一种新的Lure型Lyapunov函数及其在电力系统稳定性分析中的应用

本文构造了一类多变量非线性控制系统新的李雅普诺夫函数,并将它用于电力系统稳定性分析,得到了单机无穷大系统、多机系统的改进型李雅普诺夫函数。计算例题表明:该类型李雅鲁诺夫函数和传统的Lure型李雅普诺夫函数相比,能更准确地给出电力系统暂态稳定域。     

链式静止同步补偿器自适应反步控制器

针对链式静止同步补偿器(STATCOM)系统非线性特性,提出一种链式STATCOM自适应反步控制器。该控制器采用反步法的递归思想获得链式STATCOM的虚拟控制输入,并根据确定性等价原理设计系统的中间控制率,利用该中间控制率完成电压控制器设计。通过中间控制率和实际控制率的偏差量构造系统的李雅普诺夫方程,利用李雅普诺夫的渐近稳定性原理,获得能够保证链式STATCOM系统稳定的控制输入和系统参数的自适应率。实验结果进一步验证了所设计自适应反步控制器的正确性和有效性。     

背靠背三电平VSC-HVDC非线性反演控制

研究了一种应用于背靠背三电平VSC-HVDC系统的非线性反演控制策略,解决了传统PI线性控制策略存在的动态响应缓慢、系统再稳定恢复时间长等问题。根据李雅普诺夫稳定性定理,构造了李雅普诺夫函数,分别设计了非线性母线电压和内环电流控制器。仿真实验结果表明,当电网功率扰动或潮流反转时,反演控制较传统PI控制具有更加优越的动、稳态性能,同时也大大减小了母线电压和电容电压的暂态纹波。     

带有非线性扰动的不确定切换系统鲁棒控制

针对一类非线性扰动项不满足匹配条件的不确定切换系统鲁棒状态反馈镇定问题,采用单李雅普诺夫函数和多李雅普诺夫函数方法,研究了状态矩阵和控制输入矩阵同时带有未知、时变但有界的不确定性,而且有外界干扰的切换系统,分别给出了不确定切换系统鲁棒可稳的充分条件。仿真结果表明,所设计的两类控制器及相应的切换策略均能保证闭环系统渐近稳定。     

永磁同步电动机的混沌同步控制

根据反推控制原理设计了一种永磁同步电动机的混沌同步控制。基于永磁同步电动机的数学模型,把两个系统构成的误差系统分解成几个子系统,为每个子系统设计李雅普诺夫函数(Lyapunov)和中间虚拟控制量。根据李雅普诺夫函数得出控制器使得误差系统最后趋向零。仿真结果表明该方法有效可行。     

基于目标全息反馈的自适应励磁控制器的研究

阐述了电力系统励磁控制系统目标全息反馈的方法,将系统中非线性因素转换到含有控制输入的状态方程中.提出了李雅普诺夫函数函数,对应的滑模控制器保证了全局收敛性;设计了扩张状态观测器,使系统能够实时跟踪并补偿扰动,使设计的控制器具有自适应性.MATLAB的仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于李雅普诺夫稳定性的微电网分析方法

直流微电网运行稳定性是近几年来微电网研究领域的重点课题之一.针对直流微电网非线性特点,提出了采用李雅普诺夫方法来进行系统稳定性分析.首先,介绍了直流微电网发展背景并对比分析了其他研究成果;其次,建立了直流微电网模型,给出了状态空间方程来表征非线性直流微电网;在此基础上用李雅普诺夫直接法详细分析证明了所搭建系统的稳定性,通过证明过程确定了系统稳定性约束条件;最后,在MATLAB/Sim-ulink环境下对直流微电网模型实例进行仿真,仿真结果与理论分析在平衡点处有较好的一致,证明了所提出的李雅普诺夫方法在直流微电网稳定性分析中的有效性与正确性.     

基于李雅普诺夫函数的带锁相环的VSC大扰动稳定性判据

对于带锁相环的并网VSC大扰动稳定性问题,首先依据VSC的内环电流控制和外环功率控制响应速度差异得到简化二阶非线性模型,然后分别定义了两个李雅普诺夫函数。第一个李雅普诺夫函数具有清晰的动能和势能概念,但推导的稳定域较小,第二个李雅普诺夫函数推导的稳定域较大但缺乏清晰的物理概念。最后结合这两个李雅普诺夫函数,得到实用的稳定性判据,兼具明确的物理意义和较宽的稳定域。如果在系统最后一次动作时已知锁相环状态量,则可以预测系统稳定性。仿真结果验证了该判据的正确性。     

同步发电机暂态过程励磁和快关协调非线性控制

基于非线性系统大范围线性化和李雅普诺夫稳定理论，研究同步发电机暂态过程励磁和快关协调控制，考虑了系统的非线性结构和控制量的受约束特性，仿真结果检验了方法的有效性和正确性。     

自适应控制在工业机器人中的应用

采用李雅普诺夫函数法，设计了一个信号综合形式的模型参考自适应控制器，该控制器算法简单，易于微机实现，文中给出了部分实验结果。     

Robust adaptive control of nonlinearly parameterized systems with unmodeled dynamics

