基于在线学习和ADRC的发电机励磁与汽门系统ANN逆鲁棒控制方法

为提高汽轮发电机组励磁与汽门系统机端电压和功角的控制性能,提出了基于在线学习和自抗扰控制(ADRC)的神经网络逆鲁棒控制方法.首先,将神经网络逆(ANN)与被控励磁汽门系统组成的复合伪线性系统等效为含有扰动的线性系统;然后,基于ADRC,设计了用于在线估计复合伪线性系统状态和扰动的ESO,解决了神经网络逆在线学习时训练样本获取的难题,并在设计的伪控制量中对扰动进行补偿,基于线性系统理论证明了ESO的收敛性并针对励磁子系统和汽门子系统与神经网络逆系统组成的伪线性复合系统分别设计整数阶PID控制器和分数阶PID控制器以实现闭环控制;同时,在离线训练的基础上设计了基于在线梯度方法的神经网络逆在线学习算法,利用李雅普诺夫稳定性理论证明了神经网络逆在线学习的收敛性.最后,以典型的两区域四机系统为例进行数值仿真,与传统的AVR/PSS和基于离线训练的神经网络逆控制方法的比较结果表明所提方法明显提升了电力系统的暂态性能.     

基于神经网络的人工肌非线性控制

运用非线性控制的逆系统方法,提出了一种基于神经网络的人工肌非线性控制方案,由原系统导出n-m阶逆系统模型,并与原系统一起构成具有反馈结构的伪线性系统,从而可方便地运用线性控制理论完成对控制系统的设计,用BP神经网络逼近逆系统模型,并借助于递推预报误差算法来训练神经网络,该算法与传统的BP算法相比具有更好的收敛特性,设计了一个具有单关节的人工肌试验系统,给出了人工肌关节跟踪正弦波和矩形波参考信号的试验结果,与传统的线性控制方案比较,基于神经网络的人工肌非线性控制方案能够得到更快的控制速度和更高的控制精度。     

分片线性神经网络逆系统方法的内模控制

为提高传统逆系统方法的跟踪精度和抗干扰能力,提出了基于连续分片线性神经网络α阶逆系统方法的非线性内模控制方法.利用标准连续分片神经网络逼近非线性系统的α阶逆模型,将它串连在原系统之前,得到复合的伪线性系统,对该伪线性系统应用内模控制策略进行控制,并分析了闭环系统的性能.仿真结果表明:该方法跟踪效果好、抑制干扰能力强,且设计简单,是解决非线性系统控制的一种可行的方法.     

两电机同步系统的神经网络逆控制

以多变量、非线性、强耦合的两电机同步控制系统为研究对象，在同步旋转坐标下，建立了两电机同步系统的数学模型，并进行了可逆性分析．采用静态神经网络加积分器构造两电机同步控制系统的逆系统，将此逆系统与原系统相串联构成复合伪线性系统．即两电机同步系统被线性化且已解耦成速度和张力两个相对独立的系统，速度环为y=s^-1φ（s）型伪线性子系统，张力环为y=s^-2φ（s）型伪线性子系统，再分别设计线性闭环调节器对速度环和张力环进行控制．实验结果证明了采用神经网络逆系统控制方法可以实现两电机同步调速系统的解耦控制．     

发电机励磁与汽门系统的改进神经网络逆控制方法

为提高发电机励磁汽门系统机端电压和转速的控制性能,提出了基于在线学习和扩张状态观测器(ESO)的改进神经网络逆控制方法.首先,将神经网络逆与被控励磁汽门系统组成的复合伪线性系统等效为含有扰动的线性系统.然后,基于自抗扰控制方法,设计了用于在线估计复合伪线性系统状态和扰动的ESO,并在设计的伪控制量中对扰动进行补偿,利用线性系统理论证明了ESO的收敛性和闭环系统的稳定性;同时,在离线训练的基础上设计了基于在线梯度方法的神经网络逆在线学习算法,利用李雅普诺夫稳定性理论证明了神经网络逆在线学习的收敛性.最后,以典型的两区域四机系统为例进行数值仿真,结果表明,与传统的AVR/PSS方法和基于离线训练的神经网络逆控制方法相比,所提方法明显提升了电力系统的暂态性能.     

