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作者：梁浩青岛科技大学

学位级别：硕士

论文将离散自适应控制的基本思想和分析手段引入到周期自适应控制中,针对一类含有周期时变参数不确定性的系统,给出了一种新的周期自适应控制算法;当系统的不确定性可参数线性化且参数不确定性具有已知周期时,在非线性离散SISO和MIMO系... 详细信息

论文将离散自适应控制的基本思想和分析手段引入到周期自适应控制中,针对一类含有周期时变参数不确定性的系统,给出了一种新的周期自适应控制算法;当系统的不确定性可参数线性化且参数不确定性具有已知周期时,在非线性离散SISO和MIMO系统中给出了周期自适应控制的投影算法;为了去除非线性必须满足线性增长条件这个限制,提出了基于数据加权的最小二乘算法;最后,在直线电机速度调节与控制中验证了所提出算法的有效性。论文的主要工作及其创新点可总结为如下三个部分。第一、针对一类含有周期时变参数不确定性的系统,给出了一种新的周期自适应控制算法,该算法可以有效地处理时变参数不确定性以及控制误差。同时还对系统做了进一步的推广,给出了相应的带有时变参数不确定性的一般非线性SISO和MIMO系统的分析结果。其中,非线性系统本身不具有参数化结构的显式表达,并且输入增益矩阵同时是系统状态和时间变量的函数。MATLAB仿真结果验证了所提出算法的有效性。第二、针对一类具有已知周期的带有时变参数不确定性的非线性离散时间系统,在系统非线性不满足线性增长的条件下,提出了基于数据加权的周期自适应控制方法,并将该算法推广到MIMO非线性离散时间系统中,从而更具有一般性。MATLAB仿真结果验证了所提出算法的有效性。第三、利用直线电机系统的重复性和周期性,研究了周期自适应控制在直线电机速度调节中的应用,并给出了理论分析结果,实现了速度跟踪误差在整个周期上的渐进收敛。Matlab仿真结果验证了该算法的有效性。

关键词：离散时间系统周期自适应控制投影算法时变参数不确定性直线电机渐近收敛

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中速磁悬浮列车的滑模周期自适应学习控制方法

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交通运输工程学报 2023年第2期23卷 264-272页

作者：张文静阮玉鑫高亚苹陈渝丰岳强徐洪泽北京交通大学电子信息工程学院北京100044

为了提高中速磁悬浮列车的运行控制性能,考虑到中速磁悬浮列车沿固定线路往返运行时的周期特性,提出了一种基于滑模周期自适应学习的中速磁悬浮列车运行控制算法,对应的滑模周期自适应控制器由等效比例积分微分(PID)和速度前馈控制部分... 详细信息

为了提高中速磁悬浮列车的运行控制性能,考虑到中速磁悬浮列车沿固定线路往返运行时的周期特性,提出了一种基于滑模周期自适应学习的中速磁悬浮列车运行控制算法,对应的滑模周期自适应控制器由等效比例积分微分(PID)和速度前馈控制部分、磁阻力与空气阻力补偿部分以及坡道阻力滑模周期自适应补偿部分组成;采用粒子群优化算法辨识了运行控制器的参数,采用滑模周期自适应学习控制器学习上一周期内的列车运行信息,实时估计并补偿列车运行过程中的坡道阻力,消除坡道阻力对列车运行性能的影响;利用全长5 076 m的中速磁悬浮列车半实物仿真试验线进行了数值仿真,并将设计的滑模周期自适应控制器与PID控制器进行仿真对比。仿真结果显示:滑模周期自适应控制器和PID控制器作用下的列车最大位置跟踪误差分别为0.004和0.007 m,最大速度跟踪误差分别为0.007和0.036 m·s^(-1);经过4个迭代周期后,滑模周期自适应控制器已准确地估计了给定的坡道阻力;在控制系统受到扰动的情况下,滑模周期自适应控制器与PID控制器作用下的位置与速度跟踪曲线均有波动,相比于PID控制器,滑模周期自适应控制器控制下的跟踪曲线波动更小。可见,相比于传统的PID控制算法,提出的滑模周期自适应学习控制方法可以提高中速磁悬浮列车的运行控制性能。

关键词：列车运行控制中速磁悬浮列车滑模控制周期自适应控制粒子群优化算法

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基于粒子群优化的中速磁悬浮列车滑模周期自适应学习运行控制方法

基于粒子群优化的中速磁悬浮列车滑模周期自适应学习运行控制方法

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作者：高亚苹北京交通大学

学位级别：硕士

中速磁悬浮列车具有转弯半径小、爬坡能力强、运行噪声小等优点,是一种新型的轨道交通方式,具有良好的应用前景。在列车运行过程中,空气阻力、坡道阻力和磁阻力等干扰会降低列车的运行控制性能。因此,利用现代控制理论,设计运行阻力补... 详细信息

中速磁悬浮列车具有转弯半径小、爬坡能力强、运行噪声小等优点,是一种新型的轨道交通方式,具有良好的应用前景。在列车运行过程中,空气阻力、坡道阻力和磁阻力等干扰会降低列车的运行控制性能。因此,利用现代控制理论,设计运行阻力补偿控制算法,提高列车的运行控制性能,具有重要的理论意义与应用价值。考虑到列车在固定线路往返运行时,受到的运行阻力具有周期特性,本文结合滑模控制(SMC)、模型参考自适应控制(MRAC)以及周期自适应学习控制(PALC)算法,提出了一种滑模-模型参考-周期自适应学习(SM-MRACPALC)补偿控制算法,实时估计并补偿列车运行过程中受到的阻力,提高列车的运行控制性能。具体内容如下:(1)分析了中速磁悬浮列车牵引控制及长定子直线同步电机(LSM)的工作原理,考虑列车运行过程中受到的牵引力及各种阻力,建立了中速磁悬浮列车的运动学模型。(2)提出了一种模型参考-周期自适应学习(MRAC-PALC)运行阻力补偿控制算法,利用Lyapunov定理证明了MRAC-PALC控制器作用下的列车运行控制系统稳定性。基于中速磁悬浮列车半实物仿真试验线,验证了MRAC-PALC控制器的控制性能。结果表明,本文提出的MRAC-PALC控制算法,能够准确地估计并补偿列车运行过程中受到的阻力。相较于传统的PID算法,MRAC-PALC算法作用下的列车位置和速度跟踪误差更小,运行控制性能更优。(3)为了进一步提高列车运行控制系统的鲁棒性,结合PD型滑模控制算法,提出了一种SM-MRAC-PALC阻力补偿控制算法,并利用粒子群优化(PSO)算法离线整定了SM-MRAC-PALC控制器的参数。在无扰情况下和存在干扰情况下,仿真对比了SM-MRAC-PALC控制器与MRAC-PALC控制器的控制性能。结果表明,SM-MRAC-PALC控制器的控制性能更优,鲁棒性更强。

关键词：中速磁悬浮列车运行控制滑模控制周期自适应控制粒子群优化

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