直线伺服同步传动的H∞控制

研究直线伺服系统位置同步传动的H∞控制问题,以2台直线电机作为高速度、高精度龙门移动式镗铣床的龙门柱纵向进给的传动机构为应用背景,提出一种同步传动H∞控制方案.该方案将同步传动的2台电机看作一个整体被控对象,由H∞反馈控制器保证同步精度.仿真结果表明了所提出方案的合理性和有效性.     

龙门移动式镗铣床的同步进给控制

针对龙门移动式高速镗铣床中两个龙门柱的同步进给问题，提出一个自适应控制方案。通过自适应律的设计来实现同步进给。仿真结果表明，该控制方案具有鲁棒性强、同步误差小的优点。     

直线伺服同步传动的H∞控制

研究直线伺服系统位置同步传动的H∞控制问题，以2台直线电机作为高速度，高精度龙门移动式镗铣床的龙门柱纵向进给的传动机构为应用背景，提出一种同步传动H∞控制方案，该方案将同步传动的2台电机看作一个整体被控对象，由H∞反馈控制器保证同步精度。仿真结果表明了所提出方案的合理性和有效性。     

无轴承同步磁阻电机逆系统的解耦控制

为了有效解决无轴承同步磁阻电机这一非线性、强耦合的多输入多输出系统的动态解耦问题,提出了基于α阶逆系统理论的无轴承同步磁阻电机解耦控制策略.本文在阐述了无轴承同步磁阻电机径向悬浮力产生机理的基础上,推导出其数学模型,采用α阶逆系统方法将原系统解耦并线性化为一个一阶线性积分子系统和两个二阶线性积分子系统,并应用线性系统理论设计了闭环控制器.最后采用MATLAB软件环境构建了仿真系统,针对系统的阶跃响应、转子起浮、解耦性能等进行了仿真和分析.仿真试验表明这种解耦控制策略能够实现无轴承同步磁阻电机电磁转矩与径向悬浮力之间的动态解耦.并且系统具有良好的动、静态性能.     

无轴承同步磁阻电机逆系统解耦控制仿真研究

研究无轴承同步磁阻电机稳定性控制问题,由于无轴承同步磁阻电机是一个强耦合的非线性系统,为实现负载条件下的稳定悬浮运行,需解除电机转矩和径向悬浮力等多变量之间的耦合关系。针对前馈补偿解耦的缺陷,给出了无轴承同步磁阻电机包含转矩控制和悬浮力控制的统一数学模型,证明电机逆系统存在,设计了一种通过非线性状态反馈的逆系统解耦控制方案,将复杂的无轴承同步磁阻电机系统解耦成两个转子径向位置二阶积分子系统和一个转速一阶积分子系统,并用PI和PID调节器分别对转子位置与转速进行综合设计。运用MATLAB软件对电机控制系统进行仿真。仿真结果证明,解耦控制方案的有效性,为电机系统优化设计提供了保证。     

多电机同步系统的解耦控制

以多变量非线性强耦合的多电机同步控制系统为研究对象，针对电流跟踪型SPWM变频器供电的感应电机系统，在磁场定向控制的d-q坐标系下，建立了两台电机系统的统一数学模型，采用非线性状态反馈控制方法，实现多电机同步系统的转子转速和皮带张力的解耦控制，利用线性系统理论分别设计了控制器，仿真结果证明了控制策略的有效性。     

基于参考模型的四轮驱动电机解耦控制

由于四轮全向移动机器人的四个轮子之间存在耦合关系,使得机器人各个电机的控制效果并不理想.针对这一问题,利用参考模型解耦控制的思想,提出一种基于参考模型的四轮驱动电机解耦控制方法,通过设计合理的解耦控制器,并将其引入到控制系统的解耦环节,实现机器人各个电机的解耦控制,并通过仿真实验验证该方法的有效性.     

