永磁同步电动机传动系统的模型算法控制

综合模型算法控制（ＭＡＣ）在线实时预测、优化、反馈校正的优点,提出一种用于永磁同步电动机（ＰＭＳＭ）传动系统的ＭＡＣ方案。采用ＰＭＳＭ的二阶ＡＲＭＡ模型为预测控制的参数模型,并在此基础上进行优化、校正、算法简单,能很好地满足动态较快的电动机实生要求。对系统的稳定性和鲁棒性进行了分析、论证,表明无论模型如何失配,系统均稳定、无输出静差,鲁棒性强。仿真和实验结果进一步证明永磁同步电动机模型算法控制（Ｐ     

非线性预测函数控制研究与应用

针对非线性预测函数控制,分析了基于智能模型的非线性预测模型的优缺点,提出基于特征模型的非线性预测模型。其结合被控对象的动力学特征和控制性能要求,用一个二阶的慢时变线性模型表征原先的被控对象,适用于高阶线性对象和一般的非线性对象。将特征模型作为非线性预测模型,即可获得基于特征模型的非线性预测函数控制算法。提出利用测试建模法获取特征模型,通过在不同的工作条件下测试非线性对象,获得一族曲线,利用系数区间表示特征方程中的系数,避免了特征模型慢时变参数的在线辨识问题,从而使该算法具有运算速度快、控制性能优、适用范围广的特点。结合连续搅拌式罐反应器的温度控制和电厂球磨机入口负压的控制开展了应用研究。     

基于模糊建模技术的PEMFC非线性控制

针对PEMFC等一类具有严重非线性的复杂被控对象,提出一种基于模糊模型的非线性预测控制算法对PEM-FC系统进行建模与控制。在建模与控制过程中,采用离线学习和在线修正辨识出对象的模糊模型;其中,模型的参数通过模糊聚类初始化和离线反向传播算法进行学习,必要时,可通过在线调整后件参数,使模型的预测精度能满足实时控制的需要。线性辨识方法在线建立PEMFC控制系统的T-S模糊预测模型,然后基于分支定界法的基本原理对控制量进行离散寻优,从而实现PEMFC的非线性预测控制。仿真和实验结果证明了该算法的有效性和优越性。     

信息两则

再热汽温模型算法控制的仿真研究预测控制是７０年代后期产生的新型计算机控制算法。模型算法控制（ＭＡＣ）是其中之一。预测控制算法简单、易于计算机实现,对待控过程的模型化要求低,控制的最优性较好,并对复杂系统具有较强的适应性。电厂锅炉的再热汽温过程通道长...     

国内科技信息

▲再热汽温模型算法控制的仿真研究预测控制是７０年代后期产生的新型计算机控制算法。模型算法控制（ＭＡＣ）是其中之一。预测控制算法简单、易于计算机实现，对待控过程的模型化要求低，控制的最优性较好，并对复杂系统具有较强的适应性。电厂锅炉的再热汽温过程通道长...     

再热汽温模型算法控制的仿真研究

论述了模型算法控制（ＭＡＣ）方法在电厂锅炉再热汽温控制中的应用及其仿真研究的结果。针对再热汽温受负荷扰动影响较大的特点,在ＭＡＣ控制器上增加了前馈动态补偿器。仿真试验表明,ＭＡＣ用于再热汽温控制的效果明显优于常规ＰＩＤ;带有前馈的ＭＡＣ能更有效抑制负荷扰动。     

直流锅炉超超临界机组协调系统多变量预测控制方法

在分析直流锅炉超超临界机组协调控制系统被控对象特点的基础上,得到被控对象传递函数数学结构形式,建立3输入-3输出模型,并将其简化为2输入-2输出模型。采用约束条件下的多变量预测控制算法,提高协调控制系统的控制品质;采用Block模块对约束条件进行简化,提高预测控制算法的计算速度;采用基于滚动窗口的最小二乘法对协调控制系统被控对象实现在线辨识,提高预测控制模型的精度。依据模糊规则建立机组协调控制系统,并以其为非线性研究对象进行了滑压模式下定负荷和变负荷仿真试验。结果表明:采用多变量预测控制算法的控制品质优于传统PID控制,且计算速度是传统预测控制算法的5~6倍。     

基于CARMA模型的自校正预测PID调节器的应用

本文分析了用于离散控制系统常规ＰＩＤ调节器的两种典型算法，提出了基于ＣＡＲＭＡ模型自校正极点配置预测ＰＩＤ调节器新结构。并在电阻加热炉温度控制系统中获得了成功应用。取得了令人满意的控制效果。     

中储式钢球磨煤机制粉系统控制研究

火电厂中储式制粉系统钢球磨煤机(球磨机)为多变量耦合、大滞后及非线性复杂被控对象,传统采用的3套独立PID控制系统不具有自适应性和解耦性,故自动控制效果不理想。为此,以火电厂中储式制粉系统球磨机为对象,基于预测控制对其进行了控制研究,提出了球磨机控制方法和存在问题,给出了仿真模型,并对球磨机模型预测控制与常规PID控制进行仿真比较。结果表明,模型预测控制较常规PID控制,控制效果具有显著改善。     

机器人关节电机的广义预测控制

机器人关节电机控制系统具有非线性和参数变化的特点,基于被控对象精准数学模型的传统控制方法难以对其进行有效的控制。以四足机器人髋关节电机为研究对象,首先分析了系统的机理,建立了被控对象的CARIMA(Controlled Auto-Regressive Integrated Moving Average,受控自回归积分滑动平均)模型;接着提出了一种基于复合神经网络的广义预测控制方法,即由LNN(Linear Neural Network,线性神经网络)和GPFN(Gaussian Poten-tial Function Networks,高斯基函数网络)构成的复合网络对被控对象进行在线辨识,广义预测控制器利用辨识的结果,多步预测,滚动优化,对四足机器人髋关节电机的角位移进行有效控制;最后假定系统存在Stribeck型非线性摩擦,在负载转动惯量缓慢变化和突变的情况下进行了仿真试验,结果表明,该方法具有较强的适应能力,体现了很强的鲁棒性,取得了令人满意的控制效果。     

