基于多变量参考的风电机组解耦控制方法及仿真验证

变桨变速型风电机组分别采用变桨和转矩调节控制模式。解耦控制被用于平滑切换2种控制模式,避免转矩与变桨调节同时作用或频繁切换带来的机组转速和功率振荡问题。提出一种基于变桨角度、转矩输出、发电机转速等多种变量参考的变桨转矩解耦控制方法,并引入时间迟滞判断条件,实现转矩控制和变桨控制的解耦。采用上述解耦控制策略,基于PLC可编程控制器、Bladed仿真软件构建了3 MW双馈型风电机组控制系统及仿真模型。结果表明,额定风况附近,风电机组平均功率波动在±50 k W以内,统计功率曲线达到设计功率曲线要求,可满足额定风况附近风电机组的控制需求。     

基于T-S型模糊加权的多模软切换的风电机组变桨控制

变桨控制是确保风电机组在额定风速以上恒功率运行的一种有效的控制方式。变桨控制执行机构的动作频繁且幅度较大,增加了风电机组各部分的机械疲劳载荷,影响发电机的输出电能质量和机组的使用寿命;现有的切换控制方法多数只在某一阈值进行切换,导致切换振荡。针对上述问题,提出了基于T-S型模糊加权的多模软切换变桨控制策略,该方法将智能控制与传统控制相结合,根据风电机组发电机的实时转速与其额定转速的偏差及其变化率,利用T-S型模糊推理,完成基于模糊控制、模糊自适应PID控制和PI控制的多模控制器输出的平滑过渡,实现软切换,其优点是兼顾3种控制方法的优势,解决了切换振荡问题。搭建了永磁直驱风力发电机组变桨的多模软切换控制的仿真模型。仿真结果表明,此方法展现了3种控制方法的优点,克服了切换振荡,减缓了执行机构的频繁动作,使桨距角调节更加平滑,输出功率精度更高,脉动更小。     

风机变桨距非线性预测控制算法

变桨控制技术是MW级大型变速变桨风力发电机组的核心控制技术之一,通过变桨控制可以保证风电机组输出功率恒定在额定功率附近.由于风轮的强非线性特性,采用常规的PID控制器往往面临参数难以设计以及参数缺乏自整定能力的问题.提出了基于遗传算法的变桨距非线性预测控制器设计方法,根据优化和反馈校正的预测控制思想,针对风轮非线性控制对象设计了一种基于智能搜索方法的带约束的非线性预测控制算法进行仿真.仿真结果表明算法对非线性对象控制中具有很好的约束预测控制性能.与传统PI算法相比,具有响应快速、超调小、抗干扰能力好的特点,并通过优化算法滚动局部寻优,减少了设计的工作量和提高了设计效率.     

基于离散系统的滑模变结构PI调节器

本文采用离散滑模变结构控制方案，提出了一种新型PI调节器设计方案，给出了离散滑模变结构PI调节器滑模存在条件及调节器设计方案。理论分析和仿真结果表明，该调节器使对象具有良好的鲁棒性和性能指标，能消除持续恒定干扰造成的静态偏差。控制器输出切换极小，为快速的运动控制提供了一种新方案。     

机器人离散滑模变结构—PI控制器

本文采用离散滑模变结构控制方法，针对机器人提出了一种滑模变结构——ＰＩ控制方案，给出了该控制方案滑模存在条件及控制器设计方案。该控制器将离散滑模变结构控制和ＰＩ控制两者的优点有机地结合起来，理论分析和仿真结果表明该控制器能使机器人在各种复杂非线性动力学情况下具有良好的性能指标。这种控制器输出切换小，可以投入应用。     

一类航天器的变结构反馈控制

从工程的角度出发，采用拉格朗日方程建立一类挠性多体航天嚣方程。将滑动模态变结构控制和PI反馈控制有机地结合起来，针对一类航天器提出了一种新型的PI反馈控制方案。该方法主要针对变结构控制应用过程中的抖动问题，采用频率形式的性能指标设计滑动模态切换面来使系统中的高频和低频模态振动最小。整个设计方案简单而又系统化，对于减小抖动。直至抑制一类柔性航天器的各种模态的抖动是有效的。     

基于网络的嵌入式无刷直流电机调速系统的研究

针对网络化电机远程闭环控制系统的实时性问题,提出了一种基于以太网的嵌入式无刷直流电机远程控制系统设计方案.系统包括双控制器、无刷直流电机远程控制器及现场控制器.远程控制器实现无刷直流电机双闭环控制.本地控制器作为执行器,控制电机运行,并实时采集无刷直流电机运行状态参数,通过以太网传输给远程控制器.控制器采用嵌入式操作系统μC/OS-Ⅱ作为系统管理软件,以实现可靠的多任务运行.电机控制系统采用双闭环控制,速度调节器为PI控制和模糊控制相结合,电流环为PID控制.仿真结果表明,模糊自适应PI控制算法的引入能够补偿网络延时对系统控制性能的影响,改善系统的动态特性.     

