永磁同步电机的级联自适应扰动观测器控制策略

受电压源逆变器非线性特性的影响,转速控制通常不能精确抑制齿槽转矩.为精确补偿齿槽转矩,提高永磁同步电机转速控制精度,提出一种级联自适应扰动观测器控制策略.首先,采用参考电流指令建立了同步旋转坐标系下逆变器死区电压模型,并通过自适应扰动观测器对其进行补偿.然后,针对齿槽转矩为转子位置的周期函数的特点,设计了速度环自适应扰...     

基于扰动观测器和有限时间控制的永磁同步电机调速系统

针对采用矢量控制的永磁同步电机调速系统提出一种复合控制方法:首先用扰动观测器观测出系统中由于模型参数变化,负载改变等产生的扰动,并用此观测值作为前馈量补偿到输入端;然后运用有限时间控制方法设计系统前向通道中的反馈控制器;最后给出了控制器参数与速度误差收敛性能之间的数学关系.仿真表明,基于扰动观测器的有限时间控制具有更好的抗扰动性能和更优越的收敛性能.     

用扰动状态观测器镇定混沌系统

通过将符合特定条件的非线性系统分解为一个线性系统和一个附加扰动信号加和的形式,把扰动观测器应用于非线性系统的控制中,用以确立非线性系统中的扰动,并通过它来消除非线性扰动,以实现对非线性系统的镇定。使用扰动观测器来确定Duffing系统中的非线性,并且通过扰动观测器的加入来最终消除了Duffing系统中存在的非线性。在仿真实验中使系统的输出稳定在周期状态,实现了对Duffing系统的镇定,达到了较好的控制效果。     

控制时滞系统基于观测器的最优扰动抑制

研究在持续外界扰动作用下含有控制时滞线性系统的最优扰动抑制问题. 首先利用模型转换将控制时滞系统转化为无时滞系统. 然后证明最优控制律的存在唯一性, 并通过求解Riccati方程和Sylvester方程设计含前馈补偿器和控制记忆项的最优控制律, 其中的前馈控制项和控制记忆项分别补偿了扰动和控制时滞对系统的影响. 通过构造扰动状态观测器, 解决了前馈补偿器的物理不可实现问题. 仿真实例验证了所设计的最优控制律的有效性.     

基于无速度传感器观测器的转速辨识

在矢量控制系统中,针对传统速度观测器辨识反应慢、精度低和稳定性差等问题,提出一种简化的增益矩阵选择方法,结合优化算法分析,设计了一种改进型速度状态观测器,并将此新型速度观测器结合MRAS辨识方法应用到无速度传感器调速系统中,使得系统稳定性与观测精度得到明显改善,动态性能也相应提高。在Matlab/Simulink下对相应控制系统构建仿真模型,通过仿真结果表明:采用改进观测器后的调速系统能更快速、准确辨识,系统性能更稳定。     

基于扩张状态观测器的可调系统参数辨识与实验

在测量噪声条件下,研究基于扩张状态观测器(ESO)的参数辨识方法和实际应用.结合仿真与实验,分析测量噪声对ESO观测状态输出的影响.为了提高实际应用中的辨识效果,通过引入积分型滤波器对观测状态中的噪声进行抑制.所提出方法可以很好地处理非均匀周期采样数据,适用于不规则采样系统的参数辨识.最后,在一类参数可调实验系统上构造两类实际对象,通过实验验证所提出辨识方法的有效性和实用性.     

基于状态观测器的表贴式永磁同步电机谐波参数辨识

建立了考虑转子永磁体磁链和定子电感谐波分量的表贴式永磁同步电机数学模型,对其进行简化分析处理.基于理论分析法,对三相反电势(counter electromagnetic force,EMF)测量值进行快速傅立叶变换(fast Fourier transformation,FFT)分析,得到三相反电势谐波分量,用以计算dq轴上的转子磁链6次和12次谐波分量幅值;在此基础上,设计基于Lyapunov稳定性理论的状态观测器对dq轴上的定子自感和互感6次谐波分量幅值进行辨识.实验结果验证了本文谐波参数辨识算法的有效性和实用性.     

扩张状态观测器用于连续系统辨识

使用扩张状态观测器估计连续系统状态和最小二乘法估计系统参数，直接对连续系统进行辨识。仿真结果表明，不管是线性系统还是非线性系统，只要结构对参数是线性的，都能有效地将其参数辨识出来。     

无轴承扰动补偿悬浮系统的稳定性分析与验证

目前, 无轴承磁悬浮系统多采用PID等经典控制策略, 然而由于外界扰动、参数摄动等诸多原因, 难以实现高性能的悬浮控制. 本文针对上述问题, 通过在传统PID悬浮控制系统中增加扩张状态观测器, 对悬浮力扰动进行实时补偿, 从而建立基于扩张状态观测器的无轴承悬浮控制系统. 其中, 根据扩张状态观测器对综合扰动进行观测的基本原理, 构建了系统数学模型, 并对其稳定性进行了分析. 在此基础上, 对观测器参数调节的选取原则和稳定域的参考范围进行了理论分析, 从而提出了一套无轴承悬浮控制系统参数整定方案. 此外, 本文还结合模型中主要参数的物理意义, 进一步完善了非线性扩张状态观测器参数的设定原则. 最后, 通过仿真验证了扩张状态观测器对无轴承悬浮系统扰动抑制的作用, 以及所述参数整定方案的正确性.     

