一类MIMO非线性系统的L2增益干扰抑制方法

针对一类带有干扰的多输入多输出(MIMO)非线性系统的鲁棒非线性控制问题,提出一种以增益为指标的干扰抑制协调控制方法.将原MIMO非线性系统分为两个多维子系统,首先构造第一个子系统的严格耗散不等式,然后递推得到全系统的严格耗散不等式,在递推过程中,同时构造了实现干扰抑制和镇定控制的协调控制律,可以抑制干扰对系统稳定性的影响.所用的递推方法避免了求解HJI不等式.最后利用一个简单的MIMO非线性系统为例,验证该方法的有效性.     

不确定性的非线性系统神经网络L2增益控制

针对具有不确定性的仿射非线性系统,设计了神经网络L2增益控制器,使得控制系统为有限增益L2稳定的.利 用Fourier神经网络的函数拟合能力,给出了满足HJI不等式的存储函数的一般结构,并利用遗传算法对神经网络权系数进行优化,设计相应的神经网络L2增益抗干扰控制器,使得闭环系统满足相应的L2性能准则.对于L2输入信号,要求控制系统设计为使得输入-输出映射为有限增益L2稳定的并有尽量小的L2增益参数.针对搅拌式化学反应器控制实例,通过数字仿真,证明此方法能够达到预期的L2性能准则.     

飞翼布局无人机反步L2增益纵向着陆鲁棒控制

针对存在干扰的飞翼布局无人机纵向着陆控制问题,提出一种基于super twisting滑模干扰观测器与跟踪微分器的反步L_2增益鲁棒控制方案.为解决反步控制虚拟控制量求导复杂的问题,设计了跟踪微分器对虚拟控制量进行求导,同时综合采用super twisting滑模干扰观测器和L_2增益鲁棒项增强了控制系统的鲁棒性.仿真结果表明,无人机高度、空速都跟踪上控制指令,垂直接地速度在允许的范围内,与传统的PID着陆控制方案相比具有更好的着陆控制性能.     

一种基于非线性PID神经网络算法的PMSM控制

针对常规PID控制器无法很好地应对永磁同步电机参数变化和负载扰动等不确定因素的影响,设计一种以三角函数为神经元激励函数的非线性PID神经网络控制器,并将其与常规PID控制器相结合用于永磁同步电机控制.仿真实验结果表明,该控制系统具有快速的响应能力、更好的动态性能和更加稳定的跟踪性能,适合于永磁同步电机速度控制.     

非线性调节器和L2增益最优控制

利用返回差条件和Hamilton-Jacobi方程,借助配方方法讨论非线性系统达到最优调节所必须满足的条件,获得最优调节和L2增益最优控制的统一结果,同时讨论了在满足一定条件时,这种设计方法对模型差具有较强的鲁棒性,仿真算例说明了这种方法的有效性。     

基于耗散理论的电力微分代数系统干扰抑制

为了进一步研究电力微分代数系统的干扰抑制问题,针对一类电力微分代数系统,拓展耗散理论的概念,并利用M导数方法对有不确定干扰的电力微分代数系统进行控制设计,给出了干扰抑制控制器.仿真结果表明,该方法对此类电力微分代数系统的干扰抑制、提高系统运行的稳定性效果明显.由于模型具有一般性,又考虑了干扰的影响,因此方法的适用范围更广泛,更具有一般性.     

基于PCH控制的永磁同步电动机自适应L2扰动抑制

针对隐极永磁同步电动机（permanent magnet synchronous motors,PMSM）速度控制易受定子电阻、定子电感、负载转矩变化的影响,采用端口受控哈密顿（port—con—trolled hamiltonian,PCH）控制与自适应L2扰动抑制相结合的方法设计了PMSM的速度控制器。应用L2增益控制原理对负载扰动进行有效地抑制,在L2增益控制的基础上,引入自适应方法,减小PMSM定子电阻和电感变化的影响。文中建立了基于状态误差PCH控制的PMSM自适应L2扰动抑制仿真模型。仿真结果表明,用L2扰动抑制可以对负载扰动进行有效抑制,更好的减小误差,获得的效果更佳。     

不确定非线性系统的状态参考自适应与L_2-增益混合控制

针对一类不确定非线性系统 ,首次提出了一种状态参考自适应与 L2 -增益混合控制器。该控制器大大拓宽了递推 (backstepping)自适应控制方法的适用范围 ,且对非匹配的未知参数和有界干扰具有强鲁棒性。理论分析和仿真结果说明了该控制器的可行性和有效性。     

具有未建模动态的非线性跟踪系统的鲁棒干扰几乎解耦

针对一类具有未建模动态和有界时变干扰的单输入单输出非线性系统，提出鲁棒干扰几乎解耦的新定义。在此基础上，采用辅助动态信号来抑制未建模动态，运用自适应非线性阻尼来克服未知参数和非线性不确定性，通过坐标变换及构造Lyapunov函数，获得控制规律，使被控系统在未建模动态及有界干扰下，仍能实现跟踪。并且，只要适当选择控制参数，跟踪误差将会任意地小。仿真算例表明，提出的鲁棒干扰几乎解耦的定义和控制规律非常有效。     

