磁悬浮系统的控制方法研究

对于电磁吸浮型磁浮列车,悬浮控制是其关键部分,由于该系统的非线性和不稳定性,需要通过主动控制使其稳定悬浮。建立了磁悬浮列车悬浮系统模型,针对模型的非线性问题,采用精确反馈线性化将悬浮系统的非线性模型线性化,然后用闭环增益成形算法设计出非线性鲁棒控制器。用MATLAB的Simulink对具有扰动的非线性模型进行仿真,仿真结果表明控制效果没有静差和超调,调节时间快。     

磁浮列车搭接结构的非线性解耦控制

磁浮列车的搭接结构是一个多输入多输出的非线性系统, 对该系统进行稳定控制是确保磁浮列车可靠性的关键. 本文采用微分几何方法对系统解耦; 采用反馈线性化方法对解耦后的系统进行线性化, 确保了系统的全局稳定性; 对线性化之后的系统采用极点配置的方法进行控制律设计, 使系统的动态性能达到一定的指标; 最后给出了应用此方法的一个实际例子.     

磁悬浮系统的非线性控制

针对普通线性化控制方法不能满足磁悬浮系统的全局稳定的问题，研究了基于非线性磁悬浮系统模型的精确反馈线性化控制算法设计方法。建立了磁悬浮系统非线性模型，利用状态反馈将系统精确线性化，然后通过极点配置，按照动态性能设计指标计算出控制参数，得到符合工程实践要求的反馈算法。仿真和实验证明了这种控制方法能够保证磁悬浮控制系统的动态特性。同时具有较好的抗干扰能力。     

磁浮列车悬浮系统的神经网络建模研究

磁浮列车的悬浮系统是一个典型的非线性系统，其精确数学模型的建立非常困难。目前使用的系统模型大多是经过简化的近似线性化动力学模型，这样的模型在悬浮系统的研究中只起到方向上的指导作用，在工程实践中获取控制对象的精确模型具有重要的意义。神经网络不仅能够逼近复杂的非线性静态映射关系，同时也可以用于动态系统的特性学习，这里采用神经网络来建立悬浮系统的精确模型。文中简述了磁浮列车悬浮系统的基本结构和原理。讨论了非线性动态系统神经网络建模的一般方法。采用了输出反馈型的多层前向神经网络对悬浮系统进行了建模。并使用悬浮系统的输入输出数据对神经网络模型进行了训练和仿真，验证了该建模方法的可行性。     

反馈线性化在液压型风力发电机组功率追踪中的应用

以液压型风力发电机组为研究对象,为使功率追踪的过程平稳,研究机组的最佳功率追踪控制方法.本文利用反馈线性化方法解决系统非线性问题,以液压系统压力为控制输出,设计最佳功率追踪控制器,并提出一种反馈线性化方法的工程应用解决方案,即结合传统PID控制解决反馈线性化工程应用中依赖模型参数精度的问题.依托30 k VA液压型风力发电机组半物理仿真实验台进行仿真和实验研究,验证了该方法的可行性,为机组进一步研究奠定理论与实验基础.     

基于卡尔曼滤波器的低速磁浮列车悬浮控制

研究磁浮列车稳定安全优化控制问题,低速磁浮列车的悬浮控制系统是一个典型的非线性系统,由于系统的复杂性和列车运行环境的不确定性,悬浮控制一直是磁浮列车的技术难点.为了加强稳定性控制,滤波算法是悬浮控制的一个关键因素,算法的选取直接决定了悬浮控制的效果.存在噪卢干扰,对如何抑制噪声的影响并没有提出一个良好的解决方法.在建立和分析带噪卢的悬浮控制系统模型的基础上,采用带有卡尔曼滤波器的PID控制器实现悬浮控制.在MATLAB上进行仿真实验,结果验证了采用卡尔曼滤波器的悬浮控制算法对改善列车悬浮性能的有效性.     

容许间隙传感器温漂的磁浮系统控制律重构

对剐性轨道磁浮系统模型,分析了双环PID控制律作用下,间隙信号温漂条件下系统的稳定性和动态性能,把非线性系统在平衡点线性化,利用劳斯判据得到了系统仍然能稳定,但动态性能变差加剧车轨的耦合振动。为解决高速磁浮列车间隙传感器的温漂问题,重新选择状态变量,利用输入反馈线性化的方法,设计了新控制器。在新控制输入作用下,使系统能够适应悬浮间隙的变化,进而能够顺利解决间隙传感器的温漂问题,并且系统的动态性能几乎保持不变。仿真结果证明了理论推导的正确性。     

高动态临近空间飞行器的姿态自适应解耦控制

研究飞行器空间动态特性优化控制问题,高动态临近空间飞行器的姿态运动模型是一个多变量非线性时变不确定系统,由于小扰动线性化理论和系数冻结基本假设的传统三通道独立综合(设计)方法已很难适用。针对多变量非线性时变不确定系统对象的非线性设计方法来解决控制问题。提出了一种神经网络自适应反馈线性化方法,用FCMAC神经网络估计实际模型和标称模型间精确线化反馈阵的误差,修正实际系统的反馈线性化模型,有效克服了反馈线性化需要被控对象精确建模的局限性,实现了高马赫、大空域、快角度机动条件下的姿态解耦控制,并进行仿真。仿真结果表明:解耦控制系统在气动拉偏30%下超调小于7%,通道间交叉耦合小于1°,能够满足对象的控制要求。     

