Sensor fault diagnosis for a class of time delay uncertain nonlinear systems using neural network

In this paper, a sliding mode observer scheme of sensor fault diagnosis is proposed for a class of time delay nonlinear systems with input uncertainty based on neural network. The sensor fault and the system input uncertainty are assumed to be unknown but bounded. The radial basis function (RBF) neural network is used to approximate the sensor fault. Based on the output of the RBF neural network, the sliding mode observer is presented. Using the Lyapunov method, a criterion for stability is given in terms of matrix inequality. Finally, an example is given for illustrating the availability of the fault diagnosis based on the proposed sliding mode observer.     

基于非线性控制PWM整流器的锂电池充放电技术

针对传统采用晶闸管整流的充电机的缺点,设计了基于可逆PWM整流器的一种高效节能、高功率因数的锂电池智能充放电机.并基于整流器的无源性,采用阻尼注入方法设计无源功率控制器,提出采用状态观测器取代交流电压和直流电流传感器的方法,在保持整流器优良性能的前提下减少了传感器数目,降低了充电机成本.仿真结果表明基于状态观测器的充放电机PWM整流器无源控制系统,在输入电流总谐波扰动、直流电压稳态误差、直流电压动态误差、直流电压上升时间及功率因数等方面性能优异.     

Nonlinear receding-horizon state estimation for dispersive adsorption columns with nonlinear isotherm

In this paper, a nonlinear receding-horizon estimation scheme is proposed for general nonlinear diffusive binary chromatographic processes. This is done by approximating the concentration profiles over a suitable truncated functional basis. The resulting vector of unknowns is first reduced using available measurements. Then the remaining part is computed by nonlinear optimization. Numerical simulations are proposed to illustrate the efficiency of the proposed scheme.     

量测噪声存在时的自抗扰控制分析

主要讨论量测噪声对自抗扰控制器（ ADRC）的影响,分析了在各种噪声条件下ADRC的估计误差,并合理设计滤波器用以减少噪声对系统的影响。最后,通过仿真实例对分析结论进行了验证。     

Super‐resolution image reconstruction using state information of a motorized head

This paper presents an integrated system designed to obtain a high‐resolution image via super‐resolution image reconstruction by using an observer of a motorized head under control. An advantage of this integration is that the constructed system can algebraically and systematically calculate the registration and motion blur identification, which is quite different from the way in which the conventional methods preprocess captured images. To illustrate the effectiveness of the presented system, some experimental results are provided. © 2013 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于降阶法的表面式永磁同步电动机损耗研究

建立了表面式永磁同步电动机的模型,并对损耗进行了分析.在此基础上,对其损耗进行了降阶化处理,使得复杂的四次多项式转化为一次方程,从而大大简化了计算难度,省去了大量时间,并提高了研究效率.通过MATLAB仿真平台,在Id=0的情况下,通过矢量控制的方法得到相关电流值,从而对电机的效率进行了拟合,验证了降阶处理的合理性.     

一种平台运动误差纠正复合双环控制方法

对于非线性系统提出一种新型双环复合控制方法,一是利用干扰观测器实时观测外部扰动,进而引入补偿消除外部扰动,二是引入速度观测器观测出电机的速度作为速度环上的反馈信号,降低了测量带来的高频干扰;其次,证明了干扰观测器和速度观测器能有效提高系统的稳定性;最后,对于一个实际系统进行单独加入干扰观测器、速度观测器和同时加入二者进行实验仿真,结果表明,在控制系统中同时使用二者能有效提高系统的性能.     

基于无功功率观测器的永磁同步电机矢量控制

分析了基于无功功率观测器的永磁同步电机矢量控制方法.与传统的id=0矢量控制算法不同,该算法无需将参变量折算到转子侧,仅在定子侧就可以完成.通过观测定子绕组内部所储存的电感能量,实现相反电势和相电流同相位的控制,保证了控制的效率.由于该算法非常简单,特别适合于对成本要求较高的产品领域,具有很强的实用性.     

电网不平衡下基于自适应观测器的锁相环研究

电网不平衡条件下,传统软件锁相环已经不能准确跟踪电网电压的频率和相位信息,且无法直接得到电网电压的正负序分量。针对传统软件锁相环的缺陷,提出了一种静止坐标系下基于自适应观测器的软件锁相环算法。算法设计了电网电压角频率的自适应观测器模型,通过定义Lyapunov函数,推导出电网角频率的自适应律,并设计了使得观测器稳定的增益矩阵。该算法不仅可以观测到电网的频率、相位等信息,同时可以得到电网电压正负序分量。仿真和实验结果表明,基于自适应观测器的锁相环具有检测精度高、动态效果好等优点,当电网处于各种不平衡条件时更能显示其优越性,可为风电网侧变流器的算法改进提供有效的控制基准。     

无人旋翼机线性自抗扰航向控制

研究无人旋翼机器人在干扰情况下的航向控制问题.无人旋翼机航向动力学包含输入非线性、时变参数和主-尾旋翼之间的强耦合,难以建立精确的数学模型,并且易受外部扰动影响,很难达到良好的控制性能.针对这一问题提出基于线性自抗扰控制(linear adaptive disturbance rejection control,LADRC)的航向控制方法,通过设计扩张线性状态观测器对未知模型和外界干扰进行实时估计并进行在线补偿.以自主研制的无人旋翼机为例,建立其航向动力学方程,把通道间的交叉耦合影响视为不确定扰动,将其与外部干扰作为扩张状态,利用观测器带宽确定观测器增益,设计线性扩张状态观测器来跟踪各阶扩张状态变量,为说明LADRC的有效性,选用PD控制为非线性状态误差反馈控制律实现航向控制.仿真以及试验结果表明在外部扰动或模型结构参数发生变化时控制器仍可获得理想的动态性能,具有很好的适应性和鲁棒性.