基于改进型级联SOGI-FLL的虚拟惯量控制技术

阐述2种已有虚拟惯量控制算法:一种是基于二阶广义积分器-锁频环(SOGI-FLL)的虚拟惯量实现方法,其消除直流与特征次谐波扰动的能力有限;另一种是基于级联SOGI-FLL(CSOGI-FLL)的虚拟惯量实现方法,消除直流分量的干扰,但在消除特征次谐波扰动方面的能力也有限.为此,提出一种基于改进型CSOGI-FLL(I...     

具有干扰抑制的PI观测器的设计及其应用

首先利用线性矩阵不等式设计了比例积分观测器,并在外界干扰是能量有界的情况下,设计了具有干扰抑制的状态观测器,使得干扰对状态估计的影响具有给定的H∞性能。然后将故障估计结果和干扰抑制作用同时加入到控制律当中,使得所设计的系统在跟踪给定的参考模型的同时,也能得到系统所受的外界故障估计。最后通过仿真实例验证了所设计的观测器和所提出的控制方法的有效性。     

Observer-based controller for robust pole clustering in a vertical strip and disturbance rejection in structured uncertain systems

This paper presents an observer-based multi-objective robust feedback controller to achieve robust pole clustering within a vertical strip and disturbance rejection with an H_∞-norm constraint for the uncertain linear systems. The systems of interest include both matched and mismatched uncertain linear systems with structured uncertainties existing in both the system and input matrices. The controller is obtained by solving two Riccati equations (one for the controller and the other for the observer) and checking three conditions (two for robust pole clustering). A set of tuning parameters is incorporated to enhance flexibility in finding the controller. © 1998 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于SA-PSO算法优化CNN的电能质量扰动分类模型

针对传统电能质量扰动分类模型中扰动特征复杂、识别步骤繁琐的问题,提出了一种通过模拟退火(SA)算法与粒子群优化(PSO)算法相结合来优化卷积神经网络(CNN)的电能质量扰动分类模型。将CNN卷积层中的二维卷积核替换成一维卷积核;采用SA算法对PSO算法进行改进,规避PSO算法陷入局部最优的困境;采用改进后的PSO算法对CNN进行参数寻优;利用优化CNN提取和筛选合适的特征,根据这些特征利用分类器得到最终分类结果。通过算例分析得出,使用基于SA-PSO算法优化的CNN的电能质量扰动分类模型能精确地识别出电能质量扰动信号。     

槽式太阳能集热场出口温度的双模态模型预测抗干扰控制研究

槽式太阳能集热场出口温度的控制因其受到干扰的影响并未很好解决.针对该问题,该文提出一种双模态模型预测抗干扰方法.包括:将槽式太阳能集热场中除可测干扰外的所有扰动当成集总干扰,然后提出一种改进的干扰观测器用来观测前述集总干扰,最后观测值作为前馈信号被补偿到基于双模态模型预测控制的反馈控制器中以消除扰动的影响,并给出闭环系...     

ROBUST CONTROLLER DESIGN AND EXPERIMENTAL VERIFICATION OF I.C. ENGINE SPEED CONTROL

Presented in this paper is the robust idle speed control of a Ford 4⋅6 L V-8 fuel injected engine. The goal of this investigation is to design a robust feedback controller that maintains the idle speed within a 150 rpm tolerance about 600 rpm despite a 20 Nm step torque disturbance delivered by the power steering pump. The controlled input is the by-pass air valve which is subjected to an output saturation constraint. Issues complicating the controller design include the nonlinear nature of the engine dynamics, the induction-to-power delay of the manifold filling dynamics, and the saturation constraint of the by-pass air valve. An experimental verification of the proposed controller is included. © 1997 by John Wiley & Sons, Ltd.     

一种双倾斜式全驱动六旋翼无人机的建模与控制

常规旋翼无人机大都采用共线设计,只能产生竖直方向的推力,极大地限制了旋翼无人机在涉及物理交互任务时的应 用。 针对此问题,研究了一种双倾斜式全驱动六旋翼无人机,采用旋翼转轴非共线的设计方法,可以实现位置与姿态的独立控 制。 提出了一种抑制抖振的改进型积分滑模控制器,并与 PID 控制器、积分反演控制器和传统积分滑模控制器进行对比。 仿真 结果表明,所提出的改进型积分滑模控制器能够实现旋翼无人机位置与姿态的独立控制,并能够有效克服自身模型参数的不确 定性以及外部的风场扰动完成定点悬停与复杂的轨迹跟踪。 实物样机实验结果表明,该设计的全驱动旋翼无人机在长距离横 向运动时能够保持水平姿态, 俯仰角和滚转角误差控制在±2°以内。     

基于互信息和PID神经网络的SCR脱硝扰动补偿控制

针对火电厂选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)烟气脱硝系统机理复杂,工况变化时呈现的不确定性、强扰动等特点,提出了一种基于互信息和PID神经网络的SCR烟气脱硝扰动补偿控制方法。利用PID前向神经网络的学习性能逼近被控对象的逆构成扰动观测器对系统进行反馈补偿,以达到超前消除系统扰动的目的。选取观测扰动和系统扰动的互信息为目标函数,采用改进的帝国竞争算法实现PID神经网络权值的优化调整。设计鲁棒PID控制器来进一步克服被控对象存在的不确定性。仿真实验表明,该方法具有突出的抗干扰能力和较好的鲁棒性,控制品质优于常规的PID控制。     

基于柔性铰链微动平台的自抗扰控制方法

微动平台一般以柔性铰链为导向机构,由于系统固有频率低,会严重限制传统PID算法的控制带宽,影响定位精度。因此,设计自抗扰控制算法（ADRC）将系统未建模动态与外部未知扰动共同视作“总扰动”,通过扩张状态观测器（ESO）进行估计和补偿,提高系统的控制带宽。为了充分利用已知的模型信息,设计基于模型的ADRC算法,将柔性铰链标称模型输入到ESO中,进一步提升系统的控制性能。最后,通过10 μm行程的点位运动实验进行验证。结果表明：因为控制带宽无法过大而导致PID难以响应,ADRC提高了控制系统带宽,实现了精密定位;模型ADRC进一步提升了响应速度与定位精度。相比ADRC,模型ADRC整定时间缩短了68.1%,最大跟踪误差降低了53.8%,定位精度提升了60.7%。     

软岩巷道掘进扰动机理及范围分析

针对软岩巷道掘进扰动作用大、围岩变形严重的问题,以山西煤炭运销煤集团四明山煤矿软岩巷道地质条件为基础,采用理论分析与数值模拟的方法,对软岩巷道掘进扰动机理及扰动影响范围进行了研究。研究结果表明,增大巷道之间的距离可以减弱掘进所带来的扰动影响,巷道掘进的影响区域主要为以掘进头为圆心、半径40 m的圆形区域,当超出该区域后,围岩受到掘进的扰动影响基本趋于平稳。