永磁同步电机改进型直接预测电流控制

针对永磁同步电机传统直接预测控制律中反馈控制增益不含积分作用导致稳态电流误差较大,系统鲁棒性不强这一问题,在传统预测控制律中引入了积分作用,积分增益因子通过配置系统期望闭环极点得到。所提引入积分控制作用的改进预测控制律理论上可以减小稳态电流误差,同时可使电流预测模型参数失配时系统的鲁棒性得到增强。基于Matlab/Simulink平台的仿真结果验证了改进算法的可行性和正确性。     

基于GA的在线辨识与模糊内模控制

提出了一种基于遗传算法在线参数辨识的模糊内模控制，并将其应用于过热器的温度对象，构成针对大时延变参数对象的智能控制系统；用遗传算法在线得到对象模型参数的估计值，并将参数估计值送至模糊内模控制器作为补偿，提高了控制系统的鲁棒性。仿真结果证明了该控制系统的可行性和有效性。     

一种基于模糊控制的温度控制器设计

为了提高试验箱的温度控制系统性能,设计了带有自调整因子的模糊控制器,该控制器在常规模糊控制的基础上增加了自调整因子和积分项,利用误差和误差的变化量实时修正控制参数,提高了控制精度。实验表明,该控制算法不仅能够克服试验箱加热系统的大延时、大惯性和非线性等问题,而且能够满足调节时间短,超调量小于5%以及稳态误差在0.1℃内的控制要求。     

电液位置伺服系统无静差跟踪控制研究

针对周期性、多频扰动的电液阀控摆动液压缸伺服系统,设计了一种内模控制器,以取代常规的比例积分微分调节器。对模型准确和有误差的两种情况进行了仿真和实验,表明有内模无静差跟踪控制器使电液阀控摆动液压缸系统能输出准确地跟踪参考输入,有效地消除了外干扰带来的误差,实现了无静差跟踪。该系统对设计时的建模误差和外界干扰都具有较强的鲁棒性。     

大时滞过程自适应智能模糊-Smith控制研究

为进一步提高模糊-Smith控制的稳态精度及自适应能力,提出自适应智能模糊-Smith控制策略,其基本控制级采用模糊-Smith控制,协调级采用自适应机制实时调整控制器量化因子和比例因子,智能积分器根据偏差及偏差变化率实时调整积分作用。仿真结果表明,该控制策略具有更好的动静态特性及更强的鲁棒性。     

内模控制器参数的智能整定

本文利用单个神经元在线调整常规模糊控制查询表,并将该方法应用于调整内模控制器的滤波器参数f,以增强系统的鲁棒性.研究结果表明这种单神经元模糊控制器优于常规的模糊控制器.     

采用内模控制理论的双馈感应风机鲁棒控制器设计

针对工程中双馈感应电机转子电流控制器参数整定的问题,提出一种利用内模控制理论设计转子电流控制器的鲁棒控制方法。首先定义内模控制的灵敏度函数和互补灵敏度函数,并推导双馈感应电机转子电流控制系统传递函数,建立了转子电流内环的内模数学模型。IMC控制器的设计以平方积分误差值和鲁棒稳定M值为准则,并与传统比例积分控制器进行比较。通过对1.5 MW双馈感应电机的MATLAB/SIMULINK仿真表明,本文方法稳态跟踪精度高、动态响应快、对模型误差和外界干扰具有较好的鲁棒性。最后在11 k W的双馈风机实验平台上验证了所提方法的有效性。     

基于频域分析的预测控制鲁棒性设计

从分析预测控制的内模机理出发，把系统稳定鲁棒性和品质鲁棒性要求作为内模控制器设计的两个约束条件，利用控制理论中频域分析的方法把离散控制系统的控制器设计转化到频域进行分析，推导出满足系统稳定鲁棒性和品质鲁棒性条件的内模控制器，从而得出预测控制鲁棒性设计的条件，使控制系统能较好的抑制外部扰动所产生的影响。仿真实验结果表明该设计比传统的CHR和Cohen-Coon整定算法有更优异的控制效果。     

