基于多目标遗传算法的船舶航向自抗扰控制器参数整定

针对自抗扰控制器参数整定通常采用“试凑法”,整定过程繁琐复杂,无法顺利得到合理控制参数的现状,根据自抗扰控制器设计的“分离性原理”提出了一种“三步优化法”.该方法利用多目标遗传算法对自抗扰控制器参数进行分步优化,可解决自抗扰控制器参数众多、难以便捷的整定问题.对带舵机约束的15万t级油船航向二阶自抗扰器参数进行整定.结果表明,该方法行之有效,便于工程应用.     

基于自抗扰控制器的温度控制系统

研究了基于自抗扰控制器的电阻炉恒速升温热分析测控控制系统,该系统采用C语言进行编程,控制方法采用自抗扰控制器.系统具有自适应能力和抗扰性,并且有操作指导和动画界面.     

基于改进粒子群算法优化的自抗扰控制器（ADRC）及其应用

针对自抗扰控制器参数多,不利于整定的问题,提出了一种基于改进的粒子群算法（PSO）的自抗扰控制器参数整定方法。该方法引入了PSO中各个粒子的惯性权值的自适应调整机制,以此来维持粒子的多样性和加速粒子群算法的收敛性。利用改进粒子群算法优化的二阶自抗扰控制器控制主气温控制系统,仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于模型补偿的自抗扰控制器研究

自抗扰控制是一种不依赖于被控对象精确数学模型的非线性控制方法。以被控对象的部分数学模型为已知条件,研究出一种基于模型补偿的自抗扰控制器设计方法。在控制器设计过程中,该方法充分利用已知模型的信息,能够改善系统的动态响应、抗干扰特性和鲁棒性。     

自抗扰控制器参数整定方法的研究

提出了自抗扰控制器算法参数整定的计算机软件仿真分析和基于参数变换的公式推导两种方法.根据自抗扰控制方程,针对算法中多个参数需要整定的问题,结合工程中控制对象实例,采用Matlab仿真软件逐一确定各参数,寻找同类对象之间的控制参数关系,利用公式得到其他对象的控制器参数.使用Matlab仿真分析法可直观地获取参数,公式推导法则简化了同类对象的参数整定,速度快.仿真实验结果表明,这两种参数整定方法可用于常见的工业控制对象的自抗扰控制器中.     

基于交叉熵算法的自抗扰控制器参数整定方法

为解决自抗扰控制器参数难以整定的问题,提出基于交叉熵算法的自抗扰控制器参数优化设计方法。通过适应交叉熵算法选择适应度函数,对其中的五个重要参数β01、β02、β03、β1、β2进行了优化分析。仿真结果表明：交叉熵算法比免疫遗传算法的自抗扰控制器超调量更小,响应时间更快。     

异步电动机自抗扰控制系统的仿真

介绍了自抗扰控制器的内部结构及其各组成部分的功能,并将自抗扰控制系统应用于在异步电动机调速系统中,此控制方案不需要精确的电机模型就可以实现干扰补偿,使得自抗扰控制器的设计能够独立于异步电动机精确的数学模型。在MATLAB/Simulink环境下进行了仿真研究,并根据仿真结果分析了线性自抗扰控制系统较传统PID控制器的优缺点。     

基于串联型自抗扰控制器的逐次求精法

利用模型补偿自抗扰控制器辨识系统参数,对于低阶系统取得了满意的辨识效果。但在用上述方法进行高阶系统参数的辨识时,还存在扩张状态观测器参数不易调整的问题。笔者将串联型扩张状态观测器构成的自抗扰控制器运用于参数辨识的逐次求精法,能有效地辨识出系统的参数。特别是在辨识高阶系统参数时,具有扩张状态观测器在数易调的优点。     

基于鸟群算法的3D威亚系统自抗扰 控制器的参数优化

针对3D舞台威亚系统自抗扰控制器(ADRC)参数多且难以整定的问题,将鸟群算法(BSA)引入其中对自抗扰控制器的参数进行了优化研究.首先根据自抗扰控制"抗扰范式"的思想,建立了3D舞台威亚系统单点吊机的"鱼骨+鱼刺"模型;接着结合3D舞台威亚的运行性能及ADRC的特质,分析确定了ADRC需优化整定的参数,并基于智能优化算法BSA对ADRC的参数进行了优化整定.仿真结果表明,BSA不仅能克服粒子群算法使ADRC参数易陷入局部最优的缺点,而且运算简单高效且易于实现,经BSA优化后的ADRC改善了3D舞台威亚单点吊机运行性能与鲁棒性,为威亚的同步控制提供了保障.     

