非线性耦合动态互联系统分布式协作负载均衡控制

针对一类非线性耦合动态互联系统,提出一种分布式协作负载均衡控制方法.借助输入输出反馈线性化技术,构建系统输入输出之间的关系,将耦合互联系统的分布式负载均衡控制设计问题转化为一阶多速率积分器智能体系统的输出一致性跟踪问题.基于最近邻原则设计增益可调的分布式协作负载均衡控制律,在通信拓扑满足相应的连通条件下,通过子系统间的局部交互实现负载均衡的目标.仿真和实验结果表明了所提出控制方法的有效性和可行性.     

基于LQR的耦合动态互联系统分布式协作 负载均衡优化控制

针对一类非等同非线性耦合互联系统,提出分布式协作负载均衡优化控制方法.将子系统间的通信联系建模成有向图,借助输入输出反馈线性化技术,将耦合互联系统的分布式负载均衡控制设计问题转化为广义线性多智能体系统的同步跟踪问题;基于最近邻原则和LQR方法,设计增益可调的分布式协作负载均衡优化控制律,耦合强度依赖于通信拓扑,控制增益依赖于子系统模型;借助矩阵变换方法,整个闭环系统的渐近稳定性可以解耦成每个子系统的稳定性,在假定通信拓扑只含有生成树的条件下,借助李亚谱诺夫函数,可证明整个闭环系统是稳定的,且通过调节控制增益,可以得到期望的响应速度.仿真结果验证了所提出控制方法的有效性及可行性.     

虚假数据注入攻击下直流微电网的滑模控制

针对一类控制通讯信道受到攻击下直流微电网系统母线电压波动问题,提出一种基于滑模控制方法的镇定策略,以实现动态控制与快速响应.首先,在直流微电网系统中引入蓄电池储能系统并构建系统数学模型;其次,设计积分滑模控制策略,控制储能系统注入镇定电流以稳定直流母线电压,从而抑制非线性扰动和虚假数据注入攻击对系统性能的影响;然后,借助适当的Lyapunov泛函,得到确保滑动模态渐近稳定和滑模面可达性的充分条件,保证直流微电网系统能够实现对负载需求的迅速响应及稳定运行;最后,通过Matlab数值仿真验证所提出的滑模控制策略的有效性.     

并联DC-DC变换器系统的固定时间分布式协同控制

针对负载为超级电容的并联DC-DC变换器系统,为了在固定时间内实现电流输出均衡目标,提出固定时间分布式协同控制方法.将耦合子系统之间的通信拓扑,利用无向图进行刻画.借助输入输出反馈线性化技术,将并联DC-DC变换器系统的电流均衡控制设计难题转化为固定时间内一阶多智能体系统的一致性跟踪问题.借助符号函数、拉普拉斯矩阵、牵制增益矩阵,基于最近邻原则,设计参数可调的固定时间电流均衡分布式协同控制律.利用李亚谱诺夫函数严格证明整个闭环系统的稳定性,并推导出收敛时间的上界.所提出的固定时间电流均衡分布式协同控制方法,可以克服有限时间协同控制方法对初始状态依赖性强的缺点,同时改善了系统的收敛性.借助仿真,验证了所提出方法的有效性和可行性.     

基于信-能复合调制的多母线直流 微电网电流边缘控制策略

尽管直流微电网内新能源的分布式电流均衡控制已经得到了广泛的研究,但实际直流微电网中的通信线路往往是不可靠或者不存在的.基于此,提出一种在无传统通信网络环境下的多母线直流微电网的电流边缘控制策略,以实现电流均衡.首先,设计面向直流微电网的信息-能量复合调制(information-energy dual modulation, IEDM)策略,消除传统的通信设备和通信网络线路,实现新能源电源之间的信息交互.其次,构建多母线直流微电网的状态方程模型,进而将其转化为标准的异构多智能体模型.基于此模型,提出直流微电网内二级控制器的多智能体H_∞边缘协同控制策略,同时基于IEDM策略,设计周期性动态事件触发通信协议.最后,通过半实物仿真测试系统验证所提出的基于信息-能量复合调制的多母线直流微电网的电流边缘控制策略的有效性.     

基于分布式策略的直流微电网下垂控制器设计

本文研究了分布式控制策略下直流微电网的负荷分配和电压平衡问题. 给出一种新的基于分布式策略的下垂控制器设计方法, 能够在统一的框架下实现直流微电网负载共享和电压平衡. 首先,将直流微电网的负载共享和电压平衡问题转化为多目标优化问题, 其性能指标与微源的容量密切相关. 然后, 通过求解多目标优化问题获得实现负载共享和电压平衡的集中式控制策略, 并给出下垂控制器的设计方法. 为了降低系统的通信负担, 给出一种新的只需与邻居节点交换信息的分布式控制策略, 通过理论分析可知该分布式控制策略能够收敛到多目标优化问题的最优解. 最后, 通过对新能源汽车充换电站系统的仿真验证了本文提出的方法的有效性.     

