针对常见控制策略在大型液压设备控制方面存在控制精度低与算法太复杂的问题,提出了基于线性扩张状态观测器(linear extended state observer,LESO)的线性时变模型预测控制(linear time-varying model predictive control,LTV-MPC)策略...针对常见控制策略在大型液压设备控制方面存在控制精度低与算法太复杂的问题,提出了基于线性扩张状态观测器(linear extended state observer,LESO)的线性时变模型预测控制(linear time-varying model predictive control,LTV-MPC)策略。通过起竖液压系统状态空间方程,设计了LESO实时估计系统当前状态;通过LTV-MPC输出比例阀电压信号的最优解。通过仿真与试验,验证所提方法的有效性。结果表明:无干扰时,相较于其他控制策略,LESO-LTV-MPC控制误差为0.014%,具有较高的控制精度;施加大干扰时,LESO-LTV-MPC控制误差为0.223%,具有较强的鲁棒性。因此,该控制策略能够有效提升起竖液压系统的性能。展开更多
针对灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法在求解复杂高维优化问题时存在解精度低、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于对数函数描述收敛因子的改进GWO算法。采用佳点集方法初始化种群以保证个体尽可能均匀地分布在搜索空间中;提...针对灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法在求解复杂高维优化问题时存在解精度低、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于对数函数描述收敛因子的改进GWO算法。采用佳点集方法初始化种群以保证个体尽可能均匀地分布在搜索空间中;提出一种基于对数函数描述的非线性收敛因子替代线性递减收敛因子,以协调算法的勘探和开采能力;对当前最优的3个个体执行改进的精英反向学习策略产生精英反向个体,以避免算法出现早熟收敛。研究结果表明改进算法具有较好的寻优性能。展开更多
文摘针对常见控制策略在大型液压设备控制方面存在控制精度低与算法太复杂的问题,提出了基于线性扩张状态观测器(linear extended state observer,LESO)的线性时变模型预测控制(linear time-varying model predictive control,LTV-MPC)策略。通过起竖液压系统状态空间方程,设计了LESO实时估计系统当前状态;通过LTV-MPC输出比例阀电压信号的最优解。通过仿真与试验,验证所提方法的有效性。结果表明:无干扰时,相较于其他控制策略,LESO-LTV-MPC控制误差为0.014%,具有较高的控制精度;施加大干扰时,LESO-LTV-MPC控制误差为0.223%,具有较强的鲁棒性。因此,该控制策略能够有效提升起竖液压系统的性能。
文摘针对灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法在求解复杂高维优化问题时存在解精度低、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于对数函数描述收敛因子的改进GWO算法。采用佳点集方法初始化种群以保证个体尽可能均匀地分布在搜索空间中;提出一种基于对数函数描述的非线性收敛因子替代线性递减收敛因子,以协调算法的勘探和开采能力;对当前最优的3个个体执行改进的精英反向学习策略产生精英反向个体,以避免算法出现早熟收敛。研究结果表明改进算法具有较好的寻优性能。
文摘为了改善具有参数不确定的能量回馈式主动悬挂系统的稳定性、减振性能以及能量回馈性能,对含摄动的系统模型进行了鲁棒控制器设计,并给出了系统的能量平衡条件.在MATLAB/SIMULINK下,对控制系统进行了仿真.结果表明,鲁棒控制器使得能量回馈式主动悬挂系统稳定;相比传统最优控制器,减振性能得到明显改善;控制作用力、悬挂动行程、轮胎动位移、车身加速度的均方根值分别降低了45.19%、52.15%、61.19%和15.79%;整个仿真过程回收能量1 831 J.