非线性振动控制的神经网络离散逆系统方法

针对非线性结构振动控制难以用线性控制方法精确控制的情况，提出神经网络离散逆系统方法．建立了结构的离散化模型，再用神经网络将非线性系统通过逆系统变换变为伪线性系统，对该伪线性系统可以用一般线性方法精确控制．该方法将非线性结构控制问题转化成了线性结构控制问题，使问题难度大大减小．对某非线性建筑结构振动作了控制仿真，实现了精确线性化，控制效果曲线与对线性结构控制效果曲线几乎完全吻合．神经网络离散逆系统方法发挥了神经网络和线性控制各自的优点，可用于强非线性结构的振动控制．     

逆系统方法及其应用

本文提出了一种设计非线性反馈控制系统的方法，称作过系统方法．这种方法的要点，就是用对象的逆系统构造出一种可用反馈结构实现的“α──阶积分逆系统”，将原对象补偿为具有线性传递关系的系统，即α阶伪线性系统，然后用线性系统的理论来解决这种系统的综合问题。同时，本文还将逆系统方法用于机械手控制系统的设计，从所给出的仿真来看，结果是令人满意的。     

基于神经网络广义逆的感应电机变频系统内模控制

为提高感应电机变频调速系统的鲁棒性和抗干扰能力,提出了基于神经网络广义逆系统的内模控制方法.在分析原系统可逆性的基础上,先用动态神经网络逼近原系统的广义逆模型,从而串接在原系统之前组成广义伪线性复合系统,实现系统的线性化与开环稳定,有利于系统的综合.再对广义伪线性系统引入内模控制,保证系统的鲁棒稳定性.采用该系统进行了阶跃响应和跟踪效果试验.结果表明,该方法能够成功地实现系统的线性化,并且当系统存在建模误差和负载扰动的情况时,仍能使系统保持高性能的控制.     

一种新型感应电动机调速装置：控制模型

新型感应电动机的恒转矩控制装置,经实验和现场运行证明它能用于中、大功率、低同步转速感应电动机拖动风机类和许多非风机类负载系统。本文用定磁场控制原理,论述了感应电动机控制模型和去耦控制方法;最后,提出了整个控制系统线路方案。     

CNSCAD系统的逆控制器的设计原理及其实现

对于给定的由状态方程描述的非线性系统，根据逆系统方法对其逆控制器进行了算法设计，将原系统补偿成为具有线性传递关系的且已解耦的一种规范化系统─—伪线性系统，本算法利用逆程序加以实现．逆控制器作为ＣＮＳＣＡＤ的一个核心模块，已通过了测试和国家教委鉴定．     

磁悬浮开关磁阻电动机径向力的动态解耦控制

基于基本电磁场理论 ,给出了磁悬浮开关磁阻电动机径向力与位置的模型 .针对模型具有非线性和强耦合的特点 ,对该模型进行可逆性分析 ,从而证明该系统可逆 .应用神经网络逆系统方法 ,设计其非线性控制器 ,将原来非线性强耦合的多变量系统解耦 ,转变成 2个位置彼此无耦合的线性子系统 ,应用线性系统理论容易对这 2个子系统进行控制 .仿真表明 ,系统具有良好的静动态性能 .     

