带零动量轮航天器的逆系统方法姿态控制

为满足带零动量轮航天器姿态响应的快速性与准确性,将航天器姿态模型和飞轮机构及其补偿器视为广义控制对象,采用广义逆系统方法与内模原理相结合设计了复合控制器。在分析动量轮的摩擦阻力效应基础上,设计了基于飞轮非线性观测器的低、高速补偿器,在改变航天器惯量与加入干扰的情况下,通过仿真分析了复合控制的鲁棒性。逆系统实现了广义控制对象的解耦,内模闭环控制器弥补了解耦的非理想性,补偿器加快了姿态响应速度。仿真结果表明,逆系统与内模控制组成的复合控制器对带零动量轮航天器姿态控制是有效的,并且该控制器对航天器惯量参数和干扰具有较强的鲁棒性。     

四旋翼载重无人机双闭环轨迹跟踪控制

针对在常规滑模和PID控制下的四旋翼载重无人机在无人机飞行运动及负载变化时难以实现精准轨迹跟踪的问题,提出一种基于自适应非奇异终端滑模与改进的自抗扰控制相结合的双闭环轨迹跟踪控制方法。外环的位置控制系统采用自适应非奇异终端滑模控制算法,外环系统状态能在有限时间内迅速达到收敛平衡状态,增强了系统的鲁棒性;内环的姿态控制系统采用改进的自抗扰控制算法,设计一个新的非线性状态误差反馈函数,相比原来的状态误差反馈函数更平滑,较好地减小了误差反馈控制的抖振影响,闭环系统更加稳定。仿真结果证明,所设计的控制系统能精准快捷地实现了四旋翼载重无人机的轨迹跟踪控制。     

自抗扰控制器的飞机纵向运动控制律设计

为了实现较大包线内飞行速度和俯仰角变量的解耦控制,根据自抗扰控制器可以动态补偿系统模型扰动和外扰的特点,提出了利用自抗扰控制器对飞机纵向运动进行解耦控制的新方法。在飞机纵向回路中引入自抗扰控制器,实现了纵向速度和俯仰角变量的解耦控制。直接针对飞机的非线性模型设计的自抗扰控制器在很大的包线范围内不需要改变控制器的结构和参数,简化了设计过程。大包线范围内的仿真结果表明,系统具有良好的动态性能,控制器具有很强的鲁棒性。     

统一潮流控制器控制策略的研究与实现

对统一潮流控制器(UPFC)的数学模型、控制策略进行了具体的分析和设计,在两相同步旋转dq坐标系下建立了控制系统动态模型。考虑到有功和无功在dq坐标系下的相互影响,UPFC的串联逆变器采用了三环解耦控制,外环是功率环,中间环为电压环,内环为电流环,由于电流内环的快速响应,使得电流跟踪输入电压,提高系统的稳定性和动态响应性能。文中对UPFC实现的STATCOM和SSSC功能进行了系统的分析,并对其动态特性进行了深入的研究。最后利用实验验证了在UPFC中采用这种控制方式的有效性。     

一种四自由度运动平台及其姿态控制方法

为了减少无人机飞行控制算法调试的困难,需要一种地面试验设备以托举并限制飞行器的运动。为此提出了一种由绳索和丝杠复合驱动的四自由度运动平台,该平台垂直方向的直线运动由电机驱动丝杠提供,三个旋转方向的运动由四个电机拉动绳索驱动。为了实现该平台的位置和姿态控制,建立了该平台的动力学模型。由于平台各方向不同的动力学特性,使用模糊控制器实现的姿态补偿方法提高了系统的跟踪性能。通过仿真实验表明,该系统各方向调节时间小于0.2秒,位置跟踪误差为0,具有响应速度快、抗干扰能力强、定位精度高等优点,可以辅助完成飞行器控制系统的调试工作,具有重要的应用价值。     

永磁同步直线电动机位置伺服控制系统设计

为使永磁同步直线电动机XY平台具有更精确的跟踪性能,设计了直线电动机位置伺服控制系统.介绍了该系统用模糊神经网络的控制方法来提高系统的动态响应和跟踪精度,并采用动态结构的算法,在学习过程中动态地改变神经网络规则层节点数,不断优化控制性能.实验结果表明,该位置伺服控制系统具有超调量小、定位精度高的优点.     

基于准PR控制的锂电池储能并网系统功率控制

传统PQ控制下的锂电池储能系统需引入直流解耦分量,导致并网电能质量动态功率补偿性能受到影响,且控制结构较复杂.文章提出准比例谐振(PR)控制的锂电池储能并网系统的直接功率控制策略.该策略无需内环解耦,省去了锁相环的使用,简化了传统PQ控制的结构,彻底避免了控制系统内环直流解耦分量对控制系统的影响,实现了对交流量的无静差跟踪,使并网电能质量和功率动态响应速度有一定的提高.此外,提出一种全新的参数整定方法对准PR控制器的参数进行设计,以保证控制系统的稳定性和可靠性.构建改进后的锂电池储能并网系统仿真模型,验证了所设计并网系统的可行性和有效性.     

