基于自适应高增益观测器的永磁同步电机预测电流控制方法

针对永磁同步电机(permanentmagnetsynchronous motor,PMSM)预测控制系统的模型失配、时变矩阵及观测器增益选择问题,提出基于自适应高增益观测器的预测电流控制方法(predictive current control based on an adaptive high-gain observer,AHGOPCC)。通过构建PMSM的前馈型扩张数学模型,集成考虑电机电阻、电感、磁链参数扰动项。提出基于前馈型扩张标称数学模型的高增益观测器,有效跟踪和估计电流与扰动状态及抑制转速变化引起的扰动。同时,设计自适应观测器增益矩阵满足全速工况的高增益条件,简化观测器的增益选择。在此基础上,构建离散化电流模型和成本函数,实现预测电流控制算法。实验结果证明了该方法的有效性,在多种工况下具备更优的快速性、鲁棒性及稳定性。     

基于扩张状态观测器的PMSM积分时变滑模控制

为了实现永磁同步电机(PMSM)驱动系统的高精度跟踪控制,提出了新型积分时变滑模控制策略,该策略考虑到系统的非线性和耦合特性对动、静态性能的影响,首先采用反馈线性化原理将系统模型线性化,然后为了加快动态响应过程,采用单回路结构取代串级结构设计积分时变滑模控制器。针对负载扰动的问题,设计了一种以负载转矩为观测对象的扩张状态观测器,并将观测值反馈到控制器中以克服扰动对性能的影响。最后在永磁同步电机实验平台上开展了对比实验研究,通过实验结果可以看出,积分时变滑模控制器使系统具有无超调、快速性的优点,提高了系统的动态和稳态性能,扩张状态观测器能够快速跟踪负载的变化,增强了控制器对负载扰动的鲁棒性。     

同步旋转坐标系下的BLDCM滑模观测器算法设计

为了实现无位置传感器无刷直流电机(BLDCM)矢量控制系统中电机转子位置的准确估计,提出了一种基于同步旋转坐标系的滑模观测器算法。该方法直接在同步旋转坐标系中设计滑模观测器,以获取电机反电动势信息,再通过锁相环技术从估计的反电动势中提取电机转子的速度和位置角度信息。针对滑模观测器的高频抖振问题,采用饱和函数代替滑模观测器的符号函数。最后,通过仿真将所提算法与传统滑模观测器算法对比,并对所提算法进行实验验证。仿真与实验结果表明该算法能够准确跟踪转子的速度和位置,验证了所提算法的正确性与可行性。     

Ⅰ型载荷下缺口前端氢浓度分布的研究

采用离子探针微分析仪,对Ⅰ型载荷下21Cr9Ni9MnN奥氏体钢缺口前端氢浓度分布进行了研究。结果表明,缺口前端存在两个氢浓度的富集峰,一个位于缺口顶端,另一个距缺口稍远。缺口顶端的氢富集峰是位错对氢陷阱作用结果,而静水应力导致远离缺口的氢富集峰。对缺口前端氢的富集过程以及应力强度因子对氢浓度分布的影响进行了讨论。     

全焊接阀门的焊接温度场拟合分析

建立了一种基于试验的非线性曲线拟合的新方法来分析焊接温度场。采用改进的温度场数学解析模型后，拟合得到与实测结果相当接近的温度-时间拟合曲线方程：根据不同条件下的拟合方程，对其回归系数进行了影响因素的分析。并考虑实际需要，得到了不同初始温度下全焊接阀体的密封圈安全位置范围，为阀门焊接工艺的制定提供了重要依据。     

汽车骨架零件成形数值模拟及其建模的研究

汽车薄板类零件大都具有三维空间曲面，在冲压成形中变形复杂，变形规律不易把握；因此汽车薄板零件数值模拟冲压成形技术已成为当今计算力学中富有挑战性的课题之一。阐述了汽车薄板零件冲压有限元建模中的曲面划分、接触参数设置等关键技术问题；并运用非线性有限元软件包SHEET-FORMING对某汽车骨架零件进行冲压数值模拟，分析了可能出现的问题。这对改进汽车模具设计、缩短模具调试周期、降低生产成本具有积极的意义。     

