中国人民解放军92228部队, 北京 100000
针对无人飞行器编队协同过程中的避碰控制问题, 设计了一种基于两极导航函数与模型预测控制(MPC)相结合的飞行器编队分布式避碰控制方法。首先, 利用邻居集中其他飞行器的位置信息及其目标位置, 建立每架飞行器的导航函数和控制律; 然后, 基于MPC设计了分布式高层编队控制律, 给出分布式预测控制算法; 最后, 以5架无人飞行器在末端攻击阶段飞向各自分配的目标点为例,对飞行器编队避碰控制方法进行了仿真。仿真结果表明, 基于导航函数和MPC的飞行器编队协同避碰控制方法是有效的。
无人飞行器编队 导航函数 预测控制 分布式避碰控制 UAV formation navigation function predictive control distributed collision avoidance control
针对全驱动无人船(USV)的轨迹跟踪问题, 提出了一种模型预测控制和积分滑模控制相结合的双层控制方法。首先, 针对无人船系统的运动学模型, 设计模型预测控制器(MPC)根据期望轨迹得到满足约束条件的期望速度信号; 针对动力学模型, 设计积分滑模控制器(ISMC)使得系统在外界干扰存在的情况下, 实现对期望信号的跟踪, 提高了系统的鲁棒性; 设计非线性干扰观测器对外界干扰进行估计, 并在控制律的设计过程中进行补偿; 最后, 采用李雅普诺夫方法证明了系统的稳定性。数值仿真证明了两者的结合可以有效地实现全驱动无人船的轨迹跟踪。
全驱动无人船 轨迹跟踪 模型预测控制(MPC) 积分滑模控制(ISMC) 非线性干扰观测器 fully-actuated unmanned surface vessel trajectory tracking Model Predictive Control(MPC) Integral Sliding Mode Control (ISMC) nonlinear disturbance observer
光学 精密工程
2023, 31(10): 1475
江苏科技大学电子信息学院, 江苏 镇江 212000
针对复杂水文环境下无人自治水下机器人(AUV)轨迹跟踪实时性较慢、精度较低的问题, 设计了一种基于拉盖尔函数的自适应预测轨迹跟踪控制方法。首先, 基于预测控制将轨迹跟踪问题转化为二次规划设计; 其次, 为解决AUV 轨迹变化以及外部干扰所造成的控制量突变, 融合递推最小二乘法设计了自适应预测控制器; 接着, 采用拉盖尔函数重构控制器, 以解决运算量过大导致的系统响应速度变慢的问题; 最后, 仿真证明了该方法能够提升系统的响应速度、抗干扰性和鲁棒性。
水下机器人 轨迹跟踪 模型预测控制 参数自适应 拉盖尔函数 Autonomous Underwater Vehicle(AUV) trajectory tracking model predictive control parameter self-adaption Laguerre function
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春30033
2 中国科学院大学,北京100039
3 陆军装甲兵学院士官学校,吉林长春10000
4 季华实验室, 广东佛山528200
为了提高永磁同步电机控制系统电流环控制器的性能,降低模型参数失配对控制系统的影响,提出了基于高斯过程参数辨识的永磁同步电机有限集模型预测电流控制策略(FCS-GPMPC)。首先,介绍了永磁同步电机电流预测模型并分析了模型参数失配对系统性能的影响;其次,为简化一般机器学习参数辨识算法中超参数复杂的调试过程,提出了一种基于高斯过程的模型参数的辨识方法;同时,引入预测值的置信区间作为参数预测效果的实时评估参考;最后,将高斯过程参数辨识与基于模型的有限集模型预测电流控制(FCS-MPC)相结合,在得到准确辨识的参数后对系统电流预测模型更新以提高系统鲁棒性和电流环跟踪性能。实验结果显示:在本文训练数据的统计特征下,测试数据均方根误差RMSE为0.002 1,
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达到0.99。在参数波动条件下,与FCS-MPC相比,FCS-GPMPC策略下电流波动度降低了30.5%,电流平均偏移度降低了19.6%,另外对参考电流的阶跃变化,FCS-GPMPC有更好的动态响应。实验结果表明,基于高斯过程的模型预测控制方法可有效抑制模型失配对控制系统的影响,能够提高永磁同步电机控制系统电流控制器性能。
永磁同步电机 模型预测控制 机器学习 高斯过程 模型失配 Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) Model Predictive Control (MPC) machine learning Gaussian Process (GP) model mismatch
光学 精密工程
2022, 30(24): 3178
北京工业大学材料与制造学部北京市精密测控技术与仪器工程技术研究中心,北京 100124
为了实现激光追踪控制系统永磁同步电机的快速响应、高稳态精度、高鲁棒性控制,提出了一种基于改进型非线性扩张状态观测器(NESO)的激光追踪测量控制方法,采用电流预测控制算法提高了系统的动态响应速度,利用改进型NESO消除非线性扰动的干扰,提高了激光追踪控制系统的稳定性和鲁棒性。设定激光追踪控制系统可以实现1 m内猫眼反射镜1 m/s的跟踪,此时电机转速为955 r/min。实验结果表明,当电机转速为955 r/min时,稳态误差为1.7 r/min,速度稳定后向电机添加0.1 N·m的外加负载,速度降幅为1.85%。相较传统的比例积分(PI)控制方法,在转速超调量相同的情况下,改进型NESO控制方法的稳态误差更小,响应速度更快,速度回复更稳定,控制系统整体的抗干扰能力更强。
测量 激光追踪测量 永磁同步电机 电流预测控制 非线性扩张状态观测器 中国激光
2022, 49(23): 2304002
1 空军航空维修技术学院航空电子系,湖南 长沙 410200
2 湖南省飞机维修工程技术研究中心系统维修研究室,湖南 长沙 410200
针对半导体光刻领域的超高精度热控需求,提出一种基于模型预测的热控方法。生成透镜系统的阶跃和伪随机热扰动输入信号。采用高精度测温系统测量透镜系统的温度响应数据,运用模型辨识方法获得透镜系统的热响应模型。通过滚动优化策略推导模型预测热控制律,并建立精密透镜系统的热控实验平台。热控实验结果表明,该热控方法具有收敛速度快、抗干扰能力强、精度高的优点,温控误差可控制在±8 mK内。热相差测试结果表明,该控制方法可抑制透镜系统的焦面漂移,适合应用在对温控精度要求较高的装备领域。
光学设计 模型辨识 模型预测控制 精密透镜系统 激光与光电子学进展
2022, 59(17): 1722006
华中光电技术研究所-武汉光电国家研究中心, 湖北 武汉 430223
四轮独立驱动转向的底盘相较于传统的非独立转向底盘响应速度和灵活性更高, 更契合未来无人车的发展方向。通过分析车辆底盘的转向方式以及对应的运动规律, 研究了不同转向方案下车辆的运动学状态方程模型, 并在此模型的基础上建立了跟踪控制的控制目标和系统约束, 设计了基于模型预测控制的转向控制算法, 并搭建了Simulink-Carsim联合仿真实验模型。通过仿真实验验证了该控制器能够在不同的转向方案下快速稳定地跟踪期望轨迹, 充分发挥了四轮独立驱动转向无人车底盘的转向性能, 为后续进一步研究四轮独立驱动无人车的控制打下了基础。
运动学 跟踪控制 模型预测控制 四轮独立驱动 无人车 kinematics tracking control model predictive control four-wheel independent drive unmanned vehicle
红外与激光工程
2020, 49(9): 20200279