基于模糊观测器的多机耦合电力系统H∞跟踪控制

将多机耦合电力系统的每个单机子系统用一系列模糊逻辑模型逼近,每个模糊逻辑模型代表子系统在特定运行点的局部线性化模型,并采用模糊观测器来估计子系统的状态.基于该系列带有观测器的模糊模型,采用H∞模糊跟踪控制方法实现了多机耦合电力系统的稳定跟踪控制,并用线性矩阵不等式的凸优化方法求解控制器参数,以确保系统的全局渐近稳定性.仿真验证了方案的有效性.     

开关磁阻电机自适应鲁棒控制

针对开关磁阻电机运行具有强非线性的特点,将模糊自适应控制和H∞鲁棒控制相结合,设计出系统模糊自适应H∞控制器。建立了电机的分段线性化模糊模型,并分析了控制系统的稳定性,利用DSP解决了自适应鲁棒控制的硬件连续实现问题。仿真和实验结果分析表明,模糊自适应H∞控制相比于传统的PI控制方法在过渡时间、超调量和稳态误差等方面均有优越性,还可保证系统鲁棒稳定性。     

基于观测器的仿射型多机耦合电力系统H∞模糊跟踪控制

模型未知的仿射型多机耦合电力系统用一系列T-S模糊模型逼近,且模糊模型的结论部分具有常数偏差项.由于系统状态具有不可测性,采用模糊观测器来估计系统的状态.基于该系列模糊模型和观测器,考虑仿射模型固有的常数项偏差,提出一种新型模糊跟踪控制方法,并用线性矩阵不等式的凸优化方法求解控制器参数,实现了仿射型多机耦合电力系统的稳定跟踪控制.仿真验证了方案的有效性.     

计及时滞影响的电力系统稳定器的H∞控制

研究了计及时滞影响的电力系统稳定器(PSS)的H∞控制.基于H∞鲁棒控制理论和线性矩阵不等式处理方法,利用Matlab/LMI工具箱,以联接到远方系统的发电机为例,进行了时滞系统PSS的H∞控制器设计.应用Pade逼近法近似时间延迟,采用Matlab/Simulink技术进行数字仿真.仿真及分析表明,所设计的PSS具有很好的对时滞的不敏感性,可以抑制振荡,提高电力系统的稳定性.     

计及时滞影响的电力系统稳定器的H∞控制

研究了计及时滞影响的电力系统稳定器(PSS)的H∞控制。基于H∞鲁棒控制理论和线性矩阵不等式处理方法,利用Matlab/LMI工具箱,以联接到远方系统的发电机为例,进行了时滞系统PSS的H∞控制器设计。应用Pade逼近法近似时间延迟,采用Matlab/Simulink技术进行数字仿真。仿真及分析表明,所设计的PSS具有很好的对时滞的不敏感性,可以抑制振荡,提高电力系统的稳定性。     

不确定机器人的间接模糊自适应轨迹跟踪控制

针对不确定的机器人系统轨迹跟踪控制问题,依据自适应模糊控制算法和H∞控制理论,提出了一种间接模糊自适应控制方法。该方法将自适应模糊控制和H∞控制理论相结合,用稹糊逻辑系统直接为机器人建模,不需对机器人的数学模型进行转换,并结合H∞控制理论,将建模误差和外部干扰衰减到预先规定的指标。基于Lyapunov方法,给出了学习自适应率,H∞跟踪特性的证明。对二自由度机器人的仿真结果表明了所提出的控制算法有效性。     

一类非仿射非线性系统混合自适应模糊控制

针对一类单输入单输出非仿射非线性系统控制方向未知情况下的控制器设计问题,提出一种混合自适应模糊控制器设计方案。该方案利用泰勒级数将非仿射系统转换为仿射系统,通过模糊逻辑系统逼近该仿射系统中的未知函数,基于此构造模糊控制器,同时利用跟踪误差和模型预测误差设计参数自适应律。利用Lyapunov稳定性定理证明运用所设计的控制器可以保证系统跟踪误差收敛,同时证明了该方案相比已有方案系统跟踪误差具有更快的收敛速度。仿真结果验证了所提控制器设计方案的有效性。     

基于Prony和改进PSO算法的多机PSS参数优化

针对多机电力系统稳定器(PSS)的参数优化问题,提出了采用Prony算法辨识互联电力系统低频振荡的机电模式,利用基于T-S模型模糊自适应的改进微粒群优化(T-SPSO)算法协调PSS参数的控制策略.先采用基于Prony分析的留数法确定PSS的最优安装位置,然后通过对采样数据的Prony分析辨识系统振荡模式的特征值,最后利用所提T-SPSO算法协调优化多机PSS参数.T-SPSO算法根据当前种群最优适应值和惯性权重,自适应更新惯性权重取值,解决了PSO算法的早熟问题.针对IEEE 4机系统的仿真分析表明,基于T-SPSO算法优化后的多机PSS控制器,在2种典型运行方式下都具有更好的控制性能.     

