非线性系统全状态线性化内模扰动抑制

运用全状态线性化方法对在外部扰动持续作用下的非线性系统设计了扰动抑制控制器,利用非线性控制项消除开环系统的非线性因素。根据内模原理构造与扰动动态特性相同的内模补偿器,再利用Pontryagin极小值原理对增广系统设计最优调节器,得到非线性的内模扰动抑制控制器,其中的内模补偿控制项抵消了扰动对系统的影响。仿真中使用非线性内模扰动抑制控制器与非线性前馈反馈扰动抑制控制器进行比较,结果证明前者能够消除非线性因素影响且实现无静差扰动抑制。     

基于内模原理的直线永磁同步伺服电机H∞控制

在速度伺服系统中，为了保证对干扰有良好的动态抑制作用且无静态扰动误差，同时使系统具有鲁棒稳定性，针对直线伺服系统所具有两个扰动输入点和两个偏差输出点的特征，对扰动进行转化后采用输出点混合灵敏度的方法，并将内模原理与H∞控制理论相结合设计了H∞速度控制器．实际求解标准H∞问题时，在扰动通道内引入近似内模，以使问题简化且满足高性能的要求．为了充分抑制负载阻力扰动，设计了一个H∞负载扰动观测器，该观测器可以自动保证观测结构的鲁棒稳定性．     

内模PID控制器在云台伺服系统中的应用

针对SG-5452460005-15W型永磁式直流减速电动机驱动的YP3091型摄像机云台伺服系统,建立了数学模型,并基于内模控制原理设计了一种新型PID控制器。该控制器设计方便,只有一个可调参数。仿真结果表明：系统的水平跟踪和仰俯跟踪误差均方根分别为0.15 mrad和0.32 mrad。与传统PID控制器相比,在内模PID控制器参数调节方面,系统跟踪响应快,精度高,抗干扰能力强,鲁棒性好。     

智能内模控制器的研究

提出了一种基于前馈神经网络的智能ＩＭＣ,其设计过程分为两步进行：第一步,训练一个神经网描述对象响应;第二步,训练一个网络描述对象的逆,并将此网络作为ＩＭＣ控制器．经仿真实验表明,本智能控制系统鲁棒性强,优于常规ＩＭＣ系统,这类智能控制器适合于对象参数变化、模型不确定和非线性的控制．     

内模控制在异步电机矢量变频调速中的应用

提出了异步电机电流调节器的内模控制法(IMC)设计,用矩阵奇异值分析了IMC电流调节器的鲁棒性,并将其应用于异步电机转子磁场定向的转差频率矢量控制中。将IMC调节与PI调节的结果作了比较,通过对电流调节器传递矩阵函数的仿真及用DSP实现的异步电机矢量控制运行实验,验证了IMC电流调节器的良好性能。     

基于RBFNN的内模控制在气垫式流浆箱中的应用

针对气垫式流浆箱常规控制中总压和浆位之间存在严重耦合的问题,在分析传统解耦控制方案的基础上,提出了一种基于RBF（径向基）神经网络的内模控制系统（IMC）,采用径向基神经网络控制器（RBFNNC）在流浆箱控制中既充当对象模型,又充当控制器,实现了总压和浆位的解耦控制.仿真结果表明,该控制方法具有实现简单、控制效果好的优点.     

控制系统的无静差最优扰动抑制

研究具有外部持续扰动的线性控制系统最优无静差扰动抑制问题。通过构造无静差内模扰动补偿器,将带持续扰动的系统转化为无扰动的增广系统。从而将最优无静差扰动抑制问题转化为无扰动增广系统的最优控制问题。利用系统能控和能观测的秩判据证明了增广系统的能控性和能观测性。通过该方法求得的控制律既实现了扰动的完全抑制又达到了最优控制目的,且具有较好的鲁棒性。     

对角递归神经网络在非线性内模控制中的应用

提出一种基于对角递归神经网络的非线性内模控制方案，其内部模型和内模控制器的建立均由对角递归神经网络来实现，同时改进神经网络控制器的训练函数。仿真结果表明，改进的内模控制系统与基本BP神经网络内模控制系统相比。具有跟踪速度快，超调量小，以及对对象参数摄动具有较好的适应性。     

对角递归神经网络在非线性内模控制中的应用

提出一种基于对角递归神经网络的非线性内模控制方案,其内部模型和内模控制器的建立均由对角递归神经网络来实现,同时改进神经网络控制器的训练函数。仿真结果表明,改进的内模控制系统与基本BP神经网络内模控制系统相比,具有跟踪速度快,超调量小,以及对对象参数摄动具有较好的适应性。     

