基于UG和Anycasting的铝合金电机壳压铸模设计

介绍了电机壳的结构特点，在铸件毛坯上增加过桥结构，以增强压铸过程中铸件的稳定性，利用Anycasting模流软件分析了充型和凝固过程并优化了模具结构，在滑块结构上设计了反推结构，保证成型铸件的薄弱区域在滑块脱模过程中的尺寸精度。     

基于灵活虚拟惯性控制的直流充电桩协同控制

直流系统具有小惯性、弱阻尼特征，而直流充电桩系统的负载投切相对频繁，会对母线电压稳定产生较大的影响。采用灵活虚拟惯性控制技术作为一次控制，使直流充电桩系统具备一定的惯性与阻尼支撑，从而改善直流充电桩控制系统的动态性能；采用惯性中心协同控制策略作为二次控制，调整各充电桩系统的输入电能，并对虚拟参数进行二次调节，从而保障各系统能在不同的参数下实现电压响应的一致性；利用反推法重新构造电流内环，以弥补传统比例积分控制动态性能较弱的问题。仿真结果验证了所提控制策略的有效性。     

基于改进蚁群优化神经网络反推控制的IM鲁棒控制

针对六相铜转子感应电机（SpCRIM）在不确定扰动条件下的鲁棒控制，提出一种基于改进蚁群优化（AACO）递归罗曼诺夫斯基多项式神经网络（RRoPNN）的反推控制策略。首先，基于反推控制理论设计了SpCRIM的控制律，并提出了一种改进的具有自适应律的RRoPNN，以实现对反推控制律中的总不确定度进行估计；然后设计了相应的误差估计律对网络观测误差进行补偿，同时实现在线参数调节；为防止早熟并加快所提RRoPNN的收敛速度，提出了AACO算法对RRoPNN连接权值学习率进行调整；通过Lyapunov稳定性理论证明了所提控制方法的鲁棒性；最后，对所提出控制器的位置跟踪性能进行了实验验证，并与经典PI控制器及基于开关函数的反推控制器进行了对比。结果表明，所提控制方法具有更为良好的位置跟踪精度和鲁棒性。     

反推模糊滑模控制在无人机制动系统的应用

针对无人机防滑制动系统（ABS），提出了一种反推模糊滑模控制方法。在机电作动器模型的基础上，建立无人机制动系统纵向动力学模型。为了克服制动系统的高阶非线性，采用Barrier Lyapunov函数设计了ABS控制器，确保无人机在制动过程中的滑移率能够在预设范围内跟踪参考值。然后，通过功率快速终端滑模控制算法实现ABS控制器所需的高性能制动压力控制，在此基础上建立模糊校正器以提高机电执行器（EMA）在不同制动压力范围内的动态自适应能力。实验结果表明，所提出的制动压力控制策略能够提高EMA的伺服性能，实验结果表明，所提出的控制策略在各种跑道条件下都具有良好的稳定性。     

基于反推控制的聚合温控负荷与发电机励磁协调控制

利用具有储能特性的温控负荷与发电机励磁进行协调控制，可实现电力系统的功角、频率和电压的多指标调控。首先，采用双线性聚合温控负荷模型和发电机励磁模型，推导建立了二者联合的系统数学模型。然后，基于反推控制原理，提出了聚合温控负荷与发电机励磁的协调控制策略，并从理论上证明了控制器的稳定性。针对控制器设计中的微分“计算爆炸”问题，利用双曲正切的非线性微分跟踪器设计了励磁电压参考量的微分估计算法，降低了参考量微分计算的工作量。最后，通过算例对控制算法进行了仿真验证。结果表明，在协调控制器的作用下，系统功角、频率和电压等多个被控量均可快速地追踪上各自的参考值。对比传统电力系统稳定器励磁控制，温控负荷参与调控能有效改善系统各状态量的动态响应，提高系统稳定性。     

基于水动力学方法的输水隧洞糙率反推研究

为提高输水隧洞糙率反推的准确度，文中以引细入汤输水工程为研究实例，采用水动力学方法对其糙率进行反推。结果表明，水动力学方法反推的输水隧洞糙率相比于传统恒定流方法更为合理，符合输水隧洞糙率实际情况。研究成果对于提高输水隧洞过水能力复核精准度具有重要参考价值。     

基于神经网络方法的不确定非线性微分-代数子系统的鲁棒反推镇定控制

对于指数1且关联可测的不确定非线性微分-代数子系统,将反推方法和神经网络相结合,研究了其鲁棒渐近镇定控制问题.基于反推方法来构造镇定控制器,利用3层的神经网络来逼近每一步控制器构造过程中的不确定项.提出一种新的自适应算法对神经网络权值进行在线调节,并适当选取每一步虚拟控制器的参数,最终得到的控制器使得闭环系统是渐近稳定的.