四桥臂并联型有源电力滤波器控制研究

针对三相四线制电力系统谐波治理,提出了一种四桥臂并联型有源电力滤波器(SAPF)谐波补偿改进控制方案。谐波电流跟踪控制采用三维空间矢量调制算法,SVPWM具有直流电压利用率高、电流畸变率小等优点;直流侧总电压稳定,采用模糊PI自适应控制,直流侧电压动态响应快,超调小。对SAPF直流侧上下电容电压值平衡控制进行了研究。通过仿真验证了该控制方案的正确性与可行性。     

基于H∞变结构的不确定机器人模糊神经网络控制

针对非线性不确定机器人的跟踪控制，提出了一种基于H∞变结构控制的模糊神经网络控制方案．基于模糊神经网络的学习和函数逼近能力，补偿机器人系统的内部不确定性和外干扰，H∞变结构控制提高了机器人对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性，削弱了控制输入的抖振。仿真实例证实该控制方案的有效性。     

基于指令滤波的电液伺服系统自适应反步控制

针对电液伺服位置系统存在参数不确定性、外部扰动和输入饱和的问题,提出一种基于指令滤波的自适应反步控制方法。该方法通过引入辅助系统,解决了输入饱和的问题;在自适应反步控制器设计过程中,利用指令滤波器避免了传统反步控制的计算膨胀问题;采用模糊自适应方法来处理系统中的未知非线性部分。理论分析结果表明,所设计的控制器能够保证闭环系统有界稳定,跟踪误差满足H_∞性能。最后对某650 mm轧机电液伺服位置系统进行仿真研究,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

采用T-S模糊模型的TCSC多目标控制器设计

在电力系统中装设可控串联补偿(TCSC)可以改善系统的稳定性,抑制次同步谐振和区域间的低频振荡,提高远距离联络线的传输能力。为更好地发挥TCSC效益,利用模糊T-S模型无限逼近非线性系统的特性,提出了一种多目标TCSC控制器设计方法。建立了一类含TCSC的两机电力系统的模糊T-S模型,把闭环系统的稳定性、H∞性能、极点配置的要求统一到一个线性矩阵不等式组中,基于线性矩阵不等式理论实现了TCSC多目标控制器设计,采用并行分配补偿技术,设计出了全局非线性系统的控制规律。最后,利用MATLAB进行了仿真,结果表明所设计的控制器能有效提高电力系统的功角稳定性,保证系统具有良好的动态性能,能满足多个目标要求,具有比TCSC非线性H∞鲁棒控制器更优越的性能,且易于工程实现,它将会在电力系统稳定控制中得到更多应用。     

Lagrange力学化理论在多机电力系统中的应用

Lagrange函数在确定系统的能量函数及Hamilton实现中起着重要的作用。在分析力学中满足Lagrange方程的自伴随条件要求系统阶数是偶数的,但常用的发电机模型往往采用单轴3阶模型,为此首先将奇数阶电力系统模型延拓为偶数阶系统,通过坐标变换与广义力方法推导出可实现Lagrange化的自伴随条件以及系统相应的Hamilton函数,然后给出多机电力系统Hamilton实现的标准形式。运用非保守分析力学的基本原理以及电力系统的状态反馈控制律,设计出多机电力系统的稳定控制律,使得系统在平衡点邻域内趋于渐近稳定。运用推导的控制器对IEEE 3-9标准节点系统进行Matlab编程仿真,研究了三相接地短路故障下所设计控制器的控制效果,验证了所提控制策略的有效性。     

基于模糊自适应PI策略的并网逆变器死区补偿

IGBT死区效应的存在使三相并网逆变器输出电流不能准确跟踪参考电流,导致系统控制性能较差,而传统的死区补偿方法在相电流过零时存在电流极性判断不准确的问题。针对以上问题,提出一种基于模糊自适应PI策略的三相并网逆变器死区补偿方法。该方案将扰动观测器应用到电流双环模糊自适应PI控制系统中,将死区效应引起的电压误差视为外部扰动,经过扰动观测器估算后,反馈到输入端用以抵消死区效应的影响。模糊自适应PI电流双环控制策略可以解决实际系统响应速度慢、动态特性差的问题。通过MATLAB/Simulink仿真和试验验证了所提方案能够有效降低死区效应的影响,提高系统动态响应。     

