检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘斌浙江大学

学位级别：博士

模型预测控制(MPC)，是指一类根据动态模型对系统未来行为进行预测和优化的控制策略。基于线性预测模型的线性MPC算法可以有效控制具有弱非线性的或工作在平衡点附近的强非线性动态系统，已被广泛应用于各种有约束多变量工业过程。然而... 详细信息

模型预测控制(MPC)，是指一类根据动态模型对系统未来行为进行预测和优化的控制策略。基于线性预测模型的线性MPC算法可以有效控制具有弱非线性的或工作在平衡点附近的强非线性动态系统，已被广泛应用于各种有约束多变量工业过程。然而，对那些具有严重非线性且工作范围很宽的复杂工业过程，无法用线性模型来精确拟合其系统特性，更无法准确预测其未来行为，因而需要使用非线性模型及相应的预测控制策略。本文针对一类具有非线性特性的复杂被控对象，研究其建模方法及相应的多步预测和控制量寻优策略。本文提出了三种非线性实验建模方法，包括在线的模糊建模、可在线修正的离线模糊神经网络建模，以及完全离线的基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的建模方法。在控制策略方面，使用了基于分支定界原理的离散寻优方法和基于非线性模型线性化的广义预测控制(GPC)算法。本文还基于一种稳定广义预测控制(SGPC)结构，求出其控制器的滚动最优控制律，给出并证明了该系统的闭环稳定性条件。本文的主要内容包括： 1．基于一种SGPC结构，以参考信号为优化变量对目标函数进行寻优，求出了控制器的滚动最优控制律，该控制律可以无静差地跟踪常数设定值。文中给出并证明了SGPC闭环控制系统的稳定性条件。通过数值仿真，将SGPC与广义预测控制器做了性能比较，结果表明，SGPC不仅适用于非最小相位、开环不稳定、具有未知时滞和阶次的系统，而且适用于具有近似相消的零极点的被控对象。 2．针对一类具有严重非线性的复杂被控对象，提出一种基于在线模糊建模和离散优化的非线性预测控制算法。算法由两部分组成：第一部分采用模糊聚类和线性辨识方法在线建立系统的T-S模糊预测模型;第二部分基于分支定界法的基本原理对控制量进行离散寻优，从而实现对象的非线性预测控制。在模糊建模过程中，采用了无监督模糊竞争学习算法并引入丟弃准则以确保模糊模型可以即时跟踪系统动态。该算法也被推广到多变量系统。将提出的算法应用于两个具有不同程度非线性的SISO过程模型及一个MIMO过程模型，仿真结果说明了该算法的有效性。浙江大学博士学位论文 3.针对一类具有严重非线性的复杂被控对象，提出两种基于T-S模糊模型的预测控制算法。利用被控系统的采样数据集，用模糊聚类法初始化模型参数，并用后向传播算法进行离线学习，得到系统的离线不S模糊模型。该离线模型的后件参数在实时控制过程中可以根据实时采集的新信息被在线修正，以提高模型精度。基于已经得到的模糊模型，第一种算法，直接基于非线性模型，使用分支定界优化方法搜索最优控制序列;第二种算法，在系统运行的每个采样周期，将非线性T-S模糊模型局部动态线性化，从而得到系统的线性输入/输出关系，并用广义预测控制策略实现被控对象的预测控制。在一个具有强非线性的系统模型上，将所提出的两种算法做了仿真比较，仿真结果说明了各自的特点和有效性。 4.针对具有不同程度非线性的工业被控对象，提出了两种基于LS一SVM建模的预测控制算法。对于具有弱非线性的系统，用具有线性核函数的 LS一SVM进行建模，并将所得模型转化为线性输入/输出关系。对具有严重非线性的被控对象，首先用具有RBF核函数的LS一SVM离线建立被控对象的非线性模型，然后在系统运行的每一个采样周期，将离线模型关于当前采样点线性化，得到系统的在线输入/输出线性关系。基于得到的线性模型，两种算法均采用广义预测控制算法来实现对被控系统的预测控制。将两种算法分别应用到两种具有不同程度非线性的工业过程模型，仿真结果说明了算法的有效性和优越性。 5.以EFPT过程装置中的锅炉水温为被控对象，构造了一个温度计算机控制实验系统，并将前面提出的两种建模及预测控制算法应用到该系统中。在验证两种算法有效性的同时，对两种算法中的建模方法进行了比较。最后是全文的总结及展望。关键词:非线性系统、模型预测控制、模糊建模、最小二乘支持向量机建模、离散寻优、广义预测控制、稳定广义预测控制、温度计算机控制实验系统

关键词：非线性系统模型预测控制模糊建模最小二乘支持向量机建模离散寻优广义预测控制稳定广义预测控制温度计算机控制实验系统

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基于二元正态分布匹配和非线性优化的激光SLAM研究

引用

组合机床与自动化加工技术 2021年第9期 19-23页

作者：陈智君郝奇伍永健郑亮哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院安徽芜湖241000 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司安徽芜湖241000

AGV自导航的关键之一是拥有高精度地图,因此激光SLAM(同步定位与建图)地图构建系统非常重要。针对现有算法精度和效率的不足,该研究建立了一个适用于AGV上的激光SLAM系统,并进行了测试和实现。首先,系统由激光雷达获取激光帧,进行滤波处... 详细信息

AGV自导航的关键之一是拥有高精度地图,因此激光SLAM(同步定位与建图)地图构建系统非常重要。针对现有算法精度和效率的不足,该研究建立了一个适用于AGV上的激光SLAM系统,并进行了测试和实现。首先,系统由激光雷达获取激光帧,进行滤波处理,并由第一帧激光帧初始化自由概率地图;其次,将t-1时刻激光帧进行二元正态分布化,由t时刻激光帧在t-1时刻激光帧的相关区间进行投影和概率打分,找到离散最优解;其次,由二元正态分布概率密度函数和双三次插值的自由概率残差构建目标代价函数,在离散最优解位置进行非线性优化,得到最优解位姿;最后,将激光帧投影到地图中的最优解位姿,进行地图更新。结果表明,该算法匹配精度高,算法耗时少,满足AGV工业精度和实时性要求,对AGV在实际工业环境的应用具有重要意义。

关键词：激光SLAM 离散寻优非线性优化概率地图

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诱导维修中的局部视点优选方法

引用

测控技术 2017年第8期36卷 131-134,139页

作者：饶楚锋韩华亭瞿珏王崴空军工程大学防空反导学院陕西西安710051

在诱导维修过程中,为了使维修者能够快速准确地找到待维修目标区域,并提供一个最佳的观察视角来提高对维修目标和场景的认知,需要构建视点规划模型。为此提出一种诱导维修中局部视点的优选方法,在目标区域周围建立候选视点区域,根据约... 详细信息

在诱导维修过程中,为了使维修者能够快速准确地找到待维修目标区域,并提供一个最佳的观察视角来提高对维修目标和场景的认知,需要构建视点规划模型。为此提出一种诱导维修中局部视点的优选方法,在目标区域周围建立候选视点区域,根据约束条件,从目标的可见性、观察质量及视点舒适度几个方面来制定视点评价函数,通过离散寻优的方式进行了视点优选。实验结果表明,应用该方法所选出的最优视点比其他视点观察质量更好,对比结果论证了方法的有效性。

关键词：诱导维修约束条件离散寻优视点优选

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