不确定非线性多智能体系统的分布式模糊自适应镇定控制

针对一类具有未知非线性和未知参数摄动的非线性多智能体系统, 提出一种分布式模糊自适应镇定控制方法. 基于邻接智能体信息和部分智能体的自身信息, 分别设计静态耦合和动态耦合的分布式模糊自适应控制律. 基于Lyapunov 稳定性理论, 证明了所提出的控制器能使得系统状态最终稳定于原点的邻域内. 仿真实例验证了所提出方法的有效性.

     

基于稀疏学习的微电网负载建模

微电网由负载、储能系统和分布式电源互联集成到能源系统中, 微电网系统可以作为一个整体系统与电网并行运行或以孤岛模式运行. 负载建模是微电网运行和管理中的一个基本问题. 本文着重解决以下两个关键问题: 1)协调负载模型结构的合理性和简洁性; 2)负载模型参数的校准. 与常规负载建模方法不同, 本文提出了一类数据驱动建模方法以同时实现负载模型结构选择和参数校准. 具体地, 该方法从量测数据中稀疏学习静态负载模型和动态负载模型, 其关键方法分别来自于稀疏贝叶斯学习方法和交替方向方法, 即从一组备选非线性字典函数中稀疏学习最主要的非线性项以平衡数据拟合度并实现模型学习. 所提出的方法将机器学习与稀疏表示相结合, 旨在对负载模型从物理角度提供机理解释并向配电网系统操作员提供有关负载的动态信息. 在孤岛微电网测试系统中验证并评估了所提出的算法. 研究测例表明所提出算法从量测数据中实现负载稀疏学习的合理性和对于噪声的鲁棒性.     

符号网络下一类非线性二分一致性系统的跟踪控制

研究具有对抗交互的一类非线性多智能体系统的二分一致性跟踪控制问题,借助有向符号图刻画智能体之间的通信关系,并假定符号图是结构平衡的.进一步,借助符号图网络对二分一致性跟踪问题进行公式化描述.基于最近邻原则,结合拉普拉斯矩阵、牵制矩阵、符号函数、耦合增益参数等,设计分布式控制律.利用Barbalat引理和李亚谱诺夫函数证明整个闭环系统的渐近稳定性,在保持闭环系统稳定的条件下推导出耦合增益的下界.最后通过仿真验证所提出方法的有效性.     

不确定多智能体互联动态系统分布式鲁棒H∞协同控制

研究一类具有时延和切换拓扑的不确定多智能体互联系统的分布式协同控制问题,提出一类分布式鲁棒H∞协同控制器.该控制器能够在满足期望的H∞性能指标的前提下,使得所有智能体鲁棒地跟踪虚拟Leader.针对所提出的分布式H∞协同控制器,借助Lyapunov-Krasovskii泛函,利用线性矩阵不等式,推导出一系列充分(必要)条件,并且在通信拓扑连通的前提条件下,给出整个闭环系统的稳定性证明.仿真实例表明了所提出方法的有效性.     

超级电容负载的耦合并联充电系统无源分布式协同控制

储能式轻轨车辆采用超级电容作为动力源,其并联充电系统每个充电机不可避免的存在着线路不对称、元器件老化及工艺误差等因素,使得输出电流不均衡.本文将并联充电系统的电流均衡问题抽象成一类非线性耦合动态互联系统的输出同步问题,结合系统的无源性,根据最近邻原则,借助饱和函数,设计了保证控制输入有界的输出同步控制器.利用子系统存储...     

Distributed cooperative H∞ optimal tracking control of MIMO nonlinear multi-agent systems in strict-feedback form via adaptive dynamic programming

The design of distributed cooperative H_∞ optimal controllers for multi-agent systems is a major challenge when the agents’ models are uncertain multi-input and multi-output nonlinear systems in strict-feedback form in the presence of external disturbances. In this paper, first, the distributed cooperative H_∞ optimal tracking problem is transformed into controlling the cooperative tracking error dynamics in affine form. Second, control schemes and online algorithms are proposed via adaptive dynamic programming (ADP) and the theory of zero-sum differential graphical games. The schemes use only one neural network (NN) for each agent instead of three from ADP to reduce computational complexity as well as avoid choosing initial NN weights for stabilising controllers. It is shown that despite not using knowledge of cooperative internal dynamics, the proposed algorithms not only approximate values to Nash equilibrium but also guarantee all signals, such as the NN weight approximation errors and the cooperative tracking errors in the closed-loop system, to be uniformly ultimately bounded. Finally, the effectiveness of the proposed method is shown by simulation results of an application to wheeled mobile multi-robot systems.     

