检索结果-内蒙古大学图书馆

热力发电 2018年第3期47卷 45-50页

作者：高明明刘伟严国栋洪烽华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京102206

循环流化床(CFB)锅炉燃烧技术具有燃料成本低、适应性强、燃烧效率高等优点,但其燃烧模型变量多且关系复杂。床温作为CFB锅炉燃烧过程中特有的参数受多重因素的影响,难以控制。本文分析了CFB锅炉床温的影响因素,并通过机理分析其动态过... 详细信息

循环流化床(CFB)锅炉燃烧技术具有燃料成本低、适应性强、燃烧效率高等优点,但其燃烧模型变量多且关系复杂。床温作为CFB锅炉燃烧过程中特有的参数受多重因素的影响,难以控制。本文分析了CFB锅炉床温的影响因素,并通过机理分析其动态过程,建立了床温动态控制模型,其中CFB锅炉床温模型参数通过电厂试验和运行数据辨识得出。将该床温模型应用于某300 MW机组CFB锅炉,结果表明该床温模型具有很好的适应性,且模型辨识精确度较高,可用于实际工业电厂。

关键词： CFB锅炉床温控制动态模型机理分析即燃碳水冷壁能量守恒模型辨识

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船舶航向最小方差自校正控制技术研究

船舶航向最小方差自校正控制技术研究

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2020年海洋工程装备检测试验、船舶通讯导航学术会议

作者：郭亦平林莉孙灵远潘攀天津航海仪器研究所九江分部九江332007

针对船舶海试中航向控制器参数调整时工作量大的问题，提出了利用递归牛顿随机法和最小方差自校正控制相结合的自适应航向控制算法。仿真案例表明，设计的最小方差间接自适应航向控制算法，无需调整控制器参数，具有良好的控制效果、控... 详细信息

针对船舶海试中航向控制器参数调整时工作量大的问题，提出了利用递归牛顿随机法和最小方差自校正控制相结合的自适应航向控制算法。仿真案例表明，设计的最小方差间接自适应航向控制算法，无需调整控制器参数，具有良好的控制效果、控制品质和鲁棒性能。

关键词：模型辨识递归牛顿随机法自校正最小方差

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一种基于二维增益调节机制的两轴雕刻机故障估计方法

一种基于二维增益调节机制的两轴雕刻机故障估计方法

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作者：杨豫鹏夏振浩吴珺朱俊威顾曹源周巧倩张钧涵王琪 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

一种基于二维增益调节机制的两轴雕刻机故障估计方法，包括以下步骤：步骤1)，对两轴伺服运动控制系统进行模型辨识，确定两轴伺服运动控制系统的数学模型；步骤2)，基于二维增益调节机制的设计中间观测器；步骤3)，初始化观测器参数，... 详细信息

标准号: CN113359438A

一种基于二维增益调节机制的两轴雕刻机故障估计方法，包括以下步骤：步骤1)，对两轴伺服运动控制系统进行模型辨识，确定两轴伺服运动控制系统的数学模型；步骤2)，基于二维增益调节机制的设计中间观测器；步骤3)，初始化观测器参数，计算观测器增益L(k,t)，F(k,t)。本发明通过二维增益调节机制在线调节一些关键参数，从而提高在线故障估计性能，提高估计效果的可靠性，提高了故障估计的精度。

关键词：增益调节二维两轴伺服运动控制系统故障估计观测器估计性能关键参数计算观测模型辨识数学模型在线调节在线故障初始化雕刻机

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基于实验模型的气动人工肌肉位置控制研究

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机床与液压 2018年第5期46卷 84-86,142页

作者：孙丽娜毕庆吉林农业科技学院机械工程学院吉林吉林132101 中航工业沈阳兴华航空电器有限责任公司辽宁沈阳110144

针对目前气动人工肌肉数学模型建模过程较为复杂的问题,提出一种气动人工肌肉的实验模型辨识方法。以气动人工肌肉-质量系统为实验对象,对其输入气压与气动肌肉收缩量之间的关系模型进行实验辨识研究。采用欠阻尼二阶系统来描述气动人... 详细信息

