数字伺服系统中微分控制律的实现

针对某型高精确度转台系统中，运用传统的PID算法设计数字控制器，由于采用完全微分环节实现微分控制律，输入信号中特定频率的噪声分量被充分放大，使有用信号产生失真，影响控制系统精确度。为了滤除这一噪声分量，保证系统的控制精确度，基于数字滤波理论，给出了几种数字滤波算法，并在数字滤波器的滤波效果及其给系统带来的相位迟后之间作了折衷。仿真和实验结果表明，加入数字滤波器后，数字微分控制器的噪声得到抑制，提高了确转台伺服系统的定位精确度。     

抑制量测噪声的大功率异步电动机自抗扰矢量控制

异步电机矢量控制过程中通过测速装置获取电机转速信息,而检测元件由于受到干扰、量化误差以及电机运行状况等因素影响,导致转速信息中混有噪声需要经过滤波处理,但传统的转速滤波方法不能兼顾实时性和精度要求。线性扩张状态观测器具有系统输出信号滤波的功能,在传统线性扩张状态观测器通道增加滤波环节提高噪声抑制能力,对观测器升阶处理以提高观测能力,进而解决系统响应速度与控制器噪声抑制方面的矛盾。在频域中通过伯德图对线性自抗扰控制器的稳定、跟踪、抗扰性能进行了分析,理论分析表明改进后的自抗扰控制器能够削弱控制器输入与系统反馈处噪声带来的影响,仿真结果也验证了控制器噪声抑制的有效性。     

改进MRAS的永磁同步电机无速度传感器控制策略

针对永磁同步电机传统的模型参考自适应观测器对转速和负载变化敏感等问题,本文提出了一种改进模型参考自适应系统的控制策略,以滑模速度控制器取代传统的PI速度控制器,以滑模变结构取代传统模型参考自适应系统中的PI环节,并用一种边界层可变的新型的饱和函数取代传统滑模变结构的符号函数。从仿真结果来看,该方法不但具有良好的动态性能而且具有较强的鲁棒性。     

多参考输入自适应噪声抵消器的算法与实现

针对单参考办入自适应噪声抵消器在多噪声源情况下除噪效果不理想的问题,根据多参考输入自适应噪声抵消器模型,推导了多参考输入最小均方算法,并给出其改进算法。以语音信号为例,给出了多参考输出自适应语音消噪算法及多参考输入自适应语音噪声抵消器的实现方案,并进行了计算机仿真,给出了仿真结果。     

基于模型预测控制的永磁同步电机参数辨识

为了达到永磁同步电机系统的动态响应快、稳态误差小、控制精度高的要求,采用模型预测控制设计转速控制器和电流控制器分别代替传统矢量控制系统的转速PI控制器和电流PI控制器,又因预测控制器较依赖于电机模型参数,易在电机运行过程产生参数失配现象,提出模型参考自适应方法对基于模型预测控制的永磁同步电机进行在线多参数辨识,以保证电机控制系统的性能要求,为了解决多参数辨识存在的欠秩问题,采用模型参考自适应分步辨识策略,以准确辨识电机模型参数,并在MATLAB/Simulink上仿真验证了所描述方法的有效性和可行性。     

一种改进的模型参考自适应多相感应电机转速估计方法

转速估计是无速度传感器矢量控制系统的关键,其精度将直接影响矢量控制系统的控制性能。将基于电机反电动势的模型参考自适应系统MRAS（model reference adaptive system）方法用于多相感应电机转速估计,对该方法进行了理论推导和稳定性分析。针对输入信号的噪声导致的估算精度降低问题,引入低通滤波器滤除噪声信号,并从理论上分析了其对稳定性的影响。在此基础上设计了变PI参数、变滤波截止频率的MRAS转速估计方法,仿真和实验结果表明优化的转速估计方法具有较好的估计精度和静、动态性能。     

基于广域测量信息的互联电网模型预测阻尼控制

提出一种基于模型预测控制的新型阻尼控制器设计方法。为抑制区间低频振荡,该控制器由2级PSS构成,其输入信号由广域测量信号和本地测量信号组成。采用留数矩阵法选择广域控制回路,通过模式辨识进行2级PSS控制。将常规励磁系统中传统的自动电压调节器(automatic voltage regulator,AVR)用模型预测控制器(model predictive controller,MPC)替代,并与2级PSS协调作用,通过模型预测和优化求解,得到励磁控制器的最优控制输入,以实现电压调节和增强阻尼之间的动态协调。典型的四机两区系统仿真结果表明,基于模型预测控制的2级PSS设计的控制效果明显优于传统的阻尼控制,可以快速调节机端电压,显著改善互联电网阻尼。     

