永磁同步电动机的鲁棒MR-ILQ最优电流控制

提出了永磁同步电动机鲁棒参考模型逆线性二次型最优电流控制系统的结构和数学模型,设计了最优电流控制系统的伺服控制器,分析了系统的鲁棒稳定性和鲁棒跟踪性能．以内埋式永磁同步电动机为例,对系统进行了仿真研究．仿真结果表明,系统对参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性,可以实现高精度的电流控制和动态解耦。     

先进战斗机控制系统鲁棒性评估

发展了一种基于Monte Carlo方法的评价控制系统鲁棒性能的方法;提出了鲁棒度的定义,给出了具体的系统鲁棒性量化指标及计算方法;它能直观并且定量地得到系统在任意给定性能水平下的鲁棒度数值,从而可对不同控制系统鲁棒性能的优劣做出比较,得到更为全面真实的系统鲁棒性能的评价结果;并通过仿真验证了所提出的控制系统鲁棒性评估算法的有效性.     

飞行控制系统鲁棒性定量评估方法研究

优化飞控系统性能的研究,针对控制飞行系统性能要求性能的稳定性和精确性是重要指标.为实现上述指标的评估,传统的方法对控制系统鲁棒性的评估仅限于定性评价,进行定量评估是当前的一个难点.提出鲁棒度的概念,结合层次分析法(AHP),提出一种概率鲁棒分析的鲁棒性定量评价方法,对飞行控制系统进行性能评估,通过在任意给定性能水平下的性能可接受概率值计算,得出系统鲁棒性能的定量评价,可以较为直观地对不同飞行控制系统鲁棒性能的优劣做出比较,从而解决了飞行控制系统鲁棒性定量评估方法.仿真结果进一步验证了算法的有效性.     

不确定模糊Delta算子系统的鲁棒H∞控制

研究了一类T-S模糊Delta算子系统的鲁棒H_∞控制问题.首先利用LMI形式给出了模糊Delta算子系统鲁棒镇定的充分条件,然后构造了可使闭环系统鲁棒稳定且对可允许的参数变化满足H_∞性能的状态反馈控制律.本文结果统一了连续与离散模糊系统的鲁棒H_∞镇定设计结论,数值算例说明了方法的可行性.     

考虑执行机构饱和的轧机速度鲁棒控制

针对具有执行机构饱和特性和有界干扰的轧机速度被控对象,给出了闭环系统满足不变性及L2干扰抑制性能的充分条件,然后基于线性矩阵不等式(LMI)方法设计了直流电机驱动的轧机速度系统状态反馈鲁棒控制器.仿真结果表明,所设计的轧机速度鲁棒控制系统跟踪误差随着饱和度λ的增大而增大.为保证系统具有优良的跟踪性能,通常选取较小的λ.所设计的状态反馈鲁棒控制系统具有较好的干扰抑制性能和鲁棒稳定性,对时变复合信号也能获得有效跟踪.     

基于鲁棒右互质分解的直流伺服系统精确跟踪控制

对含有不确定性的直流伺服控制系统,通过应用鲁棒右互质分解方法,设计了一种基于鲁棒右互质分解的精确跟踪控制系统;通常情况下,直流伺服系统中存在诸如非线性特性及参数辨识引起的模型误差和外界扰动,在设计的控制系统中,未知模型误差和外界扰动对系统性能的影响都被看作直流伺服系统的不确定性;在考虑到这些不确定性情况下,设计了一种基于鲁棒右互质分解理论的精确跟踪控制;首先在考虑未知的不确定模型影响系统性能指标的情况下,设计了一种基于演算子理论的反馈控制结构,此结构可以消除不确定模型的影响,在此基础上,设计了基于鲁棒右互质分解的鲁棒精确跟踪控制系统,得出精确跟踪条件;仿真结果表明使用提出的方法可以有效地消除不确定性,使得伺服系统具有很强的鲁棒性和精确跟踪能力。     

参数不确定性系统二次保性能控制的鲁棒性

讨论参数不确定性系统二次保性能控制的鲁棒性问题,给出了一种参数依赖的二次保性能控制鲁棒界,以及通过优化该鲁棒界来增加二次保性能闭环控制系统鲁棒性的算法和优化步骤。     

不确定广义系统鲁棒镇定控制器的设计

讨论了线性定常广义系统的稳定性, 给出了这种系统H_∞ 范数形式的稳定性判据, 在此基础上, 利用线性矩阵不等式 (LMI)方法讨论了含有不确定参数的线性广义控制系统的鲁棒镇定问题, 并相应地给出了鲁棒镇定控制器的设计.     

