国家自然科学基金(60804009) 作品数:7 被引量:44 H指数:3 相关作者: 于占东 李艳东 彭秀艳 王宗义 刘涛 更多>> 相关机构: 哈尔滨工程大学 齐齐哈尔大学 北京自动化控制设备研究所 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家教育部博士点基金 黑龙江省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 化学工程 更多>>
腈纶聚合过程连续搅拌反应釜解耦控制 被引量:1 2011年 腈纶聚合过程属于多输入多输出(MIMO)非线性系统,聚合连续搅拌反应釜(CSTR)温度和聚合反应转化效率是腈纶聚合生产的重要工艺指标。腈纶聚合过程的非线性、强耦合,参数时变性,使得这两个指标不能同时兼顾。针对腈纶水相聚合过程,采用自适应模糊控制方法,设计了腈纶聚合连续搅拌反应釜转化率和温度的解耦控制器。首先利用反馈线性化方法对腈纶水相聚合模型进行处理,设计系统的等效控制。模糊系统可以较好地逼近非线性函数,等效控制器中的非线性和参数不确定性,可采用模糊系统进行逼近。模糊参数的求解在线实时进行,参数自适应律由Lyapunov综合法获得。针对模糊逼近误差,采用minmax鲁棒最优控制方法,抑制误差干扰项对系统的影响。系统仿真结果表明,解耦控制方法能够在保证聚合过程的转化效率的前提下,调节反应温度。该方法对于提高聚合产品的性能,对提高产品的差别化率具有重要意义。 于占东 王显峰关键词:连续搅拌反应釜 解耦控制 自适应模糊控制 移动机器人的自适应模糊滑模动力学控制 被引量:13 2011年 针对非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于自适应分流运动学控制与自适应模糊滑模动力学控制的混合控制算法.自适应分流运动学控制解决了由于大范围的初始位姿偏差变化而引起的速度跳变问题.利用滑模控制具有的稳定性和鲁棒性的优点,解决了机器人的参数与非参数不确定性问题.并通过带有自适应调节算法的模糊控制来调节滑模控制的增益,增强了对随机不确定性的适应能力,消除了在滑模控制中的输入抖振现象.设计过程采用了Lyapunov方法,保证了控制系统的稳定与收敛.仿真结果表明,控制器产生了平滑的速度输出,非完整移动机器人的跟踪误差被消除. 王宗义 李艳东 刘涛 于占东关键词:自适应模糊滑模控制 运动学控制 动力学控制 移动机器人 基于BVP算法的旋转倒立摆动自动起摆动控制 被引量:3 2013年 针对旋转倒立摆自动起摆的控制问题,提出了基于BVP算法的自动起摆控制策略。该方法将倒立摆起摆控制问题转化成求解非线性方程的两点边值问题(Two-point BoundaryValue Problem BVP),构造了含参变量具有傅立叶级数形式的起摆力矩函数,将力矩函数代入倒立摆系统,利用Matlab工具箱中的bvp4c函数求解两点边值条件,获得起摆过程的起摆控制的时间序列。基于BVP算法的起摆控制的求解,本质上属于开环前馈控制。为了抑制参数摄动,进行了平衡点附近的稳摆控制设计。稳摆设计是针对系统模型不稳定性和非最小相位特性分别进行的。对起摆、稳摆及其切换过程进行了仿真和实验研究,验证了所提出的自动起摆控制策略的有效性。 于占东 王刚 王显峰关键词:旋转倒立摆 两点边值问题 非最小相位 基于BP算法的船舶航向模糊PID控制研究 被引量:19 2013年 以含有未知参数的船舶航向非线性模型为研究对象,设计了一种基于BP算法的船舶航向模糊自适应PID控制器。船舶航向传统PID控制的参数自适应能力弱,鲁棒性较差;BP算法可动态调整PID控制参数,但由于BP神经网络收敛速度慢,且有时会使设定的指标函数达到局部极值,操纵性能不能令人满意。基于BP算法的模糊自适应控制策略,采用模糊规则对网络输入进行"归档",优化网络收敛速度,避免设定指标函数达到局部极值,改善了系统的操纵性能与鲁棒性。仿真实验结果表明该控制策略实现简单,具有较高控制精度。 彭秀艳 张文颖 贾书丽关键词:船舶航向控制 模糊自适应 参数整定 基于仿射投影算法的AR模型参数估计方法 被引量:1 2011年 为取得更有效的预报效果,在深入分析传统LMS(Least mean square)算法的基础上,提出利用仿射投影算法对AR模型参数进行自适应估计,利用实测的动态数据结合AIC(Akaike information criterion)准则建立自适应AR(Autoregressive)预报模型,并将该模型应用于船舶运动预报中,实例仿真比较分析表明:相对于LMS算法、LMS-Newton法和NLMS(归一化LMS)算法,基于仿射投影算法得到的AR预报模型,预报精度更高、预报时间更长,且在自适应AR模型参数估计中具有更快的收敛速度,能为实时在线预报提供理论依据. 彭秀艳 门志国 刘长德关键词:LMS算法 AR模型 仿射投影算法 基于递归模糊神经网络的移动机器人滑模控制 被引量:7 2011年 针对非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种Backstepping运动学控制器与自适应动态递归模糊神经滑模控制器相结合的控制结构。采用遗传算法对运动学控制器的参数进行了优化选取,有效地抑制了因初始位姿过大而引起的初始速度及输出力矩过大的问题;采用动态递归模糊神经网络(Adaptive dynamic recurrent fuzzy neural network,AD-RFNN)对动态非线性不确定部分进行在线估计,使不确定性估计误差大大减小;通过与自适应鲁棒控制器结合应用,不但解决了移动机器人的参数与非参数不确定性问题,同时也消除了在滑模控制中的输入抖振现象;基于Lyapunov方法的设计过程,保证了控制系统的稳定与收敛;仿真结果表明了该方法的有效性。 李艳东 王宗义 朱玲 刘涛关键词:自动控制技术 非完整移动机器人 Auto-Swing up Control via BVP Arithmetic for the Rotational Inverted Pendulum The auto-swinging up control by BVP is presented for rotational inverted pendulum. The swing-up control proces... Yu Zhandong College of Automation Harbin Engineering University Harbin Heilongjiang文献传递 大型复合随动平台协调控制 2012年 针对一类大型复合随动平台的协调控制问题,利用频率分离原理,对2个执行机构的跟踪任务进行合理分配,实现平台精确跟踪。根据复合随动平台系统的性能要求和平台执行机构本身的约束条件,设计了特定的加权传函矩阵,通过H∞混合灵敏度方法,求解系统的鲁棒控制器。采用平衡截断法对所设计的H∞控制器进行降阶处理,并讨论了降阶控制系统的稳定性。仿真结果表明,基于频率分离的H∞混合灵敏度设计方法,可实现复合平台精确跟踪,并可以较好地解决复合随动平台的协调控制问题;平衡截断法可以有效地对控制器降阶,而对闭环控制效果带来的损失较小。 于占东 李广 吕世良 唐江河关键词:协调控制 H∞混合灵敏度 控制器降阶