基于分数阶模糊PID控制的水轮机调节系统

针对水轮机调节系统中传统PID控制规律存在适应性不足的问题,设计了一种新型的分数阶模糊PID控制器(FOFPID),该控制器在模糊PID控制器(FPID)的基础上将微分及积分阶次进行从整数阶到非整数阶的拓展,并利用改进Oustaloup滤波算法对该控制器中的分数阶微积分进行数字实现.提出了一种基于Rechenberg五分之一法则的动态适应量子粒子群算法(DAQPSO),对水轮机调节系统控制器参数进行优化.仿真试验表明:FOFPID控制器在水轮机调节系统扰动幅度及运行工况变化时具有较强的适应性,并在水轮机调节系统参数发生变化时具有更好的鲁棒性;与QPSO,RLQPSO及MLQPSO相比,DAQPSO算法具有较好的计算精度,能为水轮机调节系统控制器提供更优的参数候选方案.     

基于分数阶模糊PID控制的水轮机调节系统研究

针对水轮机调节系统中传统PID控制规律存在适应性不足的问题,设计了一种新型的分数阶模糊PID控制器(FOFPID),该控制器在模糊PID控制器(FPID)的基础上将微分及积分阶次进行从整数阶到非整数阶的拓展,并利用改进Oustaloup滤波算法对该控制器中的分数阶微积分进行数字实现.提出了一种基于Rechenberg五分之一法则的动态适应量子粒子群算法(DAQPSO),对水轮机调节系统控制器参数进行优化.仿真试验表明:FOFPID控制器在水轮机调节系统扰动幅度及运行工况变化时具有较强的适应性,并在水轮机调节系统参数发生变化时具有更好的鲁棒性;与QPSO,RLQPSO及MLQPSO相比,DAQPSO算法具有较好的计算精度,能为水轮机调节系统控制器提供更优的参数候选方案.     

基于分数阶微积分的汽车空气悬架半主动控制

为研究分数阶微积分在汽车空气悬架半主动控制中的应用效果,建立了4自由度半主动空气悬架非线性动力学模型。采用改进的Oustaloup滤波器算法来模拟分数阶微积分,进而建立分数阶天棚阻尼半主动悬架的仿真模型,将仿真结果与被动悬架和整数阶天棚阻尼半主动悬架进行对比分析。分析结果表明:当汽车以20 m/s的速度行驶在B级路面时,与被动悬架相比,整数阶和分数阶天棚阻尼半主动悬架的车身垂向加权加速度均方根值分别减小了31.9%和43.9%,车身俯仰角加速度均方根值分别减小了23.1%和30.7%;基于分数阶微积分的天棚阻尼控制策略能更有效地抑制车身共振,改善乘坐舒适性。     

电动汽车PMSM电机速度环分数阶滑模控制研究

针对传统整数阶滑模控制器在PMSM速度环控制中存在的电机转矩抖振问题,提出了分数阶指数趋近律滑模变结构控制,利用分数阶系统缓慢传递能量的特性来消减电机扭矩的抖振。仿真结果表明分数阶指数滑模控制器与传统指数趋近律滑模控制器相比,不但能在一定程度上消减扭矩的抖振,还提高了系统抗外部扰动的能力。     

基于分数阶PID的农用车辆自主导航控制器设计

讨论了时滞对农用车辆自主导航控制器设计的影响,设计了PD控制器和分数阶PD控制器,以消除时滞对车辆导航控制系统的影响。基于ITAE性能指标,为农机导航研究提供了两种抑制时滞影响的控制器设计方法。提出一种分数阶PID设计的改进方法,以补充基于平相位法的分数阶PD控制器参数调整的不足。实验结果表明,设计的控制器能够有效抑制时滞给车辆导航带来的不利影响,且系统在分数阶PD控制器作用下,能够承受更大的时滞,鲁棒性更强,可以为大中型拖拉机后期车载导航控制系统平台的搭建提供一种技术方案。     

