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具有极点约束的高超声速飞行器非脆弱最优H_2/LQR控制

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上海交通大学学报 2011年第3期45卷 423-428页

作者：黄宜庆王莉孙长银东南大学自动化学院南京210096 扬州大学能源与动力工程学院江苏扬州225127

针对吸气式高超声速飞行器,提出了一种具有极点约束的非脆弱最优H2/LQR(线性二次型调节器)控制方法.根据吸气式高超声速飞行器的非线性纵向运动方程,推出了一种新的飞行器线性不确定模型,为吸气式高超声速飞行器设计了一种多目标非脆弱... 详细信息

针对吸气式高超声速飞行器,提出了一种具有极点约束的非脆弱最优H2/LQR(线性二次型调节器)控制方法.根据吸气式高超声速飞行器的非线性纵向运动方程,推出了一种新的飞行器线性不确定模型,为吸气式高超声速飞行器设计了一种多目标非脆弱控制器.在控制器的设计中,不但考虑了系统的极点配置、最优H2性能和鲁棒保性能3种指标,而且兼顾了因飞行条件不确定性和建模误差引起的控制器增益的变化,利用线性矩阵不等式方法推导了多目标非脆弱控制器的存在条件.仿真实例说明了非脆弱控制器在高超声速飞行器控制中的优越性和有效性.

关键词：非脆弱控制最优H2/线性二次型调节器控制区域极点配置高超声速飞行器

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PID控制器参数整定及其应用研究

PID控制器参数整定及其应用研究

作者：黄宜庆安徽理工大学

学位级别：硕士

PID控制作为一种经典的控制方法而广泛应用于工业控制中,是实际工业生产过程正常运行的基本保障。随着计算机技术的飞跃发展和人工智能技术渗透到自动控制领域,出现了多种PID控制器的参数整定方法。本文深入研究了PID控制理论,运用了多... 详细信息

PID控制作为一种经典的控制方法而广泛应用于工业控制中,是实际工业生产过程正常运行的基本保障。随着计算机技术的飞跃发展和人工智能技术渗透到自动控制领域,出现了多种PID控制器的参数整定方法。本文深入研究了PID控制理论,运用了多种方法设计了PID控制器。内容包括两个部分,其中第一部分为前四章,主要是关于单变量PID控制器的参数整定研究。第二部分为第五章和第六章,主要是关于多变量PID参数整定的研究。在第一部分,介绍了PID控制器在工业控制中的重要地位和PID控制器的基本概念以及目前国内外PID控制器参数整定的现状,对遗传算法中的交叉算子和变异算子进行了改进,使交叉概率和变异概率能够自适应地改变,将改进的遗传算法用于电机控制系统的PID控制器的设计;在BP神经网络的基础上,将隐层S函数选择为小波函数,从而构造出小波神经网络,给出小波神经网络的学习算法,由此利用小波神经网络对PID控制器的参数进行整定,将这种方法运用于控制对象中,仿真结果表明此方法具有一定的优越性;最后提出了一种多目标鲁棒PID控制算法,从极点配置、H 2性能和H∞性能指标三种性能指标出发,设计出多目标具有极点约束的H 2 /H∞PID控制器,最后由此算法推导出多目标最优H 2PID算法,使设计的PID控制器能够满足在H∞性能指标在给定值的条件下,闭环系统的H 2性能指标达到最优,同时能够将闭环系统的极点配置在人工所要求的区域内部。在第二部分,首先总结了多种多变量PID参数整定的方法,包括利用遗传算法、神经网络、微粒子群算法和鲁棒控制理论方法进行的多变量PID控制算法,对于每一种整定方法,给出了具体的设计流程和详细的步骤;其次,在对角递归神经网络的基础上提出了一种基于准对角递归神经网络的多变量PID参数在线整定的算法,同时给出一个二耦合的控制对象进行仿真,将基于此方法设计的多变量PID与基于对角递归神经网络设计的多变量PID控制效果进行了比较;最后总结了本文研究在理论上所取得的成果,展望了PID控制器参数整定需要进一步研究的方向。