针对目前气动人工肌肉数学模型建模过程较为复杂的问题,提出一种气动人工肌肉的实验模型辨识方法。以气动人工肌肉-质量系统为实验对象,对其输入气压与气动肌肉收缩量之间的关系模型进行实验辨识研究。采用欠阻尼二阶系统来描述气动人工肌肉充气与排气过程的动态响应,并利用实验数据对模型参数进行辨识。最后基于辨识得到的模型进行气动人工肌肉的位置控制,实验结果验证了模型的有效性。

关键词：气动人工肌肉位置控制模型辨识二阶系统

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含非平稳干扰的模型辨识及其在模型预测控制中的应用

含非平稳干扰的模型辨识及其在模型预测控制中的应用

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作者： Haider Sajjad Ali 重庆大学

学位级别：博士

在过去的几十年间，预测控制技术在过程工业中得到了广泛应用。由于模型预测控制是一种基于模型的技术，所以模型的精确度是其成功应用的关键。存在不可测量扰动的系统的建模是一项复杂的任务。这些不可测扰动的出现会影响模型精确度，... 详细信息

在过去的几十年间，预测控制技术在过程工业中得到了广泛应用。由于模型预测控制是一种基于模型的技术，所以模型的精确度是其成功应用的关键。存在不可测量扰动的系统的建模是一项复杂的任务。这些不可测扰动的出现会影响模型精确度，从而使得模型预测控制下的控制性能变差。本文解决了存在不可测扰动下的模型辨识问题，并将方法应用到模型预测控制技术中。具有平稳扰动的模型辨识问题在已有文献中已得到很好的解决，且此类方法在实际中也得到广泛地使用。大多数模型预测控制技术是基于此类模型。然而，在过程工业中，扰动一般来说是非平稳的、难以建模和预测。本文提出具有非平稳扰动的系统的三阶段模型辨识算法。本文的主要创新如下：提出了一种扩展Box-Jenkins（EBJ）模型。为了描述非平稳扰动，增加了一个时变偏差项。此模型可同时描述具有平稳扰动和非平稳扰动的过程对象的动态。此外，提出了针对多输入多输出（MIMO）系统的扩展Box-Jenkins（EBJ）模型辨识方法。为了辨识提出的EBJ模型，提出了一种三阶段多新息递归最小二乘（TSMIRLS）辨识方法。将EBJ模型分解为三个子系统，即：过程模型、平稳干扰模型以及非平稳干扰项。每一个子系统通过单独的TSMIRLS辨识方法辨识。针对各子系统可采用不同的可调参数。由仿真结果可知，对比BJ模型，EBJ模型在参数估计方面具有更高的精度。对提出的EBJ模型的参数还采用三阶段多新息随机梯度（TSMISG）方法辨识。由于基于RLS的算法的计算量大，当参数的个数过大时，可使辨识问题不可行。为了降低计算量，本文在三阶段辨识算法中采用了随机梯度方法。本文对此类算法的计算过程的复杂性和精确性进行了分析和比较。基于上述的三阶段模型辨识技术，提出了两种不同的模型预测控制方法。第一种方法针对具有自适应扰动的时不变系统。在此方法中，过程模型仍然固定，但扰动模型参数是在线辨识的。将输出误差造成的冗余项用来估计不可测扰动。根据自适应扰动模型，预测未来时刻扰动，且将其包含进模型预测中以提高精确性。将算法应用到温室过程中，仿真结果证明了所提算法的有效性。第二种方法针对时变系统，提出了一种自适应模型预测控制算法，其中过程模型和扰动模型同时在线更新。将EBJ模型进行推广，以描述时变系统。在模型预测控制描述中，采用了时变的目标函数。通过仿真，验证了提出的模型辨识算法和相应的自适应模型预测控制方法的有效性。

关键词：模型辨识模型预测控制扰动估计最小二乘随机梯度

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铁芯式直线电机定位力扰动的模型辨识与补偿方法

铁芯式直线电机定位力扰动的模型辨识与补偿方法

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作者：杨天博哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着电子信息时代的高速发展，以集成电路为代表的超精密加工技术水平已渗透到科技民生的各个领域。直线电机作为高精度伺服系统的主要驱动元件之一，对集成电路芯片的高精度制造设备有着关键的作用，在工业生产和科学研究中占据了极其... 详细信息