基于动态逆的无人机纵向控制律设计

针对无人机纵向机动飞行时产生的高耦合和非线性问题,提出了一种基于动态逆控制和根轨迹控制相结合的控制方法,消除系统中的非线性和纵横向各个通道间的耦合。设计了基于动态逆的角速率和姿态角控制器,实现无人机内回路角速率控制和外回路姿态角控制。仿真结果表明,基于动态逆的控制器能够很好地实现纵向角速率和姿态角控制。     

基于内模原理的双馈发电机功率解耦控制

双馈发电机有功、无功功率解耦控制是变速恒频风力发电系统的关键技术。在分析双馈发电机有功、无功功率解耦控制规律的基础上,对双馈发电机的交叉耦合电势采用内模控制解耦方案,使系统具有良好的输出动态性能。为了在设计的内模控制器中实现磁链和参数估计,采用一种基于模型参考方法的自适应定子磁链观测器,应用Lyapunov原理证明了电流估计误差的收敛性,使其估计值准确地跟踪其实际值。仿真结果表明,该方法实现了发电机有功功率和无功功率的充分解耦,提高了控制系统的准确性和鲁棒性。     

新型神经网络在钢球磨煤机制粉系统控制中的应用研究

采用新型对角回归神经网络来辩识系统模型,可对PID控制器参数进行整定,实现多变量解耦控制。应用该方法对火电厂钢球磨煤机出口温度和入口负压控制系统进行设计和仿真研究,仿真结果表明,控制系统无须专门解耦就能达到解耦目的,其控制稳定性高,鲁棒性强,调节响应速度快,动态偏差小,无静态偏差。     

PMSM伺服系统的控制

永磁同步电动机(PMSM)是一个复杂耦合的非线性系统,本文应用一种非线性控制方法--直接反馈线性化理论,通过对输出变量进行李微分,得到所需的坐标变换和非线性系统状态反馈,实现PMSM系统的输入输出线性化,同时也实现了系统的解耦.Matlab仿真结果表明,该控制方法对PMSM伺服系统具有良好的位置跟踪性能,而且能够有效降低转矩变化对位置跟踪性能的影响.     

永磁同步电动机伺服系统的直接反馈线性化控制

应用一种非线性控制方法一直接反馈线性化理论，通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机系统的输入输出线性化，同时也实现了系统的解耦。仿真结果表明：采用该控制方法的永磁同步电动机伺服系统具有良好的位置跟踪性能，而且能够有效降低转矩变化对位置跟踪性能的影响。     

二阶自抗扰控制器在三电机同步系统中的应用

分析了三电机同步控制系统数学模型,结合自抗扰控制理论特点,提出了一种新的基于二阶自抗扰控制器(ADRC)的三电机同步系统控制方案。设计了三个二阶ADRC分别对速度控制回路和两张力控制回路进行控制,实现了系统速度和张力之间的动态解耦。在二阶ADRC中,扩张状态观测器将系统模型内扰、外扰以及速度张力之间的耦合影响统一视为系统总扰动,对系统总扰动进行实时观测和补偿。结合西门子S7?300 PLC构建了实验平台,进行了解耦特性、跟踪性能和抗负载扰动能力测试实验。结果表明:二阶ADRC控制器不仅实现了三电机同步系统中速度和张力的解耦控制,还提高了系统的抗干扰能力,使系统具有较强的鲁棒性。     

基于自抗扰的单相PWM整流器直接功率控制

为改善单相两电平PWM整流器的动态性能,本文在传统外环采用PI控制,内环采用功率前馈解耦直接功率控制的双闭环控制方法基础上,提出一种改进控制策略,即引入基于线性自抗扰(LADRC)的电压外环,以减小直流侧电压的超调量,提高系统的响应速度,并增强其抗负载扰动能力。进一步在功率前馈解耦控制的基础上,引入二阶广义积分(SOGI)构建虚拟正交分量,以提高网侧电流对电压的追踪能力,提升系统的动态性能。最后,通过MATLAB/Simulink建立系统仿真模型并进行仿真,对所提出改进控制策略的可行性和有效性进行了验证。     

永磁同步电机系统线性化H∞鲁棒控制

针对内埋式永磁同步电机伺服系统,研究了一种线性化H∞鲁棒控制方法。该方法基于微分几何理论,利用输入输出解耦线性化技术将系统模型转化为线性模型;然后采用最大转矩比电流控制策略增加系统的转矩输出能力;针对负载干扰设计了负载转矩观测器;最后基于线性化模型设计了H∞鲁棒控制器,提高系统对内埋式永磁同步电机系统参数变化的鲁棒性。仿真实验结果表明基于微分几何输入输出解耦H∞鲁棒控制伺服系统有较好的动态性能、抗干扰性能、跟踪性能和鲁棒性能。     