基于自调整模糊控制的直线电机矢量控制系统研究

针对直线感应电机矢量控制系统因电机参数变化和负载波动等因素而性能变差的问题,提出了一种参数自调整模糊控制方法.该方法根据直线电机速度误差E和误差变化率EC的大小来自动修正速度模糊控制器的量化因子和比例因子,同时改变了E和EC作用的权重.应用MATLAB软件设计基于自调整模糊控制器的直线感应电机矢量控制系统仿真模型并进行仿真研究.仿真结果说明,这种参数自调整模糊控制方法能使直线电机控制系统的动态和稳态性能都得到提高,而且具有较强的鲁棒性.     

锅炉压力特性研究和内模PI控制器设计

为了对锅炉压力系统进行特性研究,首先通过大量的稳态和动态特性测试分析得出锅炉压力系统的特性,并利用模型验证环节确定所得出的锅炉压力控制系统特性的准确性。然后,设计常规内模PI控制器,并根据积分分离算法对内模PI控制器进行改进。最后,对所设计的内模PI控制器与改进后的控制器进行了实验研究和分析比较,证明了后者的优越性。     

Smith predictor based-sliding mode controller for integrating processes with elevated deadtime

An approach to control integrating processes with elevated deadtime using a Smith predictor sliding mode controller is presented. A PID sliding surface and an integrating first-order plus deadtime model have been used to synthesize the controller. Since the performance of existing controllers with a Smith predictor decrease in the presence of modeling errors, this paper presents a simple approach to combining the Smith predictor with the sliding mode concept, which is a proven, simple, and robust procedure. The proposed scheme has a set of tuning equations as a function of the characteristic parameters of the model. For implementation of our proposed approach, computer based industrial controllers that execute PID algorithms can be used. The performance and robustness of the proposed controller are compared with the Matausek-Mici? scheme for linear systems using simulations.     

Control of a permanent magnet synchronous motor with a fuzzy sliding-mode controller

This paper is concerned with the topics in the speed control of a permanent magnet synchronous motor (PMSM). First, the vector control scheme in the synchronously rotating reference frame is used to formulate the PMSM model as the system plant. Then, the modern control theory using a sliding mode with fuzzy controller is presented to design the corresponding closed-loop system and Matlab/Simulink software is used for computer simulation. The original PMSM is stable, sluggish with large overshoot deficiency. It can be shown that the proposed fuzzy sliding-mode controller not only can delete the overshoot problem and achieve very good tracking performance without zero steady-state errors, but can also obtain good robustness to system parameter uncertainty. This proposed fuzzy-sliding mode controller for PMSM can be applied to the positioning control of the robot arms to suppress unnecessary vibrations. For assembly lines, this proposed controller can be used to obtain fast tracking ability, less steady-state errors, and robustness for different velocity movements.     

一种有效克服静差的增量式模糊控制器

本文提出一种有效克服静差的增量式类积分模糊控制器。该控制器在控制的同时辩识出系统的开放放大倍数，再利用类积分的增量式输出，有效地克服了静差，同时有效地克服民模糊控制应用于大时滞系统易引起振荡的缺陷，本文给出了该控制器具体的设计方法。     

电动汽车用无刷直流电动机模糊控制系统的建模与仿真

鉴于永磁无刷直流电动机（BLDCM）传统PI控制的局限性,从BLDCM的基本原理出发,通过模糊PD控制器与积分相结合,基于MATLAB7．0／SIMULINK平台和S-函数,构建了BLDCM转速模糊控制的转速一电流双闭环系统,利用模型分析了BLDCM的静、动态性能,得到了BLDCM运转时的转速、转矩、相电流和反电动势的波形曲线图。结果表明,转速一电流双闭环模糊控制调速策略具有超调小、响应速度快、鲁棒性好和自适应能力强等优点,可使系统获得较好的控制性能。     

基于纯滞后补偿技术的镁合金熔炉温控系统设计与实现

针对镁合金熔炉的纯滞后特性,采用smith预估器对系统进行补偿.根据镁合金熔炉的结构和特性,建立了以PID和smith预估器为核心的温度控制系统模型;然后设计了硬件系统和软件控制流程;再通过simulink仿真比较了普通PID控制和simth预估控制模式.结果表明,smith预估控制系统可以消除系统的静态误差,减小超调,缩短调节时间,提高控制精度,使得系统运行稳定,性能明显优于普通的PID控制系统.     