Many physical systems such as biochemical processes and machines with friction are of nonlinearly parameterized systems with uncertainties. How to control such systems effectively is one of the most challenging problems. This paper presents a robust adaptive controller for a significant class of nonlinearly parameterized systems. The controller can be used in cases where there exist parameter and nonlinear uncertainties, unmodeled dynamics and unknown bounded disturbances. The design of the controller is based on the control Lyapunov function method. A dynamic signal is introduced and adaptive nonlinear damping terms are used to restrain the effects of unmodeled dynamics, nonlinear uncertainties and unknown bounded disturbances. The backstepping procedure is employed to overcome the complexity in the design. With the proposed method, the estimation of the unknown parameters of the system is not required and there is only one adaptive parameter no matter how high the order of the system is and how many unknown parameters there are. It is proved theoretically that the proposed robust adaptive control scheme guarantees the stability of nonlinearly parameterized system. Furthermore, all the states approach the equilibrium in arbitrary precision by choosing some design constants appropriately. Simulation results illustrate the effectiveness of the proposed robust adaptive controller. __________ Translated from Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition), 2005, 37(5): 148–153 (in Chinese)     

具有非线性输入的鲁棒自适应模糊滑模控制

针对一类具有死区非线性输入的SISO非线性系统,基于滑模控制原理,提出了一种稳定自适应模糊控制器设计方案.该方案通过使用积分型Lyapunov函数避免了反馈线性化方法中可能出现的控制器奇异性问题,运用两阶段法构造两个Lyapunov函数,确定出用于建模的有界闭区域,再证明跟踪误差收敛到零.通过理论分析,证明了闭环控制系统全局一致终结有界;仿真结果表明了该方法的有效性.     

非线性系统模糊间接自适应控制的后推设计

采用模糊神经网络作为非线性逼近器，针对一类一阶非线性多入多出系统，提出了一种具有扰动抑制的鲁棒自适应控制方法，给出了高阶多入多出系统具有扰动抑制的自适应后推(backstepping)设计方法。在鲁棒项合理简化的情况下，给出了系统Lyapunov意义下的稳定性证明，简略分析了各设计参数的物理意义及其对系统性能的影响。理论分析和仿真实验均显示，本方法可以保证系统的全局渐近稳定性，且若选取恰当的设计参数可保证系统对输入信号的跟踪达到任意精度；由于鲁棒项的引入可使系统的设计更具灵活性。     

Finite-time adaptive fuzzy control for a class of output constrained nonlinear systems with dead-zone

The article investigates the finite-time adaptive fuzzy control for a class of nonlinear systems with output constraint and input dead-zone. First, by skillfully combining the barrier Lyapunov function, backstepping design method, and finite-time control theory, a novel adaptive state-feedback tracking controller is constructed, and the output constraint of the nonlinear system is not violated. Second, the fuzzy logic system is used to approximate unknown function in the nonlinear system. Third, the finite-time command filter is introduced to avoid the problem of “complexity explosion” caused by repeated differentiations of the virtual control signal in conventional backstepping control schemes. Meanwhile, a new saturation function is added in the compensating signal for filter error to improve control accuracy. Finally, based on Lyapunov stability analysis, all the signals of the closed-loop are proved to be semi-globally uniformly ultimately bounded, and the tracking error converges to a small neighborhood region of the origin in a finite time. A simulation example is presented to demonstrate the effectiveness for the proposed control scheme.     

基于动态面控制的间接自适应神经网络块控制

针对一类可转化为"标准块控制形"的多输入多输出的非线性系统,基于动态面控制技术,提出一种间接自适应神经网络控制器的设计方案.该方法通过引入1阶滤波器,消除了后推设计中由于反复对虚拟控制的求导而导致的复杂性问题,同时完全避免了反馈线性化方法中可能出现的控制器奇异性问题,且无需控制增益矩阵正定、可逆的条件.利用李亚普诺夫方法,证明了闭环系统是半全局一致终结有界,通过适当选取设计常数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内.仿真结果表明所提控制方法的有效性.     

Indirect adaptive fuzzy control for input and output constrained nonlinear systems using a barrier Lyapunov function

In this paper, a novel indirect adaptive fuzzy controller is proposed for a class of uncertain nonlinear systems with input and output constrains. To address output and input constraints, a barrier Lyapunov function and an auxiliary design system are employed, respectively. The proposed approach is explored by employing fuzzy logic systems to tackle unknown nonlinear functions and combining the adaptive backstepping technique with adaptive fuzzy control design. Especially, the number of the online learning parameters are reduced to 2n in the closed‐loop system. It is proved that the proposed control approach can guarantee that all the signals in the closed‐loop system are bounded, and the input and output constraints are circumvented simultaneously. A numerical example with comparisons is provided to illustrate the effectiveness of the proposed approach. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

不确定性电力系统鲁棒自适应励磁控制

为降低电力系统不确定参数和外部干扰在建模和控制设计中对系统品质的影响,利用Backstepping方法,递归构造闭环系统耗散不等式的能量存储函数,进而得到具有干扰抑制的反馈控制.推证了存储函数又是Lyapunov函数,保证闭环系统渐进稳定.设计过程用估计值代替不确定参数,故系统对不确定参数具有适应能力.仿真结果表明,该...     

基于命令滤波反步法的双电机离散同步控制

针对双电机伺服系统同步控制精度问题,在命令滤波的基础上设计离散跟踪与同步控制方案。通过建立双电机系统离散动力学方程,降低了命令滤波器反步法设计过程中的计算难度,还能同时处理虚拟控制信号。在控制器设计中定义补偿信号消除误差,进而提高跟踪性能。结果表明,神经网络可以高效处理电机运行中轴转矩或齿隙等带来的非线性扰动。最终通过Lyapunov分析控制方法的稳定性,结果表明双电机伺服系统在该控制器作用下具有良好的跟踪及同步性能。