MW级风电系统的变桨距控制及载荷优化

针对风速的随机性及不确定性的特性,以及大型变速变桨风电机组(Variable Speed Variable Pitch Wind Turbine,VSVP)在桨距控制过程中,由于其大转动惯量造成发电机转速响应延迟的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波算法的风轮气动转矩观测器,并将气动转矩与参考转矩偏差作为控制器输入以及时响应外界风速变化.针对变桨过程中普遍存在的塔架前后振动和传动链扭转振动问题,提出了通过在原有控制策略的基础上采用加速度反馈和阻尼滤波的方式得到附加桨距角和转矩,从而抑制振动的控制方式.利用Bladed编制了外部控制嚣对某2MW风力发电机组进行仿真,验证了该算法的可靠性,将所提出的控制策略应用于MW级风力发电机组,能够改善桨距控制的动态特性,并有效降低关键部位疲劳载荷.     

应用于直流电机调速系统的变参数PI控制器

针对传统双模控制用于速度控制系统时存在的问题，提出了一种变参数PI控制器。该控制器对传统双模控制的切换条件进行了修正，无论在快速跟踪阶跃给定，还是有效抗负载扰动，均有更为优良的动态性能。     

基于偏航尾流模型的风场尾流主动控制

风场尾流效应不但会造成发电量损失,也会引起湍流增加进而对机组疲劳/极限寿命造成很大的影响。结合现场风场案例,本文在传统的尾流计算Jensen模型基础上,引入偏航对尾流扩散、强度和范围的影响,建立了新的偏航尾流模型,大幅度提高尾流预测的精度。最后,通过主动尾流控制,可以减小尾流影响,提升风场发电能力2-5%。     

三相电压型PWM整流器的滑模变结构控制

本文针对传统PWM整流器直接功率控制中PWM整流器的非线性特性,PI控制器的滞后性及其比例积分系数对系统参数的敏感性这些缺点,根据三相电压型PwM整流器在d—q两相同步旋转坐标下的数学模型,结合滑模变结构控制对系统参数摄动不敏感与整流器直接功率控制动态响应快的优点,提出了一种基于PWM整流器功率控制数学模型的滑模变结构控制算法。MATLAB／SIMULINK下的仿真结果表明,滑模算法具有更好的动态响应以及抗干扰性。     

基于场景变化的传输控制协议拥塞控制切换方案

针对轻量级基于学习的拥塞控制算法在某些场景下性能表现会出现断崖式下滑的问题,提出了一种基于场景变化的传输控制协议拥塞控制切换方案。首先,该方案模拟实时的网络环境;然后,根据实时的环境参数来识别场景;最后,将当前的拥塞控制算法切换至该场景下相对最优的轻量级基于学习的拥塞控制算法。实验结果表明,所提方案相较于原来使用单个拥塞控制算法的方案,例如测量瓶颈链路带宽和时延的拥塞控制（BBR）方案、面向性能的拥塞控制（PCC）方案等,可以使不同场景下的网络性能得到显著提升,总吞吐量增幅达到5%以上,总时延降幅达到10%以上。     

基于模糊PI控制的电动汽车双向DC/DC变换器

电动汽车直流动力源的特殊性和对驱动性能的高品质要求决定车用DC/DC变换器要有稳定的电压、电流输出.针对DC/DC变换器在车辆行驶状态切换过程中呈现的严重非线性问题,提出了电流环沿用传统PI控制,电压环采用模糊PI控制的双闭环斩波控制方案;在分析双向DC/DC变换器工作原理的基础上,根据变换器自身的变结构特性,设计了模...     

广义预测控制器系数直接算法

为了简化广义预测控制算法的分析与设计，提出了广义预测控制器系数直接计算方法．该方法利用过程模型直接递推，把广义预测控制律表达成控制器系数与参考轨迹及过程历史信息乘积的形式．其控制器系数计算只与模型参数及设计参数有关，避免了在线求解Diophantine方程、输出预测表达式及自由响应项，简化了设计思路，减少了在线运算量．在一个DCS控制的非线性液位装置上得到的对比实验结果表明该方法是可行和有效的．     

预测PI时滞网络拥塞控制算法设计及性能分析

针对网络中存在的大时滞给主动队列管理算法性能带来的不利影响,将Sm ith预估器与Dahlin算法相结合,提出了一种预测PI拥塞控制算法,首先利用Sm ith预估器补偿时延滞后,克服了大时滞给系统性能带来的影响;然后按Dahlin算法设计控制器,把控制器参数和预估对象模型参数相结合,既减少了整定参数,也避免了参数整定时的相互影响.同时,利用经典控制理论方法分析了系统稳定性和存在链路容量干扰时瓶颈队列的暂态、稳态特性.仿真结果显示预测PI算法控制性能优于RED,PI算法及具有较强的鲁棒性.     