基于自抗扰控制器的异步电机矢量控制

针对异步电机的高性能鲁棒问题,采用自抗扰控制理论,设计并实现了基于自抗扰控制器的异步电机矢量控制方案。将电机模型中的耦合项及参数摄动视为系统扰动,采用扩张状态观测器进行观测并加以补偿,简化了系统结构,提高了响应速度。为减小运算量,对自抗扰控制器的典型结构作了简化处理,使控制周期缩短约1/2,提高了实时控制性能。仿真和物理实验表明,该文研究的基于自抗扰控制器的矢量控制系统,在70%额定负载突卸情况下的动态速升仅为0.8%,动态性能优异,对转子参数变化也具有较强的鲁棒性。     

自抗扰精密跟踪运动控制器的设计

为了提高非圆车削中快速伺服刀架的跟踪精度和抗干扰性,研制了一种自抗扰控制器。通过对执行机构建模分析,将模型中的非线性部分归结为系统的内扰,将加工过程中切削力干扰归结为系统外扰,设计出相应的扩张状态观测器,对系统内、外扰的总和做出实时估计和补偿。仿真实验表明,自抗扰控制性能优于传统的PID控制。通过DSP(digital signal processor)编程,将自抗扰控制器应用于非圆车削。切削加工试验结果表明,自抗扰控制具有良好的控制品质,快速伺服刀架跟踪精度控制在±5μm以内。     

一种单神经元自抗扰控制器

针对自抗扰控制器可调参数多且不易整定的问题,提出了一种用单神经元改进非线性状态误差反馈控制律的算法.利用神经网络的自学习能力,采用一个单神经元构造自适应参数,使参数依据系统误差的变化自动作相应地调整,从而完成参数的在线自整定.仿真结果表明,改进后的控制器调整参数大大减少,而且具有更强的适应性和鲁棒性.     

基于多目标优化的机组一次调频自抗扰控制

燃气轮机的一次调频能力对于电网频率的稳定十分重要。针对燃气轮机一次调频的控制问题,提出了基于多目标遗传算法的自抗扰控制策略。首先提出了一种基于输出量直接反馈的自抗扰控制结构,并推导出其参数稳定域的计算公式。在介绍NSGA-Ⅲ多目标遗传算法的基础上,提出了基于多个控制性能指标的多目标参数优化流程,并将该方法应用于燃气轮机机组的一次调频控制策略设计中。仿真结果表明,提出的基于多目标遗传算法的自抗扰控制策略在保证鲁棒性的前提下能够提高燃气轮机机组一次调频的性能,显示了很好的应用前景。     

基于遗传算法混合有源滤波器参数的多目标优化

为了解决混合有源滤波器(hybrid active pow erfilter,HAPF)参数匹配以及无源部分和有源部分容量的合理分配,提出一种基于小生境遗传算法的多目标满意优化设计方法,较为全面地考虑HAPF的容量、滤波效果、无功补偿等因素,使得多目标参数求解达到协调满意的效果。优化结果表明:有源部分容量仅为滤波器容量的6.4%,电流总畸变率降低到0.8%,同时满足系统无功功率需要,降低了HAPF系统的投资,提高性能价格比,达到HAPF实用化及谐波抑制的目的。     

一种线性自抗扰控制器参数自整定方法

针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法. 算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定. 为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究. 结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法.     

时滞对象的自抗扰PID控制

提出一种适合时滞对象的自抗扰PID控制器及其整定方法。由于难以完全测得时滞对象输出变量的高阶导数,用一个二阶观测器观测系统中模型和外部干扰等未知因素,然后结合经典反馈理论,得到一个四参数的自抗扰PID控制器。由Z-N整定公式推导出其中3个控制器参数的整定公式,适当调节剩余自由参数,可以获得较好的动态性能。2个仿真实验表明:该方法能够有效改善时滞对象控制系统的动态性能,增强系统的适应性和鲁棒性。     

基于改进遗传算法的控制器参数优化

针对标准遗传算法易发生成熟前收敛和收敛速度过慢的缺点,提出了保护优秀个体、引入外来移民以及采用自适应交叉和变异算子等改进策略.综合分析了它们对算法收敛性的影响.应用改进遗传算法对PID控制器参数进行优化设计,并与传统的ZN法、简单遗传算法进行比较,仿真结果表明控制系统的时域性能指标有极大改善.     

基于自适应遗传算法的PID参数寻优

针对工业过程中常见的二阶大滞后对象的PID参数调节问题,采用自适应遗传算法对PID控制进行参数寻优,并将结果与常用的PID参数寻优方法进行比较,仿真实验结果表明,在PID参数的寻优问题中,自适应遗传算法采用自动改变变异概率的方法,提高了控制系统的自适应性。     

遗传算法在新安江模型参数优化中的应用

本文针对新安江数学模型的参数优化识别的问题,在将基本遗传算法用于非线性系统参数优化的基础上,提出了一种改进的遗传算法。结果表明改进的遗传算法具有直观、简便、快速及适应性强等特点。