一种时滞过程内模PID控制器鲁棒整定方法

针对典型的一阶时滞（FOPTD）、二阶时滞（SOPTD）以及一阶时滞积分（FODI）过程,提出了一种简便的内模PID控制器设计和参数整定方法。 用一阶泰勒级数逼近系统模型的时滞项,导出内模PID控制器参数表达式,且仅有一个可调参数β,该可调参数与系统的动态性能和鲁棒性直接相关。基于控制系统的鲁棒性能指标给出了控制器可调参数β进行鲁棒整定的解析表达式。仿真结果表明,该方法可使系统同时获得良好的设定值跟踪特性、扰动抑制特性和克服参数变化的鲁棒性。        

一种新的线性时变系统鲁棒自适应控制算法

提出一种新的线性时变系统间接自适应控制算法，以保证控制系统对一类未建模动态，有界扰动及系统参数变化同时具有鲁棒性；采用的修正死区方法不需要未建模动态和外部扰动上界参数的先验信息，并且给出了时变控制系统稳定性结果及鲁棒性能分析。     

基于互补滑模控制和迭代学习控制的永磁直线同步电动机速度控制

为满足永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统高速度高精度的要求,抑制不确定性对系统性能的影响,提出一种互补滑模控制(CSMC)和迭代学习控制(ILC)相结合的控制方法.该方法结合了CSMC强鲁棒性的优点和ILC跟踪精度高的特点,以CSMC中积分滑模面为基础设计新型迭代学习律,既可利用ILC对系统未建模动态进行估计,抑制端部效应、齿槽效应和摩擦力等周期不确定性的影响,又可利用CSMC减小参数变化和外部扰动等非周期不确定性对系统的影响,从而提高控制器的收敛速度和收敛精度,保证系统具有较强的速度跟踪性能.实验结果表明,该方法有效地提高了系统的动态响应能力,改善了速度跟踪精度.     

基于RBF神经网络补偿的直线伺服系统滑模鲁棒跟踪控制

永磁直线伺服系统具有高速、高响应和直接驱动等优点,但负载扰动、端部效应、非线性摩擦及系统参数变化会降低系统的伺服性能.为了在保证系统的跟踪性能的基础上.消除上述不确定性因素的影响,本文提出一种将变结构控制(VSC)和径向基函数神经网络(RBFNN)相结合的鲁棒跟踪控制策略.变结构控制具有快速响应,对不确定因素的不变性的优点.但是其“抖振”现象将影响直线伺服系统的平稳性和定位精度.采用径向基函数神经网络来模拟端部效应、参数变化、摩擦和外部负载等不确定因素,引入带死区的目标函数以缩短学习过程.通过RBFNN的补偿控制来减弱“抖振”输入的程度,进一步提高系统的稳态精度.仿真结果表明,该方案对直线伺服系统不确定性有很强的鲁棒性,同时,系统具有较好的跟踪性能,大大提高了直接驱动直线伺服系统的鲁棒跟踪精度.     

基于LPV观测器的永磁同步电机反推控制

针对永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)无速度传感器转速跟踪控制精度问题,提出了一种基于线性变参数(Lineeo Parameteo Varying,LPV)转速观测器的永磁同步电机反推控制方法。该方法首先根据PMSM的LPV模型,推导出电机的凸胞形顶点方程;然后利用Lyapunov稳定性理论,获得了基于线性矩阵不等式(Lineeo Matrix Inequality,LMI)的观测器设计方法,构造了PMSM的LPV观测器,实现对电机转速及定子交轴电流的重构;最后运用反推控制策略,设计电机闭环系统控制器,实现对电机转速的高精度跟踪控制。仿真结果表明,该方法相较与传统PI矢量控制,跟踪精度高、响应快、抗负载扰动强,对实现PMSM的无速度传感器高精度转速跟踪控制具有重要意义。     

基于扩张状态观测器的磁通切换永磁电机的无传感器控制

将线性自抗扰控制应用于磁通切换永磁电机（FSPMM）的无速度传感器控制中,采用线性扩张状态观测器（LESO）构造FSPMM的转速观测器,实现对转速准确而快速的实时估计;设计线性自抗扰控制器（LADRC）作为转速环调节器,系统的鲁棒性被提高了.仿真结果验证了所设计的基于LESO的无传感器LADRC控制策略能够使FSPMM可靠稳定运行,LESO提升了系统的观测精度和响应速度,克服了滑模观测器（SMO）带来的高频抖振和滞后现象;与基于SMO的无传感器PI控制策略相比,所提的控制策略在负载扰动和参数摄动时具有更强的鲁棒性.     