带积分的模糊Smith预估器在电加热温度控制中的应用

传统的smith预估器是解决大纯滞后系统控制的有效方法,但它依赖于被控对象精确的数学模型,使应用受到了限制。带积分的模糊smith预估器兼有前者的特性,又不依赖于对象精确的数学模型,且有较强的鲁棒性。论文给出了设计方法及在电加热炉中的应用结果。     

自行式载重车悬架升降电液同步驱动控制研究

通过对自行式载重车4点悬架同步驱动机械和液压系统工作机理的分析,建立了系统的多领域物理模型和数学模型;针对该同步升降系统存在的耦合性、非线性和模型参数不确定性特点,提出了一种基于多点输出耦合的模糊PID多缸同步驱动控制策略,以4点悬架柱塞缸实际输出位移耦合值为理想输出,由4个独立的位置同步模糊PID控制器分别实现阀控柱塞缸对理想输出动态和稳态的实时跟踪控制。额定载荷为1MN的自行式载重车悬架同步升降试验结果显示：运用该控制策略的车辆悬架同步升降过程中的4点悬架高度的动态误差为±3mm,稳态误差为±1mm,对比试验表明,基于多点输出耦合的模糊PID控制策略具有较高的同步驱动控制精度和较强的适应性与鲁棒性。     

Unified dead-time compensation structure for SISO processes with multiple dead times

This paper proposes a dead-time compensation structure for processes with multiple dead times. The controller is based on the filtered Smith predictor (FSP) dead-time compensator structure and it is able to control stable, integrating, and unstable processes with multiple input/output dead times. An equivalent model of the process is first computed in order to define the predictor structure. Using this equivalent model, the primary controller and the predictor filter are tuned to obtain an internally stable closed-loop system which also attempts some closed-loop specifications in terms of set-point tracking, disturbance rejection, and robustness. Some simulation case studies are used to illustrate the good properties of the proposed approach.     

Model tracking dual stochastic controller design under irregular internal noises

Although many methods about the control of irregular external noise have been introduced and implemented, it is still necessary to design a controller that will be more effective and efficient methods to exclude for various noises. Accumulation of errors due to model tracking, internal noises (thermal noise, shot noise and 1/f noise) that come from elements such as resistor, diode and transistor etc. in the circuit system and numerical errors due to digital process often destabilize the system and reduce the system performance. New stochastic controller is adopted to remove those noises using conventional controller simultaneously. Design method of a model tracking dual controller is proposed to improve the stability of system while removing external and internal noises. In the study, design process of the model tracking dual stochastic controller is introduced that improves system performance and guarantees robustness under irregular internal noises which can be created internally. The model tracking dual stochastic controller utilizing F-P-K stochastic control technique developed earlier is implemented to reveal its performance via simulation.     

基于模糊干扰观测器的电动Stewart平台自适应模糊控制

建立了一个电动Stewart平台的统一动力学模型,并基于它设计了一种新型的自适应模糊控制算法。这个统一的动力学模型在任务空间中使用了Newton-Euler方法建立,同时结合了平台动力学和执行器动力学模型。自适应模糊控制算法使用计算力矩方法设计运动平台标称模型的逆动力学控制器,然后使用基于模糊干扰观测器的自适应模糊控制器对模型的不确定性和外部扰动进行补偿。通过数值仿真分析表明,在不引入高增益控制器的情况下,成功地消除了平台参数的不确定性和外部干扰的影响,保证了平台的跟踪性能。