球对称n维反应扩散方程的边界观测与输出反馈控制

许多实际系统可用n 维超球坐标系来描述, 并且系统有球对称的性质, 因而可通过研究半径方向的状态变化, 得到系统的全局动态过程. 通过将高维的对称系统转化为等价的径向一维方程, 本文采用边界Backstepping 方法设计了球对称反应扩散方程的输出反馈控制器. 使用容易测量的边界状态值, 设计了状态观测器来估计系统在空间域的所有状态, 从而实现输出反馈控制. 本文扩展了连续Backstepping 方法,提出了n维球坐标的Volterra 积分映射, 从而求出了显式表达的控制器和状态观测器. 论文用Lyapunov 函数法证明了输出反馈系统在H1范数下指数稳定, 表明状态对初值的连续依赖, 确保控制系统具有较好的性质, 不会在空间某点发散. 最后进行了数值仿真, 仿真结果表明系统在输出反馈控制律的作用下收敛到稳态值.     

Observer-based predictive controller design with network-enhanced time-delay compensation

State feedback control is very attractive due to the precise computation of the gain matrix, but the implementation of a state feedback controller is possible only when all state variables are directly measurable. This condition is almost impossible to accomplish due to the excess number of required sensors or unavailability of states for measurement in most of the practical situations. Hence, the need for an estimator or observer is obvious to estimate all the state variables by observing the input and the output of the controlled system. As such, the goal of this paper is to provide a control design methodology based on a Luenberger observer design that can assure the closed-loop performances of a vehicle drivetrain with backlash, while compensating the network-enhanced time-varying delays. This goal is achieved in a sequential manner: firstly, a piecewise linear model of two inertias drivetrain, which takes into consideration the backlash nonlinearity and the network-enhanced time-varying delay effects is derived; then, a Luenberger observer which estimates the state variables is synthesized and the robust full state-feedback predictive controller based on flexible control Lyapunov functions is designed to explicitly take into account the bounds of the disturbances caused by time-varying delays and to guarantee also the input-to-state stability of the system in a non-conservative way. The full state-feedback predictive control strategy based on the Luenberger observer design was experimentally tested on a vehicle drivetrain emulator controlled through controller area network, with the aim of minimizing the backlash effects while compensating the network-enhanced delays.     

输入饱和与姿态受限的四旋翼无人机反步姿态控制

本文针对四旋翼无人机研究了鲁棒反步姿态控制策略.由于四旋翼无人机结构复杂,其非线性数学模型难以精确建立,因此在控制器设计过程中需要综合考虑模型不确定性、未知外部干扰、输入饱和以及姿态受限等因素.针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;对于外部未知干扰,使用非线性干扰观测器进行补偿;使用双曲正切函数逼近饱和函数,解决输入饱和问题;同时使用界限Lyapunov函数设计控制器,确保姿态满足限制条件.最后,设计四旋翼无人机反步姿态控制器,并根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统的有界稳定.仿真结果表明了所研究控制方法的有效性.     

基于非线性滤波和纹理传输的图像风格化

纹理传输通过将样本图像纹理信息传递给源图像实现风格化.但在处理纹理细节丰富的源图像和复杂样本图像时,现有技术的处理效果差,且不便于用户进行直观的交互操作.为此,提出一种基于非线性滤波的显式纹理传输方法.首先通过相对总变差和L0梯度最小化滤波器对源图像进行去纹理操作,然后通过相对总变差滤波器对样本图像进行纹理提取,最后通过亮度重映射和线性叠加实现纹理传输.实验结果表明,该方法能够在保持源图像结构和色调信息的同时进行纹理替换;与已有方法相比,交互过程更加直观且风格化效果更好.