基于最小二乘支持向量机的无轴承同步磁阻电机解耦控制

无轴承同步磁阻电机是一个复杂的多变量、强耦合非线性系统,实现其非线性动态解耦控制是无轴承同步磁阻电机稳定运行的前提.在推导其数学模型的基础上,采用最小二乘支持向量机的方法得到无轴承同步磁阻电机逆模型;根据逆系统基本原理,将复杂的原非线性多变量耦合系统解耦成伪线性系统;根据线性系统理论,设计了闭环控制器,并构建了系统仿真模型.仿真结果表明该方法实现了系统的动态解耦,并且具有良好的动、静态特性.     

基于支持向量机的非线性内模解耦控制

针对非线性内模控制在应用于多变量系统时逆模型难以建立的问题, 提出了支持向量机α阶逆系统的内模解耦控制方法. 该方法利用支持向量机辨识非线性系统的逆模型, 并将其串连在原系统之前, 运用逆系统方法的思想, 将一个多变量、非线性、强耦合的复杂系统通过反馈线性化解耦成多个相互独立的单输入单输出的伪线性复合子系统. 对求得的伪线性系统采用内模控制方法进行控制. 仿真试验表明该方法不需要系统精确的数学模型, 较一般的逆系统方法鲁棒稳定性好, 设计简单, 跟踪精度高, 是解决多变量非线性系统控制的一种可行的理论方法.     

基于遗传算法的600MW单元机组协调控制系统

单元机组协调控制系统是大型火力发电机组的重要组成部分,针对目前单元火力发电机组已有协调运行方式。和协调控制系统过程本身非线性、时变、大迟延,强耦合等特点,常规的机炉协调控制系统策略已经不能满足电网对单元机组协调控制系统的设计要求和控制品质要求。本文运用自适应遗传算法对600MW协调主控系统进行了仿真研究,并对其进行了系统鲁棒性的分析。仿真结果表明,运用遗传算法使系统性能得到很大提高。     

二自由度交流主动磁轴承最小二乘支持向量机解耦控制

采用最小二乘支持向量机(LS–SVM)理论, 研究了二自由度交流主动磁轴承这一多变量、非线性、强耦合的控制对象的动态解耦问题. 根据主动磁轴承的基本结构, 利用等效磁路法推导了悬浮力模型, 建立了系统的状态方程, 并对其进行可逆性分析; 应用LS–SVM辨识原理推导出系统的逆模型; 将逆模型与原系统串联, 从而将原非线性耦合系统解耦成伪线性系统, 并设计了附加控制器; 采用MATLAB软件平台构建了磁轴承仿真系统, 对系统进行了拟合、起浮、干扰及解耦仿真试验并进行了分析; 最后构建了交流主动磁轴承实验平台, 对转子起浮和解耦性能进行了实验. 研究表明: 采用LS–SVM逆解耦控制策略, 能够实现交流主动磁轴承的动态解耦, 系统具有良好的动静态性能.     

基于最近邻聚类支持向量机辨识的电弧炉电极逆控制

基于核函数的支持向量机(support-vector-machines, SVM)与三层神经网络等价关系, 构造基于SVM的多变量阶时延逆系统实现对原系统的伪线性化解耦, 提出最近邻聚类的SVM模型辨识算法, 设计了一种带前馈的参数自适应PD调节器和SVM逆控制相结合的控制策略. 通过对典型的MIMO离散非线性可逆系统和电弧炉电极系统的仿真研究, 表明该控制策略对于数学模型未知的不确定系统, 只需要一定量的输入输出数据作为样本学习, 就可实现对系统逆模型的高精度逼近, 控制系统具有良好的动态响应和跟踪精度. 当模型严重不确定、参数摄动、有外界干扰时, 系统具有很好的抗干扰能力和鲁棒性.     

基于SVM逆系统控制方法的电液变气门系统的升程控制

针对电液可变气门系统的升程控制,提出了基于支持向量机(SVM)的α阶逆系统控制模型.该方法适合高阶非线性系统的控制问题.根据系统的输入输出,离线建立变气门逆系统的辨识模型,然后将SVM逆系统串接在原系统之前,构成伪线性系统.仿真结果表明:基于SVM的α阶逆系统控制模型,对电液变气门系统的升程,表现出了良好的控制特性.     

