多子微电网型交直流混合配电系统灵活功率控制与电压抑制策略

为了解决多子微电网型交直流混合配电系统功率分配以及交流子微电网母线电压偏差大的问题,提出一种灵活功率控制与电压抑制策略.首先分别推导了单个交流子微电网频率、直流子微电网电压与公共直流母线电压的关系,然后分析多个交直流子微电网之间的频率与电压关系,并利用此关系对交直流子微电网中储能单元的下垂控制进行改进,实现整个系统的功率互助及分配.另外,对双向AC/DC变换器电流内环控制进行改进,利用扩张状态观测器对扰动电流进行跟踪,并将跟踪得到的扰动电流引入双向AC/DC变换器电流内环中进行补偿消除,以抑制交流子微电网的电压波动.最后,在MATLAB/Simulink仿真平台中建立多子微电网型交直流混合配电系统模型,仿真结果表明所提控制方法可以实现交直流混合配电系统中子微电网间的功率互助,较好地维持交流子微电网母线电压和频率、直流子微电网电压与公共直流母线电压的稳定.     

一种自抗扰控制器参数的学习算法

针对自抗扰控制器（Automatic disturbance rejection controller,ADRC）参数多且耦合性强,参数难于被确定的问题,提出了一种ADRC参数的自动调整算法. 该算法以构造的控制性能函数为学习目标,根据参数对性能指标的影响,通过惩罚函数在线不断更新参数在有界区间内的概率密度分布,使得控制参数最优值的概率密度值最大. 通过开环不稳定系统算例和对工业机电驱动器单元（Industrial mechatronic drives unit,IMDU）的控制实验,仿真和实验结果证明了该算法的有效性.     

改进的无线传感网混沌Hopfield盲检测算法

在密集部署的无线传感器网络中,相邻传感器的信号可能高度相关。在无线传感网传输模型分簇的基础上,针对Hopfield神经网络极易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷,利用混沌序列的遍历性和类随机性,提出一种改进的混沌Hopfield盲检测算法解决无线传感网簇内传感器信号盲检测问题。算法的思想是:利用混沌映射产生初始发送序列,并且在算法出现早熟收敛时进行小幅度的混沌扰动,借此降低算法的误码率。仿真结果表明,改进的混沌Hopfield神经网络算法所需数据量极短,从而成功实现簇内簇首传感器信号盲检测。     

基于观测器的受正弦扰动MIMO系统最优跟踪控制

研究具有外界正弦扰动作用下MIMO系统的最优跟踪控制问题.根据扰动特点,假设拉格朗日算子化简求解系统两点边值问题,通过求解Riccati方程和矩阵方程分别在有限时域和无限时域得到系统前馈反馈最优跟踪控制律.证明了最优跟踪控制律的存在唯一性条件,并给出了最优跟踪控制律的实现算法.构造降维参考输入观测器解决了控制律中前馈项物理不可实现问题.仿真结果表明了该方法的有效性.     

Particle filtering for sensor fault diagnosis and identification in nonlinear plants

We propose a novel method for sensor monitoring and fault-tolerant estimation in systems described by general stochastic nonlinear and/or non-Gaussian state-space models. Faults are defined as abruptly occurring calibration errors, causing the sensor readings to be biased or scaled. Actuators and the process itself are assumed to be fault free. The main novelty of the work is an adaptive particle filter, whose configuration changes in order to diagnose sensor faults and to compensate for their effects. The presence, type and magnitude of sensor faults are determined through hypothesis testing and maximum likelihood estimation, based on the difference between the measurements and the particle filter estimates. The validity of the proposed approach was demonstrated through simulations on a drum-boiler model, although its effectiveness is not conditioned on any particular feature of the considered example.     

未知输入和可测噪声重构之线性矩阵不等式非线性系统观测器设计

针对一类同时具有未知输入和输出可测噪声的Lipschitz非线性系统,讨论了状态估计、未知输入与可测噪声重构的问题.首先,基于广义系统和线性矩阵不等式的方法设计滑模未知输入观测器,不仅对原系统状态进行渐近估计,而且实现了对系统输出可测噪声的重构;其次,考虑一种鲁棒滑模微分器,实现了广义系统输出向量微分的精确估计,并在此基础上,提出了一种未知信息重构方法,该方法具有避免直接使用系统输出微分信息的优点.最后,对火车牵引拖动系统模型仿真,结果表明该方法不但能够实现对系统状态的估计,而且可以有效重构未知信息.     

一类离散混沌系统的传输受限同步问题

研究了一类离散混沌系统信息受限条件下的同步问题.将具有离散形式的混沌驱动系统和具有控制输入的响应系统通过一个有限容量信道的通讯网络进行连接.在这种情况下,设计了合适的编解码方法使得传输误差在一定的条件下达到渐近稳定.同时,在线性矩阵不等式条件下,获得了同步误差方程关于传输误差是输入状态稳定,从而实现了混沌系统在信道容量有限条件下的完全同步.最后,通过Fold混沌系统验证了本文方法的有效性.     

可逆冷带轧机速度张力多变量耦合系统的建模及分散控制

针对具有多变量、非线性、强耦合和不确定性的可逆冷带轧机速度张力系统,提出了一种基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)的全局积分滑模自适应反步分散控制方法.首先,采用机理建模方法,建立了相对完备的可逆冷带轧机速度张力多变量耦合系统的数学模型.其次,将各子系统的耦合项和不确定项看成外扰,通过构造的ESO对其进行动态观测,并分别引入所设计的全局积分滑模自适应反步控制器中进行补偿,速度张力系统实现了有效的动态解耦和协调控制.理论分析表明,所提出的控制方法能够保证滑模面的渐近稳定和闭环系统的渐近跟踪性能.最后,基于某1422mm可逆冷带轧机速度张力系统的实际数据进行仿真,结果验证了所提方法的有效性.     

非仿射非线性离散系统的数据驱动二阶滑模解耦控制

针对传统二阶离散滑模变结构控制方法很难应用于模型未知系统的问题,提出了一种数据驱动二阶滑模解耦控制算法.该控制算法采用数据驱动的策略,运用系统的I/O数据,实时计算二阶离散滑模控制(2–DSMC)律.同时,运用观测器的思想,在控制器设计中引入离散扩张状态观测器(DESO),在线估计系统各回路间耦合、不确定性和外部扰动,进一步实现系统的解耦,改善控制品质.最后的理论分析和仿真结果表明,所提出的方法对于一般带有扰动和不确定性的非仿射非线性离散多入多出(MIMO)系统具有较好的解耦效果、渐进收敛的稳定性和较强的鲁棒性.