随着电子信息时代的高速发展，以集成电路为代表的超精密加工技术水平已渗透到科技民生的各个领域。直线电机作为高精度伺服系统的主要驱动元件之一，对集成电路芯片的高精度制造设备有着关键的作用，在工业生产和科学研究中占据了极其重要的地位。然而，受磁钢边缘效应的影响，直线电机在运动过程中不可避免的定位力扰动限制了其在高精度领域的应用。为了提高直线电机的控制精度，必须对定位力扰动进行补偿。在阐述了研制扫描光刻设备的背景及其重要意义，进而说明了定位力扰动补偿控制的重要意义之后，本文给出了先进行模型辨识再设计相应的补偿控制器进行的总体方案。为此，本文首先从直线电机的定位力产生原理进行了分析，并设计了模型辨识的方案，利用最小二乘法获取了基于位置的直线电机定位力扰动模型。随后根据系统的特性，采用了改进型内模控制和迭代学习控制，分别于系统的位置控制环和电流控制环设计了包含PID结构的补偿控制器。通过与传统控制方式的比较，仿真结果证实了上述方法的有效性。其次，考虑到系统实际需求，由于迭代学习控制的引入，尽管其收敛性可以证明，但是普通的全局迭代算法的局限性可能造成系统在特定环节的劣化，造成事与愿违的结果。为此，针对光刻机实际扫描过程的轨迹需求，对迭代学习控制器进行分段优化，并通过仿真证明了其可行性。最后，介绍了系统平台相关部分的软硬件搭建，以及上述补偿控制的理论方法在基于DSP和FPGA的运动控制板上的实现过程。最终得出了实验结果，从而验证了上述方法的有效作用。

关键词：模型辨识迭代学习控制内模控制定位力扰动直线电机

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小型双发固定翼无人机飞行控制系统设计

小型双发固定翼无人机飞行控制系统设计

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作者：金伟上海交通大学

学位级别：硕士

无人机的价值在于能够形成空中平台,结合其他设备进行扩展应用,完成空中作业。随着无人机研发技术日渐成熟,人口红利逐渐减少,加之制造成本大幅降低,无人机在各个领域也开始被广泛地利用起来。本文以实验室预研课题为背景,结合课题的要... 详细信息

无人机的价值在于能够形成空中平台,结合其他设备进行扩展应用,完成空中作业。随着无人机研发技术日渐成熟,人口红利逐渐减少,加之制造成本大幅降低,无人机在各个领域也开始被广泛地利用起来。本文以实验室预研课题为背景,结合课题的要求,搭建小型固定翼无人机实验平台,针对无人机的起飞、巡航、着陆过程进行研究并设计控制律。本文主要依托小型双发固定翼无人机实验平台,设计起飞、巡航、降落各个阶段的策略以及控制方式,并且进行真机验证,提高算法的完整性与可靠性,同时完善小型双发固定翼无人机实验平台的整体框架。1、首先,结合本课题的研究内容,搭建了小型双发固定翼无人机实验平台。考虑到开源平台易拓展的特性,采用NIMBUS飞机和Pixhawk搭建了双发固定翼无人机实验平台。为了验证算法的可靠性,并进行了相应的仿真环境的搭建。2、针对本文中使用的小型双发固定翼的实际情况,得到无人机的非线性数学模型。将基于实验平台定义的非线性数学模型进行了线性化工作,进而利用递推最小二乘法(RLS)进行状态空间线性模型的辨识,进而完成相应的控制算法的设计。3、为了更好地进行小型双发固定翼无人机的起飞与着陆的控制律的设计,进行了实际的起飞与着陆测试,得到了相关的关键性参数。为了使小型双发固定翼无人机的起飞与降落更加稳定,为小型固定翼无人机在起飞和着陆过程设计了PID抗扰控制策略,而且为了解决PID控制器超调和快速性之间的矛盾,加入了前馈,随后进行了飞行环境极度恶劣下的起飞/着陆的半物理仿真,最后进行了实际飞行测试,从测试结果来看,控制效果比较好。4、最后,进行了小型双发固定翼无人机巡航阶段的控制律设计。小型双发固定翼无人机在执行任务过程中,大部分时间处于巡航阶段,因此进行路径规划可以帮助无人机实现从起始点到最终点的最优路径选择,并针对具体的飞行路径进行相应的路径算法跟踪设计。在实验过程中发现,对于PID控制器,参数调节困难,需要不断配合实时飞行来判断效果,且对于无耦合或者弱耦合的系统,PID控制器能起到较好的效果。而且为了避免在飞行过程中出现重大的事故,需要对一些状态量进行约束,因此,利用递推最小二乘法得到的线性状态空间模型,进行了预测控制器的设计。

