高速车辆自动紧急避让技术能够提高车辆行驶的安全性。在高速车辆紧急避让过程中,由于外界干扰不确定等因素,参数固定的自抗扰控制器存在控制精度较差、效果不尽人意的问题,针对这一问题提出了一种基于神经网络的自抗扰控制方法。以车辆二自由度模型为基础,设计了二阶自抗扰控制器,利用神经网络在线整定三阶扩张状态观测器参数,并嵌入到自抗扰控制器中,同时考虑车辆避让过程中存在侧向加速度过大、曲率不连续等问题,采用Sigmoid函数进行路径再规划。Carsim/Simulink联合仿真结果表明,在不同车速下外界不同侧向风速干扰时,神经网络自抗扰控制器较常规自抗扰控制器路径跟踪精度高、鲁棒性好,且在100km/h车速下60km/h侧向风干扰时,两者最大跟踪误差分别为9.82%、58.70%。

主动式储能元件是一种针对现有液压蓄能器不足而提出的新型气-电混合型储能元件,但其存在着液压能、压缩气体能和电能间的能量耦合问题,导致其工作时抗干扰能力较差,降低了工作液压系统的节能效率。为了解决其存在抗干扰能力差的问题,针对液压挖掘机动臂液压回路的工作特点,提出了利用主动式储能元件实现动臂势能再生的系统架构,并设计了一种自抗扰控制策略及其参数优化方法,通过设计扩张状态观测器来解决干扰和参数不确定性等问题。为验证控制策略的可行性,首先介绍了主动式储能元件的结构;其次,设计了以主动式储能元件为控制对象的自抗扰控制器。建立了基于主动式储能元件的动臂势能再生系统仿真模型,并进行了试验验证。研究结果表明,蓄能器模式、普通控制模式及自抗扰控制模式的回收效率分别为42.81%、56.76%和58.60%;再利用效...

针对大射电望远镜精调Stewart平台系统具有非线性、时变、受扰动等特点,并充分考虑易于实现的工程要求,提出自抗扰控制方案,采用分散控制策略和自抗扰控制算法,实现精调Stewart平台系统的高精度轨迹跟踪控制.实验结果证明方案的可行性与有效性.

提出了自抗扰控制器算法参数整定的计算机软件仿真分析和基于参数变换的公式推导两种方法．根据自抗扰控制方程，针对算法中多个参数需要整定的问题，结合工程中控制对象实例，采用Matlab仿真软件逐一确定各参数，寻找同类对象之间的控制参数关系，利用公式得到其他对象的控制器参数．使用Matlab仿真分析法可直观地获取参数，公式推导法则简化了同类对象的参数整定，速度快．仿真实验结果表明，这两种参数整定方法可用于常见的工业控制对象的自抗扰控制器中．

为了提高车辆的抗侧倾能力,设计了液压马达驱动式主动稳定杆控制系统,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的分层控制策略。上层自抗扰控制器(ADRC)计算出整车所需反侧倾力矩,整车所需要的反侧倾力矩经过分配器分配到前后轴,下层三闭环比例-积分-微分控制器(PID)接收到所要提供的反侧倾力矩后计算出控制电流输入到伺服阀,从而驱动马达输出轴旋转并通过稳定杆产生主动力矩,实现车辆的主动防侧倾控制。为了使控制器有更好的控制效果,采用PSO算法整体优化上、下层控制,优化后的ADRC和PID参数再输入到整车模型中,为了使仿真接近实际效果,把实验测得的横向稳定杆扭转刚度也代入到模型中。在C级路面上采用蛇形和双移线工况进行仿真,通过将PSO优化的自抗扰系统与被动系统、PID控制系统和未优化的自抗扰控制系统对比进行仿真验证。仿真数据表明:侧倾...

液压缸电液比例位置同步控制系统受自身及外部干扰等因素影响,导致两侧缸位置不同步。针对此问题,基于两侧缸位置同步控制试验平台,建立液压缸电液比例控制系统数学模型;基于"同等方式"和"主从方式"在工程应用上存在的缺陷,采用"同等+主从"控制方式;设计自抗扰控制器,搭建两侧缸位置同步自抗扰控制仿真模型进行仿真研究,并与传统PID控制仿真结果进行比较。结果表明:采用自抗扰控制器能更有效地提高系统响应速度和抗干扰能力,减小系统同步误差。

液压伺服系统由于控制精度高、功率密度大受到广泛应用,但其自身在运行中存在较大的扰动和非线性,使其精确位置控制存在一定的难度。自抗扰控制器(ADRC)是一种新型的控制器,它对于强不确定性和非线性有较好的控制能力,但它是一个多参数非线性控制器,其优化设计的难度远远高于PID等传统控制器。提出一种改进差分进化算法,使用了一种新型的目标函数,并将其应用在液压伺服系统的自适应自抗扰控制器设计中。仿真实验结果证明:改进差分进化算法相比较于其他方法具有更强的全局搜索能力,设计的自抗扰控制器能更好地适应液压伺服控制的需要。

针对利用经验试凑法或其他优化算法整定机器人自抗扰控制器参数,存在整定过程复杂、整定结果不是全局最优等缺陷,提出一种基于免疫粒子群融合算法的机器人自抗扰控制器参数整定方法。该方法将免疫算法的免疫信息处理机制引入粒子群算法结构中,解决了免疫算法优化过程繁杂冗长以及粒子群算法过早陷入局部最优的问题,实现了自抗扰控制器参数整定,快速找到全局最优解。MATLAB仿真结果表明:该方法提高了自抗扰控制器的响应速度和稳定性,适用于

常用的抗干扰控制方法依赖于对象的精确模型,这对受不确定负载干扰影响的系统是不现实的。PID控制虽然不依赖于对象的模型,但其抗干扰能力不强。针对这一问题,设计了不依赖对象模型的自抗扰控制器,并搭建了模拟受随机负载干扰的电液位置伺服控制系统实验台;然后基于自抗扰控制器,在该实验台上分析研究了该电液位置伺服控制系统的性能。

考虑到液压自动位置控制（APC）系统存在不确定外部干扰的特点，首先建立了液压APC系统的模型，然后根据对象的输入输出信息，利用扩张状态观测器（ESO）对扰动项进行了观测和补偿，并基于自抗扰控制技术设计了一个不依赖于对象模型的控制器。仿真结果表明：该控制器不仅有效地抑制了不确定外部干扰对系统的影响，同时对受控对象模型参数的变化也具有较强的鲁棒性。