基于电压前馈解耦的地铁永磁同步电机矢量控制研究

针对传统矢量控制系统中电流环使用PI调节器忽略交直轴电流耦合的问题,采用以d-q轴反馈电流和反馈速度为输入的电压前馈解耦单元,并将经过d-q轴电流调节器的输出作为补偿电压,与电压前馈解耦单元构成复合控制系统。在MATLAB/SIMULINK仿真软件下,搭建永磁同步电机矢量控制系统和电压前馈解耦模型,仿真分析在地铁牵引、惰行、制动3种工况下有负载扰动时的运行情况。仿真结果表明:与传统PI控制器相比,基于电压前馈解耦的PI控制器能使系统具有更好的动态性能。     

内置式永磁同步电机磁路饱和特性分析与补偿的研究

分析了磁路饱和对内置式永磁同步电机(IPMSM)及其控制系统性能的影响。建立了考虑磁路饱和的电流控制算法,分别分析了磁路饱和在恒转矩和恒功率范围内对电机输出特性的影响。基于SVPWM控制方式和电流解耦控制原理,利用MATLAB仿真工具建立具有磁路饱和特性的内置式永磁同步电机模型及其磁路饱和影响补偿的调速系统模型,实现了系统仿真。仿真结果表明磁路饱和补偿的调速系统提高了输出转矩,拓宽了弱磁区的速度范围,且有效提高调速系统的跟随性,鲁棒性和精确度。     

直线驱动工作台系统中摩擦扰动补偿器设计

由于直线驱动的工作台滑动面存在着接触运动,所以滑动面之间不可避免地存在着非线性摩探。它严重影响着高精度微进给的特性。通过设计扰动观测器补偿非静态摩探。用其补偿摩探对系统的影响,可以得到精确的速度／位置控制,并且没有由于速度转换时的零速度间隙。     

用于直驱式机电作动器的PMSM自抗扰控制研究

基于永磁同步电机(PMSM)的直驱式机电作动器,要求电机位置控制精度高、鲁棒性强,且具有极高的抗负载冲击能力.针对以上需求,设计了实用的PMSM自抗扰控制器.首先,采用线性控制率实现误差反馈控制,并应用扩张状态观测器(ESO)估计交、直轴电流交叉耦合及电量参数摄动所引起的扰动以进行前馈补偿,实现id=0的矢量控制及交轴电流随动控制;然后,应用跟踪微分器安排位置响应的过渡过程,用ESO估计出系统状态及负载和摩擦转矩引入的总扰动,分别用于实现非线性状态反馈控制及扰动补偿,完成以交轴电流为内环的位置伺服控制.仿真及实验结果表明,PMsM自抗扰控制系统精度高,响应快速无超调,刚度大,算法本身计算量小,且易于工程实现,具备可行性.     

新型永磁同步电动机电流控制的实现

文章提出了一种基于滞环控制和预测控制的自适应电流控制器。并且以TMS320F240 DSP芯片为核心组成了快速实现的电流控制系统;通过实验表明,该方法具有良好的控制性能。     

直驱型永磁同步风力发电机混沌运动的非线性比例控制

根据直驱型永磁同步风力发电机（DPMSG）的数学模型,通过仿射变换和时间尺度变换,将转子磁场定向坐标系下的永磁同步发电机模型变换成一种简单的无量纲数学模型。验证系统在某些参数条件下会出现混沌运动,提出直驱型永磁同步发电机混沌运动的非线性比例控制方法。该方法以直轴和交轴电压为控制变量,通过发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,并使直轴和交轴电流可以跟踪设定值。该控制方法可以根据实际要求设置唯一稳定的平衡点。仿真结果表明了理论分析的正确性和有效性,为DPMSG风力发电系统的混沌控制提供了有效的控制方法。     

贴面式永磁同步电机无传感器控制系统研究

针对贴面式永磁同步电机提出了一种无传感器控制策略．根据定子铁心的非线性磁化特性，检测转子初始位置，这种方法不需要电机参数和额外的硬件设施．系统运行时，由闭环磁通观测器估算转子位置、速度．仿真结果表明，系统具有良好的暂态、稳态性能．     

主轴永磁同步电动机矢量控制系统

介绍一种采用８０Ｃ１９６ＫＣ控制的主轴永磁同步电动机控制系统,根据矢量控制理论,提出有效的合理的控制策略,即在低速时实行量大转矩／电流控制,高速时采用弱磁控制,以最大功率输出,此外,还论述了系统主程序,中继服务程序,ＰＩ控制算法。     

永磁同步电动机混沌系统神经网络控制研究

通过适当地选择系统参数以及外部输入，永磁同步电动机可以呈现出混沌运动状态。针对永磁同步电动机混沌模型的不确定性，采用基于正模型一逆系统的神经网络控制策略，建立混沌系统的动力学正向模型及其逆模型，实现了永磁同步电动机混沌运动的跟踪控制。仿真结果验证了该控制策略的有效性。