永磁直线电机的无模型学习自适应控制

将单入单出非线性离散时间系统的非参数模型学习自适应控制方法应用在永磁直线电机的速度和位置控制中。设计是无模型的,是直接基于称为伪偏导数的向量,此伪偏导数是通过一种新型参数估计算法,根据系统的输入输出信息在线导出的。仿真实验证明了该方法对具有不确知动态的非线性系统的有效性和稳定性。     

基于无模型自适应控制的船舶微电网二次调频控制策略

针对复杂海况下船舶微电网由于负载投切导致频率偏移越限及船舶微电网二次调频控制器设计的问题，提出一种基于无模型自适应控制(MFAC)的船舶微电网二次调频控制策略。对包含未知船舶负载扰动的虚拟同步发电机转子运动方程进行离散化处理，通过紧格式动态线性化处理方法给出关于虚拟同步发电机输出角频率与虚拟输入机械功率离散后的数据模型，并将未知负载扰动合并到一个非线性项中；根据数据模型设计MFAC控制器，并给出伪偏导数估计算法；采用径向基神经网络观测器对包含船舶负载扰动的非线性项进行观测，并结合无模型自适应控制改进虚拟同步发电机控制策略，给出船舶负载扰动下的船舶微电网二次调频控制方案；构建船舶微电网二次调频系统；最后在仿真模型中验证了所提控制策略的准确性和有效性。     

基于神经网络的数据驱动互联电力系统负荷频率控制

针对高度复杂的电力系统存在的建模误差和不确定性等问题,该文基于无模型自适应控制算法提出一种不依赖电力系统模型信息的负荷频率控制策略。首先将电力系统的动力学模型抽象为一般的非线性函数,在其I/O数据之间引入时变的伪偏导数,将非线性电力系统等效为动态线性数据模型;然后构建一个径向基神经网络在线估计系统的伪偏导数,并使用优化理论设计数据驱动的负荷频率控制方案,在理论上严格分析了闭环电力系统的稳定性和径向基神经网络估计方法的收敛性;最后在互联电力系统上验证该负荷频率控制方法在不利用模型信息的前提下,能够取得良好的跟踪性能。     

基于自适应积分滑模约束控制的 电池储能系统能量管理

针对电池储能系统中的能量管理问题,提出基于输入输出数据的无模型自适应积分滑模控制策略。首先设计自适应观测器对动态线性化方法中的伪偏导数进行估计,然后构造离散系统下的积分滑模面,设计反馈控制律和等效控制以跟踪期望输出功率。为了解决控制系统中的积分饱和与执行器饱和问题,在抗饱和控制算法中增加补偿信号,并对控制算法的稳定性进行了证明。最后通过仿真以及与无模型自适应控制策略对比,验证了控制方法在非线性离散系统上的有效性和优越性。     

基于改进多入多出无模型自适应控制的二维直线电机迭代学习控制

二维直线电机在实际运行中存在强耦合、未知非线性等未建模动态控制问题,且易受外部干扰的影响.基于无模型自适应控制(MFAC)不依赖被控系统精确数学模型的特点及迭代学习控制(ILC)循序渐进的学习规律,提出一种改进多入多出无模型自适应控制(MIMO-MFAC)的二维直线电机迭代学习控制(ILC)复合控制方案.在无模型自适应控制输入准则函数中加入一阶差分单元,使改进多入多出(MIMO)无模型自适应反馈控制器具有很强的鲁棒性.迭代学习前馈控制器可以克服外部干扰,补偿系统非线性,前馈反馈优势互补,实现对期望输出的精度补偿,进一步减小位置跟踪误差.最后,将二维直线电机运动平台与LINKS-RT半实物仿真系统相结合,通过实验验证所提方案的有效性.     

基于MFAC附加阻尼控制器的次同步振荡抑制方法

为解决当前次同步振荡抑制措施中常用的传统附加阻尼控制器存在建模精度不足、适应性差等问题，本文引入了一种基于无模型自适应控制的附加阻尼控制器。该控制器采用偏格式或全格式动态线性化数据模型，通过系统I/O数据估算系统伪梯度，由预测器输出附加阻尼控制信号，作用在双馈风机转子侧变流器的q轴参考电压信号中，并提出了基于粒子群算法的控制器参数优化设计方法。仿真验证了所提控制器具有较强的适应性，在线路串补度、风速等工况条件改变时能维持良好的次同步振荡抑制效果，在所有测试工况下均优于传统附加阻尼控制器和采用紧格式动态线性化的无模型自适应控制器。     

非圆切削刀具进给系统的复合迭代学习控制

依据数据驱动控制方法的特性,提出了带有迭代学习前馈的非圆车削刀具进给的无模型自适应控制算法,组合化的控制器设计方案实现了无模型自适应反馈控制算法用来稳定系统,学习控制算法用于刀具进给直线电机控制系统的非线性补偿.通过永磁同步直线电机刀具进给驱动系统的实时实验,验证了该组合方法增强了单独使用PID算法的控制性能,提高了非圆车削刀具进给直线伺服系统的位置跟踪精度.     