基于广域测量信息的互联电网模型预测阻尼控制北大核心

提出一种基于模型预测控制的新型阻尼控制器设计方法。为抑制区间低频振荡,该控制器由2级PSS构成,其输入信号由广域测量信号和本地测量信号组成。采用留数矩阵法选择广域控制回路,通过模式辨识进行2级PSS控制。将常规励磁系统中传统的自动电压调节器(automatic voltage regulator,AVR)用模型预测控制器(model predictive controller,MPC)替代,并与2级PSS协调作用,通过模型预测和优化求解,得到励磁控制器的最优控制输入,以实现电压调节和增强阻尼之间的动态协调。典型的四机两区系统仿真结果表明,基于模型预测控制的2级PSS设计的控制效果明显优于传统的阻尼控制,可以快速调节机端电压,显著改善互联电网阻尼。     

多信息融合定位的自动导向车鲁棒导引控制

为了实现自动导向车(automatic guided vehicle,AGV)的高精度导引控制,设计其双磁传感器测量系统,提出结合自适应卡尔曼滤波定位和滑模变结构控制的路径跟随控制器。利用扩展卡尔曼滤波融合里程计和磁传感器的测量数据,提高了系统的定位精确度,采用单神经元网络在线估计测量系统的噪声协方差,使得该方差接近实际噪声统计特性,增强了扩展卡尔曼滤波的性能和适应性。滑模控制不但保证控制器精确度,还有效地消除了系统未知控制输入扰动的影响,其设计过程基于Lyapunov方法,保证系统的稳定和渐近收敛。仿真结果表明了该控制器的有效性。     

离散时间系统多模型自适应控制的改进算法

基于最小预测误差控制器设计方法,设计离散时间系统多模型自适应控制器,并引入“局部化”方法。在保证计算精度的同时,大大地提高计算速度。同时证明,对于已知有界参考输入,多模型自适应控制可以保证闭环系统输入输出稳定,输出渐进跟踪设定值。     

基于自适应神经网络观测的无电压传感器PWM整流器功率预测控制

模型预测控制在脉宽调制(pulse width modulation,PWM)整流器上的应用既降低了直接功率控制中的脉振又提高了动态响应速度,但是传统的模型预测功率控制(model predictive power control,MPDPC)中对未来时刻状态量的预测仅依靠模型,对模型参数变化较为敏感,功率预测精度受电压传感器的测量精度和网侧谐波变化的影响明显。为实现整流侧参数的实时辨识和提高整体的预测精度,以实现对功率的精准控制,文中在模型预测功率控制(model predictive power control,MPDPC)的基础上引入自适应神经网络电压观测器,提出基于自适应神经网络观测的无电压传感器PWM整流器功率预测控制(adaptive neural model predictive power control,ANMPDPC)策略。通过构建包含自适应神经网络辨识器和自适应神经网络滤波器的自适应电压观测器,实现网侧电压估计的同时滤除电压高次谐波对其的影响,并将电压观测器与功率二步预测相结合,进一步降低功率脉振,提高系统的响应速度和控制精度。仿真和实验结果表明,所提出的改进策略既实现了无电压传感器下的模型预测控制,又有效抑制了网侧谐波的高频干扰及参数变化对预测精度的影响。     

新型混合有源滤波器控制策略研究

笔者针对谐波抑制的同时需要补偿大容量的无功功率的要求,分析和比较了目前常用的混合型有源电力滤波器的拓扑结构,采用了一种新颖的结构即新型串联谐振注入式混合有源滤波器,分析了其工作原理和传递函数。针对有源电力滤波器系统参考信号是以20ms为公倍周期的各次谐波的合成量这一特点,在传统PI算法的基础上根据参考电流是周期量这一特点提出了递推积分PI算法。利用PSIM仿真软件建立了仿真模型,理论和仿真实验都证明采用该控制算法可使注入型有源电力滤波器实现更精确的控制、更快的响应速度和更理想的补偿效果。     

基于改进SMO的永磁同步电机全速段位置估算研究

为了改善传统滑模观测器(sliding mode observer, SMO)存在高频抖振、相位延迟、低速段失效等问题,提出一种改进SMO控制策略。该方法在低通滤波器之前引入一个放大因子,放大反电动势信号以便于提取估计;采用双曲正切函数替换符号函数,减少系统的高频抖振与信号干扰;采用自适应滤波器来提高检测精度,减小相位延迟。通过MATLAB/Simulink仿真分析比较了改进SMO和传统SMO两种策略,结果显示改进SMO相较于传统SMO相位延迟时间缩短了97.5%,并且能够显著减少抖振现象,精准估计20 r/min以下的电机转速,实现在全速段保持良好的估算性能,表明改进SMO策略具有更优的估算精度和适应性能。     

基于双自适应滤波的谐波电流综合检测法

针对在电压畸变及不对称时,自适应滤波的参考输入较难获得问题,提出一种基于双自适应滤波的负载电流中谐波、无功及负序电流的综合检测方法。该方法先对系统电压进行序分解,得到其中的正序分量,再通过自适应滤波器得到其中的正序分量中的基波成分,将其作为电流自适应检测的参考输入。利用Matlab对提出的检测方法进行仿真研究,结果表明该检测方法能够有效地进行负载电流中谐波、无功及负序电流的综合检测,而且电网电压的波形畸变及不对称对检测结果没有影响。     

