基于T-S模糊模型的多变量非线性预测控制

针对多变量非线性系统预测控制的实时性问题,提出一种基于T-S模糊模型的预测控制快速算法.通过辨识建立非线性系统的T-S模糊模型,依据系统的运动特性和实际中控制输入增量的变化趋势选取特定基函数,将广义预测控制和预测函数控制相结合设计多变量预测控制律.该算法相比已有基于T-S模糊模型的多变量非线性广义预测控制算法大幅度减少了计算量,显著提高了控制的实时性.仿真结果验证了该算法的有效性.     

输入受限的非线性系统模型预测控制

基于模糊T—S模型对输入受限的非线性离散系统,提出了模型预测控制,导出了预测控制性能指标上界,将稳定性约束、输入约束变换成容易求解的线性矩阵不等式(LMIs)形式。采用了状态反馈控制器和并行补偿分布控制器(PDC),基于李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法给出滚动时域优化的充分条件,证明了闭环系统的稳定性。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于TS模糊推理和李亚普诺夫理论的有源电力滤波器控制

针对负载和参数变化带来的有源电力滤波器(activepower filter,APF)精确数学模型难以获得以及系统稳定性问题,分别在APF的直流电压控制中引入TS型模糊控制器,在电流控制中引入基于李亚普诺夫稳定性理论的控制方法,保证了APF的控制精度和稳定性。首先通过对直流侧电压误差和误差变化率进行TS模糊控制得到源电流参考值的幅值,再结合源电压的角频率计算参考电流,最后采取李亚普诺夫方法设计APF的开关函数,通过确保能量函数的导数始终为负来保证系统的全局稳定。通过Matlab/Simulink中的自适应神经模糊系统对TS模糊控制器的参数进行优化,并且进行对比实验。结果表明,在负载时变和系统参数变化的情况下,该控制方法可以保证系统的稳定鲁棒性和控制精度。     

鲁棒自适应PID控制的感应电机伺服系统

开发以李亚普诺夫稳定性理论为基础的PID控制的感应电机伺服系统,分析了基于李亚普诺夫稳定性理论的PID自适应控制技术。针对一类非线性系统,利用反步递推技术,设计了一种新型的自适应控制方法。详细讨论了该控制方法的几个关键环节,PID控制器中的比例系数、积分时间常数和微分时间常数自适应调整、以及控制器不确定项的边界值的自适应估计律均通过李亚普诺夫稳定性理论推导得出。仿真和实验结果验证了控制方法的有效性和可行性。     

多关节机器人的反演自适应模糊滑模控制

针对二关节机器人轨迹跟踪问题,设计了一种新的反演自适应模糊滑模控制器.该方法设计了反演滑模控制器和自适应模糊控制器,通过设计合适的自适应律,采用模糊控制器在线估计不确定性上界值,实现了对建模误差和干扰的自动跟踪,削弱了抖振.利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性.仿真结果表明该方法的有效性.     

基于反演变结构方法的电力系统自适应阻尼控制器设计

结合反演方法和变结构滑模理论设计了自适应阻尼控制器.按照反演设计方法,逐步构造了李亚普诺夫函数,在构造虚拟控制信号时设计了新的滑模面,并给出阻尼系数的自适应律从而得到最终的控制规律,抑制电力系统中的干扰.两区域四机系统仿真结果表明,该自适应阻尼控制器不仅显著改善了系统的阻尼,并对严重故障下产生的持续振荡具有很好的抑制作用.     

基于摩擦补偿的永磁球形电机自适应模糊控制

针对摩擦可能引起永磁球形电机控制系统品质恶化的问题,提出樽糊逼近的摩擦补偿自适应控制方案.首先,通过卡尔丹角(Carden)旋转,建立考虑摩擦项的转子动力学模型,分别基于已知模型和名义模型设计控制方案.基于名义模型的控制方案采用改进的模糊补偿自适应控制器分别补偿摩擦项以及系统不确定性因素,以减少模糊规则的数目,控制律参数基于李亚普诺夫稳定性理论自适应调节,控制方案保证了闭环系统的稳定性.仿真试验结果表明,该控制方案能有效实现对摩擦项等不确定信号的补偿,从而提高球形电机的跟踪控制性能.     