基于反馈线性化的永磁直线同步电机自适应动态滑模控制

在高速、高精度永磁直线同步电机伺服系统中,直轴电流和交轴电流之间、线速度和电流之间存在的非线性耦合及参数摄动和负载扰动等不确定因素,严重影响速度跟踪精度和响应速度.为此,该文采用反馈线性化控制方法,通过坐标变换和状态反馈,将电机仿射非线性模型解耦线性化为独立的电流子系统和线速度子系统.在线性化模型的基础上,设计动态滑模控制器,降低反馈线性化控制对直线电机数学模型的依赖性,提高伺服系统的鲁棒性.同时设计自适应控制律估计系统不确定性扰动,削弱系统抖振现象.仿真和实验结果表明,所提出的控制策略能有效提高速度跟踪性能,增强系统的鲁棒性.     

基于无模型自适应控制方法的直流电机调速系统

设计了一种应用数据采集卡的无模型学习自适应直流调速系统,将基于全格式线性化的单人单出非线性离散时间系统的无模型自适应控制方法应用在直流电机速度控制中,控制器的设计是无模型的,弥补了经典自适应控制阶数高时在线计算量过大而不能适应于系统快速变化过程的不足.系统包括控制部分和实时仿真部分,实现了转速采集、电机控制、参数修改及轨迹绘制的实时过程.采用Visual Basic(VB)编写的控制软件,通过动态链接库调用的方式控制数据采集卡.实验结果展示了该方法的稳定性和抑止外部干扰的有效性和鲁棒性.     

基于Backstepping理论的直线牵引电机无速度传感器控制

在动态边端效应的作用下,直线牵引电机参数会发生显著地变化,导致无速度传感器控制性能恶化。该文以中低速磁悬浮列车直线电机为研究对象,利用backstepping控制理论和MRAS相结合的速度辨识方案实现高性能直线电机无速度传感器矢量控制。首先,给出以定子电流、转子磁链为状态变量的直线电机状态空间模型;然后,在状态空间模型的基础上引入附加状态变量,改写直线电机状态方程;利用backstepping控制理论设计含有校正项的直线电机观测器模型,并以观测器模型作为可调模型,以电机实际模型作为参考模型,建立速度辨识的模型参考自适应系统,并采用李雅普洛夫稳定性理论得到速度辨识算法。最后,对该方案进行仿真及硬件在环测试,结果验证了该方案的可行性。     

基于支持向量机的直线电机推力波动前馈补偿

直线电机系统中,推力波动具有很强的非线性特点,是影响直线电机控制性能的重要因素之一。以结构风险最小化为学习规则的支持向量机进行推力波动模型辨识,来构成具有推力波动前馈补偿自适应控制单元的直线电机PID控制系统。该控制系统集合了PID线性控制和推力非线性补偿控制,以提高直线电机的轨迹跟踪精度。最后由Matlab仿真结果表明,基于支持向量机的推力波动模型比基于最小二乘法具有更高的辨识精度,控制系统具有更小的轨迹跟踪误差、更强的抗干扰性,从而提高直线电机定位精度。     

基于等效误差法的直线电机XY平台二阶滑模控制

对于直线电机驱动XY平台,系统动态的非线性、系统不确定性因素以及曲线轨迹的轮廓误差模型相对复杂等问题影响其轮廓加工精度。采用适用于多轴非线性运动系统轮廓控制的等效误差法,建立可用于一般曲线跟踪且容易计算的XY平台等效误差非线性模型。运用二阶滑模控制方法进行轮廓控制器的设计,通过连续控制量使滑模面及其时间导数在有限时间内趋近于零,削弱抖振的同时抑制不确定性因素对系统性能的影响,使直线电机XY平台达到高加工精度要求。理论推导与仿真结果表明,所设计控制系统能有效提高XY平台的轮廓加工精度。     

永磁同步直线电机无模型电流控制

为改善永磁同步直线电机的动态响应性能,提高电机控制系统的鲁棒性,针对传统永磁同步直线电机PID控制方法中参数不确定性导致的控制不稳定问题,提出一种无模型电流控制方法.该文基于超局部模型设计永磁同步直线电机控制系统的无模型电流控制器,分别搭建PID控制和无模型电流控制系统,在此基础上进行稳态运行、负载突加减和电机参数摄动的仿真及实验对比.结果表明,所提方法改善了永磁同步直线电机控制系统的动态响应性能,对电机参数不确定性具有较强的鲁棒性.     