永磁同步电动机中混沌运动的部分解耦控制

永磁同步电动机在参数处于特定区域时存在混沌现象,混沌的存在将使电机的性能变差,因此要设法消除其混沌运动.电机中混沌的现有控制方法的控制目标只能为周期点或平衡点,不能满足实际需要.为了解决这个问题,设计了基于非线性反馈的永磁同步电动机中混沌现象的部分解耦控制.该方法以直轴和交轴电压为控制变量,通过电机状态的非线性反馈将直轴和交轴电流方程中的耦合项解耦,同时使得直轴和交轴电流可以跟踪设定值.这种控制方式的结果是使系统具有唯一稳定平衡点,而这个平衡点的位置可以根据实际要求设置为任意点.在任意时刻对处于混沌状态的永磁同步电动机进行部分解耦控制,受控系统将稳定于设定平衡点,从而实现混沌的控制.文中分析了控制参数与系统响应快速性之间的关系,为参数选择提供了指导.仿真结果表明了理论分析的正确性和该控制方法的有效性.     

基于参数辨识的电流解耦在同步磁阻电机无传感器控制的应用

同步磁阻电机受磁饱和影响导致电感参数变化较大,且高速运行时其电流耦合效应显著,从而影响同步磁阻电机无传感器控制系统性能.提出通过带遗忘因子的递推最小二乘法对电感参数进行在线辨识,将电感辨识值去修正滑模观测器模型内部参数,并且构建电流环电压前馈补偿解耦环节.仿真试验结果表明,所提方法与基于滑模观测的同步磁阻电机无位置传感...     

基于支持向量机逆系统的无轴承同步磁阻电机解耦控制

在阐述了无轴承同步磁阻电机(BSRM)工作原理的基础上,建立其数学模型,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)逆系统方法对其进行解耦控制,将原系统解耦成3个相对独立的伪线性子系统,并应用线性系统理论设计了闭环控制器.最后采用Matlab/Simulink构建仿真系统.仿真结果表明:此解耦控制策略能够实现无轴承同步磁阻电机电磁转矩和径向悬浮力之间的动态解耦,且系统具有良好的动、静态特性.     

一种基于DQ变换的解耦滞环控制

针对传统滞环控制方法无法对有功与无功功率进行解耦的缺点进行了研究.提出了一种基于DQ变换的解耦滞环控制方法,并将其应用于单相并网逆变器中.该方法对采样的电流信号进行DQ变换后,分别对DQ轴的信号进行控制.最后将这两个控制量进行DQ反变换后送入滞环比较器中,由此获得开关信号.系统整体结构上采用电压外环电流内环的双闭环控制,内环在完成功率解耦的同时还加入了对电网的无功功率补偿.在保持了滞环控制的快速性与抗干扰性的同时还完成了对有功与无功功率的解耦控制.Matlab的仿真和实验结果验证了所提出控制方法的有效性.     

双馈电机的电流解耦控制研究

在基于定子磁链定向的双馈电机控制系统中,由于传统的稳态下的电压前馈补偿,转子电流dq分量存在小幅度振荡问题,本文中采用了一种新的考虑定子磁链微分的电压前馈补偿方法（文中方法B）,取得良好的电流解耦控制效果。仿真结果验证了该方法的正确性。     

基于参数辨识的自适应解耦控制算法的研究

多变量模型的复杂结构、强耦合性、被控对象参数的未知、慢时变等问题要求控制器必须具有良好的自适应性,针对以上问题提出了一种基于改进的广义最小方差闭环自适应解耦控制器实现更好的自适应,其由参数可调的控制器和自适应控制律组成,此控制器通过将闭环系统方程的传递函数矩阵等于期望的对角矩阵来实现解耦,同时改进的辨识算法可进行在线辨识控制器的参数实现同步自适应解耦。通过以CARMA为多变量控制模型,采用该方法进行仿真有效的解决了多变量之间的耦合性。结果表明该方法能够适应相应的变化,跟踪性能较好,且具备良好的解耦能力,进而保证了闭环系统的稳定性,从而验证了此方法能够效提高控制系统的稳定性和鲁棒性。     