基于分数阶微分的荒漠土壤铬含量高光谱检测

为解决高光谱检测土壤中痕量级重金属含量存在的困难,提高土壤重金属铬含量检测的准确度,利用新疆准东煤田周边168个荒漠土壤样本的重金属铬含量及其对应的高光谱数据,运用分数阶微分算法进行光谱数据预处理,最后利用全部波段进行偏最小二乘建模并进行可视化分析,旨在探讨分数阶微分预处理在高光谱数据估算荒漠土壤重金属铬含量的可能性。结果表明:原始光谱与吸光率变换的分数阶微分模型均在1.8阶微分处达到了最好的精度效果。吸光率变换1.8阶微分模型为最优模型,模型的校正均方根误差为7.68 mg/kg,R_c~2=0.83,预测均方根误差为8.39 mg/kg,R_p~2=0.78,相对分析误差为2.14。最后利用铬含量实测值与光谱预测值通过反距离加权法插值获得研究区土壤重金属铬含量的空间分布,说明利用该方法对土壤重金属铬含量定量检测并进行大尺度的空间分布反演在一定程度上是可行的,为荒漠土壤重金属污染状况的高光谱检测提供了一定的科学依据和技术支持。     

基于多特征降维的植物叶片识别方法

植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。针对低维特征不能全面描述叶片信息,识别准确率低的问题,提出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理,获得去除颜色、虫洞、叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征,对灰度图像提取Hu不变矩特征、灰度共生矩阵特征、局部二值模式特征和Gabor特征,对纹理图像提取分形维数,共得到2 183维特征参数。再采用主成分分析与线性评判分析相结合的方法对叶片多特征进行特征降维,将叶片高维特征数据降到低维空间。降维后的训练样本特征数据使用支持向量机分类器进行训练。试验结果表明:使用训练后的支持向量机分类器对Flavia数据库和ICL数据库的测试叶片样本进行分类识别,平均正确识别率分别为92.52%、89.97%,有效提高了植物叶片识别的正确率。     

基于各向异性核扩散法的杨树叶特征降维

对缺水与正常杨树苗叶片进行特征分析与降维处理。首先对样本进行光照补偿并去除奇异性;然后对样本数据空间进行归一化处理,提出采用基于各向异性核扩散法对缺水与正常样本数据空间进行降维,核参数采用最大类间距离法自适应调整;最后根据最大信噪比原则选择降维子空间维数,获得识别特征。分别对各向异性核扩散法、LE、LTSA以及PCA进行分析比较,对于叶脉较粗的杨树叶片,采用各向异性核扩散法效果较好,能保持空间的几何关系。采用SVM分类法对不同算法提取的特征进行分类,结果表明本文提出的算法提取的杨树叶特征分类效果较好。     

基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制

针对永磁同步电机无传感器控制中传统滑模观测控制函数不连续而导致的抖振问题,把v(x)引入了传统的滑模观测器,设计了一种新型的滑模观测器并利用李雅普诺夫函数进行了稳定性分析。最后利用Matlab中的simulinnk搭建了仿真模型进行了仿真分析。仿真结果表明:所设计的滑模观测器不仅观测精度高,而且能够有效克服抖振现象,鲁棒性好。     

工程车辆油气悬架分数阶建模与特性分析

建立了某型工程车辆油气悬架的运动微分方程,基于油气悬架的多相介质力学特点,引入了分数阶微积分理论,建立其分数阶Bagley-Torvik方程。通过Oustaloup算法设计低通滤波器进行数值运算,求得非线性分数阶微分方程数值解,探讨分数阶模型下悬架的振动特性。通过搭建等比例试验台和建立仿真模型,将分数阶、整数阶仿真和试验数据进行对比。结果表明当分数阶次取0.9时能更好地反映油气悬架运动特性,系统的分数阶模型与实测数据能够更好地吻合,验证了分数阶模型在油气悬架系统模型上的有效性。     

基于小波变换和分数阶微分的冬小麦叶绿素含量估算

叶绿素含量变化直接表征冬小麦的光合作用能力,所以监测冬小麦叶绿素含量对分析冬小麦光合能力和生长状况具有重要意义.基于地面冬小麦冠层高光谱和实测叶绿素含量,分别利用原始光谱、分数阶微分光谱、原始光谱经连续小波变换后得到的小波能量系数与实测叶绿素含量进行相关性分析,选取相关性较好的分数阶微分光谱和小波能量系数,采用逐步回归...     