基于模糊建模的非线性鲁棒模型预测控制

针对离散不确定模糊模型，提出了一种鲁棒非线性模型预测控制方法，导出了预测性能指标上界，将稳定性约束，输入约束和输出约束变换成容易求解的线性矩阵不等式（LMI）形式，从而将非线性模型预测控制Min-Max优化问题变换成具有线性矩阵不等式约束的广义特征值问题（GEVP）。对于采用的状态反馈预测控制器，讨论了滚动时域优化的可行性，证明了闭环系统的鲁棒稳定性。仿真结果表明了控制器的有效性。     

不确定时滞广义T-S模糊系统的鲁棒镇定

研究了不确定时滞广义T-S模糊系统的鲁棒镇定问题.基于李亚普诺夫稳定性定理和线性矩阵不等式(LMI)方法,给出了使闭环系统稳定的条件,采用凸优化的方法求解一组线性矩阵不等式可以得到状态反馈控制器的参数.仿真实例验证了本文所提出方法的有效性.     

基于反演变结构方法的电力系统自适应阻尼控制器设计

结合反演方法和变结构滑模理论设计了自适应阻尼控制器。按照反演设计方法,逐步构造了李亚普诺夫函数,在构造虚拟控制信号时设计了新的滑模面,并给出阻尼系数的自适应律从而得到最终的控制规律,抑制电力系统中的干扰。两区域四机系统仿真结果表明,该自适应阻尼控制器不仅显著改善了系统的阻尼,并对严重故障下产生的持续振荡具有很好的抑制作用。     

基于T-S模型的烧结终点广义预测自适应控制

针对铁矿石的烧结过程具有时滞、非线性、不确定等特性,在研究了烧结工艺和烧结终点子系统的部分参数选型的基础上提出一种基于T-S(Takagi Sugeno)模糊模型的烧结终点的预测控制方法。首先,根据烧结终点和台车速度之间的动态非线性化关系,建立烧结终点的T-S模糊模型;然后,在此基础上进行广义预测控制器的设计;最后加入了模糊补偿控制,以实现对烧结终点的自适应控制。利用某烧结厂产生的历史数据对该方法进行仿真实验,结果表明该方法具有较高的辨识精度,超调量小,控制时间短,方法有效。     

基于模糊动态代价函数的永磁同步电机有限控制集模型预测电流控制

提出一种基于模糊动态代价函数的有限控制集模型预测电流控制方法。分析了dq轴电流及开关次数三个控制目标权重分配不同对电流控制性能的影响,针对传统有限控制集模型预测电流控制中代价函数的dq轴电流项无针对性优化的状况,通过判断转速偏差及转速变化率,应用模糊算法对权重系数进行多目标动态优化分配,并给出模糊论域和相应的模糊推理规则设计。该方法提高了动态过程中系统电流响应速度,优化了逆变器开关频率,改善了不同权重系数下系统动态性能和稳态裕度相互制约的状况。仿真和实验结果均证明了所提方法的有效性。     

基于全阶状态滑模观测器的永磁同步电机模型预测电流控制策略

传统模型预测控制(MPC)需要对永磁同步电机(PMSM)的所有电压矢量进行动态预测,存在计算量大,计算周期长的问题。因此,提出一种改进型模型预测电流控制(MPCC)方案,该方案采用一种缩减电压矢量选择的方式,降低了算法的冗余度和计算量,提高了控制效率。在此基础上,采用全阶滑模观测器对PMSM的转子位置和转速进行精准估测,在设计全阶滑模观测器的过程中,将模糊控制的思想融入传统滑模观测器中,有效解决了转子位置和转速在观测过程中存在抖振的问题。最后,通过仿真验证了该方案的正确性和实用性。     

永磁同步电机并联法模型预测转矩控制

针对永磁同步电机(PMSM)模型预测转矩控制(MPTC)权重系数设计和调节的问题,采用并联法MPTC将多目标成本函数加权求和转换为单目标成本函数电压矢量集合求交集,从而消除权重系数。建立PMSM并联法MPTC,分析磁链控制电压矢量集合和转矩控制电压矢量集合中电压矢量个数对系统控制性能的影响。进一步建立考虑开关次数控制的并联法MPTC,并采用模糊控制器动态调节开关次数,控制电压矢量集合的电压矢量个数。仿真结果表明,PMSM并联法MPTC无需权重系数设计和调节。模糊并联法MPTC可根据系统实时运行状态动态调整控制目标集合电压矢量的个数,从而优化系统控制性能。     