Adaptive robust output feedback control for attitude tracking of quadrotor unmanned aerial vehicles

This work proposes a new adaptive robust output feedback control method for attitude reference tracking of a quadrotor unmanned aerial vehicle without using the angular velocity measurements. By using the K-filters well known in the adaptive control community, the necessity of velocity measurements or estimating is avoided. The attitude system model is transformed into a second-order model where the angular velocity measurements are not involved. However, the model includes mismatched uncertainties which should be estimated and compensated by the disturbance observers (DOBs). The controller is designed in a backstepping manner, and the dynamic surface technique is adopted to avoid the explosion of the controller complexity. For each Euler angle axis, the prescribed performance control technique is adopted to ensure a prescribed performance, the lumped disturbance is compensated by a DOB, and furthermore an adaptive law is introduced to adaptively update the corresponding uncertain inertia parameter which affects the control performance significantly. The control performance of the overall control system is analyzed rigorously from the viewpoint of input-to-state practical stability. In addition, it is shown how the adaptive laws contribute to improving the control performance. And simulation examples are provided to demonstrate the performance of the proposed method.     

复杂交流多电机系统的研究

针对多变量非线性耦合的多电机同步系统,建立了按转子磁场定向的物理模型,设计了基于自抗扰控制器的多电机同步系统。利用扩张状态观测器对外界的扰动进行观测和补偿,将多电机系统进行确定化和近似线性化处理。基于PLC构建的多电机实验平台,进行了抗扰、解耦特性测试实验。结果表明,采用自抗扰控制方法可以实现系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能和鲁棒性能。     

基于ESKF-MPC的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

四旋翼无人机的轨迹跟踪控制容易受到风扰和测量噪声的影响,针对上述问题, 提出了一种基于扩展状态卡尔曼滤波 (extended state based Kalman filter, ESKF)的模型预测控制(model predictive control, MPC)方法。 首先, 采用牛顿-欧拉方法建 立风扰影响下的四旋翼无人机动力学模型; 然后, 位置控制采用基于误差模型的 MPC 方法, 利用 ESKF 估计风扰并对控制量 进行前馈补偿; 采用反馈线性化方法将姿态动力学模型线性化, 并设计基于 ESKF-MPC 的姿态控制器;最后, 仿真结果表明测 量噪声方差为 0. 000 1 时该方法的位置跟踪均方误差比自抗扰控制方法的误差小 0. 013 m, 当方差大于 0. 000 1 时自抗扰控制 方法使得系统不稳定,而本文的方法仍可以实现较好的位置跟踪。     

Model predictive control of grid-connected PV power generation system considering optimal MPPT control of PV modules

Because of system constraints caused by the external environment and grid faults, the conventional maximum power point tracking (MPPT) and inverter control methods of a PV power generation system cannot achieve optimal power output. They can also lead to misjudgments and poor dynamic performance. To address these issues, this paper proposes a new MPPT method of PV modules based on model predictive control (MPC) and a finite control set model predictive current control (FCS-MPCC) of an inverter. Using the identification model of PV arrays, the module-based MPC controller is designed, and maximum output power is achieved by coordinating the optimal combination of spectral wavelength and module temperature. An FCS-MPCC algorithm is then designed to predict the inverter current under different voltage vectors, the optimal voltage vector is selected according to the optimal value function, and the corresponding optimal switching state is applied to power semiconductor devices of the inverter. The MPPT performance of the MPC controller and the responses of the inverter under different constraints are verified, and the steady-state and dynamic control effects of the inverter using FCS-MPCC are compared with the traditional feedforward decoupling PI control in Matlab/Simulink. The results show that MPC has better tracking performance under constraints, and the system has faster and more accurate dynamic response and flexibility than conventional PI control.     

Model predictive control of grid-connected PV power generation system considering optimal MPPT control of PV modules

Because of system constraints caused by the external environment and grid faults, the conventional maximum power point tracking (MPPT) and inverter control methods of a PV power generation system cannot achieve optimal power output. They can also lead to misjudgments and poor dynamic performance. To address these issues, this paper proposes a new MPPT method of PV modules based on model predictive control (MPC) and a finite control set model predictive current control (FCS-MPCC) of an inverter. Using the identification model of PV arrays, the module-based MPC controller is designed, and maximum output power is achieved by coordinating the optimal combination of spectral wavelength and module temperature. An FCS-MPCC algorithm is then designed to predict the inverter current under different voltage vectors, the optimal voltage vector is selected according to the optimal value function, and the corresponding optimal switching state is applied to power semiconductor devices of the inverter. The MPPT performance of the MPC controller and the responses of the inverter under different constraints are verified, and the steady-state and dynamic control effects of the inverter using FCS-MPCC are compared with the traditional feedforward decoupling PI control in Matlab/Simulink. The results show that MPC has better tracking performance under constraints, and the system has faster and more accurate dynamic response and flexibility than conventional PI control.