线性扩张状态观测器和李雅普诺夫直接法在风电场同步稳定控制的应用

基于线性扩张状态观测器和李雅普诺夫(Lyapunov)直接法设计了风电场同步稳定控制策略,驱动系统达到故障后平衡点。首先将含有风电场接入的电力系统建模为串级系统,利用串级控制理论设计风电场稳定控制策略。其中,同步机为第一级,风电场为第二级子系统。针对同步机子系统,通过等效可控变换将多机系统转化为风电场等效可控系统,利用线性扩张状态观测器和Lyapunov直接法设计了改善系统同步稳定性的虚拟控制律。针对风电场子系统,基于线性扩张状态观测器设计了风电场的稳定控制律,使风电场功率调制能够快速跟踪虚拟控制律。控制策略无需系统的详细模型信息,具有良好的鲁棒性。在改进的IEEE39节点系统中,验证了控制策略的有效性和鲁棒性。     

基于支持向量机逆系统的无轴承异步电机非线性解耦控制

无轴承异步电机是非线性、多变量和强耦合的系统,实现其电磁转矩和径向悬浮力之间的动态解耦控制是电机稳定悬浮运行的关键。本文采用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)α阶逆系统的方法对无轴承异步电机进行解耦控制。将用LS-SVM辨识出的无轴承异步电机逆系统串联在原系统之前,使复杂的非线性原系统解耦成四个独立的伪线性子系统——两个径向位移子系统、一个速度子系统和一个转子磁链子系统,然后根据线性系统理论进行系统综合。最后的仿真试验研究表明,基于LS-SVMα阶逆系统方法能够实现无轴承异步电机悬浮力和旋转力之间的动态解耦控制。     

一种永磁同步电机解耦控制的新方法

针对永磁同步电机这一多变量、非线性、强耦合的控制对象,提出了一种基于神经网络在线辨识的永磁同步电机逆系统解耦控制新方法。通过静态神经网络加积分器来构造永磁同步电机的逆系统,并在实际运行中不断地修正神经网络权值,使其更精确地逼近逆系统。将逆系统与永磁同步电机原系统复合成两个伪线性子系统,使永磁同步电机解耦成二阶线性转速子系统和一阶线性磁链子系统,在此基础上,运用线性系统理论进行综合。仿真试验表明这种控制策略能够实现永磁同步电机转速和定子磁链之间的动态解耦控制,并且系统具有良好的动静态性能。     

内置式永磁电机状态反馈线性化解耦滑模控制

针对内置式永磁同步电机电流与转速的非线性耦合及系统参数变化鲁棒性变差问题,提出基于状态反馈线性化解耦滑模变结构新型控制策略。通过非线性状态反馈和坐标变换,实现了内置式永磁同步电机系统线性化解耦控制,将原系统分解为2个线性子系统:转速线性子系统和励磁电流线性子系统。基于滑模变结构理论,对2个子系统分别设计滑模变结构控制器,整个系统结构简单,易于实现。实验结果表明,基于状态反馈线性化解耦滑模变结构控制的内置式永磁同步电机系统具有较好的动态性能和对参数变化良好的鲁棒性。     

基于滑模控制理论的STATCOM无功补偿控制策略研究

静止同步补偿器(Static Synchronous Compensator,STATCOM)能高效灵活地调节输电线路的无功传输,且不受电网电压的影响.考虑到STATCOM在dq坐标下是一个强耦合、非线性系统,采用逆系统方法将原系统进行线性化解耦,构造出其伪线性模型.运用滑模变结构控制理论,设计出伪线性系统的滑模控制律.建立STATCOM的仿真模型对其进行仿真试验并与其他控制方法进行对比,结果表明基于此控制策略设计出的控制器能使补偿器具有良好的效果.     

基于神经网络广义逆的两电机变频系统内模控制

针对非线性强耦合的两电机变频系统,先利用动态BP神经网络逼近原系统的广义逆系统,然后再对复合后的伪线性系统提出了基于广义逆系统的内模控制方法,证明了闭环系统的鲁棒稳定性。最后基于S7?300PLC的平台,对系统设计做了相关的试验研究。结果表明,神经网络广义逆系统方法,不但能够很好地实现系统的解耦,而且还可以使伪线性化后的子系统开环稳定,引入的内模控制,又保证了系统的控制性能。     

飞轮储能系统放电单元无源化控制方法研究

针对飞轮储能系统放电单元的DC/DC开关变换器非线性控制问题,研究系统中二次电源Boost变换器,给出适于仿真和编程的Boost变换器标幺值平均模型.基于Lyapunov直接方法,分析Boost变换器的稳定性.应用非线性系统的微分几何理论,通过坐标变换和反馈补偿将非线性系统反馈等价为子系统与积分器的串联结构,得到一种使Boost变换器控制系统渐近稳定的无源化控制律,并给出DC-AC逆变器的设计方法.仿真和实验结果表明,系统在输入大范围变化时,控制器具有良好的鲁棒性使输出保持稳定.     

基于LMI的直线伺服滑模位移跟踪控制

由于直线伺服系统应用在一些高响应、高精度场合时,永磁直线同步电机的电流和速度各自的动态过程在时间尺度上相对接近,所以采用常规矢量控制下的三闭环PID控制方法进行静态解耦会因电流和速度之间存在的非线性耦合影响系统的跟踪品质。该文提出一种基于线性矩阵不等式(LMI)的滑模控制方法对直线伺服系统进行位移跟踪控制,并将电气子系统和机械子系统作为整体进行控制,利用LMI设计其滑模控制律。通过设计扩张滑模观测器对负载扰动进行鲁棒观测,以保证系统的跟踪性能。通过实验对该算法与三闭环PID控制方法进行对比验证,证明了该方法具有良好的鲁棒跟踪能力。     

基于模糊观测器的多机耦合电力系统H∞跟踪控制

将多机耦合电力系统的每个单机子系统用一系列模糊逻辑模型逼近,每个模糊逻辑模型代表子系统在特定运行点的局部线性化模型,并采用模糊观测器来估计子系统的状态.基于该系列带有观测器的模糊模型,采用H∞模糊跟踪控制方法实现了多机耦合电力系统的稳定跟踪控制,并用线性矩阵不等式的凸优化方法求解控制器参数,以确保系统的全局渐近稳定性.仿真验证了方案的有效性.     

永磁同步电机神经网络逆解耦控制研究

针对永磁同步电机的非线性、多变量、强耦合的特点,将神经网络与逆系统解耦方法相结合,并用于永磁同步电机的解耦控制.分析永磁同步电机的数学模型与解析逆模型,完成系统可逆性证明,将永磁同步电机与解析逆系统等效成两个伪线性子系统,构造神经网络逆系统,将永磁同步电机动态解耦为一阶线性磁链子系统与二阶线性转速子系统,利用两个PID控制器对伪线性子系统进行闭环控制器设计,实现系统转速与定子磁链动态解耦控制.利用dSPACE半物理仿真系统完成神经网络训练数据的采集与系统解耦控制实验.结果表明神经网络逆系统方法可以实现永磁同步电机的高新能控制,对负载扰动具有较强的鲁棒性.