基于虚拟参考反馈整定的改进无模型自适应控制

针对一类离散时间非线性系统, 提出一种基于虚拟参考反馈整定的改进无模型自适应控制方案. 首先, 利用动态线性化方法给出非线性系统的紧格式动态线性化模型; 然后, 基于优化技术设计控制算法和伪偏导数估计算法; 最后, 设计基于虚拟参考反馈整定的伪偏导数初值和重置值的估计算法. 该控制方案设计仅依赖于被控系统的输入和输出数据, 且能保证闭环系统的稳定性和收敛性. 仿真比较结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于精确线性化的MIMO双线性系统预测函数控制

针对典型多输入多输出双线性系统, 提出了基于非线性过程精确反馈解耦线性化的预测函数控制方法这是一种分层的控制策略, 首先设计一个静态的非线性状态反馈, 使得闭环系统是输入输出解耦和线性的;然后设计一组单输入单输出预测函数控制器, 下层为上层预测函数控制提供一组单输入单输出模型, 而上层预测函数控制以其固有的鲁棒性来补偿参数变化和解耦线性化的近似性, 并以纸机加压网前箱为例进行了仿真实验, 结果是令人满意的.     

弹性轨道上的磁悬浮系统控制方法研究

为了解决磁悬浮列车系统的车轨耦合振动问题,建立了磁悬浮系统的车轨模型,将非线性磁悬浮系统进行了反馈线性化。以线性化之后的系统为研究对象,分析了常规的状态反馈控制方法容易引起车轨耦合振动的原因,提出了一种抑制磁悬浮系统车轨耦合振动的方法,有效地抑制了磁悬浮列车的车轨耦合振动。仿真结果验证了该方法的有效性。     

磁悬浮球系统的非线性自适应控制方法

针对磁悬浮球系统被控对象变化时控制器自适应问题,提出了一种反馈线性化和在线参数辨识相结合的非线性自适应控制方法。基于状态反馈精确线性化方法建立磁悬浮球系统的数学模型,通过状态反馈设计了一种非线性控制器,并给出了控制器参数的在线辨识方法。MATLAB平台上在线实验结果表明,与反演滑模自适应控制方法相比,提出的方法无须在平衡位置近似线性化,可以在平衡位置实现对不同对象的自适应控制,且具有理想的稳态调节性能。     

Design of Nonlinear Decoupling Controller for Double-electromagnet Suspension System

Aiming at the coupling characteristic between the two groups of electromagnets embedded in the module of the maglev train, a nonlinear decoupling controller is designed. The module is modeled as a double-electromagnet system, and based on some reasonable assumptions its nonlinear mathematical model, a MIMO coupling system, is derived. To realize the linearization and decoupling from the input to the output, the model is linearized exactly by means of feedback linearization, and an equivalent linear decoupling model is obtained. Based on the linear model, a nonlinear suspension controller is designed using state feedback. Simulations and experiments show that the controller can effectually solve the coupling problem in double-electromagnet suspension system.     

双电磁铁悬浮系统的非线性解耦控制器设计

Aiming at the coupling characteristic between the two groups of electromagnets embedded in the module of the maglev train, a nonlinear decoupling controller is designed. The module is modeled as a double-electromagnet system, and based on some reasonable assumptions its nonlinear mathematical model, a MIMO coupling system, is derived. To realize the linearization and decoupling from the input to the output, the model is linearized exactly by means of feedback linearization, andan equivalent linear decoupling model is obtained. Based on the linear model, a nonlinear suspension controller is designed using state feedback. Simulations and experiments show that the controller can effectually solve the coupling problem in double-electromagnet suspension system.     

磁悬浮列车的双环控制

为了增强控制系统对磁悬浮列车系统参数变化的适应性,将磁悬浮系统分为电流环和位置环进行控制.对于电流环系统,采用模型参考自适应控制方法进行控制,使得在电磁线圈参数变化的情况下,电流环的性能能够保持稳定,这样就将三阶非线性磁悬浮系统降阶为二阶系统;对于二阶系统,首先采用反馈线性化控制方法将系统线性化,然后采用PD控制算法进行控制,从而确保系统在不同工作点处的性能一致.仿真实验结果证明,该方法使磁悬浮列车的适应能力得到了明显的提高.     

Observer-Based Nonlinear Control of A Torque Motor with Perturbation Estimation

This paper presents an observer-based nonlinear control method that was developed and implemented to provide accurate tracking control of a limited angle torque motor following a 50Hz reference waveform. The method is based on a robust nonlinear observer, which is used to estimate system states and perturbations and then employ input-output feedback linearization to compensate for the system nonlinearities and uncertainties. The estimation of system states and perturbations allows input-output linearization of the nonlinear system without an accurate mathematical model of nominal plant. The simulation results show that the observer-based nonlinear control method is superior in comparison with the conventional model-based state feedback linearizing controller.     

状态反馈精确线性化在电液伺服位置控制系统中的应用研究

电液伺服系统是一种非线性系统。本文对采用状态反馈精确线性化方法来控制电液伺服系统的可行性进行了分析,根据该电液伺服位置控制系统的组成和工作原理建立了数学模型,并基于状态反馈精确线性化理论结合最优控制原理进行了系统设计与仿真。仿真结果表明,采用状态反馈精确线性化方法和最优控制理论,可使该电液伺服位置系统具有较好的位移跟踪线性度和较高的稳态精度。     

Nonlinear control of a bioreactor model using exact and I/O linearization

A nonlinear multivariable bioreactor system has been the subject of two differential geometry feedback control design approaches. Exact linearization and input/output linearization are applied to the bioreactor model and verified by simulation experiments. Exact linearization via state feedback shows a high degree of coupling on the controlled variables and large changes on the manipulated variables. Input/output linearization, with the ability of implementing independent, decoupled control loops, gives more satisfactory results. The issues of invertabiity and parameter uncertainties are also discussed in this paper.