摘要：针对柔性制造系统最小完工时间的调度问题,本文提出一种基于时延Petri网和代价函数的调度算法.首先,对现有基于时延Petri网的调度算法进行分析,引入一种考虑当前标识和后继标识到目标标识的变迁发射向量的代价函数;其次,通过遍历部分可达图的标识代价函数值选取下一步发射的变迁,并利用回溯法避免系统的死锁标识和不满足系统规格的标识;从而,获得时延Petri网系统的逻辑变迁序列.通过将逻辑变迁序列转为时延变迁序列,找到最小时间的变迁序列;进而,获得系统最小完工时间的调度方案;最后,利用实例验证本文方法的可行性和有效性.

摘要：针对一类带有输出误差约束和外界干扰的非线性系统,结合固定时间干扰观测器,本文设计滤波反步控制策略.首先,设计预定性能函数,处理输出误差约束问题.其次,利用固定时间滤波器和固定时间干扰观测器,分别解决反步控制的"计算爆炸"问题和外界干扰问题,干扰估计误差在固定时间内收敛到零.再次,采用Lyapunov理论分析闭环系统是固定时间稳定的,且输出误差在预设时间内满足约束要求.最后,通过比仿真验证控制策略的有效性.

摘要：复杂给矿过程采用常规PI控制难以保证系统稳定运行.本文首先根据给矿过程的机理特征建立由低阶线性模型和未知高阶非线性动态系统组成的混合动态模型.其次,提出了由信号补偿PI控制、规则推理、切换机制组成的智能PI控制方法,该方法利用一步最优控制律设计信号补偿器,削弱了非线性扰动和传输时延对给矿过程的影响,并结合规则推理改善了闭环控制效果.针对下矿时给矿机的切换问题,设计了智能切换机制,保证了给矿机的合理调配.最后,将所提方法应用于复杂给矿过程.实际应用效果表明:所提方法可将给矿量和给矿频率控制在工艺要求的目标值范围内.

摘要：本文研究了一类带输入约束和状态约束的线性多智能体系统一致性问题.为解决智能体间通信及控制器更新频繁的问题,本文结合动态事件触发机制和模型预测控制原理,设计了动态事件触发的双模预测控制策略.在该控制策略作用下,多智能体系统在满足约束条件时能够以指数收敛速度实现一致性,且算法的可行性和系统的稳定性均得以保证.同时,连续两个触发时刻之间存在最小触发时间间隔,芝诺现象被排除.最后,针对需要连续检验事件触发条件的问题,本文设计了非周期、非持久的自适应触发条件验证方法,进一步节约了计算资源,数值仿真实验表明本文所提方法的有效性.

摘要：模型预测控制(MPC)在现代控制中因其在处理多变量和约束系统中的优势,得到了广泛应用.然而,系统的不确定性和输入延迟为MPC的设计和实现带来了显著挑战.本文提出了一种适用于含有参数不确定性和输入延迟的线性系统的自适应Tube-MPC算法.首先,采用状态变量扩展的方法将原始系统转化为增广系统来处理时延问题,并设计一种基于时变更新率的自适应更新律进行参数估计,确保估计误差在有界范围内;其次,MPC控制器采用椭球体集合来参数化状态Tube用于捕获状态轨迹,将离线和在线优化问题转化成半定规划(SDP)问题,以简化计算复杂度,实现了对系统的鲁棒控制;最后,通过两组仿真实例验证了所提自适应Tube-MPC算法的有效性.