Design of adaptive robust guaranteed cost controller for wind power generator

According to the increasing requirement of the wind energy utilization and the dynamic stability in the variable speed variable pitch wind power generation system, a linear parameter varying (LPV) system model is established and a new adaptive robust guaranteed cost controller (AGCC) is proposed in this paper. First, the uncertain parameters of the system are estimated by using the adaptive method, then the estimated uncertain parameters and robust guaranteed cost control method are used to design a state feedback controller. The controller’s feedback gain is obtained by solving a set of linear matrix inequality (LMI) constraints, such that the controller can meet a quadratic performance evaluation criterion. The simulation results show that we can realize the goal of maximum wind energy capture in low wind speed by the optimal torque control and constant power control in high wind speed by variable pitch control with good dynamic characteristics, robustness and the ability of suppressing disturbance.     

LPV系统加权函数法的鲁棒跟踪设计

线性时变系统的重要一类是处理对象中状态空间矩阵的时变物理参数,如何设计控制器使系统满足设计指标是控制中的关键问题。研究了基于加权函数法的线性变参数(LPV)系统设计方法与过程,并指出了参数不确定系统的信号跟踪、系统的稳定性和干扰抑制问题,这三者与控制性能指标设计问题之间是可以相互转化的。通过选择加权函数,转变为线性分式的控制问题求解,从而达到提高系统的鲁棒性能,降低保守性的目的。最后,通过实际的感应电机转子磁链跟踪系统,采用基于LPV鲁棒加权函数法设计其控制器,仿真实现了它对输入磁链参考信号的有效跟踪,且它能有效抑制外界干扰,从而验证了此方法设计的控制器的有效性。     

基于RBF辨识的神经元PID直线伺服控制

针对永磁直线同步电动机(PMLSM)直接驱动的伺服系统,提出了一种基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应的优化跟踪控制策略,解决了系统快速精确地跟踪与抗扰性能之间的矛盾.利用RBF神经网络作为辨识器,实现对被控对象Jacobian信息精确辨识,以基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID作为控制器,从而保证系统具有较强的鲁棒性能.仿真结果表明,该方案在保证伺服系统快速跟踪性能的同时,对系统参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性.     

气动人工肌肉关节的迭代反馈整定控制及优化

气动人工肌肉关节（PMA）具有低成本、柔顺性和与生物肌肉类似的力学特性等优点，在医疗设备、仿生机器人等领域得到广泛应用.本文针对气动人工肌肉充气变形过程中存在的强非线性、时变性和控制参数难以确定的问题，提出了一种基于迭代反馈整定（IFT）算法的数据驱动优化控制策略，直接基于系统的输入输出数据，定义跟踪性能准则函数并采用Gauss-Newton估计算法实现对PID控制器参数的迭代整定，并通过引入辅助因子获取性能准则函数加权因子的最优值进一步加快了IFT算法的收敛速度.仿真结果表明，该方法相对于Ziegler-Nichols等传统PID参数整定方法可以有效提高控制系统的跟踪性能和鲁棒性.     

基于永磁同步电机的LPV转速观测器设计

针对提高永磁同步电机无位置传感器速度跟踪控制精度问题,提出了一种基于线性变参数(Linear Parameter Varying,LPV)转速观测器设计方法。该方法借助状态估计实现对旋转坐标系下定子电流、转子角转速等状态的重构。首先根据LPV电机模型,推导出观测器的LPV状态模型方程,然后根据Lyapunov稳定性理论,获得闭环系统的稳定性条件,再利用奇异值分解方法,将Lyapunov稳定性条件转化为线性矩阵不等式条件,通过求解不同凸胞形顶点处的观测器增益矩阵,最终合成反馈增益,实现对电机的高精度的速度跟踪控制。仿真结果表明,该观测器能够快速准确的跟踪上电机转速。