关键词：双发固定翼无人机飞控系统模型辨识预测控制

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基于实验数据的航空发动机动态建模

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滨州学院学报 2019年第4期35卷 22-28页

作者：马振张正刘程中国民航大学民用航空器适航审定技术重点实验室

针对基于部件级航空发动机动态建模过程中完整、准确的航空发动机部件特性数据往往难以获取、建模时间长等现象,提出使用实验数据进行辨识建模的方法。为了建立航空发动机的动态模型,通过对某轻型飞机实验台的飞行实验数据进行分析整理... 详细信息

针对基于部件级航空发动机动态建模过程中完整、准确的航空发动机部件特性数据往往难以获取、建模时间长等现象,提出使用实验数据进行辨识建模的方法。为了建立航空发动机的动态模型,通过对某轻型飞机实验台的飞行实验数据进行分析整理,提出使用BP神经网络对发动机重要参数进行建模,同时使用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,使用改进粒子群优化算法(Improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对传统粒子群优化算法进行改进,仿真结果表明IPSO-BP网络建立的发动机模型精度和稳定性更高。

关键词：航空发动机模型辨识动态建模神经网络改进粒子群优化算法

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高炉炼铁的状态空间模型辨识与迭代学习控制

高炉炼铁的状态空间模型辨识与迭代学习控制

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作者：安通鉴浙江大学

学位级别：博士

高炉炼铁是钢铁工业的上游主体工序，是整个钢铁工业中能耗最大的环节，高炉冶炼过程的优化控制将对钢铁工业的节能减排起到重要的作用。本文在大数据时代的背景下，以高炉现场采集的数据为基础，结合高炉生产工艺的特点，从运筹学和控... 详细信息

高炉炼铁是钢铁工业的上游主体工序，是整个钢铁工业中能耗最大的环节，高炉冶炼过程的优化控制将对钢铁工业的节能减排起到重要的作用。本文在大数据时代的背景下，以高炉现场采集的数据为基础，结合高炉生产工艺的特点，从运筹学和控制论的角度交叉探索了高炉冶炼过程的炉温建模、预测和控制规律，为高炉冶炼过程的闭环自动控制提供了新的思路和途径，具有一定的理论价值和应用前景。\n 迭代学习控制适用于控制重复运行的难以精确机理楚模的系统。本文第二章将迭代学习控制应用在两个复杂工业过程的控制系统——机器人系统和伺服系统中，验证了迭代学习控制在完成复杂工业系统跟踪控制任务方面的有效性。高炉也是复杂工业过程中具有代表性的系统，共难以精确机理建模的特点和系统的跟踪控制要求决定了送代学习控制在高炉冶炼过程的炉温控制中有应用潜力。\n 为设计针对高炉炉温的控制算法，本文第三章应用子空间辨识得到了高炉的线性状态空间模型，并应用灰模型辨识得到了高炉的非线性状态空间模型。通过比较5种不同阶数模型的预测精度，得到了最优的线性状态空间模型阶数为3阶。为了后续设计控制算法的实际可操作性，将模型的输入限制为高炉生产操作的实际控制输入，并通过比较不同时滞模型的预测精度，选取了最优的输入时滞组合，最终得到了只包含控制变量且包含时滞的线性状态空间模型。\n 第三章进一步参数化包含混沌环节的非线性状态空间模型，采用两种经典优化算法（LM算法和共轭梯度法）以及两种智能优化算法（遗传算法和粒子群优化算法）估计模型参数，预测结果表明智能优化算法对解决高炉炉温建模这种复杂的非线性优化问题更有效。后续设计的控制算法也以本章得到的两个模型作为被控系统。\n 高炉的冶炼工艺特点决定了其数据中包含大量的观测噪声和过程噪声，此外不精确的建模也会引入误差。第四章针对高炉的这种大噪声特点，设计了基于噪声分离的迭代学习控制算法，相比标准P型算法，该算法对系统中的非重复噪声有更好的鲁棒性，但对系统中重复噪声的抵抗效果不佳。进一步提出改进算法，将标准P型算法和噪声分离算法结合，相比这两种算法，改进的算法在系统噪声种类未知时总能获得更为稳健的跟踪效果。在系统既包含重复噪声又包含非重复噪声时，改进的算法可以获得最优的跟踪效果。在系统存在噪声的情况下，高炉炉温的跟踪控制实验结果证明了该算法适用于控制高炉冶炼过程。\n 高炉的炉温控制具有“点到点”跟踪的特点，即虽然工长每隔20分钟调整一次控制输入，但工长更注重出铁时的炉温是否符合要求，而高炉的出铁时间间隔是2小时，这种生产工艺就导致了需要跟踪的目标值和控制输入的采样间隔不同。因此第五章设计了闭环点到点的迭代学习控制，并结合了轨迹更新算法从而利用了点到点控制的灵活性。轨迹更新算法通过插值法调整目标轨迹使目标轨迹主动靠近系统输出，因此基于轨迹更新的闭环迭代学习控制算法既可以获得比固定轨迹算法更快的收敛速度，也可以获得比开环算法更好的鲁棒性和更广泛的收敛域。针对现有炉级数据的特点，应用冶金传输理论中的相似性原理，将实际中20分钟一次的输入调整近似为2小时一次的输入调整，也将实际中每炉都需要跟踪一次的炉温近似为每6炉跟踪一次，以此为基础设计的实验证明了算法可以跟踪控制具有“点到点”跟踪特点的高炉炉温。\n 本文最后一章总结了全文的研究结果并展望了后续的重要研究工作内容。