基于支持向量机逆系统的感应电机线性化解耦控制

本文提出了一种新的系统线性化解耦控制方法,其特点是不依赖于对象的精确数学模型,通过采用支持向量机与逆系统相结合的方法来构造原系统的逆系统．本文将基于支持向量机逆系统的方法应用于感应电机解耦控制,将感应电机这一多变量、非线性、强耦合的复杂对象动态解耦成转速与转子磁链两个一阶子系统,从而可以像线性系统一样进行控制．仿真结果表明采用该方法后系统具有优良的静态与动态解耦性能．     

基于神经网络逆系统的感应电机变频系统解耦控制

感应电机反馈线性化方法的优点之一 ,是在电机参数准确已知的前提下 ,可将感应电机数学模型解耦为相互独立的转速子系统和磁通子系统 但是电机参数是时变的 ,不易精确获得 ,为进一步完善反馈线性化方法 ,提高调速性能 ,本文应用神经网络逆系统控制理论 ,使用神经网络直接替代现有解耦控制方法中的对应逆系统模型 ,理论分析与实验的结果表明 :该方法成功地实现了转速与磁链的解耦 ,同时对感应电机变频调速系统负载的变化具有较强的抗扰性和鲁棒性     

基于逆控制的永磁同步电机速度伺服系统

针对永磁同步电机系统解耦性能,提出一种逆控制的新型控制策略,应用逆系统方法对永磁同步电机进行解耦控制研究.通过对永磁同步电机的数学模型可逆性分析,将永磁同步电机系统解耦成二阶线性转速与一阶线性定子电流两个低阶的线性子系统.仿真结果表明,控制方案具有优良的动态和静态性能,且对负载变化具有较强鲁棒性.     

双电机传动定速比控制的反馈线性化方法

针对三相异步电动机系统这一非线性、多变量、强耦合的控制对象，利用非线性几何理论中的反馈线性化方法，实现系统的精确解耦和全局线性化，从而可以利用线性控制理论对分解出来的线性化的转速子系统和转子磁链子系统进行控制，因而比较容易实现定速比控制．利用数字仿真可以证明这一方案是可行的，且系统具有良好的静、动态性能．     

采用逆系统方法的混合有源电力滤波器逐步反推滑模控制

提出一种基于逆系统方法的逐步反推(backstepping)滑模控制策略.在明确混合有源电力滤波器(SHAPF)的仿射非线性模型具有强耦合非线性特点后,利用逆系统方法进行线性化解耦,与原系统复合形成2个独立的伪线性子系统.设计伪线性子系统建模和参数不确定性误差的backstepping滑模控制器.与传统控制策略的仿真对比表明:所提控制策略可进一步提高SHAPF的滤波性能.     

基于网络控制系统的感应电动机H_∞鲁棒控制

为解决网络化感应电机控制中的干扰抑制问题,提出了感应电机网络化鲁棒控制模型。该模型运用直接反馈化方法将具有强非线性的感应电机数学模型线性化,然后引入具有时延的网络控制系统。通过设定最大网络时延,并运用矩阵不等式等方法,给出了系统鲁棒稳定的充分条件和状态反馈控制算法。仿真结果表明,该鲁棒控制策略动态性能优于具有时延的比例微分积分控制(PID)方法,能够对转子电阻参数摄动进行有效抑制。     

双感应电机驱动履带车辆转矩控制方法

研究双感应电机驱动履带车辆转矩控制方法.通过建立感应电机数学模型,设计转矩PI电压调节器,提出了感应电机转子磁场定向转矩控制策略.建立了履带车辆双感应电机驱动系统,提出了双感应电机综合转矩控制策略.直驶和转向工况电机输出特性实验结果验证了该方法的可行性.     

基于磁场定向控制的永磁同步电机参数测量

基于矢量控制原理,介绍永磁同步电机参数测量的一种新方法．该方法借助于同步伺服系统实现电机相关参数的测量,不需要特殊的仪器,也没有特别的测试要求,适用于永磁同步电机参数的现场测量．利用矢量控制情况下电机启动制动过程中速度的线性变化过程,测量电机转子的转动惯量,为电机控制系统的数学建模与仿真分析奠定基础．