关键词： PID控制遗传算法小波神经网络 H2 /H_∞控制线性矩阵不等式多变量PID

融合安全A*算法与动态窗口法的机器人路径规划

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计算机工程 2022年第9期48卷 105-112,120页

作者：詹京吴黄宜庆安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖241000 安徽省电气传动与控制重点实验室安徽芜湖241000

A*算法通过启发信息指引搜索方向,被广泛应用于移动机器人的路径规划,但其规划出的搜索路径存在冗余节点且与障碍物相近,无法满足动态避障需求。对标准A*算法进行改进,设计安全A*算法并融合动态窗口法进行路径规划。定义安全距离因子引... 详细信息

A*算法通过启发信息指引搜索方向,被广泛应用于移动机器人的路径规划,但其规划出的搜索路径存在冗余节点且与障碍物相近,无法满足动态避障需求。对标准A*算法进行改进,设计安全A*算法并融合动态窗口法进行路径规划。定义安全距离因子引入A*算法的启发函数中,提高算法规划路径的安全性,同时采用平面结构法对算法规划得到的路径进行优化,根据相邻节点与障碍物之间的位置关系判断该相邻节点间是否存在障碍物,由此减少路径拐点数,提高路径平滑度。由于当移动机器人处于未知环境时,仅靠A*算法不能避开障碍物到达目标点,因此借助动态窗口法的局部避障功能。通过安全A*算法规划全局最优路径节点坐标,设计融合子函数改进动态窗口法的评价函数,解决动态窗口法易陷入局部最优的问题。实验结果表明,在复杂环境中,该方法通过融合安全A*算法和动态窗口法,能够确保在安全路径基础上实时随机避障,使机器人安全到达终点。

关键词： A*算法安全距离因子平面结构法动态窗口法路径规划

融合A^(*)蚁群和动态窗口法的机器人路径规划

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电子测量与仪器学报 2023年第2期37卷 28-38页

作者：赵倩楠黄宜庆安徽工程大学电气工程学院芜湖241000 高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室芜湖241000

针对蚁群算法在全局路径规划时无目的搜索、收敛慢和规划的路径不平滑等问题,本文提出了一种融合A^(*)蚁群和动态窗口法(dynamic window algorithm,DWA)的平滑路径规划方法。首先,对于传统蚁群算法,利用改进A^(*)算法非均匀分配初始信息... 详细信息

针对蚁群算法在全局路径规划时无目的搜索、收敛慢和规划的路径不平滑等问题,本文提出了一种融合A^(*)蚁群和动态窗口法(dynamic window algorithm,DWA)的平滑路径规划方法。首先,对于传统蚁群算法,利用改进A^(*)算法非均匀分配初始信息素,解决算法初期搜索无目的问题;给出算法自定义的移动步长和搜索方式,提高路径寻优效率;修改转移概率函数中的启发函数值并增加障碍物影响因子,在避免死锁现象的同时加快收敛速度;采用二次路径优化策略,使得路径更短更平滑;其次在动态窗口法的评价函数中引入动态避障评价子函数,提高路径的安全性。仿真实验结果表明,改进A^(*)蚁群算法较传统蚁群算法可减少8.75%的路径长度和59%的转折点数,融合优化动态窗口法后,移动机器人既能保证在静态环境下规划出全局最优的路径,又能实现动态环境下的路径规划,有效躲避环境中出现的动态障碍物。

关键词：蚁群算法动态窗口算法动态障碍物路径规划移动机器人

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基于全局描述符的回环检测激光SLAM算法

应用激光 2023年第1期43卷 84-90页

作者：李宏黄宜庆林林安徽工程大学高端装备感知与智能控制教育部重点实验室安徽芜湖241000 安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实室安徽芜湖241000

回环检测是同时定位与制图(SLAM)中一个重要且具有挑战性的问题。目前多数研究集中在视觉位置识别上,即通过外观来识别是否位置重复。为此,提出一种基于全局描述符的环路激光SLAM检测算法。利用全局描述符来提高回环检测的效率,使用相... 详细信息