通讯信息约束下具有全局稳定性的分布式系统预测控制

本文针对一类由状态相互耦合的子系统组成的分布式系统, 提出了一种可以处理输入约束的保证稳定性的非 迭代协调分布式预测控制方法(distributed model predictive control, DMPC). 该方法中, 每个控制器在求解控制率时只与 其它控制器通信一次来满足系统对通信负荷限制; 同时, 通过优化全局性能指标来提高优化性能. 另外, 该方法在优化 问题中加入了一致性约束来限制关联子系统的估计状态与当前时刻更新的状态之间的偏差, 进而保证各子系统优化问 题初始可行时, 后续时刻相继可行. 在此基础上, 通过加入终端约束来保证闭环系统渐进稳定. 该方法能够在使用较少 的通信和计算负荷情况下, 提高系统优化性能. 即使对于强耦合系统同样能够保证优化问题的递推可行性和闭环系统的 渐进稳定性. 仿真结果验证了本文所提出方法的有效性.     

Backstepping and Sliding‐Mode Techniques Applied to Distributed Secondary Control of Islanded Microgrids

In this paper, secondary voltage control scheme for a droop‐controlled inverter‐based islanded microgrid is addressed. Motivated by the cooperative control theory of multi‐agent systems, the proposed secondary voltage control is a distributed scheme which uses a simple communication network. Two nonlinear control algorithms are applied to restore the voltage of each distribution generation (DG) to the reference value. The simulation results verify the effectiveness of the proposed secondary voltage control for a prototype microgrid system.     

自适应翼肋的建模与分布式协调控制

针对分布式驱动的自适应翼肋进行建模与分布式协调控制研究。基于分析力学的方法建立了自适应翼肋的动力学模型。以这个非线性关联动力学模型为基础,采用Takagi—Sugeno（T—S）模糊逼近理论,建立了自适应翼肋的仿射型T—S模糊关联模型。对仿射型T—S模糊关联模型的物理耦合项进行变换,将系统模型写成空间关联系统的形式,以解耦控制器设计条件。基于并行分配补偿理论,针对系统模型具有耦合项和非零常数项的特点,设计了满足鲁棒性能指标的包含耦合项和偏置项的分布式协调控制器。控制器设计条件具有线性矩阵不等式的形式,并且只包含单个驱动单元的参数,计算量较小。仿真结果表明所设计的自适应翼肋分布式协调控制器,能够在外界扰动作用下使翼肋的形状收敛到期望翼型;翼肋在变形过程中能保持光滑连续的外形。     

Distributed cooperative stabilisation of continuous-time uncertain nonlinear multi-agent systems

This paper addresses the distributed cooperative stabilisation problem of continuous-time uncertain nonlinear multi-agent systems. By approximating the uncertain dynamics using neural networks, a distributed adaptive cooperative controller, based on the state information of the neighbouring agents, is proposed. The control design is developed for any undirected connected communication topologies without requiring the accurate model of each agent. This result is further extended to the output feedback case. An observer-based distributed cooperative controller is devised and a parameter dependent Riccati inequality is employed to prove stability of the overall multi-agent systems. This design is less complex than the other design methods and has a favourable decouple property between the observer design and the controller design for uncertain nonlinear multi-agent systems. For both cases, the developed controllers guarantee that all signals in the closed-loop network are uniformly ultimately bounded, and the states of all agents cooperatively converge to a small neighbourhood of origin. A comparative study is given to show the efficacy of the proposed method.     

Improved control strategy for fixed-speed compressors in parallel system

Control systems for parallel compressor trains consist of a discharge pressure, anti-surge and load-sharing regulation. Control of a parallel compressor system has proven to be challenging because the control targets usually exhibit control interactions between the different control loops. To decouple this control interference, Mitsubishi Heavy Industries has developed an advanced feed-forward control structure for parallel fixed-speed compressor systems. However, operation in the presence of an unpredictable disturbance presents a few technical challenges for this structure. Most of these problems result in poor load sharing and then operation in the recycle mode in order to protect the system from surge conditions. Moreover, an anti-surge control delay occurs when operating under a low load. To overcome these problems, an improved control structure that incorporates an additional discharge flow controller signal and a nonlinear signal calculator for anti-surge valve control is proposed. To demonstrate the benefits of the proposed method, the control performance of the conventional control structure is compared to that of the proposed control structure. The target process is a parallel fixed-speed compressor system for a fuel gas supply plant. The improved control structure allows for desired load-sharing control, which is not possible with the conventional control structure. The improved control structure manages to exit the anti-surge control region, whereas the conventional control structure activates the interlock system.