一种新型控制策略在脱硝控制中的应用

针对SCR脱硝控制系统的大延迟、大惯性问题,通过一种近似滑动窗滤波器(ASWF)构造出高性能PI控制器(HPPI)和超前观测器(HPLO)。HPPI能够更有效地提高跟踪常值扰动的效率,更好地消除系统稳态偏差。HPLO能够提前获取系统响应的信息,可以极大提高过程控制的性能。预测前馈控制策略能大幅提高系统闭环稳定性和抗干扰能力,优化SCR脱硝控制系统的动态特性。通过仿真试验和实际应用,验证了新型控制策略的有效性。     

永磁同步电机新型降阶磁链观测器设计

为了提高永磁同步电机无传感器控制系统的动态品质和控制性能,提出了一种基于降阶磁链观测器算法的转子位置和转速信息估计方法。该算法基于α-β静止坐标系的数学表达,利用使用降阶状态观测器的基本控制原理实现了在线实时估计转子磁链的数值,并基于锁相环技术实现转子位置和转速的估计。最后采用Matlab仿真软件搭建了系统的仿真模型,通过大量仿真结果验证了该算法具有较好的在线估计性能和动态性能,能够快速跟踪实际转速和转子位置信息。     

对抗样本生成技术综述

如今,深度学习已被广泛应用于图像分类和图像识别的问题中,取得了令人满意的实际效果,成为许多人工智能应用的关键所在.在对于模型准确率的不断探究中,研究人员在近期提出了“对抗样本”这一概念.通过在原有样本中添加微小扰动的方法,成功地大幅度降低原有分类深度模型的准确率,实现了对于深度学习的对抗目的,同时也给深度学习的攻方提供了新的思路,对如何开展防御提出了新的要求.在介绍对抗样本生成技术的起源和原理的基础上,对近年来有关对抗样本的研究和文献进行了总结,按照各自的算法原理将经典的生成算法分成两大类——全像素添加扰动和部分像素添加扰动.之后,以目标定向和目标非定向、黑盒测试和白盒测试、肉眼可见和肉眼不可见的二级分类标准进行二次分类.同时,使用MNIST数据集对各类代表性的方法进行了实验验证,以探究各种方法的优缺点.最后总结了生成对抗样本所面临的挑战及其可以发展的方向,并就该技术的发展前景进行了探讨.     

基于改进滑模观测器的双定子电动机控制系统研究

为了提高双定子永磁无刷(DS-PMBL)电动机控制系统的稳定性,在基于滑模观测器(SMO)的控制方法基础上,提出了一种改进的SMO,并设计了卡尔曼滤波器与低通滤波器(LPF)形成级联的两级滤波方法.SMO可以通过测量DS-PMBL的电压、电流来获得转子位置和转速信息,但是观测反电势中存在的高频噪声和纹波会直接影响到估测精度.采用饱和函数对传统SMO进行改进,并引入变截止频率的LPF与卡尔曼滤波器对反电势再次滤波,最后使用锁相环计算出转子位置和转速信息,经过改进的SMO能够显著抑制扰动,并且估测信息精度得到明显提升,提高了系统的稳定性.     

永磁直线电机扰动估计与补偿的位置反步控制

由于永磁直线同步电机直接驱动负载,负载突变、摩擦力和推力波动等各种干扰也将无缓冲地直接作用于电机动子上,如果不加以考虑,将会严重影响伺服系统的精度.为了克服不确定性扰动给永磁直线同步电机位置伺服系统带来的不良影响,提出一种鲁棒反步控制策略.首先,对永磁直线同步电机的数学模型进行分析,将负载阻力、推力波动和摩擦力等作为总干扰;然后,设计一种观测器对总干扰进行估计,将干扰的估计值引入到反步控制律中,起到对扰动进行补偿的作用,并利用Lyapunov函数分析系统的稳定性;最后,通过与不带扰动补偿的反步控制进行仿真比较,结果表明所提出的控制策略能够有效消除不确定性扰动对系统的影响,增强伺服系统的鲁棒性,提高电机位置的跟踪精度.     

基于非线性干扰观测器的自动弹仓终端滑模控制

针对某自动弹仓位置控制过程中的负载变化和不确定性干扰，设计了基于干扰观测器和非奇异快速终端滑模的复合控制策略，建立了自动弹仓的不确定性动力学模型。干扰观测器用于估计系统复合干扰，估计值用于补偿滑模控制器以增强控制器的鲁棒性和抗干扰能力。运用Lyapunov准则证明了系统闭环稳定。所提算法和PID算法的对比实验结果显示，设计的控制律实现了自动弹仓位置的精确控制，具有良好的鲁棒性，有效提高了自动弹仓的定位稳定性。