多机电力系统无源化反步控制研究

随着国内外电力工业改革和互联电网的发展,电力系统的安全性、可靠性、稳定性、经济性就显得尤为重要。研究表明,发电机组的励磁控制对于提高电力系统的暂态稳定性起着至关重要的作用,本文针对多机电力系统励磁控制模型,考虑到系统的多变量、强耦合、非线性等特性,设计使系统渐近稳定的无源化控制器。无源性和稳定性是密切相关的,系统无源可以保持其内部稳定。该方案物理意义明确,能有效简化控制器的结构,提高系统鲁棒性。对三相可恢复故障和三相永久性故障的仿真结果表明了所设计的控制器的有效性。     

APF直流侧电压自适应PI控制

三相三线制有源滤波器(APF)大多采用传统的PI控制策略来控制直流侧的电容电压。为了提高有源滤波器的性能指标,在传统的PI控制基础上,结合最小隶属度模糊控制理论,提出模糊PI的直流侧电压自适应控制。模糊PI控制可以根据实时情况改变比例和积分参数,解决了传统PI控制器在非线性系统中的缺点。MATLAB仿真表明,模糊PI自适应控制与传统PI控制相比,跟踪性能更强,直流侧电压超调量更低,动态性能更好,并且有效地降低了电网谐波的畸变量。     

一类不确定非线性系统的自适应模糊滑模控制

针对一类不确定非线性系统自适应模糊控制中,为了保证系统稳定性而附加监督控制问题,根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力,提出了一种Ⅰ型间接自适应模糊滑模控制方法。该方法取消了监督控制,用滑模控制器增加了逼近误差的自适应补偿,李雅普诺夫稳定性理论分析证明,控制系统全局稳定且跟踪误差收敛到零。将这种控制器应用到过程控制的典型对象液位控制中,仿真结果表明了该控制器的有效性和可行性。     

单相PWM整流器的输入电流H_∞重复控制方案

针对单相PWM整流器的输入电流控制提出了H∞重复控制方案。通过引进一个虚拟扰动Δ(z)取代重复控制器的延迟环节z-Nd,重复控制器被很好地集成到H∞反馈控制器设计结构中,并能显著降低反馈控制器的阶数。详细地给出了H∞重复控制方案的设计方法。所提出的控制方案将H∞优化反馈控制与重复控制有机结合,并兼具二者的优点:动态响应快,鲁棒性好和跟踪稳态误差小。采用H∞重复控制方案控制的单相PWM整流器,不仅具有输入电流谐波含量低,稳态跟踪精确度高,动态响应快,而且在负载扰动发生的情况下,具有很好的鲁棒性。实验结果验证了所提控制方法的有效性。     

基于T-S模糊模型的鲁棒自适应滑模控制

针对一类具有时滞的非线性连续时间系统,基于T—S模糊模型,考虑系统的外界干扰和建模误差不存在的理想情况,并利用滑模控制理论和LMI方法,设计了滑模控制器;考虑系统的外界干扰和建模误差存在的情况,采用神经网络逼近建模误差,引入自适应控制鲁棒项,设计了自适应滑模控制器,根据Lyaponuv稳定性理论,证明了系统状态渐近稳定。仿真示例表明了所提方法的有效性。     

扭矩输入有界的机器人模糊PD轨迹跟踪

针对轨迹跟踪控制中机器人关节驱动器输出扭矩受限的问题,提出一种基于模糊自适应PD的输入有界轨迹跟踪控制算法。不同于以往的控制策略,该算法在控制律中引入具有饱和特性的改进反正切函数,以确保扭矩控制输入的有界性,并结合模糊自适应原理实现PD增益的在线自整定,以改善系统的动态特性。通过对位置跟踪误差进行线性滤波得到速度跟踪误差替代信号,使得整个系统的闭环控制仅需位置输出反馈。利用奇异摄动理论对系统进行了稳定性分析,证明在一定约束下的PD增益自整定过程中,仍能保证系统稳定。仿真和比较结果表明,该算法能够在严格保证控制输入有界的前提下,减小超调量,缩短系统调整时间,具有更优的轨迹跟踪性能。