针对过程复杂且结构未知的对象,在保证模型有效性的前提下,根据数据信息构建简单模型来简化控制器的求解是亟待解决的问题。以受控自回归模型为例,提出一种基于修正最小角回归算法的稀疏辨识方法。首先将系统模型转化为过参数化的高维...针对过程复杂且结构未知的对象,在保证模型有效性的前提下,根据数据信息构建简单模型来简化控制器的求解是亟待解决的问题。以受控自回归模型为例,提出一种基于修正最小角回归算法的稀疏辨识方法。首先将系统模型转化为过参数化的高维稀疏模型,然后将最小角回归算法用于稀疏系统辨识,并提出绝对角度停止准则,使算法经过少量的迭代即可获得模型的稀疏参数估计,并同时获得有效的时滞和阶次估计。结合辨识得到的受控自回归模型,引入一种基于指定相位点频率和增益的比例-积分-微分(proportional integral derivative,PID)控制器。数值仿真和平衡机器人的姿态控制仿真表明,该稀疏辨识算法在低数据量下具有较高的辨识精度,建立的模型具有较好的泛化性能,控制器具有良好的控制效果。展开更多
An improved particle swarm algorithm based on the D-Tent chaotic model is put forward aiming at the standard particle swarm algorithm. The convergence rate of the late of proposed algorithm is improved by revising the...An improved particle swarm algorithm based on the D-Tent chaotic model is put forward aiming at the standard particle swarm algorithm. The convergence rate of the late of proposed algorithm is improved by revising the inertia weight of global optimal particles and the introduction of D-Tent chaotic sequence. Through the test of typical function and the autotuning test of proportionalintegral-derivative （PID） parameter, finally a simulation is made to the servo control system of a permanent magnet synchronous motor （PMSM） under double-loop control of rotating speed and current by utilizing the chaotic particle swarm algorithm. Studies show that the proposed algorithm can reduce the iterative times and improve the convergence rate under the condition that the global optimal solution can be got.展开更多
大量新能源并入电网,对水电的运行提出了更高的要求。为了提高水电的调节特性,提出一种考虑综合调节特性的水轮机调速器比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制参数整定方法。首先,基于特征线法和水轮机特性曲线建立...大量新能源并入电网,对水电的运行提出了更高的要求。为了提高水电的调节特性,提出一种考虑综合调节特性的水轮机调速器比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制参数整定方法。首先,基于特征线法和水轮机特性曲线建立了水轮机调节系统模型。其次,基于第三代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅢ,NSGA-Ⅲ),以转速的时间乘绝对误差积分准则(integrated time and absolute error,ITAE)和超调量为目标,以比例调节系数,积分调节系数和微分调节系数为决策变量,得到帕雷托(Pareto)解集。最后,基于优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS),以增减负荷工况下的功率反调,超调量,稳定时间,机组水头极值,转速ITAE和超调量为指标,最终得到综合调节特性最好的PID参数。结果表明:该PID参数整定方法可以有效提升水轮机的综合调节特性,为实际工程中PID参数的选取提供理论依据。展开更多
针对压电柔性机械臂运行过程中的弹性振动问题,提出了基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)自整定比例积分微分(proportional integral differential,简称PID)控制器参数的柔性臂振动抑制方法。采用标准粒子群优化...针对压电柔性机械臂运行过程中的弹性振动问题,提出了基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)自整定比例积分微分(proportional integral differential,简称PID)控制器参数的柔性臂振动抑制方法。采用标准粒子群优化算法,以时间乘绝对误差积(integrated time and absolute error,简称ITAE)准则为适应度函数,整定PID控制器的3个控制参数Kp,Ki和Kd,并采用Matlab Simulink平台建立双连杆压电柔性机械臂振动控制仿真模型,研制基于虚拟仪器技术的柔性臂振动控制试验系统。仿真与试验结果表明,采用常规PID控制算法和基于PSO自整定的PID控制算法均能有效地抑制柔性机械臂的弹性振动,但后者的振动抑制效果、鲁棒性与稳定性优于前者。展开更多
文摘针对过程复杂且结构未知的对象,在保证模型有效性的前提下,根据数据信息构建简单模型来简化控制器的求解是亟待解决的问题。以受控自回归模型为例,提出一种基于修正最小角回归算法的稀疏辨识方法。首先将系统模型转化为过参数化的高维稀疏模型,然后将最小角回归算法用于稀疏系统辨识,并提出绝对角度停止准则,使算法经过少量的迭代即可获得模型的稀疏参数估计,并同时获得有效的时滞和阶次估计。结合辨识得到的受控自回归模型,引入一种基于指定相位点频率和增益的比例-积分-微分(proportional integral derivative,PID)控制器。数值仿真和平衡机器人的姿态控制仿真表明,该稀疏辨识算法在低数据量下具有较高的辨识精度,建立的模型具有较好的泛化性能,控制器具有良好的控制效果。
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(61301011)the Fundamental Research Funds for the Central Universities(HIT.NSRIF.2012010)+1 种基金the China Postdoctoral Science Foundation(2013M540279)the Heilongjiang Postdoctoral Financial Assistance(LBH-Z11157)
文摘An improved particle swarm algorithm based on the D-Tent chaotic model is put forward aiming at the standard particle swarm algorithm. The convergence rate of the late of proposed algorithm is improved by revising the inertia weight of global optimal particles and the introduction of D-Tent chaotic sequence. Through the test of typical function and the autotuning test of proportionalintegral-derivative （PID） parameter, finally a simulation is made to the servo control system of a permanent magnet synchronous motor （PMSM） under double-loop control of rotating speed and current by utilizing the chaotic particle swarm algorithm. Studies show that the proposed algorithm can reduce the iterative times and improve the convergence rate under the condition that the global optimal solution can be got.
文摘大量新能源并入电网,对水电的运行提出了更高的要求。为了提高水电的调节特性,提出一种考虑综合调节特性的水轮机调速器比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制参数整定方法。首先,基于特征线法和水轮机特性曲线建立了水轮机调节系统模型。其次,基于第三代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅢ,NSGA-Ⅲ),以转速的时间乘绝对误差积分准则(integrated time and absolute error,ITAE)和超调量为目标,以比例调节系数,积分调节系数和微分调节系数为决策变量,得到帕雷托(Pareto)解集。最后,基于优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS),以增减负荷工况下的功率反调,超调量,稳定时间,机组水头极值,转速ITAE和超调量为指标,最终得到综合调节特性最好的PID参数。结果表明:该PID参数整定方法可以有效提升水轮机的综合调节特性,为实际工程中PID参数的选取提供理论依据。
文摘针对压电柔性机械臂运行过程中的弹性振动问题,提出了基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)自整定比例积分微分(proportional integral differential,简称PID)控制器参数的柔性臂振动抑制方法。采用标准粒子群优化算法,以时间乘绝对误差积(integrated time and absolute error,简称ITAE)准则为适应度函数,整定PID控制器的3个控制参数Kp,Ki和Kd,并采用Matlab Simulink平台建立双连杆压电柔性机械臂振动控制仿真模型,研制基于虚拟仪器技术的柔性臂振动控制试验系统。仿真与试验结果表明,采用常规PID控制算法和基于PSO自整定的PID控制算法均能有效地抑制柔性机械臂的弹性振动,但后者的振动抑制效果、鲁棒性与稳定性优于前者。