神经网络内模控制及其在大迟延系统中的应用

针对大迟延非线性系统,设计了一种基于神经网络和内模控制理论的控制系统。系统结构为串级,内回路采用常规比例控制;外回路采用神经网络内模控制。辨识器和控制器均采用3层BP网络实现,并用加入动量项的BP算法来训练网络。以电厂主汽温对象为例对系统进行多种负荷下的仿真验证,结果表明,所设计的系统在模型变化时具有较好的控制品质和鲁棒性及抗干扰性,明显优于常规主汽温控制系统。     

基于神经网络内模的非线性控制系统

从某类可以被多层BP神经网络建模的非线性系统出发，给出一种控制方法，PID控制器和IMC控制相结合，仿真结果表明BP网络用作IMC控制器扔效性，此类方法比传统的控制器有更快更好的跟踪性能。     

转台控制系统数字化设计的研究

本文探讨了惯导测试中数字控制系统设计中的若干问题,着重分的了量化,采样,计算延时,饱和及计算结构对数字控制器误差的影响,研究表明,采用Ｗ平面设计,并综合考虑上述因素影响,可保证数字控制器的精度及稳定性的要求。     

模态分析在工程振动中的应用

许多工程振动结构,当它们系统的质量和大阻尼使该多自由度系统的多个固有频率十分接近时,使用常用的办法是很难将其识别的. 本试验将模态分析法应用到大型拖车悬挂系统中,通过一系列的模态试验数据对该系统进行了识别. 该试验方法和分析得出的结论为工程结构振动问题提供了解决问题的可靠依据.     

基于内模控制的双闭环直流调速系统的调节器设计

根据内模控制原理,参照工程设计方法的步骤,设计了双闭环直流调速系统的电流调节器和转速调节器,并总结形成了1套用内模控制原理设计双闭环系统调节器的新设计方法.     

永磁同步电机直接转矩控制不合理转矩脉动抑制研究

针对传统永磁同步电机直接转矩控制系统中的不合理转矩脉动现象,分析了电压矢量对电磁转矩的作用,给出了不合理转矩脉动产生的根源,由此提出了一种改进的开关表。这个开关表在一个扇区内可以使用6个有效电压矢量。仿真结果表明:文中提出的控制策略可以在定子磁链圆部分区域内有效减小转矩脉动。这为解决直接转矩控制中的转矩脉动提供了新的思路。     

基于内模控制的PID参数整定及仿真

介绍了内模控制的发展历史及基本原理,分析了其控制器的设计方法,提出了一种利用Taylor级数展开的基于内模控制(Internal Model control,IMC)的PID控制器参数整定的方法.通过对热交换器PID温度调节闭环控制系统的MATLAB实例仿真,将IMC-PID整定的效果与传统PID进行对比,论证其控制效果明显优于其它经典PID整定,显示了其实际工程应用价值.     

基于振动台试验的模态参数识别算法比较研究

基于结构动力响应信号的分析与处理,识别结构模态参数是结构健康监测和损伤诊断等研究及工程实践中的一个重要环节,同时也是前提和难点所在。经过近几十年的努力,结构模态参数识别技术虽然有了长足的发展,但到目前为止众多的参数识别基本算法及其改进仍然存在一些不足。本文对较为典型的识别算法问的共性、差异及不足进行了分析比较,并重点选取特征系统实现算法和有理分式多项式法,对同济大学土木工程防灾国家重点实验室12层钢筋混凝土框架模型振动台试验数据进行了处理,并对识别结果进行了分析、比较,以便为后续研究奠定基础。     

异步电机定子电流内模自适应控制及实现

针对转子磁场定向下的异步电机定子电压方程中存在着励磁电流和转矩电流分量的交叉耦合,使得转矩电流的调节受到励磁电流的影响,提出了异步电机定子电流的内模自适应控制及其在转子磁场定向矢量控制中的实现方法.根据内模控制(IMC)原理设计异步电机电流调节器,用矩阵奇异值分析了IMC电流调节器的鲁棒性;用最小二乘法对模型参数进行辨识;将其应用于异步电机转子磁场定向的矢量控制中.通过对电流调节器传递矩阵函数的仿真及用DSP实现的异步电机矢量控制,验证了自适应IMC电流调节器的良好性能.     

基于零矢量的BLDCM DTC换相转矩脉动抑制方法

无刷直流电机直接转矩控制由于反电势非正弦以及两相导通模式,产生较大的换相转矩脉动. 本文提出一种优化的无刷直流电机直接转矩控制电压矢量选择表,有效降低了换相转矩脉动幅值. 通过数学推导对新定义的不同零电压矢量在换相过程所产生的换相转矩脉动进行对比分析. 结果显示,通过上管和下管零矢量的组合使用,换相转矩脉动可以得到有效抑制. 仿真及实验结果验证了理论分析的正确性.     

基于数据融合的靶场光测数据的实时剔野方法

基于数据融合的观点,提出一种融合算法,可实时确定光测数据的取舍,仿真结果表明此融合算法是有效的。