回环检测是同时定位与制图(SLAM)中一个重要且具有挑战性的问题。目前多数研究集中在视觉位置识别上,即通过外观来识别是否位置重复。为此,提出一种基于全局描述符的环路激光SLAM检测算法。利用全局描述符来提高回环检测的效率,使用相似度评分来计算两个扫描上下文之间的距离,并利用两阶段搜索算法来有效地检测回环。在公开数据集KITTI上测试,对算法进行评价。该算法与现有的LeGO-LOAM算法相比,表现出了更好的效果。

关键词：激光SLAM 全局描述符回环检测

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多策略蚁群算法在机器人路径规划中的应用

计算机工程与应用 2022年第6期58卷 278-286页

作者：刘双双黄宜庆安徽工程大学高端装备感知与智能控制教育部重点实验室安徽芜湖241000 安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室安徽芜湖241000

在二维环境中,蚁群算法规划路径时易出现收敛慢,搜索得到的路径是次优路径等问题。针对这些问题,提出一种新式多策略改进的蚁群算法以提高路径寻优性能和搜索效率。根据当前栅格相对于起始点的位置采用非均匀信息素的分布方式,使得优势... 详细信息

在二维环境中,蚁群算法规划路径时易出现收敛慢,搜索得到的路径是次优路径等问题。针对这些问题,提出一种新式多策略改进的蚁群算法以提高路径寻优性能和搜索效率。根据当前栅格相对于起始点的位置采用非均匀信息素的分布方式,使得优势栅格的初始信息素浓度较高,避免蚂蚁盲目搜索;采用定向邻域扩展策略重新定义蚂蚁移动规则,进一步缩短路径并提高搜索效率;利用角度引导因子增加终点的指导作用,增加障碍物影响因子避免路径陷入死锁以及降低曲折路径的出现率;采用双层精英蚁策略加大最佳路径的信息素含量,防止算法陷入局部最优,提升算法收敛性。实验结果表明,经过改进后,算法的寻优性和收敛能力都得到了极大的提升。

关键词：路径规划蚁群算法非均匀信息素角度引导因子障碍物影响因子精英蚂蚁

基于GA与CSA-RBF神经网络辨识的自适应PID控制器

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系统仿真学报 2008年第17期20卷 4618-4621页

作者：田一鸣黄友锐高志安黄宜庆安徽理工大学电气与信息工程学院淮南232001

提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(CSA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法。该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络... 详细信息

提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(CSA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法。该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;四是单神经元PID控制器,学习并在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能。仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程。

关键词：遗传算法克隆选择算法神经网络自适应 PID

基于分层小生境蚁群算法的WSN中QoS组播路由研究

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传感技术学报 2008年第9期21卷 1640-1644页

作者：田一鸣黄友锐黄宜庆安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001

针对无线传感网络(WSN)的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用分层小生境蚁群算法求解WSN的QoS组播路由的方法。首先依据能耗将网络结构进行分簇分层优化并建立小生境,然后再结合蚁群算法优化QoS组播路由,... 详细信息

针对无线传感网络(WSN)的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用分层小生境蚁群算法求解WSN的QoS组播路由的方法。首先依据能耗将网络结构进行分簇分层优化并建立小生境,然后再结合蚁群算法优化QoS组播路由,最后进行能耗分析。该策略在保证能量最优的前提下,降低了路由的时间复杂度和空间复杂度,仿真结果表明了其有效性。

关键词：无线传感网络 QoS组播路由蚁群算法小生境分层能耗

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基于模糊RBF神经网络的PID及其应用

计算机工程 2008年第22期34卷 231-233页

作者：欧阳磊黄友锐黄宜庆安徽理工大学电气与信息工程学院淮南232001

针对传统的PID控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数... 详细信息

针对传统的PID控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp,ki,kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。

关键词：模糊控制 RBF神经网络 PID控制电机控制系统