基于参数辨识的电动负载模拟器复合控制

针对电动负载模拟器运行过程中系统存在的参数时变问题,同时为了保证力矩精确加载,提出了自适应控制器与前馈补偿控制器相结合的复合控制策略。引入了弹性杆以提高加载精度与系统稳定性;将自调整遗忘因子递推最小二乘法与神经网络相结合进行在线辨识系统时变参数,结合系统性能指标设计了模型参考自适应控制器;采用舵机位置前馈补偿,实现多余力矩的抑制。通过仿真验证了该复合控制策略的可行性和有效性。     

基于在线辨识的超声波电动机极点配置自校正转速控制

超声波电动机具有显著的时变非线性,采用自适应控制策略进行转速控制,根据电机特性的变化实时校正控制器参数,能够获得更为理想的控制效果。给出极点配置自校正控制策略,通过在线辨识获取电机系统模型参数的变化情况,据此校正控制器参数,实现了具有较高性能的行波超声波电动机转速闭环控制系统。     

自校正PID方法在水轮发电机调速系统中的应用

建立了水轮发电机调速系统的CARMA模型 ,给出了模型参数的在线辨识方法 ,设计了调速系统的极点配置自校正PID控制器。仿真研究表明 ,这种控制方法能够有效地克服系统时变、非线性及干扰对控制性能的影响 ,使调速系统的动态性能及鲁棒性都得到明显地改善。     

带神经网络转矩观测器的PMSM自适应前馈 PID控制器设计

推导了永磁同步电机(PMSM)的ARMA模型，由递归神经网络构成综合转矩观测器，从而把综合负载转矩视为可测干扰；结合极点配置自校正控制、PID控制和前馈控制思想，设计了PMSM的自适应前馈PID控制器。有效地解决了PMSM系统中参数变化和负载扰动等不确定性问题。仿真实验结果表明，该方法具有较强的鲁棒性。     

风扇磨直吹锅炉主汽压力自动控制系统的研究

文章针对被控对象模型参数的时变和非线性特性给风扇直吹式锅炉主汽压力自动调节带来的控制品质恶化问题．采用了一种极点配置自校正PID控制策略,这种控制算法综合了常规PID和自适应控制的优点,具有结构简单、响应快、鲁棒性强等优点,仿真表明这种控制器能有效改善该类系统的控制品质。     

液压系统中压力的自适应控制

针对液压伺服系统固有的特性和液压控制中存在的问题,提出了一种具有极点配置的广义自校正压力控制方法。它建立了液压伺服控制系统的CARMA模型,给出了模型参数的在线辨识方法和控制系统的极点配置方法。这种自适应控制方法有效地克服了系统时变及干扰对控制性能的影响,致使液压控制系统的动态性能及鲁棒性明显优于PID控制。     

基于单神经元和前馈补偿的电动加载复合控制

针对飞机舵机电动加载系统的力矩跟踪和干扰抑制的优化问题,提出一种基于单神经元和扰动前馈抑制的电动加载复合控制方法。首先利用改进的粒子群算法调整单神经元PID控制器的参数和系数K,然后对舵机角位移进行前馈补偿来抑制多余力矩,以减小舵机位置干扰对系统的影响;最后对电动加载复合控制系统进行仿真。仿真结果表明,系统的抗干扰能力及加载精度得到进一步提高,证明了该复合控制方法在理论上的可行性。     

电动负载模拟器的滑模自适应控制器设计

针对减小电动负载模拟器多余力矩以及适应电机参数时变特性,设计了基于改进模糊趋近律的自适应滑模控制器。首先,根据系统输出与输出的偏差量设计了滑模面;其次,采用模糊策略,动态调整系统的趋近速度,当系统远离滑模面时,加快趋近速度,改善动态品质;当系统接近滑模面时,降低趋近速度,消除抖振,同时提出采用变隶属度函数的方法,改进了传统的模糊趋近律,提高系统在滑模面附近的控制灵敏度;最后,针对多余力矩和系统不确定部分,采用自适应的方法,逼近其上界,实现完全补偿。通过定义Lyapunov函数证明了该控制方法能够保证系统的全局稳定性。仿真实验表明,该控制方法有效地抑制了抖振和多余力矩,增强了系统的鲁棒性,提高了系统的自适应能力。     

电动负载模拟器的发展与现状

在对电动负载模拟器多余力矩产生的机理加以分析的基础上,详细论述了电动负载模拟器多余力矩的补偿方法,提出了多余力矩的理论分析、加载电机的选用、前馈补偿参数的选择和前馈信号的获取方法,复合式控制策略的运用是负载模拟器设计的关键技术和未来的研究重点。     

一种基于δ算子的SVC自校正控制器

文章利用自校正控制理论设计了一种基于δ算子的ＳＶＣ滑动极点配置自校正控制器。在普通带变化遗忘因子的辨识算法中,采用给被辨识参数规定活动上下限及当出现大干扰时停止辨识等措施,提高了辨识能力。滑动极点配置方案具有适应能力强的特点,对输电线上装设ＳＶＣ的单机无究大系统进行了数字仿真。仿真结果表明：在不同工作点,相对于传统的ＰＩ控制,该控制器均能更好地平息系统振荡,具有更好的动态性能及适应能力。