基于快速控制原型的风力发电半实物仿真系统

为提高风力发电MPPT控制器设计与测试验证的快捷有效性,提出了基于LabVIEW FPGA的MPPT快速控制原型(RCP)系统。在LabVIEW RT实时运行平台上,采用PXI-FPGA架构设计了风速、风力机和PMSG的实时仿真模型,以及MPPT快速控制原型。将功率变换器、实时仿真模型和MPPT快速控制原型相连接,构造出半实物仿真(HIL)闭环测试系统。通过渐变风速和自然风速的实时仿真测试,验证了所述快速控制原型系统设计的正确有效性,为风力发电系统的进一步深入研究提供了一套有效的实时仿真和半实物测试平台。     

基于MATLAB的卫星姿态控制半物理实时仿真平台

介绍了利用MATLAB的实时工具箱RTW和xPC Target，建立包括一台宿主机和两台目标机的卫星姿态控制系统半物理实时仿真平台的方法。系统仿真结果表明实时仿真结果与数学仿真结果基本一致，仿真系统实时性符合要求。该平台不但适用于系统的全数字实时仿真，扩展相应的硬件后还可用于卫星姿态控制系统的半物理实时仿真。     

面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法

信息物理系统(cyber-physical system, CPS)是支撑信息化和工业化深度融合的综合技术体系,传统的建模与仿真方法难以满足其应用需求。因此,提出面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法,通过随机有限集对CPS中的物理实体和传感器进行数据驱动建模,并使用基于贝叶斯推理的预测与校正过程支持数据驱动的仿真模型运行。该方法能够很好地实现数字孪生机制下虚实结合的仿真运行,并实现数据驱动的CPS仿真模型解算,通过以实利虚的方式有效提高了仿真结果的准确性和可信性。最后,通过水面舰艇作战应用案例,验证了该方法的可行性和有效性。     

面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法

信息物理系统(cyber-physical system, CPS)是支撑信息化和工业化深度融合的综合技术体系,传统的建模与仿真方法难以满足其应用需求。因此,提出面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法,通过随机有限集对CPS中的物理实体和传感器进行数据驱动建模,并使用基于贝叶斯推理的预测与校正过程支持数据驱动的仿真模型运行。该方法能够很好地实现数字孪生机制下虚实结合的仿真运行,并实现数据驱动的CPS仿真模型解算,通过以实利虚的方式有效提高了仿真结果的准确性和可信性。最后,通过水面舰艇作战应用案例,验证了该方法的可行性和有效性。     

三种船舶运动控制仿真系统

船舶运动控制系统有三种仿真模式：一是单机仿真即在一台计算机上同时运行船舶运动数学模型和控制器；二是双机仿真即一台计算机运行船舶运动数学模型，另一台为真实的船舶控制器，控制器通过数字通信接口控制另一台计算机上运行的船舶运动模型，也称为半物理仿真；三是物理仿真即建造一艘按某一水动力学相似准则而缩尺的模型船，在模型船上装上真实的船舶控制器，在水池或海上做船舶运动控制试验。本文介绍大连海事大学轮机工程学院研制的上述三种船舶运动控制仿真系统。     

基于xPC的挠性天线跟踪指向系统半物理仿真

为了实时验证具有星间链路天线的多体结构卫星星体姿态稳定和天线跟踪指向复合控制算法的有效性,借助xPC实时目标环境对某型多体结构卫星的半物理仿真(hardware-in-the-loop simulation,HILS)系统进行了开发,用xPC目标机模拟星载计算机的外部实时仿真环境,与产品级的复合控制器、天线框架驱动机构(an-tenna gimbal drive assembly,GDA)实物组成实时仿真环路。采用Simulink和Stateflow混合建模的方法实现了天线不同模式之间的切换,并用S函数对PCI总线类型的串行接口通信在xPC目标下进行了二次开发。实验结果证明了接口模型建立的正确性、复合控制系统设计的合理性以及该仿真方法的有效性。     

