双机并联系统离散变结构控制

采用离散变结构控制理论设计双发电机并联系统的稳定和有功平衡控制器．提出一种改进的离散滑模控制算法。采用极点配置方法设计滑模面。基于趋近律方法求取变结构控制律。针对传统趋近律方法稳态抖振的缺点,提出一种具有原点稳定性的离散趋近律,并设计了扰动估计器,通过将离散趋近律方法与自适应控制相结合,较好地消除了抖振,并能够自适应估计参数不确定性及负载干扰对系统的影响。增强系统的鲁棒性。仿真结果表明所提设计方法的有效性。     

水轮机调速器的极点配置法设计及自适应控制

本文重点阐述了水轮机调速器的极点配置法设计原理与方法，给出了按极点配置原理导出的ＰＩＤ调节器的参数优化公式。同时，介绍了以极点配置调节器为基础的水轮机自适应调节系统的结构。仿真及现场试验结果表明，按极点配置法设计的水轮机调速器能较好地兼顾频率扰动和负荷扰动的性能。而以极点配置调节器为基础的水轮机自适应调速器，不仅具有良好的参数自适应性，而且能使调节系统获得更优良的动态品质。     

水轮机调速系统的非线性自适应控制

水门开度控制不仅对电力系统暂态稳定性的改善有极其重要的作用,而且对抑制电力系统低频振荡、改善动态品质也有不可低估的作用。国内外水轮机调速器的控制器设计通常是基于具有准确参数的理想水轮机模型。论文考虑了水轮发电机固有的非线性以及水轮机参数的不确定性,基于微分几何理论和自适应控制方法推导了水轮机调速的非线性自适应控制律(NAC)。数字仿真试验表明,所设计的调速器控制律具有较强的参数自适应能力,在改善系统动态特性和提高系统大干扰稳定性方面优于未考虑参数不确定的非线性控制律(CNGC)。     

电动代步车鲁棒故障检测与容错控制

针对具有参数不确定性的电动代步车系统,提出一种基于区间自适应阈值和控制律重构策略的主动容错控制方法。首先,建立电动代步车系统的不确定性诊断键合图模型,并设计基于区间解析冗余关系的区间自适应阈值以提高参数不确定下的故障检测性能。其次,设计系统无故障情况下滑模控制律以实现代步车速度跟踪。接着,构建参数故障条件下的滑模控制律,利用极限学习机对滑模控制律中用来补偿未知参数故障的控制项进行实时估计,并利用故障检测结果进行控制律的实时切换。最后,通过实验结果分析,验证了基于区间自适应阈值的鲁棒故障检测方法有效性,以及参数故障下主动容错控制方法的可行性。     

液压系统中压力的自适应控制

针对液压伺服系统固有的特性和液压控制中存在的问题,提出了一种具有极点配置的广义自校正压力控制方法。它建立了液压伺服控制系统的CARMA模型,给出了模型参数的在线辨识方法和控制系统的极点配置方法。这种自适应控制方法有效地克服了系统时变及干扰对控制性能的影响,致使液压控制系统的动态性能及鲁棒性明显优于PID控制。     

电液伺服系统的非线性鲁棒自适应控制

摘要：针对电液伺服非线性系统的参数不确定性以及模型不确定项，基于Lyapunov稳定方法，提出了一种适用于电液伺服系统的非线性鲁棒自适应控制策略。首先以跟踪误差为基础给出系统目标控制函数的定义方法，然后基于Lyapunov稳定性分析方法，给出了不确定参数的自适应律， 以及自适应控制器的设计。同时引入一种简单的鲁棒设计方法补偿系统的模型不确定项。该方法具有结构简单，鲁棒性强的特点，并且系统控制量平稳，无振动现象出现。仿真结果显示，采用该控制方法可取得良好的控制效果，并进一步证实了理论分析的正确性。     

短轴颈轴承中刚性转子混沌运动的控制

提出了适合于控制具有多重参数高维非自治复杂混沌系统的参数自适应控制算法。利用系统的动态行为反馈于参考模型,且自适应控制律包含了误差信号的导数项,使得自适应控制律的收敛性得到很大的改善,有效地控制具有复杂行为的非线性系统,特别是具有混沌行为的非线性非自治系统。以短轴颈轴承中刚性转子系统为对象,针对其参数变动而引起系统的振荡或混沌行为,采用参数自适应控制方法对转子系统进行有效的控制,从而实现系统的稳定运行。文中还讨论了不确定噪声扰动对系统稳定性的影响。     