基于SVM逆方法的球磨机制粉系统预测控制

根据球磨机制粉过程的特点及相应的动态数学模型,证明了系统的可逆性.进一步利用支持向量机(SVM)对非线性系统具有良好逼近能力的特性,通过其来辩识球磨机制粉过程的逆系统,可以很好解决球磨机制粉系统逆系统建模难的问题,将该逆模型与原系统串联可构成解耦后的伪线性复合系统.同时为了克服逆系统的建模误差,通过设计预测控制器对该复...     

基于支持向量机广义逆的直线永磁游标电机内模解耦控制

针对直线永磁游标电机这一多变量、强耦合的非线性系统, 提出一种基于支持向量机广义逆内模控制的方法. 在证明其数学模型存在广义逆的基础上, 通过支持向量机来辨识原系统的广义逆系统, 经复合后得到具有线性关系的伪线性系统, 然后引入内模控制方法设计附加控制器以增强整个系统的鲁棒性. 仿真结果验证了所提出方法具有良好的解耦性能和抗干扰特性.

     

基于支持向量机的直接逆模型辨识

在简单讨论逆模型辨识原理的基础上,利用支持向量机(SVM)对函数逼近的能力,提出了基于支持向量机的直接逆模型辨识方法.分别采用二次核函数以及高斯RBF核函数,利用训练数据对线性和非线性系统进行黑箱辨识.仿真结果表明,基于支持向量机的直接逆模型辨识方法在处理线性和非线性对象时,辨识性能都优于传统的BP神经网络,不仅辨识精度高,辨识速度快,而且泛化能力较强.     

模糊多模型协调控制系统设计及仿真

针对一个500 MW单元机组的仿真模型,首先依据滑压曲线对模型线性化得到其平衡工作点的线性化模型,并用隶属度函数连结成T-S模糊模型;然后针对各线性化模型设计了V-规范型多变量内模控制器;最后,依据T-S模糊模型结构设计了以多变量内模控制器作为局部模型控制器的模糊多模型协调控制系统.这种控制系统既可以克服模型工作点变化所带来的非线性问题,同时又可以保证控制回路间的有效解耦.仿真研究证明了控制系统设计的有效性.     

连续非线性系统的神经网络α阶逆系统控制方法

对连续非线性系统,采用连续系统的设计方法,利用神经网络对非线性函数的逼近 能力加上用来表征系统动态特性的若干积分器,构造工程上可实现的原系统的神经网络α阶 逆系统(将α阶逆系统直接与原系统串接,构成α阶积分伪线性复合系统),并对α阶积分伪 线性复合系统设计线性控制器,实现对原非线性系统的有效控制.仿真结果表明,该方法适用 于较一般的线性、非线性连续系统,且结构简单,易于工程实现.     

基于Hammerstein-Wiener逆模型补偿的预测控制 非线性变换策略

针对一类Hammerstein-Wiener模型描述的非线性控制系统,提出一种基于逆模型补偿的预测控制策略.在控制优化计算中,利用Wiener非线性环节的逆模型分别对系统输出设定值和采样值进行变换;控制实施过程中,将控制器输出操作量经过Hammerstein静态非线性环节模型逆变换后施加到实际被控对象上,通过两次逆变换,使得标称模型下控制器输出与闭环系统中线性环节的输入相一致.通过非线性变换补偿将非线性过程的控制转化为线性系统控制,避免了对非线性模型进行优化计算量大及预测不准确的问题.最后通过仿真验证了所提方案的可行性及有效性.     