多变量反馈解耦控制系统研究

针对某燃烧系统中温度、流量耦合的特点,基于两种典型的解耦系统结构,设计了一类前置反馈补偿解耦控制和PID控制相结合的控制系统。仿真结果表明,该解耦方法基本消除了系统间的耦合作用,提高了经典解耦控制系统的动态性能。     

神经网络解耦预测函数控制

结合解耦思想研究多变量系统预测函数控制。通过引入神经网络补偿环节，对多变量系统解耦，在此基础上，对解耦后各子系统进行单变量预测函数控制，以确定各个控制量。同时基于系统脉冲传递函数，得到单变量PFC控制器的显式表达式。仿真表明，该算法有较好的跟踪特性，对解决多变量系统的优化和控制具有一定的适用性。     

用于不对称补偿的STATCOM的解耦控制策略

大容量冲击性负荷对电网造成电能质量危害,使电网电压和电流产生谐波和不对称,危及用户安全,电网中的负序电压还会使常规STATVOM产生过流.论文提出了一种适用于对称或非对称补偿时STATCOM的解耦控制策略,给出了一种对变流链中各直流电容电压实施平衡控制的方法,并通过STATCOM的批量工程应用验证了所提出的控制策略的有效性和实用性.     

考虑转子磁链动态性的感应电机解耦控制

采用矢量控制的感应电机在高速运转时,d-q轴之间的电流耦合会削弱转矩控制效果;在采用反馈解耦和前馈解耦进行控制时,去耦控制效果受到电机参数估计误差的影响;该文在交流电机转子磁场定向控制的基础上,考虑到转子磁链的动态性,根据控制理论的不变性原理,把电机给定量和反馈量的偏差用于解耦项的计算,提出一种偏差解耦控制方法用于感应电机的转矩控制,并对算法进行了推导;对几种解耦方式和影响解耦的因素进行了探讨;通过计算机仿真对解耦效果进行了比较,仿真结果表明所提方法具有良好的控制效果。     

基于PSO的BTT飞行器鲁棒解耦控制设计

提出BTT飞行器的一种鲁棒解耦控制方法。针对飞行器具有非线性、强耦合、多输入多输出（MIM0）等特点,从飞行器数学模型分析通道间耦合产生的原因,并采用Gershgorin圆的方式,定量的分析系统的对角优势度;然后利用粒子群优化算法（PSO）得到小偏差线性模型的鲁棒解耦矩阵,使得系统满足对角优势的性质;最后设计鲁棒控制器,经仿真结果验证表明,该解耦方式的控制效果良好,并具有较强的工程应用价值。     

基于粒子群算法的PID神经网络解耦控制

基于粒子群的优化算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点以及PID神经网络的自调节和自适应特性,设计了具有PID结构的多变量自适应神经网络控制器。该算法采用粒子群算法优化PID神经网络初始权值,并将优化后的最优初始权值控制非线性耦合系统。系统仿真结果表明,粒子群优化后的PID神经网络控制器具有逼近控制目标更快、响应时间较短的显著优点。该控制策略可在大范围内克服系统的非线性和强耦合问题,具有一定的理论研究价值和工程实用价值。     

基于线特征与内区域特征的视觉伺服解耦控制

针对多自由度机械臂快速趋近任意四边形态目标的视觉伺服控制难题，提出了结合线特征与内区域特征的机器人视觉伺服解耦控制方法.构建了目标内区域特征以指导相机的平移运动速率，利用目标的线特征给出相机的旋转角速率，并通过引入内区域特征的矢量补偿和质心坐标的位置补偿，实现了平移和旋转控制的部分解耦.最后，对机器人视觉伺服控制系统进行了稳定性分析.仿真验证结果表明所提方法能控制相机以较快而平滑的动作收敛到期望位姿，且在相机光轴与目标平面近似垂直的条件下能较好地克服深度估计造成的不确定性问题.