水轮发电机组的一种自适应调速方法

根据水轮发电机组的固有特性和调速过程控制中存在的问题,提出了一种具有极点配置的广义自校正调速方法。其中包括建立了水轮发电机组的可控自回归滑动平均（ＣＡＲＭＡ）模型,给出了模型参数的在线辨识方法和控制系统的极点配置方法。这种自适应调速方法能够有效地克服系统时变、非线性及干扰对控制性能的影响,仿真研究表明在这种控制方法作用下,水轮发电机组调速系统的动态性能及鲁棒性都得到明显地改善。     

基于自适应观测器的双馈风力发电机控制

为了解决风力发电机系统中位置传感器故障率高的问题,提出了一种基于自适应观测器的速度辨识方案。应用Lyapunov稳定性理论,经过严格推导得出了速度辨识自适应律;利用极点配置得到观测器的增益。以速度估计自适应机构和矢量控制方案设计了无速度传感器双馈风力发电机矢量控制系统。仿真结果表明,自适应观测器无速度传感器控制能够准确获取双馈电机转速与角度信息,响应速度快,具有很好的稳态与动态性能,良好的鲁棒性,并基于此实现了最大功率跟踪控制。     

基于HOLLIAS-Con Maker DCS的机组极点配置自适应PID控制系统研究

以某超临界765 MW机组为对象,基于北京和利时系统工程股份有限公司的HOLLIAS-Con Maker DCS平台,对机组输出功率和焓值的极点配置自适应控制算法进行了研究.根据765 MW机组的动态模型及直流锅炉的慢时变、非线性特性,设计了一种极点配置自适应PID控制方案,并在HOLLIAS-Con Maker DCS平台上对其进行了建模、实时仿真、数据处理及链接.研究表明,极点配置自适应PID控制系统具有较好的跟踪和自适应能力,且控制品质优于传统PID控制系统.     

双馈风力发电机的无速度传感器控制

变速恒频风电系统中,速度传感器的使用降低了双馈发电系统的可靠性。提出一种基于自适应降阶观测器的速度辨识方案。采用李亚普诺夫稳定性理论,经过严格推导得出了速度辨识自适应律,对双馈电机转速进行在线辨识;利用极点配置得到观测器的增益。以自适应降阶观测器和矢量控制方案设计了无速度传感器双馈风力发电机矢量控制系统。仿真结果表明自适应降阶观测器具有良好的动、静态性能;能够准确获取双馈电机转速与角度信息,响应速度快。     

轧机液压伺服位置系统的自适应反步滑模控制

针对轧机液压伺服位置系统存在非线性特性、参数不确定性以及控制输入前具有不确定系数的问题,提出了一种自适应反步滑模控制方法.通过对系统非线性模型的等价变换和选择合适的Lyapunov函数,有效解决了由于控制输入前具有不确定系数导致的所设计的控制量与自适应律互相嵌套的难题.把自适应反步法和滑模控制方法相结合,有效克服了系统...     

基于预测自适应律的PMSM滑模控制

针对永磁同步电机在系统参数摄动和外部负载扰动下鲁棒性差的问题,设计了一种基于预测自适应律的滑模速度控制器。通过预测自适应律在线估计系统扰动变化值,并据此进行实时电流补偿,从而抑制转速波动,提高系统的抗扰动能力。仿真结果显示,该控制方法可实现快速、准确跟踪1000r/min的速度指令,调节时间为0.02s,稳态误差为0.9r/min;加入10N·m的负载扰动时,基于预测自适应律滑模控制的转速波动最大值为18r/min,与PI控制相比减小了81%。仿真分析表明,基于预测自适应律的滑模控制方法能有效抑制由系统扰动引起的转速波动,使系统具有更好的速度控制精度和鲁棒性。     

