对接模拟并联六自由度平台的模糊免疫PID控制

以电液伺服并联六自由度平台为研究对象,讨论了对称阀控非对称缸数学模型各部分的作用.针对外负载扰动的不确定性,提出了将免疫算法引入增量式PID(比例、积分、微分）控制器,并推导了控制律.为增强系统的稳定性和鲁棒性,采用模糊策略逼近抗体抑制调节非线性函数,并设计了模糊免疫PID控制器,将该控制器应用到空间对接半物理仿真六自由度平台中,建立了分级实时控制系统,针对系统结构参数大变化和提高跟踪响应频率设计了两组实验.结果表明,所设计的模糊免疫控制器作用良好,平台在6个自由度的实时跟踪和协同控制性能均获得满意的结果.     

基于母线电压纹波分析的并网逆变器直流分量检测及抑制方法

为限制光伏逆变器的并网电流直流分量注入电网,提高光伏发电电能质量,提出一种基于直流侧母线电压纹波分析的直流分量检测及补偿方法。该算法以LCL滤波的光伏并网逆变器数学模型为基础,推导分析直流母线电压纹波产生机理,得出直流母线工频纹波由并网电流直流分量产生的结论;通过对一个周期的母线电压分段积分可解析获得直流分量定量描述关系,并利用该解析值实时在线修正并网参考电流,结合电网电压前馈、并网电流外环、电容电流内环的复合控制算法设计电流控制器。仿真与实验结果表明,在不增加外围硬件电路的情况下,该算法可有效抑制并网电流直流分量。     

自适应BP神经网络在光伏MPPT中的应用

根据光伏电池的内部结构和输出伏安特性建立Matlab仿真模型。比较了扰动观察法(P&O)、电导增量法、恒定电压法、开路电压法和寄生电容法等几种光伏系统最大功率跟踪(MPPT)算法。由于这些算法存在在最大功率点附近扰动较大、且受环境影响、鲁棒性较差等问题,提出一种基于神经网络的MPPT算法。将温度和光强作为输入变量,通过神经网络识别后可得到最大功率点。仿真表明所提出的方法具有良好的适应性,显著提高了光伏系统的转换效率。     

基于自整定模糊-PID控制的直流无刷电机调速系统研究

针对采用传统PID控制的直流无刷电机调速系统存在的控制精度较低,控制效果不佳的问题,设计了以STM8S单片机为核心芯片基于自整定模糊-PID控制的直流无刷电机调速系统。在分析直流无刷电机的基本工作原理的基础上,采用3个霍尔传感器来检测转子的位置信号并将位置信号转化为电信号,通过模糊自整定-PID控制与改变PWM波的占空比来控制功率MOSFET管的导通与关闭。在Matlab/Simulink平台上,分别对采用常规PID控制和采用模糊自整定-PID控制的直流无刷电机调速系统进行了仿真。此外,还设计了系统的硬件电路和软件实现方法,并进行了调试和实验。研究结果表明,采用模糊自整定-PID控制,系统的超调量小,控制效果更好。该直流无刷电机的调速系统可以稳定、可靠运行,响应快,成本低,能够满足使用要求。     

4TPS-PS并联四自由度电动平台的受力特性研究

针对稳定跟踪系统需求,建立4TPS-PS并联四自由度平台运动学模型,推导雅克比矩阵,对平台运动情况下的受力进行分析,推导出平台输出力与各作动缸驱动力之间的关系式,与没有从动支链的3-RPS并联机构的力学特性进行比较,分析4TPS-PS并联机构的受力特点,表明4TPS-PS结构是并联型稳定跟踪平台的理想选择.对实验室样机在工作空间内受力情况进行仿真计算,分析从动支链受力与平台结构参数的关系,为优化设计和运动控制提供依据.