核热源功率测量系统冷端温度控制策略

基于核热源功率测量系统冷端温度控制需要,建立系统动态特性模型.在开环仿真分析的基础上,分别设计了PID（proportion integration differentiation）控制、模糊控制以及支持向量机(SVMsupport vector machines)智能预测控制3种控制算法,并完成了其仿真研究,验证了测量系统控温的可行性.结果表明:将SVM优秀的非线性函数逼近能力与预测控制相结合来拟合被控非线性系统模型,并通过支持向量机的预测结果进行反馈校正,使系统具有良好的鲁棒性和稳定性,易于工程应用.      

基于目标状态方程的SRM非线性预测控制

提出了一种基于目标状态方程的开关磁阻电机非线性预测控制方法,根据建立开关磁阻电机的非线性数学模型,按照非线性控制理论,定义转矩偏差和速度偏差为目标状态方程。以此状态方程为基础,结合预测控制理论对开关磁阻电机控制系统进行非线性预测控制设计,得到了以转速和转矩为反馈变量的非线性预测控制规律。根据所设计的控制器,通过软件仿真进行了验证。仿真结果表明,采用基于目标状态方程的开关磁阻电机非线性预测控制方法设计的SRM控制系统具有良好的动态和静态性能,对抑制开关磁阻电机转矩脉动有很好的效果。     

基于ANN逆模型的非线性系统内模控制结构方案及仿真研究

基于逆模型的非线性系统控制器设计方法已得到了快速发展,并成为设计控制系统的一种重要方法。但对大量复杂、未知和不确定的非线性对象,建立具有一定通用性的逆模型控制器,在实际非线性系统设计中是非常困难的。文中基于系统内模控制（IMC）原理和神经网络（ANN）的非线性映射、大规模并行处理等特性,设计了非线性系统的ANN正模型辨识器及逆模型控制器,基于IMC原理和ANN理论建立了非线性系统的IMC结构方案。大量仿真研究表明,设计的基于ANN逆模型的IMC结构方案是有效的,ANN逆模型控制器具有良好控制性能,且其结构简单,具有一定通用性。     

基于松弛约束Hammerstein非线性模型的增程式APU预测控制

针对增程式辅助动力单元（APU）工作点切换过程的转速控制,提出了一种基于Hammerstein非线性模型的预测控制策略。通过稀疏最小二乘支持向量机-自适应混沌粒子群优化（SLSSVM-ACPSO）算法辨识激励响应数据建立了发动机Hammerstein非线性模型,在模型预测控制求解最优控制序列时,采用松弛因子松弛约束边界,并设计了有效集（ASM）-ACPSO组合算法求解,在控制过程中应用了变预测时域策略。建立系统仿真模型,仿真结果显示:在热机点切换至低负荷点及低负荷点切换至中负荷点的过程中稳定时间分别为2.57 s和2.77 s,转速最大超调率分别为2%和1.6%,均优于两种对比策略;在中负荷点向高负荷点切换过程中,转速超调率较大,但控制过程转矩变化更平缓。仿真结果表明模型预测控制策略控制APU系统转速响应快、转速超调率小,发动机转矩超调量小,具有良好的动态控制效果。      

航迹跟踪的DMC方法设计研究

动态矩阵控制（DMC）是模型预测控制（model predictive control）的一种典型算法,通过模型预测、在线滚动优化和反馈校正来对被控系统实施优化控制,能有效处理系统输入输出约束和抑制随机干扰。论文在碟形飞行器控制模型基础上,设计了基于DMC方法的飞行器航迹跟踪控制系统。通过选取多组参数进行仿真研究,明确了DMC方法三个主要参数在系统中的作用,并获得了较好的航迹跟踪控制效果。     

基于自适应模糊系统的空天飞行器非线性预测控制

 针对一类多输入多输出非线性不确定系统,提出了基于自适应模糊系统的非线性预测控制方法。控制器由基于模糊系统的非线性预测控制器和鲁棒自适应控制器两个部分组成。根据系统的跟踪误差在线调整模糊系统的权值,使得模糊系统一致逼近被控对象中的非线性函数,通过泰勒展开设计出基于模糊系统的非线性预测控制律,避免了预测控制在线优化带来的繁重的计算负担。鲁棒自适应控制器则用于减少不确定和模糊逼近误差对系统的影响。所设计的控制器保证了闭环系统的最终一致有界稳定。基于Lyapunov稳定原理,给出了理论证明和分析。最后利用提出的控制方案设计了空天飞行器高超声速飞行姿态的控制系统,仿真结果表明了控制方案的有效性。     

基于多模型预测的再入飞行器制导方法

在具有控制和轨迹约束的再入制导中,提出了一种新的基于多模型预测再入飞行器纵向制导方法。首先对再入飞行器的纵向运动方程沿着标准轨道线性化,基于分段仿射约束系统建模理论逼近原非线性系统,并采用线性矩阵不等式(LMIs)优化技术离线将保证闭环系统稳定的终端二次代价项求出;然后,在每个制导周期内,基于多模型预测在线求解构造好的有限时域优化目标,从而获得控制量的增量,并把第一个控制增量分量与标准轨道的控制量叠加后形成全量控制,用于实际再入轨道的制导,而在下一个制导周期基于新的状态参数重复上面的优化过程。数字仿真结果证实了所提方法的有效性。     

电机系统模型预测控制研究综述

近年来,模型预测控制(MPC)的理论和技术得到了长足发展,应用前景广阔。介绍了MPC的基本原理;简要对比分析了国内外电机系统MPC技术的研究概况。研究了有限控制集模型预测控制(FCSMPC)应用于电机驱动系统的控制方案。总结了FCSMPC关于价值函数设计、计算量降低、矢量作用个数以及鲁棒性提高等方面的研究思路。展望了未来FCSMPC技术需要进一步深入和拓展的研究方向。     