基于自适应迭代学习的机械手轨迹跟踪控制研究

针对具有初始误差的机械手轨迹跟踪控制问题,设计了一种带初态学习的模糊自适应迭代学习控制策略。控制策略中引入了初态学习控制律,放宽了系统初始状态严格重复的限制,利用Lyapunov函数对系统进行收敛性分析,克服了系统全局Lipschitz连续条件的约束,同时设计了模糊控制器对增益以及自适应律参数进行整定,最后将算法应用到机械手控制中,通过与传统自适应迭代学习控制对比,前者收敛速度和精度明显提高,验证了控制策略的有效性。     

基于LS-SVM和滑模变结构的无刷直流电动机混合控制

针对一类不确定离散时间系统,通过分析趋近律中参数对系统到达稳定状态的影响,结合LS-SVM的建模优势,提出了一种基于LS-SVM趋近律的全局滑模变结构控制方法。分别用两个LS-SVM模型自适应调整趋近律中的参数 和 ,克服了常规变结构控制方法中需要预先设定趋近律中参数的限制。通过在无刷直流电机(BLDC)位置伺服系统变结构控制中的应用,结果表明该方案使系统一开始就处于滑平面上,消除了系统抖振,而且具有良好的跟踪能力和较强的鲁棒性。     

变频电网有源电力滤波器的无源控制策略

为了提高变频交流电网的电能质量,针对变频电网有源电力滤波器的复杂工作环境,提出一种基于无源控制理论的具有频率和不确定参数自适应性,带有L2增益的控制策略。该方法首先在考虑了不确定参数、外界干扰和电网频率变化等因素的情况下,建立了非自治有源电力滤波器系统的EL平均化模型。在此基础上,设计了包含不确定参数自适应控制律、L2增益控制律及频率自适应指令电流产生方法的自适应鲁棒控制器,并证明了整个非自治误差伴随系统的稳定性。将提出的方法在变频电网有源电力滤波器系统中进行了仿真验证,并与两种同类典型方法作了比较。理论分析和仿真对比结果表明所提方法在变频电网复杂工况下,能确保并联有源电力滤波器系统的跟踪和补偿效果,而且具有鲁棒性强、频率自适应等优势,具有一定实用价值。     

电液伺服系统的积分滑模自适应控制

针对一类参数不确定的非线性系统,提出了一种积分滑模自适应控制策略.在滑模控制中引入积分控制项,消除了传统滑模变结构控制需要被跟踪信号导数已知的假设,同时基于Lyapunov方法引入参数自适应律,使系统具有优良的抗干扰特点.本文采用该控制方法,对电液伺服系统的液压缸位置进行跟踪控制.仿真结果显示,该方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪性能.     

基于神经元状态的伺服系统自适应广义极点配置控制

提出了一类基于神经元状态估计器的自适应广义极点配置控制，研究了该控制系统的网络结构和权值学习方法。系统仿真实验表明，该控制策略具有结构简单、训练方便，有强壮的鲁棒性和快速性，对于系统不确定、参数时变或含非线性因素等伺服系统是一种有效的控制策略。     

基于LS-SVM和滑模变结构的无刷直流电动机混合控制

针对一类不确定离散时间系统,通过分析趋近律中参数对系统到达稳定状态的影响,结合LS-SVM的建模优势,提出了一种基于LS-SVM趋近律的全局滑模变结构控制方法.分别用两个LS-SVM模型自适应调整趋近律中的参数和,克服了常规变结构控制方法中需要预先设定趋近律中参数的限制.通过在无刷直流电机(BLDC)位置伺服系统变结构控制中的应用,结果表明该方案使系统一开始就处于滑平面上,消除了系统抖振,而且具有良好的跟踪能力和较强的鲁棒性.     

感应电机调速系统非线性自适应解耦控制

针对感应电机由于其变量非线性耦合、电机参变性导致交流调速控制复杂,提出了一种基于微分几何理论的非线性自适应解耦控制方法.将自适应策略与输入输出解耦控制相结合,通过定义选择适当的Lyapunov函数来保证整个系统的稳定性,进而导出系统控制律及参数自适应律.系统可在电机参数变化和负载扰动的情况下,渐近跟踪参考模型给出的转速和磁链信号. 仿真结果证实了该方法的有效性.