捷联惯性控制器半实物仿真

介绍了多机、多任务、实时再入飞行器捷联惯性控制器半实物仿真测试平台的构建,以及相关的建模与仿真技术,其中包括飞行力学环境建模与再入飞行轨迹参数的生成、捷联惯性传感器建模与输出信息模拟、半实物仿真系统实时调度算法。通过仿真实验在此平台上实现了对再入飞行器捷联惯性控制器的性能测试与检验,为再入飞行器捷联惯性控制器的研制提供了技术支持。     

水下滑翔机器人实时仿真平台研究与开发

为检验水下滑翔机器人系统的整体性能及载体在水下的运动学和动力学特性,提出了采用半物理仿真方式建立水下滑翔机器人实时仿真平台的设想.介绍了建立实时仿真平台的硬件结构,并对水下滑翔机器人实时仿真平台的搭建过程作了简要的说明.仿真平台系统包括虚拟水下滑翔机器人系统和虚拟显示系统两部分,其中虚拟显示系统包括:MultiGen Creator建立的三维载体模型和海底地形;Vega生成的实时视景程序;基于MFC的视景仿真程序.     

燃气轮机调速系统半物理仿真研究

针对燃气轮机半物理仿真的特点，以燃气轮机的模块化建模为基础，采用容积法思想，建立了无迭代的燃气轮机仿真模型，从而简化了计算过程并缩短计算时间，为半物理实时仿真提供了必要条件，采取功能分立的设计方案，模型计算，数据交换和通讯以及仿真结果的显示分别由不同计算机负责，从而建立了燃气轮机调速系统的半物理仿真系统平台，该平台具有一定的灵活笥和可扩展性，可以更换物理部件以及添加模块而无需大的改动，利用该系统进行半物理实时仿真对研究燃气轮机动态性能和控制规律等均有重要的现实意义。     

燃气-蒸汽联合循环机组热力系统动态仿真模型

采用模块化建模方法开发了燃气-蒸汽联合循环机组热力系统动态仿真模型.根据联合循环机组工作机理和特性,以质量、能量、动量平衡原理为基础,结合相关专业基础知识,论述了燃气顶循环和蒸汽底循环系统中主要设备和过程仿真模块的数学模型及建模思路,与热力系统中其它辅助设备仿真模块相结合,以深圳广前电力有限公司M701型燃气-蒸汽联合循环机组为对象,建立了完整的联合循环机组热力系统机理性实时仿真模型.仿真试验表明所建模型能够正确反映参照机组热力系统的动态特性和全工况运行过程,整体模型运算稳定可靠,不仅可用于机组运行人员的仿真培训,还可为联合循环机组控制系统设计与分析提供良好的非线性对象模型.     

基于Q8的电阻炉控制系统的半实物仿真

介绍了一种基于Quanser Q8卡和Simulink的半实物仿真系统的构造与应用方法,搭建起理论仿真研究与实时控制之间的桥梁。以电阻炉控制为例,详细介绍了电阻炉温度控制半实物仿真控制系统中硬件构成及PID控制器的搭建和参数调整方法。给出仿真曲线,控制效果良好。仿真结果的验证过程直观,控制器的参数实时可调,易于操作。     

防抱制动系统自寻优控制的半物理仿真研究

采用德州仪器的2407A DSP处理器设计了汽车防抱制动系统自寻优控制器。建立了单、双轮汽车防抱制动过程的实时仿真系统，并将自寻优控制器连接到该系统中在多种路面状况下进行半物理仿真，验证了该自寻优控制器的可行性与有效性。     

船舶运动半物理仿真系统

从加快船舶运动控制器样机的研制周期、降低成本、提高效率出发，提出了一种新颖的船舶运动半物理仿真系统。介绍了系统的组成、结构和各模块的功能及特点。叙述了系统的实现方法和相关性能指标，利用所研制的船舶运动半物理仿真系统，可方便地在实验室内对船舶航向、船迹、减摇和避碰等船舶控制系统进行半物理仿真研究，为船舶运动控制器系统样机的研制提供了方便。试验表明所研制的船舶运动半物理仿真系统满足了规定的性能指标，达到了预期的目的。     