摘要：永磁同步电机直接转矩控制和模型预测控制相结合产生的模型预测转矩控制具有控制简单和动态响应能力强的优点.然而,在控制周期内作用多个电压矢量消除稳态误差时存在电压矢量组合失效和占空比运算复杂的问题.本文提出了一种永磁同步电机直接模型预测控制的电压矢量占空比优化策略,以提高双电压矢量作用时间运算结果的有效性.基于无差拍控制原理,推导磁链矢量与电压矢量之间的关系,将控制变量归一化为参考电压矢量,解决了权重系数整定问题.进而,通过划分扇区子区域,直接得到最优电压矢量组合.最后,基于矢量合成原理,对电压矢量的作用时间提出了总和与比值约束条件,保证每种电压矢量作用时间的合理性与合成电压矢量的有效性.实验结果证明了所提方法具有比传统方法更好的稳态性能和良好的动态性能.

摘要：本文研究四旋翼无人机在外部扰动影响下的轨迹跟踪问题,提出一种基于MPC的迭代学习方法.首先,设计MPC控制器作为四旋翼无人机系统的反馈控制器,且在MPC反馈环节引入预测误差进行反馈矫正.在此基础上,设计迭代学习控制器作为无人机系统的前馈控制器;采用双曲正切函数对迭代学习控制器的学习增益进行优化,减少迭代次数的同时能够提高轨迹跟踪精度.MPC反馈和迭代前馈的复合控制能够很好的克服外部扰动带来的影响,实现无人机高精度的轨迹跟踪.最后,通过仿真验证本文所提方法的可行性和有效性,通过实验对比,本文设计的方法跟踪精度更高,具有强鲁棒性.

摘要：风速的随机不确定性为风力发电系统实现稳定功率控制带来了巨大挑战.鉴于随机模型预测控制在处理概率形式不确定性方面的显著优势,其已被广泛应用于风力发电系统的功率控制中.然而,风速的波动特性会导致风力发电系统工作点频繁变动,而传统的随机模型预测控制方法通常仅能在预设的单一工作点下确保系统的可行性和稳定性.为了解决上述问题,本文提出了一种针对不确定风力发电系统的稳定随机模型预测控制策略,旨在确保风力发电系统在全运行区域内,无论工作点如何变化,都能维持其可行性和稳定性.通过集成Luenberger观测器来估计由线性化过程引入的模型失配,并结合基于Tube的控制框架来应对随机风速扰动.此外,通过将人工稳态目标作为优化变量以确保随机模型预测控制策略的可行性,并通过调整目标函数和扩展终端约束来保证风力发电系统的稳定性.最后,通过不同场景下的仿真和FAST实验验证了所提出策略的有效性.

摘要：本文设计了多指混杂机械臂控制系统及其抓取控制方法,对于抓取任务,刚柔混杂的设计结构同时提高了控制的精确性以及与物体交互的安全性.本文分别采用旋量理论和分段常曲率方法对机械臂的刚体和柔性部分进行运动学建模,最终得到基于雅克比矩阵的刚柔混杂机械臂一体化模型.此外,为削弱模型偏差对系统控制性能的影响,本文提出了基于输入映射的数据驱动和模型预测控制相结合的方法,用历史数据替换部分不精确的系统模型,同时利用历史数据的线性组合来构造当前时刻的状态和控制输入,以完成对柔性夹爪位姿的控制,柔性夹爪末端的轨迹跟踪仿真反映该控制器的性能良好.在此基础上,本文设计了基于被抓物体姿态的精确抓取与包络抓取方法,并通过ArUco方块抓取实验证实了该方法的有效性.

摘要：燃料电池堆(FCS)是新能源汽车应用的一种主要能源,等效燃油经济性是许多研究人员关注的问题.本文提出了一种自适应的实施控制策略,通过在燃料电池和动力电池之间进行功率需求的分配,实现最优的等效燃油经济性.为了在控制策略中体现温度的影响,建立了包含热模型的FCS模型以及包含了温度的动力电池模型.通过贝叶斯估计理论预测未来的功率需求.基于FCS模型、电池模型和预测的功率需求,设计了实时控制策略,并在优化范围内以庞特里亚金最小化原理进行优化.通过仿真和硬件在环(Hil)实验在40 kW的FCS上验证了所提出的控制策略.通过和基于规则的策略(RB)以及和最小损失策略(LMS)的对比表明,在考虑温度影响的情况下,本文所提出的控制策略可以有效地将等效燃料消耗降低4％.

