摘要：以一级倒立摆为研究对象,根据牛顿力学第二运动规律,建立倒立摆状态空间表达式的数学模型,基于最优控制理论,设计了线性二次型控制器。通过MATLAB/Simulink软件进行系统建模仿真,分析系统稳定性,结果表明线性二次型控制器具有超调小、响应快、精度高等特点,可以实现倒立摆系统的快速稳定控制。

摘要：针对双馈电机无速度传感器控制系统,提出了一种基于定子磁链的神经网络-模型参考自适应系统(NNs-MRAS)的速度观测法,采用差分算法设计了神经网络(NNs)模型,通过偏差反传算法对神经网络模型进行训练,使其具有良好的转速观测能力;设计了基于两相同步旋转坐标系下转子电流的线性二次型最优控制算法的控制器(LQR),并给出了状态反馈控制增益,实现了电流闭环参数的最优控制,改善了系统的动、静态性能。详尽地推导所述控制方案的实现过程,并通过基于DSP实现的样机试验,验证了控制方案的正确性和有效性。

摘要：为提高双挂汽车列车横向稳定性及行驶安全性,通过建立包括主动力矩控制的双挂汽车列车模型,将列车后部放大系数(RWA)与质心侧偏角之和的最小值作为适应度函数,基于遗传算法优化设计了线性二次型控制器(LQR),以获得最优的主动力矩并反馈给车辆模型;与不加控制器的车辆模型相比,增加主动力矩控制可避免拖台和二挂车的蛇形运动,同时使得RWA值下降7.9%,且各个车辆单元将更快达到稳定状态.但该控制策略对各个车辆单元质心侧偏角的控制不如对横摆角速度的控制精确.

摘要：基于汽车系统动力学理论,利用拉格朗日定理,推导设备-车-路耦合的9自由度主动悬架动力学方程,采用滤波白噪音作为左右车轮随机路面不平度激励,根据最优控制原理设计LQR控制器,建立主动悬架控制仿真模型.采用自适应粒子群算法优化加权系数Q,将主动悬架的设备加速度等性能参数均方根值与被动悬架进行对比分析.仿真结果表明:采用自适应粒子群算法优化LQR控制方法,能够显著改善车辆平顺性,保护车载设备可靠性.

摘要：针对无人水下作战平台(UUV)低速状态受扰动后带来的稳定控制困难问题,提出了一套行之有效的最优控制策略。通过建立UUV纵平面运动数学模型,并对模型进行线性化处理,得到了水平舵和浮力补偿双输入系统状态方程,进而设计了一种基于浮力补偿的线性二次型最优控制方案。通过仿真实例,与经典控制方案进行了比较,结果表明,最优控制方案调节时间可以缩短一半,能更快、更有效地实现扰动后的系统状态稳定,从而验证了该方案的可行性和优越性,为无人水下作战平台低速状态载荷投放稳定控制提供了理论参数依据。

摘要：多旋翼无人机空中对接技术可以解决多旋翼无人机续航能力有限、载荷小等问题,对提高多旋翼无人机的续航能力和任务效率有重要意义。但是当前多旋翼无人机空中对接方案成本高昂且对接精度差,易受环境限制。本文提出了一种基于单目视觉与惯性测量单元(Inertial measuring unit,IMU)融合定位并结合最优轨迹控制的空中对接方案,在保证对接精度的同时大幅降低成本。首先相机通过AprilTag对目标进行识别定位,再通过非线性优化对重投影误差进行最小化优化,并借助状态误差卡尔曼滤波器(Error state Kalman filter,ESKF)更准确地消除IMU的零偏,提高融合定位的精度;然后根据线性二次型控制器(Linear quadratic regulator,LQR)设计了最优对接控制器,并结合无人机的动力学模型,直接输出多旋翼无人机的姿态控制量,实现更加安全的空中对接;最后在四旋翼无人机平台上进行实验验证,顺利完成了空中对接任务,证明了该方法的可行性。

摘要：针对主动悬架LQR控制策略中性能指标的权重系数依靠经验选取的不足,提出一种改进人工蜂群算法对LQR控制器的权重系数进行优化。对于标准人工蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,在跟随蜂阶段引入三种解搜索策略,并对选择策略进行调整,从而更好地平衡所提出算法的全局搜索能力和局部搜索能力。在MATLAB/Simulink环境中建立主动悬架的1/4车辆模型并进行仿真,通过与传统LQR控制器的结果对比,证明所设计的基于改进人工蜂群算法的LQR控制器能兼顾悬架整体性能的提升,显著改善车辆的行驶平顺性和操纵稳定性。

摘要：在使用LQR线性二次型调节器的直线二级倒立摆中控制器的加权矩阵Q和R的取值经常依靠先验知识选取,为降低在权矩阵取值上的复杂性,设计了一种引入交叉算子和非线性动态惯性权重的粒子群优化算法,通过引用交叉算子提高粒子群的全局搜索能力,同时在粒子进化的不同阶段调整惯性权重从而更好的平衡全局和局部搜索能力。直线二级倒立摆的控制仿真结果表明,提出的方法与传统PSO算法优化的方法相比能够提高二级倒立摆平衡控制的稳定性和快速性,具有更优的控制效果。

摘要：电网的优化控制需要解决不同时间尺度(年月级规划、小时级调度、毫秒级频率调节)问题,忽略任一时间尺度均会威胁电网安全。为此,提出了稳态运行、暂态稳定性及电网控制的耦合控制模型,将涉及系统安全的多时间尺度问题进行联合控制。首先将电力系统的稳态运行表示为凸优化问题,然后利用线性时不变系统来表示电网的暂态动态特性,并将线性二次型控制器表示为半正定规划进行最优控制,最后建立包含稳态运行变量的线性二次型控制器成本矩阵函数,将凸稳态运行模型和由线性二次型控制器转换的半正定规划公式融合为半正定规划问题。通过算例模拟了稳态运行与暂态控制的耦合优化控制,结果验证了控制算法的有效性。

摘要：为了对泊车过程中的车辆进行跟踪控制,基于车辆动力学模型,研究设计了一种线性二次型控制器,使用B-spline曲线规划了一条曲率连续的泊车路径,针对控制器设计过程中权重系数选择困难,引入模糊逻辑算法对控制器进行优化处理,节省了人工成本,然而模糊逻辑算法的计算是实时的,且不同速度下车辆状态不同,因此将基于Frobenius范数的更新策略加入程序计算中以降低计算量,利用MATLAB/Carsim联合仿真验证了改进后控制系统的运算时间降为0.2 ms,实时性提升92%,适应度提升30%.