基于PEM的辅助动力装置系统辨识与仿真

辅助动力装置（APU）是一个复杂的非线性系统,为了研究APU的工作特性,必须对其进行数学建模。本文依据某型APU地面试车数据,采用基于预测误差法（PEM）的输出误差模型进行系统辨识,建立了APU某一稳态点的＂小偏差＂数学模型,以满足后续控制规律的设计和研究。MATLAB仿真结果表明,此方法对APU模型辨识可行。验模表明,所建模型精度很高,且能实时准确反映APU性能,因而可在该状态下基于此模型进行控制器设计。     

飞机含人操作系统中驾驶员控制模型研究

概述了飞机含人操纵系统中驾驶员控制模型的发展,及驾驶员传递函数模型及最优控制模型的应用研究,基于最优控制模型的分析方法,考虑人的预测性,自适应性,并应用智能控制神经网络、模糊控制和预测控制方法提出了新型的驾驶员决策控制模型。进行人机闭环系统性能分析,用以提高人机控制的精确性和驾驶员的操纵品质评价。     

基于预测控制方法的UAV编队飞行

针对传统UAV编队控制律显式考虑约束能力不强的不足,基于预测控制方法和虚拟结构控制策略,设计了一种分布式编队控制律。该控制律能显式地考虑各种约束,每个UAV仅需要滚动求解有限时域优化问题得到自身控制输入,提出了一种简单的代价惩罚的方法实现障碍规避,并将优先级策略引入UAV之间避碰中。仿真结果表明,所设计的编队控制律具有...     

模型预测控制在永磁同步电机系统中的应用发展综述

随着数字技术的发展,模型预测控制(MPC)已经广泛应用于交流传动系统。首先介绍了经典MPC策略——有限控制集MPC和连续控制集MPC的原理。其次综述了多步预测控制、多矢量预测控制、具有参数鲁棒性的预测控制、广义模型预测、显式模型预测这些常见的改进MPC的研究现状,并提出相关研究思路。最后,根据MPC的应用需求和研究现状,展望了未来需要进一步深入和拓展的研究方向。     

基于在线滚动LS-SVR的涡轴发动机混合预测控制

提出了一种串级PID+非线性模型预测控制(NMPC)的混合控制方案,用于涡轴发动机控制系统中。其中:主控制回路采用串级PID控制器以消除静差保证系统稳定;带约束优化的预测控制器则用于实时燃油补偿,以增强发动机系统对直升机功率需求的快速跟随能力。该预测控制器是基于在线预测模型实现,首先在VC环境下设计在线滚动最小二乘支持向量回归机(OSLS-SVR),在线训练高精度、实时性好的内嵌式预测模型,其测试精度可达3‰;而后利用该模型与序列二次规划(SQP)算法完成滚动优化,建立预测控制器;最后,在UH-60A直升机/T700涡轴发动机综合模型仿真环境下,通过模拟直升机大幅急速升降操作,验证了该混合预测控制方案对大扰动具有较强的抑制能力及鲁棒性,从而使直升机获得更好的机动性能。     

一种变旋翼转速直升机/涡轴发动机非线性模型预测控制方法研究

为了实现变旋翼转速直升机/涡轴发动机快速响应控制,提出了一种基于神经网络的直升机旋翼预测模型与基于状态变量模型的涡轴发动机预测模型的新型非线性模型预测控制方法。所建目标函数除了包含转速控制指标外,还考虑了经两级变速双离合器传动机构传扭后发动机输出轴的转子动力学特性。不同飞行任务下的数值仿真结果表明:相对于PID控制器而言,非线性模型预测控制器可在满足压气机转速、发动机静强度等限制条件下使动力涡轮转速在变旋翼转速过程中的超调量减小50%,下垂量降至0.2%以内,实现了涡轴发动机的快速响应控制的同时,有利于改善发动机使用寿命。     

Research on nonlinear model predictive control for turboshaft engines based on double engines torques matching

In order to reach a compromise between fast response control and torques matching control in double turboshaft engines, research on nonlinear model predictive control for turboshaft engines based on double engines torques matching is conducted. Meanwhile, a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) method is proposed, which combines the control index of the power turbine speed with torques matching of double engines creatively. In addition to the control index, the difference of output torques between each engine is also incorporated in the objective function as a penalty term to ensure constant speed control and short torques matching time. Simulation results demonstrate that relative to unilateral torques matching, the settling time of the bidirectional matching method can be reduced by nearly 30.8%. Nevertheless, compared with the bidirectional torques matching method under the cascade PID controller, the NMPC method can decrease the overshoot of the power turbine speed by 65% and reduce the matching time by 15.5% synchronously. Besides fast response control of turboshaft engines, fast torques matching control of double engines is accomplished as well.     

涡轴发动机非线性模型预测控制

 对涡轴发动机进行了非线性模型预测控制(NMPC)研究,设计了非线性模型预测,该控制器主要包括3个方面：预测模型、滚动优化和反馈校正。利用神经元网络模型预测涡轴发动机动态响应过程,得到预测模型;运用序列二次规划(SQP)优化算法进行发动机的在线滚动优化,得到发动机的燃油控制量;根据神经元网络模型与实际发动机对象的输出误差,对控制器的指令信号进行了反馈校正。最后进行了仿真实验,与常规串级PID控制相比较,非线性模型预测控制器的超调量从2.2%降低到0.8%,响应时间从6 s降低到2 s,具有很好的控制品质。