基于混合控制集预测控制的永磁同步电机电流脉动抑制方法

模型预测控制(MPC)技术近年来在高动态性能电机驱动系统中应用广泛。为了克服传统MPC技术中有限控制集(FCS)造成的稳态电流脉动问题,提出了一种基于混合控制集(MCS)预测控制的永磁同步电机(PMSM)电流脉动抑制方法。分析建立PMSM预测控制系统离散数学模型,并分析电压矢量精度与电流脉动之间的关联性;在此基础上,MCS-MPC将电压源型逆变器有限的有效电压矢量数,扩展为多个以占空比形式存在的虚拟电压矢量,并基于上述虚拟电压矢量完成MPC优化问题在线求解;此外,考虑到MCS-MPC系统的参数敏感性问题,对MCS-MPC系统反馈噪声问题进行分析讨论。最后,搭建双15 k W PMSM对拖样机测试平台进行试验分析,分析内容包括MCS方法动态跟踪特性、电流脉动稳态效果。试验结果表明所提出的MCS-MPC方法在保留了传统预测控制技术高动态响应的基础上,可有效降低PMSM稳态电流脉动幅度和运行噪声。     

基于T-S模糊模型的燃气轮机系统负荷跟踪多目标预测控制

传统控制策略主要解决燃气轮机系统负荷跟踪问题,缺乏对经济性能的考虑。设计了基于T-S模糊模型的多目标预测控制器以同步提高系统跟踪性能和经济性能。首先,针对燃气轮机系统强非线性特性,选用T-S模糊模型增量结构,选取某联合循环机组历史数据进行模型辨识,所得模型能够根据运行工况实时更新模型参数,避免了模型失配问题。然后,基于此模型设计多目标预测控制器,定义负荷跟踪指标和经济性能指标,并对指标进行加权构成多目标代价函数。在多目标优化问题求解中,使用同步传热搜索算法优化代价函数获得控制量,提高控制系统快速性。仿真实验及评价指标结果表明,该多目标预测控制策略能够有效提高系统跟踪性能和经济性能。     

基于T-S模糊模型的燃气轮机系统负荷跟踪多目标预测控制

传统控制策略主要解决燃气轮机系统负荷跟踪问题,缺乏对经济性能的考虑。设计了基于T-S模糊模型的多目标预测控制器以同步提高系统跟踪性能和经济性能。首先,针对燃气轮机系统强非线性特性,选用T-S模糊模型增量结构,选取某联合循环机组历史数据进行模型辨识,所得模型能够根据运行工况实时更新模型参数,避免了模型失配问题。然后,基于此模型设计多目标预测控制器,定义负荷跟踪指标和经济性能指标,并对指标进行加权构成多目标代价函数。在多目标优化问题求解中,使用同步传热搜索算法优化代价函数获得控制量,提高控制系统快速性。仿真实验及评价指标结果表明,该多目标预测控制策略能够有效提高系统跟踪性能和经济性能。     

基于模糊控制的动态权重系数表贴式永磁同步电机模型预测转矩控制系统

传统永磁同步电机(PMSM)模型预测转矩控制(MPTC)未考虑减小开关次数,造成平均开关频率较高。通过将减小开关次数作为表贴式永磁同步电机(SPMSM)MPTC的控制目标之一,设计了开关次数权重系数,提出了一种基于模糊控制的动态权重系数MPTC方法。分析了电机转矩的不同对成本函数开关次数权重系数作用效果的影响,引入模糊控制,根据系统状态信息实时调节成本函数开关次数的权重系数。仿真结果表明,与开关次数权重系数固定的成本函数相比,所提方法进一步降低了平均开关频率,同时抑制了系统转矩脉动与磁链脉动。     

永磁同步电机模糊自适应变开关次数权重系数模型预测转矩控制

针对永磁同步电机(PMSM)传统模型预测转矩控制(MPTC)中逆变器开关频率较高的问题,提出将减小开关次数也作为成本函数控制目标之一,构建包括定子磁链控制、转矩控制和开关次数控制在内的多目标成本函数,通过搜索法确定了开关次数权重系数.提出自适应变权重系数控制策略:系统动态下,将开关次数权重系数设置为零,静态下,使用固定...