基于RBF神经网络逆系统的机械手解耦控制策略

针对机械手系统具有非线性时变、多变量、强耦合的特点,提出一种基于RBF神经网络逆系统的机械手解耦控制策略。首先证明了系统的可逆性,进一步通过神经网络在线逆辨识建立机械手的神经网络逆系统模型,并将辨识得到的逆模型作为控制器模型与机械手系统串联,构成伪线性复合系统,实现了将具有强耦合特性的多变量输入/输出机械手系统解耦成单个独立的伪线性对象。最后以两关节机械手为仿真对象进行了仿真,仿真结果验证了本方案的有效性和可行性。     

Automatic load change coordinated control of air separation units

An automatic load change coordinated control system is developed for strongly coupled and nonlinear air separation units. Firstly, a loosely coupled model is established to solve the tight coupling problem and a robust control strategy integrated with loosely coupled model and priority setting of controlled variables is formed. Secondly, an incremental load balancing calculation method is proposed to handle the nonlinearity and the external target of backflow valve opening is adjusted in real time to solve the hysteresis characteristic. Finally, the comprehensive energy consumption decreases by 2% through deploying the designed automatic control system in an actual air separation unit.     

基于逆系统的三自由度直升机内模控制设计

三自由度直升机模型系统是一个典型的非线性、高阶次、多变量、强耦合的多入多出系统,通过数学推导很难获得其逆模型,利用神经网络对任意连续函数很强的逼近能力与逆系统的思想相结合的方法获取三自由度直升机模型系统的逆模型,同时也将一个多入多出、强耦合的非线性系统转化为几个相对独立的单入单出的线性系统。采用内模控制的方法设计控制器,实现对高度角和横侧角的跟踪控制,MATLAB仿真结果表明该方法具有较好的控制效果,半实物仿真也说明该方法的可行性。     

基于SVM逆模型控制的储能电源逆变器研究

电网供电系统的储能电源变换器是储能电源系统的核心,其控制效果的好坏直接影响输出电能的质量.为进一步提高储能电源逆变输出电压波形质量,增强控制系统的鲁棒性,基于逆系统控制思想,提出一种支持向量机(SVM)直接逆控制与PID控制相结合的复合控制策略,并将其应用在储能电源控制系统中.采用支持向量机离线训练的方法,实现了对系统逆模型的辨识,并将辨识出的逆模型作为控制器,与被控对象串联构成一个伪线性系统,在此基础上,采用增量式PID控制器(IPIDC)进行补偿式控制.Matlab仿真结果表明该控制器有效减少了超调量,抗干扰能力和鲁棒性强,适用于非线性系统.     

并联混合有源滤波器逆系统解耦控制

针对并联混合有源滤波器(SHAPF)这一强耦合非线性系统的控制问题,提出了一种基于逆系统方法的SHAPF反馈线性化解耦控制策略.首先根据SHAPF非线性数学模型,采用逆系统方法生成其α阶积分逆系统,进而构造出解耦的伪线性系统,然后利用极点配置方法对伪线性系统进行综合,设计了系统的闭环控制器,并给出了系统零动态的镇定条件,保证了闭环控制系统的稳定性.最后仿真实验表明该控制策略能够有效消除电网中的谐波电流,并且与传统线性反馈-前馈控制策略相比,该控制策略具有更好的动静态性能.     

神经网络α阶逆系统在离散非线性系统控制中的应用

给出一般离散非线性系统的神经网络α阶逆系统(将α阶逆系统与原系统直接串联起来,构成一伪线性系统,具有α阶时延性质)的结构与辨识,并研究其在非线性系统控制中的直接应用。仿真结果表明该方法具有较普遍意义,且结构简单,易于实现。     

永磁同步电机高效非线性模型预测控制

永磁电机控制器要求电机有很强的转速跟踪能力,并且要保证系统参数变化及负荷扰动下系统的鲁棒性. 永磁电机包含很多不确定因素,是强耦合的非线性系统,传统的线性控制器很难对其进行控制. 针对永磁电机的转速控制构造非线性模型预测控制方法. 非线性永磁电机模型通过输入-输出反馈线性化策略解耦成为新的线性系统. 为保证可行解的收敛性,提出一种迭代二次规划方法来处理由输入-输出反馈线性化导致的非线性约束. 仿真结果表明,控制器能有效降低计算负担,具有很好的动态控制性能,能抑制转矩脉动,并保证在参数变化和负荷扰动下控制系统的鲁棒性.