摘要：在半桥变流器串联结构星型连接微电网(HCSY-MG)并网系统中,可再生能源功率的波动将会引起并网电流中出现直流和基频波动量.为解决以上HCSY-MG系统存在的特殊问题,有针对性地提出一种基于波动量自适应补偿的并网电流模型预测控制策略.在可再生能源存在随机波动的情况下,得到HCSY-MG系统的并网电流表达式,并对其特性进行分析.从上述特性出发,将并网电流表达式作为预测模型,并使用混沌化和自适应思想对青蒿素优化算法进行改进,提高滚动优化环节的寻优速度,同时降低并网电流中包含的波动量,提高控制效果与精度.最后与现有方法进行仿真和实验对比,验证了本文所提控制策略的可行性、有效性和针对性.

摘要：针对半在线场景下的多箱体三维装箱问题(3D-BPP),为了提高装箱决策效率和装箱空间利用率,本文提出一种多智能体分层强化学习算法.该算法采用多智能体马尔可夫决策过程(MAMDP)对问题进行建模,通过3个完全合作的智能体分别负责货物选择、箱子选择和摆放位置规划,并引入值分布学习方法以增强算法的稳定性和收敛性.实验结果表明,该算法在不同环境配置下均表现出良好的性能,空间利用率和装入货物数量显著提升,且在多箱体和多货物选择场景下展现出较强的泛化能力.与传统的启发式算法相比,该算法在动态决策和适应性方面具有明显优势,尤其在处理未知分布的货物尺寸时表现出较强的鲁棒性.该算法首次将多智能体分层强化学习框架应用于3D-BPP,实现装箱决策的端到端优化,为复杂装箱场景提供了一种新颖的解决方案.

摘要：针对通信时滞的状态耦合约束非线性系统,本文提出一种新的具有稳定性保证的分布式经济模型预测控制(EMPC)策略.通过离散计算系统的最优经济稳态点,构建关于该点的稳定最优控制问题.利用稳定最优控制问题的最优值函数,构造原始分布式EMPC优化的隐式收缩约束.应用终端约束和输入-状态稳定性(ISS)引理,建立分布式EMPC的递推可行性和闭环系统关于最优经济稳态点相对于状态偏差的ISS结果.最后,采用级联的非线性连续搅拌釜反应器,验证本文策略的有效性.

摘要：作为铜冶炼生产的关键基础,配料计划直接关系到后续过程的连续稳定和企业经济效益.考虑到现有方法给出的配料计划在原料利用率等指标上的不足,本文建立了以最大化资源利用率和配料一致性为目标的铜工业配料计划优化模型,并提出改进的多因子差分进化算法求解.针对基本多因子差分进化算法易早熟收敛、复杂约束导致的大量不可行解等挑战,本文首先设计了基于正余弦算法的变异策略,以兼顾算法跨任务知识迁移与全局搜索和局部开发的能力;其次,引入Levy最优扰动策略,以提高算法在进化后期种群的多样性,避免陷入局部最优.此外,提出具有较低计算成本的不可行解修复策略,保证了算法高效搜索;最后,基于国内某铜业集团真实数据的仿真实验和多任务基准测试集的实验结果证明,与其他方法相比,本文所提模型和方法可显著提高配料计划的资源利用率、配料一致性等指标,可为铜业稳定生产提供良好支撑,并在复杂的多任务基准问题中呈现出良好的稳定性.