关键词：高炉冶炼过程炉温控制状态空间迭代学习控制模型辨识

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卫星光通信用潜望式粗跟踪转台伺服控制系统

卫星光通信用潜望式粗跟踪转台伺服控制系统

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作者：龚文长春理工大学

学位级别：硕士

空间激光通信具有信息容量大、通信速率快、传输距离远等优点,可作为卫星间通信的主要方式。粗跟踪转台技术作为卫星光通信的核心技术之一,逐渐成为当下研究的热点。粗跟踪转台通过伺服控制系统实现对姿态的高精度控制,完成对目标单位... 详细信息

空间激光通信具有信息容量大、通信速率快、传输距离远等优点,可作为卫星间通信的主要方式。粗跟踪转台技术作为卫星光通信的核心技术之一,逐渐成为当下研究的热点。粗跟踪转台通过伺服控制系统实现对姿态的高精度控制,完成对目标单位的精准指向和精确跟踪,保证通信链路的建立和稳定。伺服系统的控制性能直接影响光通信的质量。本文以某星载光通信终端项目为应用背景,为实现对目标通信终端的稳定跟踪,进行卫星光通信用潜望式粗跟踪转台伺服控制系统研究。本文通过分析粗跟踪转台的性能需求以及系统组成,选择了合理的结构形式,制定了伺服控制系统总体方案。详细论证了伺服控制系统中驱动电机、角位置反馈器件以及CCD图像跟踪单元的种类与特性。根据磁场定向控制和空间矢量脉宽调制技术,在MATLAB中建立永磁同步电机(PMSM)的控制仿真模型,经仿真分析验证了空间矢量控制的原理。并针对潜望式跟踪结构形式,建立了粗跟踪模型,设计了跟踪算法,经实验测试平均模型解算误差为2.6",满足系统跟踪要求。在总体方案和仿真分析的基础上,进行伺服控制系统硬件设计,设计了基于ARM+FPGA的伺服控制板和基于DRV8312的电机驱动板,并详细论证FPGA中工作模块的具体实现方法。然后根据频率响应原理,进行了频响测试并辨识出了系统的传递函数,为控制算法设计提供模型支撑。根据三环控制理论,完成了闭环环路设计。并对伺服系统进行实验测试,在频率为0.067Hz幅值为5°的外部扰动下,动态跟踪精度优于104μrad,满足技术指标要求。为进一步提高光闭环跟踪精度,针对光闭环时存在的脱靶量滞后问题,进行了滞后补偿研究。经测试表明加入补偿算法动态跟踪精度可提高16%左右。

关键词：卫星光通信潜望式粗跟踪伺服控制 ARM+FPGA 模型辨识脱靶量滞后

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