含未知参数和输出不确定性的Lipschitz非线性系统自适应观测器设计

对含未知参数且输出带有不确定性的Lipschitz非线性系统,本文提出了一种自适应观测器的设计方法。当该系统输出的不确定性部分满足Lipschitz条件时,本文给出了系统观测器的结构形式,通过黎卡提方程和矩阵不等式的求解给出观测器增益矩阵的选取方法和参数估计的自适应律, 基于Lyapunov方法证明系统的状态估计误差是一致有界的。仿真结果验证了提出的自适应观测器设计的有效性。     

基于扩张状态观测器的混合式配电变压器直流母线电压控制

混合式配电变压器能够有效抑制电网谐波和稳定负载侧电压,在配电网末端具有重要意义.针对负载变化、电网电压波动或三相不平衡等情况下,混合式配电变压器直流母线电压不稳定导致的谐波补偿、维持负载电压稳定功能出现的问题,提出一种基于非线性扩张状态观测器的直流母线电压控制策略,将观测出的总扰动通过前馈的方式进行补偿,以提高直流母线电压的稳定性.同时,通过频域分析了所设计扩张状态观测器和电压控制器的稳定性.最后,在MATLAB/Simulink仿真与实验中,与比例-积分控制进行对比,证明了所设计控制器的响应速度更快,稳定性更好.     

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。     

PLC在工业机械手控制系统改造中的应用

介绍了PLC在工业机械手控制系统改造中的应用，通过其程序设计，展示了运用功能指令比完全采用基本逻辑指令具有更明显的优点。实践表明：该控制系统连线简单、功耗低、可靠性高；对类似设备的控制系统的改造或设计有一定的指导意义。     

实现曲面刻字的调和方法

曲面刻字的首要问题在于如何选择刀位点，使得文字笔划角度在曲面上与平面时相同。本文的解决方法是将文字图像调和映射到曲面上确定刀位点，由调和映射的保角性质保证角度不变。描述了平面到曲面调和映射的求解过程，并以球面印字为例，进行了数值试验。     

铁基形状记忆合金（待续）

简介形状记忆效应(SME)的基本概念和形状记忆合金的发展。评述了Fe-Mn-Si,Fe-Mn-Si-Cr-Ni,Fe-Ni-Co-Ti和Fe-Ni-C等系铁基形状记忆合金的生长背景,特性及其SME的机制。     

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.