摘要：针对机械臂运动控制问题,首先建立与实体机械臂对应的DH参数表以及运动学方程,其次利用运动学设计机械臂的位置预测控制器,然后针对控制器模型的凸优化问题,引入终端代价及终端约束,采用增强型迭代模型预测控制策略来实现多轴机械臂运动控制.并采用误差求和增强型牛顿法来提升滚动优化过程中的迭代效率.此外,还提出了一种MESEN算法,通过有效控制算法步长以及模型中相关系数的大小,进一步提高系统的收敛速度,减少优化过程对系统初始偏差的依赖.最后,利用Lyapunov定理对MESEN算法的收敛性进行分析,并对六轴机械臂进行实验验证.实验结果表明,所提算法在大规模约束的模型中具有较好的效果.

摘要：针对一类具有外部干扰的离散时间非线性全驱系统的跟踪控制问题,本文提出一种全驱系统抗干扰预测控制方法.首先,在低保守性干扰假设下,利用差分算子及其高阶形式设计高阶干扰观测器来精确估计外部干扰,从而为构建干扰预见提供良好基础;其次,利用Diophantine方程建立含有干扰预见的增量式全驱系统预测模型.基于该预测模型,推导多步超前预测来最小化目标函数,进而获得最优抗干扰控制器以确保跟踪性能.进一步的讨论提出分析闭环系统稳定性与跟踪性能的充分条件;最后,通过航天器姿态控制的数值仿真,验证所提出方法的有效性.

摘要：基于全驱系统方法的预测控制通过非线性输入变换,将原始输入映射为期望的线性闭环系统输入,进而构造分散式线性预测模型,降低了优化问题求解的复杂度.然而,当系统具有输入饱和约束时,此类输入变换为期望的预测模型引入强非线性的约束问题.为此,本文提出了一种级联预测控制方法,设计了双层优化结构的级联预测控制器:第1层优化结合上一时刻的预测输入序列,优化预测时域内输入变换后的线性边界;第2层优化则基于重新定义的线性约束,求解带有松弛因子的分散式线性优化问题.该方法有效避免了因输入变换引发的非线性约束问题,降低优化复杂度,并提高非线性优化问题的可解性,同时保证闭环系统的稳定性.最后,通过对全驱航天器姿态系统和欠驱转动平移驱动系统的仿真,验证了所提算法的有效性.

摘要：考虑到绿色生产中模具切换、工件运输以及加工负载对机器能耗的影响,将模具设置时间、工件运输时间、可变机器能耗以及预保养机制纳入调度问题模型.建立以最小化完工时间、能耗和总噪声为目标的柔性作业车间绿色调度模型,并提出基于目标平衡的Jaya算法进行求解.考虑多目标优化初始种群质量对进化效率的影响,设计一种混合初始化策略,加强初始种群目标间的平衡,加快算法的收敛速度.为所有非最优个体设计一种多样化的Jaya优化算子,增加种群多样性,提高算法的全局搜索能力.为了避免算法陷入局部最优,提高解的分布性,设计了3种基于目标平衡的局部搜索策略.通过消融实验验证所提策略的有效性,与其他算法的实验对比结果验证了所提算法的优越性.

摘要：针对存在关节约束、摩擦干扰及末端外力扰动等复杂工况下的打磨机器人轨迹规划问题,本文提出一种融合力反馈的双层结构预测控制轨迹规划方法,旨在实现动态轨迹规划并提升系统干扰能力.首先,上层采用模型预测控制在理想条件下生成全局最优轨迹;下层通过模糊补偿的预测控制根据轨迹偏差及其变化率实时修正预测控制输出,同时结合力传感器反馈数据构建动态约束优化模型.最后,通过仿真实验验证了该方法通过分层优化与实时补偿的协同机制,可以在复杂工况下实现稳定、平滑的轨迹输出.

摘要：在全球产业数字化转型与智能技术深度演进的关键阶段,复杂系统的控制精度与决策效率已成为衡量技术发展水平的核心指标.无论是工业生产过程中的多变量约束调控、能源系统中的动态供需平衡,还是交通网络中的全局协同优化,传统控制方法与决策模式均难以应对系统复杂性、环境不确定性及多目标优化需求的叠加挑战.