基于逆运动学降维求解与YOLO v4的果实采摘系统研究

为提高采摘设备的执行效率,采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统,该系统可自动识别不同种类的水果,并实现自动采摘,可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止,并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程,从而避免了大量的矩阵运算,使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真,验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中,为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调,采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位,在Ubuntu 19.10操作系统中使用2 000幅图像作为训练集,分别对不同种类的果实进行识别模型训练,在GPU环境下进行测试,结果表明,每种果实识别的准确率均在94%以上,单次果实采摘的时间约为17 s。经过实际测试,该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。     

锂电池分数阶等效电路模型的对比研究

为了分析模型误差对电池荷电状态估计的影响,以某三元锂电池为研究对象,对分数阶与整数阶的电池等效电路模型进行了比较分析。运用粒子群算法对模型进行参数辨识,进一步利用分数阶卡尔曼滤波算法实现电池的SOC估计,并与基于整数阶电池模型的SOC估计进行比较。实验结果表明,分数阶电池模型相较于整数阶模型具有更高的精度。     

基于混合扩张状态观测器的农田平地机液压系统反步滑模控制研究

为解决农田平地机液压系统在复杂地貌平地作业时控制精度低、抗干扰能力差等问题,设计了一种基于混合扩张状态观测器（HESO）的反步滑模控制器。其中,HESO基于输出反馈信号估计系统未知状态和总扰动,并在前馈通道中进行扰动补偿;基于快速趋近律设计的反步滑模控制器输出连续光滑的控制量,增强了系统鲁棒性,克服了系统非线性与参数不确定性问题;通过Lyapunov稳定性理论对所提出的观测器和控制器稳定性进行验证,得到误差一致有界稳定结论;通过AMESim和Matlab/Simulink联合仿真与田间试验对本文控制算法的有效性和优越性进行了验证。在两条地貌情况较为复杂波浪地中单次平地和地貌情况较为相似的两田块进行3次遍历试验表明,使用本文控制方法,平地后高程相较于平地前标高的平均绝对误差、最大绝对误差、绝对误差标准差分别为0.053、0.146、0.037m和0.02、0.041、0.011m,较PID算法分别降低36.35%、28.32%、31.37%和62.6%、50%、51.83%。     

基于降阶广义积分器的三相并网逆变器锁频环技术

并网电流的质量是衡量并网逆变器性能的重要指标,快速而精确地检测电网频率和相位是控制并网电流的前提。在现有的频率锁定环(FLL)基础上提出了一种基于降阶广义积分器的改进型频率锁定环方法(这里称ROGI-FLL),该方法能够在电网电压不平衡、谐波失真、直流偏移等条件下,提取电网电压和频率的正序和负序分量,在无锁相环的条件下直接用于并网电流控制策略,最后通过仿真和实验验证了该方法的可行性和效用性。     

基于滑膜观测器的无刷直流电机系统的设计

引入滑模变结构的原理,在无位置传感器的方式下来实现电机的控制,采用滑模观测器(SMO)代替传统的位置编码盘来识别和确定转子位置,以实现无刷直流电机的较高精度和较好动静态性能的闭环控制。针对传统滑模电流观测器的抖振大的缺点,提出采用多种不同函数构建滑模电流观测器,构建分数阶锁相环取代直接估计的方式提高观测性能,最后对改进算法通过MATLAB/Simulink搭建仿真模型,并与传统滑模的估计效果进行了比较,验证了改进算法的有效性,系统设计的可行性以及针对各种条件下系统的鲁棒性。     