基于预估的用户谐波评估方法

谐波源接入电网投产试验,根据小容量试验数据来预测满载时谐波发射水平有助于现场评价负荷电能质量问题,预控电网设备安全风险。该文提出了以负载容量为参数的变化谐波源通用预测模型及其求解步骤,并引入稳健回归算法对参数寻优以提高模型精度。在预测过程中,利用多个预测方法如线性模型、指数模型、乘幂模型构成预测模型群,对谐波电流数据进行拟合。该方法把建模对象当作黑箱,不考虑内部机理,可用于其他非线性负荷建模中。此外,通过对不同电网等值谐波阻抗参数辨识方法进行比较,提出统计回归方法有较好的准确度。最后,通过实例证明了该文提出的通用预测模型能较好地平衡拟合和外推,可以满足电能质量现场评估需求。     

应对风电功率爬坡事件备用需求分析和预防控制

针对风电功率爬坡事件会严重影响系统有功平衡,甚至导致频率越限或失负荷等问题,提出一种应对风电功率爬坡事件的备用需求分析方法和预防控制策略。首先,基于序列运算理论将爬坡事件在时序上的概率预测结果转化为各时间断面上爬坡量的概率分布,并在此基础上结合风险可接受程度对系统备用需求进行了分析。然后,提出一种应对爬坡事件的预防控制策略,过程中不断根据最新的爬坡事件预测信息对调度计划进行调整,调整量包括风电场减载量、常规机组计划出力和备用容量。以含风电场的IEEE-RTS24为例对所提模型进行了仿真验证,结果表明该方法可对爬坡事件作用下系统运行风险进行准确评估,并可将风险控制在可接受范围内。     

直流变换器并联系统动态均流的非线性控制

基于微分几何理论，该文针对并联直流变换器提出了一种新颖的非线性动态均流控制策略。文章首先利用开关脉冲分段函数建立了两相交错并联变换器两输入两输出仿射非线性模型，推导出对应的非线性坐标变换矩阵和非线性状态反馈规律表达式，得到状态反馈精确线性化模型。接着文章利用二次型最优控制对线性化模型进行动态均流控制设计，得到精确线性化的状态反馈规律，建立了一种基于微分几何理论的非线性均流控制策略。研究表明，两相并联直流变换器通过状态反馈精确线性化得到的非线性均流控制策略，比现有PID均流控制有更好的动态均流特性，同时具有较好的动态和稳态品质。     

锅炉热力常规控制系统可靠性的分析计算

本文将介绍综合运用可靠性预计、故障分析、模糊加权与人的可靠性等理论,对某一具体实例进行小型燃煤机组热力常规控制系统运行可靠性的定量分析结果.     

基于神经网络非线性模型的多级工作点阶跃响应扩展DMC预测控制

利用前馈神经网络建立对象的非线性预测模型,在不同工作点对阶跃响应,建立它的局部线性模型,利用隶属函数进行加权得全局线模型,利用全局线性模型进行滚动优化,利用非线性预测模型校正线模型,实现非线性预测控制,仿真表明,文中提出了方法控制效果良好,满足实时要求。     

MOV 寿命预报的新方法

在大量试验分析的基础上，提出以ＭＯＶＩ（ｔ）曲线的特征点为依据，运用相似条件，预报其寿命的新方法。从对国产ＭＯＶ试品寿命预报表明，本文方法切实可行，值得推广应用。     

基于结构参数的开关磁阻电机非线性模型

开关磁阻电机(SRM)具有简单的结构,但其电磁关系却很复杂,且具有深度局部饱和效应,从而造成其高度的非线性。这是导致其精确数学模型难以建立的主要原因之一。文章根据给定的一套完整的电机结构参数,应用改进的快速非线性法和快速非线性仿真法,并给出相应的改进程序,将其应用在Matlab/Simulink环境下,建立了一种新型的开关磁阻电动机非线性仿真模型。仿真结果证明:该模型与现有的线性模型和准线性模型相比有很大改进,其结构较为简单,结果较为精确,能够准确反映开关磁阻电机的各项稳态性能,若在此模型基础上加上调速控制环节,对于有效分析开关磁阻电机各项性能和深一步研究SRM控制算法具有深刻意义。     

单元机组协调系统的非线性内模控制

协调系统的性能直接影响单元机组运行的安全性和经济性。为了克服非线性环节以及能量供需之间关联耦合作用对协调系统控制品质的影响，本文将反馈线性化方法与多变量内模控制结构结合，针对一个通用的非线性协调系统模型，设计出非线性内模协调控制器。文中分析了多变量非线性内模控制结构的鲁棒稳定性及动态性能。在不同负荷下的仿真试验表明，所设计的控制系统具有良好的解耦效果和抗干扰能力。     

基于T-S模糊模型的多变量非线性预测控制

针对多变量非线性系统预测控制的实时性问题,提出一种基于T-S模糊模型的预测控制快速算法.通过辨识建立非线性系统的T-S模糊模型,依据系统的运动特性和实际中控制输入增量的变化趋势选取特定基函数,将广义预测控制和预测函数控制相结合设计多变量预测控制律.该算法相比已有基于T-S模糊模型的多变量非线性广义预测控制算法大幅度减少了计算量,显著提高了控制的实时性.仿真结果验证了该算法的有效性.