基于模糊模型及状态观测器，计及混沌参数的摄动性，提出一种模糊跟踪控制方案，实现了参数摄动的耦合时空混沌的鲁棒跟踪控制，并将模糊跟踪控制表征为线性矩阵不等式问题，用线性矩阵不等式的凸优化方法求解控制器参数，确保系统的全局渐近稳定性。仿真验证了方案的有效性。     

不确定分数阶时滞混沌系统自适应神经网络同步控制

针对带有完全未知的非线性不确定项和外界扰动的异结构分数阶时滞混沌系统的同步问题,基于Lyapunov稳定性理论,设计了自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络控制器以及整数阶的参数自适应律.该控制器结合了RBF神经网络和自适应控制技术,RBF神经网络用来逼近未知非线性函数,自适应律用于调整控制器中相应的参数.构造平方Lyapunov函数进行稳定性分析,基于Barbalat引理证明了同步误差渐近趋于零.数值仿真结果表明了该控制器的有效性.