基于干扰观测器的永磁同步直线电机自适应PID控制

针对永磁同步直线电机精确速度跟踪的问题,提出一种基于干扰观测器的自适应PID控制器。针对基于矢量控制的直线电机模型设计非线性干扰观测器进行干扰观测。同时,基于李雅普诺夫稳定性设计超限补偿控制器以及在线更新的投影自适应律使PID控制律始终跟随反馈控制律。最后通过试验分析结果,证明了该控制策略有更好的动态性能及鲁棒性。     

同步坐标下无刷双馈电机自抗扰控制

无刷双馈电机采用传统非线性比例积分微分控制器控制时,其速度和负载转矩动态响应性能不佳,自抗扰控制策略可加以改善。基于此,根据无刷双馈电机同步速旋转坐标系下的电压、磁链和转矩方程,采用模型参考自适应方法观测转子磁链在控制绕组中的分量;设计4个自抗扰控制器分别控制无刷双馈电机的控制绕组磁链、转速和定子电流,应用扩张状态观测器估算出系统的状态变量及其广义导数,实现电机的精确解耦。在MATLAB/Simulink环境下建立系统仿真模型并进行仿真分析,仿真结果表明,自抗扰控制策略可快速跟踪给定转速,受系统参数变化的影响较小,提高了系统的稳定性和鲁棒性。     

改进LuGre模型的电磁直线执行器自适应鲁棒控制

为提升电磁直线执行器在动态摩擦力下的跟踪性能与干扰抑制性能,提出基于改进LuGre模型的电磁直线执行器自适应鲁棒控制方法。建立考虑改进LuGre动态摩擦力的高功率密度电磁直线执行器动力学模型,通过非线性观测器来估计动态摩擦模型的不可测内部状态,参数自适应用于减少参数不确定性的影响,设计结合摩擦补偿自适应控制律、稳定反馈和鲁棒控制的自适应鲁棒控制方法,并证明该方法的稳定性;基于皮尔逊相关系数研究控制参数对性能的影响规律,对比分析不同控制算法下电磁直线执行器的运动控制性能以及抗干扰能力。仿真与试验结果表明：非线性增益k_s1与k_s2是影响控制性能的关键参数,提出的自适应鲁棒控制方法与鲁棒控制以及PID控制相比,在提升控制精确度前提下,响应迅速,能够有效克服非线性摩擦力、系统参数不确定性和外界扰动的影响。     

两电机调速系统的神经网络逆无模型自适应鲁棒解耦控制

为了解决非线性强耦合的多输入/输出的两电机调速系统存在较大负载扰动的问题,提出一种基于神经网络逆(neural network inverse,NNI)的鲁棒解耦控制策略。首先,根据逆系统理论,分析系统的可逆性,利用神经网络逼近原系统逆模型,将强耦合的两电机非线性系统线性化解耦为一伪线性复合系统。其次,针对两电机调速系统中负载扰动的问题,根据动态线性化理论,设计无模型自适应(model-freeadaptive,MFA)补偿控制器;将MFA补偿控制器与伪线性化复合系统相结合,以提高神经网络逆控制的两电机调速系统在负载扰动下的抗扰性能。基于Matlab/Simulink和PLC实验平台进行仿真和实验。实验结果表明:基于神经网络逆系统的MFA鲁棒控制策略不仅能很好地实现两电机转速与张力的解耦,还对负载扰动具有很强的抗扰性能。     

异步机系统非参数模型自适应控制的设计实现

针对三相交流异步电机多变量、强耦合、非线性的复杂特性,设计了一种应用OMRON CQM1H可编程控制器(PLC)的非参数模型自适应异步电机控制系统,将基于紧格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的非参数模型自适应控制方法应用在异步电机系统中,系统设计发挥了PLC擅长开关量控制的优点,实现了异步机在不同负载下的转速稳定控制和准确定位,实验结果展示了该方法的稳定性和抑止外部干扰的有效性.     

基于PFDL的阴极开放式PEMFC系统无模型自适应预测控制

为使得阴极开放式质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)的运行保持最优输出性能,提出一种基于偏格式动态线性化的无模型自适应预测控制策略,实现电堆的性能优化。通过偏格式动态线性化的方法,将阴极开放式PEMFC这一非线性时变系统等价转换为动态线性化数据模型,继而实现对非线性控制对象的控制。在搭建的测控平台上进行实验,验证动态线性化数学模型的正确性以及控制策略的可靠性。通过与传统的PID控制策略对比,所提出的控制策略能够快速准确地使电堆输出较高的功率,证明了该控制策略具有优越性同时使得系统具有较好的动态性能,有利于质子交换膜燃料电池的长远稳定运行。     

直线电动机动态摩擦力补偿和控制方法研究

由于直线电动机系统具有模型不确定、参数时变、动力非线性等特点,再加上外部干扰因素的影响,导致直线电动机的控制性能明显下降。针对动态摩擦力的非线性对直线电动机的影响,建立了直线电动机改进LuGre动态摩擦力模型,并讨论了所建模型的几种特性;结合上述模型和自适应鲁棒控制技术,提出了一种基于改进LuGre模型的直线电动机动态摩擦力补偿方法,并设计了一种稳定的不可测内状态观测器;最后,在低速和高速条件下进行了实验研究。实验结果验证了模型补偿和自适应鲁棒控制算法的有效性。