外部扰动下空间机器人基于扰动观测器的鲁棒控制

针对参数不确定及存在外部扰动的情况下,载体位置不控、姿态受控的漂浮基空间机器人末端抓手轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于扰动观测器的鲁棒控制方法.结合动量守恒定律,采用拉格朗日第二类方程建立了系统动力学方程.假设外部扰动是随时间变化的未知量,设计了扰动观测器估计由外部干扰和参数不确定构成的总扰动,并基于估计的总扰动引入扰...     

基于负载观测的抗扰动伪微分反馈策略电机控制

针对电机伪微分反馈(PDF)策略控制系统中的负载突变问题,为了进一步提高其抗负载突变能力,将负载观测器融合到电机PDF策略控制器系统中.采用能够直接测量的转角为已知观测量,设计出降阶负载转矩观测器,推导出观测器与PDF策略融合的控制律,得到抗负载扰动的电机PDF策略控制系统,从而获得更优良的抗负载扰动能力.结合实际应用对象,建立相应控制系统的Simulink仿真模型,通过仿真验证比较本文设计的抗负载扰动的电机PDF策略控制系统与普通的电机PDF策略控制系统的控制效果.其结果表明,采用本文方法设计的电机PDF策略控制系统具有更优良的抗负载扰动能力.     

基于扰动观测器的永磁同步发电机最大功率跟踪滑模控制

本文设计了一款基于扰动观测器的滑模控制(perturbation observer based sliding-mode control, POSMC)来实现永磁同步发电机(permanent magnetic synchronous generator, PMSG)的最大功率跟踪(maximum power point tracking, MPPT).首先,将发电机非线性、参数不确定、以及随机风速聚合成一个扰动,并通过扰动观测器对其进行在线估计.随后,采用滑模控制(sliding-mode control, SMC)对该扰动估计进行实时完全补偿,从而实现不同工况下的控制全局一致性以及各类不确定环境下的鲁棒控制.同时, POSMC采用扰动实时估计值进行补偿来代替传统SMC中所使用的扰动上限值进行补偿,因此可有效解决传统SMC过于保守的缺点,使得控制成本更为合理.最后, POSMC无需精确的PMSG模型,仅需测量d轴电流和机械转速,易于实现.本文进行了3个算例研究,即阶跃风速、随机风速和发电机参数不确定.仿真结果表明,与矢量控制(vector control, VC)和SMC相比, POSMC在各类工况下均可捕获最大风能并具有较强的鲁棒性.基于d Space的硬件在环实验(hardware-in-loop, HIL)验证了所提算法的可行性.     

基于无源性的永磁电机无速度传感器控制

针对永磁电机(PMSM)提出了一种无速度传感器的非线性控制策略. 该策略能在已知负载的基础上实现给定转矩的精确跟踪. 电机的速度通过一非线性降阶观测器来实现估计. 在此基础上, 利用电机的无源特性来设计电机的控制策略. 最后通过仿真验证了所提出策略的有效性.     

采用改进型扰动观测器的控制方法

提出一种适用于非最小相位对象的改进型扰动观测(DOB)结构.通过新增两个控制器,该结构不但对标称性能控制器输出进行动态补偿,而且还补偿了系统输出反馈信号.因此,基于新DOB的控制结构不但能在低频段很好的抑制外部干扰,消除实际被控模型摄动对闭环系统的输出性能的影响,更重要的是提高了抑制高频测量噪声的能力.最后,讨论了该控制结构的内部稳定性和鲁棒稳定性.     

永磁直线电机扰动力的在线辨识与补偿

研究双永磁直线电机(PMLM)同步控制系统,根据系统的阶跃响应分析电机扰动力动态特征,建立系统模型,设计对系统参数进行在线辨识的算法,将系统辨识结果前馈补偿到电机输入端,以减小扰动力对系统同步性能的影响。仿真结果表明,运用该方案能减小两个电机之间的同步误差,进而提高系统的鲁棒性。     

基于滑模观测器的永磁同步电机无位置传感器控制的研究

简要论述滑模观测器的理论基础,根据PMSM的数学模型,建立基于滑模观测器的PMSM无传感器控制的系统模型。根据滑模观测器原理,通过电机的定子电压和相电流估算出电机的转角和转速。利用MATU姬工具建立无位置传感器的永磁同步电动机调速系统的仿真平台,仿真实验检验滑模观测器法的有效性。在采用DSP2812的伺服控制平台上,验证滑模观测器法的正确性和可行性。实验结果表明滑模观测器法具有良好的动静态性能。     

跟踪-微分器用于连续系统辨识

利用跟踪－ 微分器估计连续系统状态并用最小二乘法估计系统参数,直接对连续系统进行辨识。仿真结果表明,不论是线性系统,还是非线性系统,只要结构对参数是线性的,利用这种方法都能有效地将其参数辨识出来     

基于观测器的非线性系统神经网络鲁棒控制

提出一类不依赖于模型的状态观测器，通过分析其根轨迹和极点要求配置合适的参数，该观测器本身是一个能提取高阶微分的高阶微分器．基于Lyapunov稳定性理论设计了使闭环系统渐近稳定，对模型变化和扰动具有鲁棒性的神经网络自适应控制器．该控制器不仅考虑了闭环系统的输出和设定输入误差的微分，而且考虑了误差的高阶微分，从而提高了控制品质．最后通过仿真例子验证了所提出理论的正确性．