基于位置随动控制系统的降维观测器的设计

为改善位置随动控制系统性能,运用线性系统理论中的状态反馈、极点配置、观测器设计等理论,对多个状态变量进行闭环控制。因存在不可直接量测的状态变量,根据实际情况设计一个降维观测器,用估计值代替不可直接量测的状态变量并实现反馈,对其结果在MATLAB/Simuink环境下进行了仿真,验证了其有效性。     

基于最优极点配置的光伏并网逆变器控制

提出了一种带伺服补偿器的逆变器增广系统的最优极点配置和重复控制结合的单相光伏并网控制技术。分析了基于LCL型滤波器单相光伏并网逆变器的数学模型,详细介绍了带伺服补偿器的逆变器的增广系统状态反馈控制的原理和设计方法,并引入了最优极点配置法,利用非主导极点提供的自由度来提高系统的动态抗扰能力。简单介绍了并网逆变器的重复控制技术,设计了基于伺服补偿器逆变器增广系统的最优极点配置状态反馈极点配置和重复控制相结合的复合控制系统。仿真结果验证了理论分析的正确性以及控制策略的可行性。     

基于状态空间的PWM逆变器数字PI双环控制技术研究

主要研究了数字控制的实际应用情况以及脉宽调制(PWM)正弦波逆变器的特点,包括电流内环电压外环的双闭环控制。在建立逆变器控制系统状态空间模型的基础上,详细分析了外环为输出电压,内环为电感电流加负载电流前馈控制对应的控制策略的稳定性和动态响应。先对控制系统直接离散化,再利用极点配置的方法进行系统参数设计。从响应速度、外特性、稳定性方面进行了具体分析,结果说明在离散域里双环控制逆变器具有较好的动态响应速度和输出外特性。最后通过实验验证和仿真波形分析,证明这种双环控制技术能满足各项性能指标要求。     

储能逆变器预测控制误差形成机理及其抑制策略

在大功率储能系统中,由于储能逆变器开关频率低,采样、计算等引入的延时将恶化输出电能质量甚至引起系统的不稳定。采用预测控制可消除储能逆变器控制中延时的影响,但预测值受模型精确程度和输入扰动的影响与实际值存在差异。在储能逆变器数字化预测控制策略的基础上,推导预测误差与直流电压、负载电流和模型参数误差之间的传递函数,然后分析预测误差对逆变器数字化控制的影响,从而提出一种基于输出误差积分量和状态预测值的全维状态反馈控制策略,其外环采用输出电压误差积分以抑制预测误差,控制器采用后向差分形式的积分环节消除输出电压反馈引入的延时影响。该控制策略可有效消除逆变器控制中的延时,并且抑制了预测控制中的误差。最后设计一台30 kW 原理样机,输出稳态误差由9%降到1%,验证了所提控制策略的正确性。     

电压型逆变电源输出电压IMC-PID控制技术研究

提出了一种带PD输出电压瞬时值反馈内环的内模控制(internal model control, IMC)-PID电压型逆变电源控制方案：PD瞬时值反馈内环提高系统的动态性能，IMC-PID外环保证系统的稳态性能。给出了详细的基于极点配置的内环PD控制器和外环IMC-PID控制器设计步骤和方法。该方案只需检测输出电压，控制器结构简单，分析设计容易。仿真和实验结果表明该控制系统不仅具有优良的动、稳态性能，而且有很强的鲁棒性。相对电压、电流双环控制方案而言，该文提出的方案控制器结构和分析更加简单，成本更低，鲁棒性更强。     

改进的Backstepping在移动机器人轨迹跟踪中的应用

以四轮移动机器人的运动学模型为研究对象,基于BackStepping的设计思想,通过构造一种简单的中间虚拟反馈变量,同时结合Lyapunov直接法设计了一种移动机器人轨迹跟踪控制律,并证明了系统在设计控制律下的全局稳定性;但控制律中含有未知参数,不同的参考轨迹都要重新调节才能达到良好的跟踪效果,因此利用极点配置的方法对这些参数进行了优化整定,从而保证了控制器的自适应性;文中以直线和圆为参考轨迹做了仿真实验;仿真结果表明该算法具有快速,精确,全局稳定的良好特性。     

极点配置广义稳态Kalman估值器

应用时域上的现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型和白噪 声估值器,应用控制理论中的极点配置原理,对线性离散时间广义随机系统提出了极点配置广义 稳态Kalman估值器.它们具有全局渐近稳定性,且通过配置估值器的极点可按指数衰减速率使 初始状态估值的影响快速消失.它们可在统一框架下处理滤波、平滑和预报问题.它们避免了Riccati 方程和最优初始状态估值的计算,因而可减小计算负担.一个仿真例子说明了它们的有效性.     

基于ILQ理论的多目标渐近跟踪问题

针对多目标跟踪问题中系统的耦合现象,提出了一种基于逆线性二次型(ILQ)的新控制方法。ILQ方法根据受控系统的状态空间表达式和期望的闭环极点求出最优反馈矩阵和调节系数,随着调节系数趋向无穷大,系统的闭环极点无限趋近于期望的极点;不必选取加权矩阵简化了设计的过程,渐近性使系统具有较强的鲁棒性。结合某热连轧活套控制系统,阐述了ILQ设计的一般步骤。Matlab仿真和实际应用表明,ILQ控制具有很好的控制效果,并具有很强的在线调节能力。     

多变量双线性广义预测极点配置自校正解耦控制器（续）

对一类多变量双线性系统提出了一种基于预测状态空间实现的GPP自校正控制算法,建立了预测状态与模型结构参数和输入输出信息之间的直接关系,给出了含有多个加权矩阵的多变量二次型性能指标。增加了系统设计的自由度。由于加权因子可以根据闭环系统稳定性要求以及系统动态特性、前馈零点增补、输出滤波和跟踪要求分别加以选取,可以保证闭环系统稳定并改善了系统动态特性增强了鲁棒性,仿真结果表明了该算法具有GPP的诸多优点。     

基于改进递推预测误差神经网络算法的极点配置PID控制方法

针对工业控制中系统模型参数通常未知的特点,利用改进递推预测误差算法为基础的神经网络系统参数辨识方法,设计了极点配置自校正数字PID控制器.相比于基于梯度学习算法的神经网络辨识方法和通常的PID控制器,该方法具有参数辨识结构简单、神经元权值调整可持续且计算速度快、所采用的数字PID控制器鲁棒性强等优点.最后的数值仿真结果验证了本文算法及控制方法的有效性.