基于COM技术的多移动机器人仿真系统

提出了一种基于COM(ComponentObjectModel,组件对象模型)技术的多移动机器人仿真系统的模型,并通过该模型初步实现了一个将移动机器人控制器组件化的仿真平台。COM规范定义的组件模型所具有的进程透明特性和可重用性很好地对应了多移动机器人系统的分布式特点。采用COM技术的多移动机器人仿真系统,具有良好的分布式运行能力和方便的实时交互能力,极大地方便了多移动机器人系统的研究工作。     

用于控制系统研究的300MW机组锅炉动态模型

依据系统机理推导了300MW机组锅炉的动态模型.模型的输入为给水阀开度、汽机调门开度、燃料量、给水温度;输出为汽包压力、汽包水位、蒸汽流量.模型中各系数与运行工况有关,可根据当前的汽包压力、锅炉物理结构数据及水蒸汽性质得到.该模型反映了实际系统的时变性及非线性,可用于基于模型的锅炉控制算法的研究,也可用于火电站实时仿真机上.     

基于ASW-FCM算法的风电场动态等效建模与仿真

针对直驱永磁风电机组风电场,提出一种新的动态等效建模方法。考虑风电机组间的尾流效应和风向变化计算有效输入风速,分析机组的运行特性,以反映机组运行特征的有效风速、转速、桨距角和输出功率为多分群指标。考虑机组间运行状况的差异性和关联性,设计自适应样本定权的模糊聚类算法(Adaptive Sample Weighting Fuzzy C-means,ASW-FCM)对风电场进行最优聚类分群。根据等效前后机组输出特性不变的原则建立聚类风电机群的等效模型。以某实际风电场系统作为算例进行建模仿真,验证所提等效建模方法的合理性和准确性。     

无人直升机发动机PID自适应控制系统

以某型无人直升机发动机为被控对象,设计了数字式发动机控制系统。介绍了该控制系统的结构、功能和软硬件实现,利用台架试车试验验证了发动机控制系统的可行性,采用PID自适应控制策略解决了试车试验中所发现的问题。利用PC104嵌入式计算机系统构建了发动机控制系统的半物理仿真平台,完成了半物理仿真试验。仿真结果表明发动机PID自适应控制器能够实现不同工况下的参数自动整定,满足无人直升机飞行控制要求。     

分数阶PID控制器参数的自适应设计

分数阶比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)控制器是整数阶PID控制器在复数域的推广,通过引入两个可调参数λ和μ使得控制器参数整定范围变大,但使得参数设计变得更加复杂。针对分数阶PID控制器的特点,提出了一种参数自适应的改进型差分进化算法整定方法,在目标函数的选取上,针对传统时间与绝对误差乘积准则对超调量控制不足,引入误差与控制信号加权,分别对整数阶和分数阶被控模型进行理论分析和数值仿真,仿真结果证明了该控制器参数设计方法的有效性和准确性。     

可重复使用运载器再入弹道仿真

针对RLV再入特点,应用反馈线性化与模型预测控制相结合,设计了基于控制角与控制力矩间全反馈(非时标分离)条件下的反馈线性化控制器,实现了以控制增量做为优化变量、考虑模型状态和输入约束的模型预测控制器设计,解决了RLV再入模型的多变量耦合、参数不确定等非线性控制问题的平滑控制.最后在Simulink环境下建立了RLV再入仿真模型,应用RtFly快速原型系统完成了再入模型六自由度弹道实时仿真,仿真结果验证了该控制器能够较好跟踪制导参数,满足控制器设计指标和系统实时性要求.     

基于孪生深度神经网络的风电机组故障诊断方法

为有效提取风电SCADA (supervisory control and data acquisition)中时序数据故障特征,同时考虑一维卷积神经网络(one-dimensional, convolutional neural network,1-D CNN)提取局部时序特征和长短时记忆网络(long short-term memory networks, LSTM)提取长期依赖特征优势,提出一种基于1-D CNN-LSTM的风电机组故障诊断方法;针对故障样本稀缺问题,基于孪生神经网络架构(siamese network),提出一种基于孪生深度神经网络siamese 1-D CNN-LSTM的风电机组故障诊断方法,依靠少量样本数据对机组故障特征进行有效提取。结果表明：1-D CNN-LSTM优于其他现有深度学习方法;当训练样本不足时,所提出的siamese 1-D CNN-LSTM可以显著提升故障诊断结果。