一种改进的三相电网谐波及无功检测方法

为了更加快速、精确地检测出三相电力系统中的谐波和无功电流,基于瞬时无功功率理论,文章在传统d-q检测算法基础上进行了改进,针对锁相环容易受到电网波动影响的缺陷,采用一种无锁相环谐波和无功电流检测方法;针对低通滤波器滤波效果与响应速度无法兼顾的缺陷,采用一种变步长最小均方自适应滤波器;结合以上两种方法的优点,得到一种无锁相环无低通滤波器的检测方法。理论分析和仿真结果验证了该方法的可行性和准确性。     

A Comparative Performance Evaluation of Extended AANF with Different Parameter Estimation Techniques for Renewable Energy Integration

This paper presents real time performance evaluation of three phase extension of an amplitude adaptive notch filter (AANF) for online estimation of frequency, amplitude, and sequence components of the input grid voltage signal. The performance of an extended AANF is compared with conventional synchronous reference frame-phase lock loop (SRF-PLL), enhanced phase lock loop (EPLL), and existing adaptive notch filter (ANF). Comparative analysis has been carried out based on their ability in extracting frequency and amplitude of input grid voltage signal under balanced and unbalanced voltage sag/swell, frequency shift and distorted grid condition. Three phase AANF method provides high degree of accuracy than SRF-PLL, EPLL, and ANF in extracting appropriate signal information for unbalanced and harmonically distorted grid condition. The important feature of this method is its amplitude adaptability, which improves its speed of response and accuracy when grid signal is of variable amplitude. OPAL-RT’s (OP4500) real time controller with an in-built Xilinx Kintex-7 FPGA processor is used for real time implementation. Experimental results validate fast and accurate performance of an extended AANF in extracting frequency, amplitude, and sequence components of the utility grid voltage signal, which can be further used for performance improvement of grid connected renewable energy systems, custom power devices, and flexible ac transmission systems (FACTS) devices.     

神经网络控制的三相并联有源电力滤波器设计

针对现有各种谐波检测方法的不足,在分析了滤波器的工作原理和传统的神经网络控制算法之后,提出了一种新的神经网络控制算法,设计了一种应用于电力系统中补偿无功和抑制谐波的三相并联有源电力滤波器(APF),该滤波器由一个三相PWM电压源逆变器及其控制电路组成。将负载电流、直流侧电容电压与系统电压输入改进的神经网络,计算出并联有源电力滤波器的参考电流,参考电流输入滞环电流控制器获得逆变器的触发脉冲,从而得到补偿电流。通过Matlab仿真表明,由改进的神经网络控制的滤波器,在负载变化及其电流变化情况下都有良好的性能。同时,通过数字信号处理器实现的系统实验验证了该方案的正确性。     

基于复合控制的三电平APF的研究

有源电力滤波器(APF)的被控量为高频谐波及无功电流,传统的PI闭环控制已不能实现无静差的跟踪被控信号。为了提高APF的补偿精度及动态响应速度,引入复合控制器对APF输出电流进行控制。针对数字控制引入的延时问题,分析了延时对电流补偿效果的影响,并提出了谐波电流预测控制的解决方法。最后在对三电平APF模型分析的基础上,搭建了基于三电平空间矢量调制(SVPWM)的Matlab仿真模型,并在一台50 kVA的样机上对上述算法进行了验证。仿真分析和实验结果显示基于复合控制的电流跟踪控制相比于传统的PI控制能够有效地提高APF电流内环的稳态精度。     

基于虚拟磁链的APF准谐振控制研究*

传统基于瞬时无功功率理论检测方法需用到锁相环对电网电压进行锁相,在网侧电压波形畸变、频率波动等恶劣电网环境下会影响检测的准确性,提出了一种改进的控制方案。采用基于虚拟磁链的定向方法来得到与电网电压同频同相的相角信号,通过在低通滤波器的输入端设置交叉补偿环节,避免积分器饱和现象出现,提高磁链观测的准确性。在旋转坐标系下,三相并联有源滤波器数学模型的d轴和q轴之间存在耦合,这里采用状态反馈解耦控制和电网电压前馈的方法实现解耦控制,避免了电网电压扰动影响,采用准谐振控制器有针对地对特征次数谐波进行补偿。仿真结果验证了该控制方案的有效性。     

基于内模原理的双馈发电机功率解耦控制

双馈发电机有功、无功功率解耦控制是变速恒频风力发电系统的关键技术。在分析双馈发电机有功、无功功率解耦控制规律的基础上,对双馈发电机的交叉耦合电势采用内模控制解耦方案,使系统具有良好的输出动态性能。为了在设计的内模控制器中实现磁链和参数估计,采用一种基于模型参考方法的自适应定子磁链观测器,应用Lyapunov原理证明了电流估计误差的收敛性,使其估计值准确地跟踪其实际值。仿真结果表明,该方法实现了发电机有功功率和无功功率的充分解耦,提高了控制系统的准确性和鲁棒性。