基于分数阶微分和最优光谱指数的大豆叶面积指数估算

高光谱遥感技术可对作物生长状况进行无损、高效地监测,是推动现代精准农业发展的必要手段。以不同施氮水平与覆膜处理下的开花期大豆叶面积指数(Leaf area index, LAI)为研究对象,对原始开花期大豆高光谱反射率数据进行0～2阶微分变换处理(步长0.5),并筛选出各阶光谱指数中与开花期大豆LAI相关性最高的指数作为最优光谱指数进行输入,采用支持向量机(Support vector machine, SVM)、随机森林(Random forest, RF)、遗传算法优化的BP神经网络(BP neural network optimized by genetic algorithm, GA-BP)3种机器学习方法构建大豆LAI预测模型。结果表明：0～2阶光谱指数与大豆LAI相关系数平均值分别为0.616、0.657、0.666、0.669、0.658,相比于原始与整数阶高光谱反射率,分数阶微分变换处理后的高光谱反射率构建的光谱指数与开花期大豆LAI具有更强的相关性;相关系数平均值最高的1.5阶微分处理最优光谱指数波长组合分别为：TVI(687 nm, 754 nm)、DI(687 n...     

基于无人机高光谱分数阶微分的马铃薯地上生物量估算

以马铃薯为研究对象,利用无人机得到现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的高光谱数据,实测了地上生物量（Above ground biomass,AGB）数据。首先,利用成像高光谱影像提取每个生育期马铃薯冠层高光谱反射率数据;然后,利用分数阶微分计算高光谱0~2阶微分（间隔0.2）,将各阶微分下的光谱数据与地上生物量进行相关性分析,挑选出相关系数绝对值较大的前9个微分波段;最后,利用多元线性回归（Multiple linear regression,MLR）、随机森林（Random forest,RF）和人工神经网络（Artificial neural network,ANN）3种方法构建基于分数阶微分光谱的整体、不同品种、不同密度和不同施肥下的马铃薯AGB估算模型,并进行了对比。结果表明：各生育期相关系数绝对值最大值出现的阶数不同,现蕾期为0.8阶微分（470nm）;块茎形成期为1.8阶微分（710nm）;块茎增长期和淀粉积累期为1.6阶微分（718、722、766nm）;成熟期为1.0阶微分（622nm）。相较于整数阶微分,高光谱分数阶微分与AGB的相关性更高,分数阶微分可以提高马铃薯AGB的估算精度。分析了不同生育期整体、不同品种、不同密度和不同施肥下的马铃薯AGB估算模型,3种方法中以9个微分波段为因变量的AGB估算在块茎增长期表现效果最好,利用MLR方法得到的模型精度最高、稳定性最强,其次为RF模型,ANN模型表现效果最差。不同生育期利用3种方法构建的AGB估算模型精度由大到小依次为块茎增长期、块茎形成期、淀粉积累期、现蕾期、成熟期。     

基于扰动观测器的农用驱动电机变速滑模控制

针对农用驱动电机中存在的控制精度不良、抗扰动性差和稳定性弱问题,提出一种基于变速趋近率的滑模变结构控制策略。通过滑模变结构控制提升电机控制精度并提升控制过程中的稳定性,针对传统滑模变结构控制收敛过程中的等速趋近率存在的趋近速度慢、抖振波动大和控制精度低等问题,采用变速趋近率进行优化改进。在变速趋近率中通过引入系统范数,在电机控制过程中有效解决了趋近速度/抖振波动平衡的问题,提升了农用驱动电机的控制效率同时保证了稳定性。同时,由于电机中的内部机械参数和外界负载扰动会对农用电机的调速性能产生直接影响,针对电机控制过程中的内部参数和外界负载扰动,设计一种基于扩展滑模观测器的抗扰动技术,对其进行实时观测并补偿。通过Matlab/Simulink仿真测试和电机平台实验验证,证明了本文提出的控制策略的有效性,在启动过程中能够在0.1 s之内完成启动转速响应且无超调现象发生,有效提升了农用驱动电机的控制精度和响应速度;通过设计的扰动观测器提升其抗干扰能力和鲁棒性,当受到外界负载扰动10 N·m/-10 N·m时,可以将转速误差控制在5%之内,有效地提升了农用电机在运行过程中的稳定性和安全性。