SCARA机器人的模糊自适应滑模控制

为了提高SCARA机器人的轨迹跟踪控制性能,提出一种双模糊自适应滑模控制;采用一自适应模糊控制器,根据滑模到达条件对滑模切换增益进行估算,消除滑模控制中输出力矩的抖振现象,增强其对不确定性因素的适应能力;采用另一自适应模糊控制器对指数趋近律系数进行修正,改善由于大范围初始位姿产生的偏差而引起的大力矩和速度跳变问题;基于Lyapunov方法进行了稳定性证明,保证控制系统的稳定性与收敛性;仿真实验结果表明,该方法应用于SCARA机器人,跟踪效果良好并产生了平滑的力矩输出和速度输出.     

串联机器人的双模糊自适应滑模控制

提出了一种串联机器人的改进控制算法。采用一自适应模糊控制器,根据滑模到达条件对滑模切换增益进行估算,消除滑模控制中输出力矩的抖振现象,增强其对不确定性因素的适应能力。采用另一自适应模糊控制器对指数趋近律系数进行修正,改善由于大范围初始位姿产生的偏差而引起的大力矩和速度跳变问题。该方法无需确定被控对象的具体数学模型,具有强鲁棒性和高跟踪精度。基于Lyapunov方法进行了稳定性证明,保证控制系统的稳定性与收敛性。实验结果表明,该方法应用于串联机器人,跟踪效果良好并产生了平滑的力矩输出和速度输出。     

具有执行器故障的四旋翼无人机有限时间容错控制

本文主要研究了四旋翼无人机在外部干扰、执行器存在部分失效和偏置故障并发情况下有限时间轨迹跟踪的控制问题. 通过分析四旋翼无人机动力学特性, 构建了带有外部干扰、执行器机构故障的动力学模型. 基于鲁棒全局快速终端滑模控制算法, 设计了一种有限时间容错控制器, 提高了系统对故障的响应速度. 其次, 针对常值/时变故障和干扰,在控制器设计中采用改进的连续函数进行补偿, 减少了由切换函数引起的系统抖振, 并基于Lyapunov函数对控制器的稳定性进行了分析. 最后, 通过仿真实验验证了所设计控制器的有效性和可靠性, 同时存在执行器故障和外部干扰的情况下, 无人机能够实现较好的轨迹跟踪性能.     

高速列车多目标约束横向半主动控制算法研究

传统的高速列车横向半主动控制研究,主要以提高车体横向运行平稳性为目的;但车体与各部件之间通过二系悬挂与一系悬挂连接传递相互耦合振动作用,因此半主动控制在改善车体横向平稳性的同时,将导致构架横向振动和轮轨横向作用加剧,从而使得列车脱轨系数增大,列车运行安全性能变差;针对这一问题,提出在虚拟惯性阻尼半主动控制和脱轨安全半主动控制的基础上,设计两个控制回路的多目标约束下的混合半主动控制算法,在实现列车横向半主动控制提高平稳性的同时,控制脱轨系数的恶化,从而同时提高列车平稳性和脱轨安全性能;并利用Simpack建立了某型高速列车多刚体动力学模型,联合Matlab/Simulink建立了联合仿真分析系统对车体横向半主动控制进行研究;结果表明:采用多目标约束半主动控制算法后,车体横向振动加速度峰值和均方根值分别降低了36%和34%,平稳性改善了15%,脱轨系数减小了17%;可见采用多目标约束半主动控制算法不仅能够有效抑制车体横向振动,改善列车运行平稳性,而且还能减小列车脱轨系数,提高列车运行安全性。     

火电机组主蒸汽温度神经模糊-PID串级控制

如何将机组主蒸汽温度快速地控制在额定范围之内是火电厂热工过程控制面临的主要难题.针对超临界锅炉机组的主蒸汽温控制问题,提出一种基于神经模糊模型的火电机组主蒸汽温度自适应PID控制方案.根据采集到的减温水流量、高温过热器入口温度、主蒸汽流量、主蒸汽温度数据建立机组主蒸汽温度神经模糊模型,以此模型为基础实施主蒸汽温度自适应PID串级控制.内环采用PI控制器克服内部扰动,从而减少扰动对于导前汽温的影响,再将内环PI闭环控制系统及惰性区作为广义被控对象实行单神经元PID控制,通过主蒸汽温度额定值和实际输出值之间的误差对控制器参数进行在线调节,最终达到对过热器的控制.仿真实例验证了所提出的方法的有效性.